AI 기술 다음에 올 핵심 기술들 중에서 나는 무엇을 선택해야 할까?

2016년 알파고의 등장 이후로 전 세계적인 핵심 기술이 된 AI는 떠오른지 7년이 지났지만 여전히 엄청난 파워를 자랑하고 있습니다.

지난 글에서 밝혔듯이 저는 AI는 그리 오래지 않아 인터넷과 같이 사회의 기반 인프라로 녹아들어가면서 그 중요성은 유지하지만 지금과 같은 사회적인 붐은 서서히 꺼질 것으로 생각하고 있습니다.

 

AI 붐은 언제까지 계속될 것인가.. (tistory.com)

AI 붐은 언제까지 계속될 것인가..

 

네이버, LG 등의 대기업에서는 초거대AI를 기반으로한 LLM(Large Language Model, 거대언어모델)을 성공적으로 구현, 구축하고 관련된 생태계를 조성하면서 지속적인 수익을 창출하겠지만 우리같은 소규모의 기업이나 개인들은 점차 기술적으로 종속될 수 밖에 없는 상황이라고 봅니다.

그러나 그런 공룡 기업들과 대립하지도, 종속되지도 않고 그냥 조용히, 그리고 너무 뒤처지지는 않게 일을 하면서 먹고 살려면 어떻게 해야 할까.. 라는 고민이 많은 시기입니다.

 

물론 AI의 중요성은 사라지지 않을 것입니다.

따라서 제가 선택할 방향도 역시 AI 기술을 기반으로 유지해야 하겠죠.

그렇다면 AI 기술 위에서 움직을 새로운 기술을 선택하고 그 길을 계속 추구해 나가면서 스스로를 발전시켜 나가는 것이 현명한 선택이라고 생각됩니다.

 

 

 

 

 

AI 기술의 다음은 과연 어떤 기술이 핵심 이슈가 될까요?

 

일단 여러 언론, 기관들의 예상을 살펴보면 크게 다음과 같은 7가지 정도의 기술을 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 양자 컴퓨팅: 전통적인 컴퓨팅과는 다른 원리로 동작하며, 복잡한 문제를 빠르게 해결할 수 있는 잠재력 보유
2. 생명 공학 및 유전자 편집: 질병 치료, 식물 개량, 환경 보호 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있음
3. 나노 기술: 물질의 소규모 조작과 제어를 가능하게 하며, 의료, 에너지, 환경 등 다양한 분야에서 활용
4. 블록체인: 거래의 투명성과 보안을 강화하여 비즈니스 프로세스를 혁신하며, 더욱 발전된 블록체인 기술의 출현 기대
5. 로봇 공학 및 자율 주행 기술: 산업, 교통, 의료 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행할 것으로 기대
6. 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅: 데이터 처리와 저장에 필수적이며 더욱 발전한 기술의 출현이 예상됨
7. 생태학적 기술 및 지속 가능성: 환경 보호와 지속 가능성을 위한 기술들이 더욱 중요해질 것으로 예상됨

아무래도 위의 주제들 중에서 하나를 선택하는 것이 좋겠죠.

먼저...

1. 양자 컴퓨팅: 이건 기술의 난이도와 고가의 장비가 요구되므로 개인이 하기는 어렵다고 생각됩니다.
   
   
2. 생명 공학 및 유전자 편집: 이건 양자컴퓨팅보다 더 어렵겠네요. 특히 생명과 관련된 것은 섣불리 손댈 영역이 아니죠.
   
   
3. 나노 기술: 이론적인 학습은 가능하겠지만 역시 장비 등의 문제로 접근하게 어렵겠네요.
   
   
4. 블록체인: 이 기술은 그나마 손댈 여지가 있어 보입니다. 그러나 제 취향의 기술이 아니라는 문제가 있습니다.
   
   
5. 로봇 공학 및 자율 주행 기술: 이 기술도 역시 손댈 여지는 보입니다. 장비의 문제가 있긴 하지만 소규모의 프로젝트나 기술을 대상으로 한다면 그래도 어떻게 해 볼 수 있는 범위입니다.
   
   
6. 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅: 역시 이론적인 부분으로는 접근이 가능합니다. 클라우드 컴퓨팅은 실제로 시스템을 구축하고 서비스를 운영하는 것은 개인에게는 무리이겠지만 기술적인 접근은 충분히 가능한 영역입니다. 엣지 컴퓨팅은 더욱 접근이 용이하겠지만 클라우드 서버 등이 준비되어야 하는 문제가 있긴 합니다.
   
   
7. 생태학적 기술 및 지속 가능성: 이쪽도 어떻게 접근은 가능해 보이지만 전공의 방향이 달라서 쉽지는 않아 보입니다.

이렇게 7가지의 영역을 살펴보았습니다.

제가 접근할 수 있는 영역은 블록체인, 로봇 공학 및 자율 주행 기술, 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅 정도라고 생각할 수 있겠네요.

 

블록체인은 사실 제 취향의 기술이 아니다보니... 강의를 위한 준비 정도는 가능하겠지만 지속적으로 추진할 분야는 아니라고 생각됩니다.

클라우드 컴퓨팅도 마찬가지 입니다만.. 엣지 컴퓨팅은 조금 끌리네요.

 

그리고 마지막 남은 로봇 공학 및 자율 주행 기술..

이쪽은 흥미가 꽤 있습니다.

역시 장비의 문제가 있긴 하지만...

대규모의 로봇 시스템과 소규모의 로봇 시스템은 그 복잡성의 차이는 있지만 기반 기술은 크게 다르지 않기 때문에 소규모의 로봇 시스템을 대상으로 한다면 어느 정도 가능성이 있어보입니다.

그리고 제가 기반으로 깔고 가고자 하는 AI 기술이 영향력을 크게 가지는 분야이기도 하네요.

다른 영역에서도 AI 기술은 매우 큰 영향력을 가지겠지만 제가 다루는 분야와는 조금 다른 기술을 대상으로 하기 때문에...

(이미지 출처: 픽사베이)

 

여기까지 생각해 보면 아무래도 엣지 컴퓨팅 기술을 포함한 로봇 기술 분야를 목표로 해야 할 것 같습니다.

순수하게 기계/전기/전자 공학 쪽으로 접근한다면.. 제 전공과 거리가 좀 있기 때문에 어려울 수 있습니다만 SW 기반의 제어 분야를 대상으로 한다면 크게 문제는 없어 보입니다.

 

그렇다면 앞으로의 제 기술 방향은 MLOps를 사용하는 AI를 기반으로 한 엣지 컴퓨팅 + 로봇 기술을 목표로 다양한 기반 기술을 익히는 길이 되겠네요.

갈길은 멀지만 방향이 정해졌다면 빠르게 한 걸음씩 나아가기 시작해야 할 것 같습니다.