“AI가 요즘 핫해서 대학원에서 저도 공부해보고 싶습니다” 이 글은 이런 류의 순수한 마음을 가진 AI 전공 희망자들에게 입학하기 전 냉혹한 현실을 조금이라도 알려주기 위해 쓴 글입니다. 참고로 저는 GPT가 없던 시절에 대학원 가서 최근에 졸업하고 취직한 사람입니다.
요즘 글 보면 AI대학원 들어가려고 안간힘 쓰는 사람 많길래...... 결론만 얘기하면 웬만한 열정이 아니면 발도 들이지 않는 것 추천.
몇몇 상위권 대학원은 입시부터 치열하다보니 대학원 생활은 말 할 것도 없고 졸업할 때까지 엄청난 압박감 속에 살아야 함. 그리고 주위에 잘하는 사람이 많으니 실적 없으면 자괴감은 덤. 압박감을 이기지 못하고 대학원 관두는 케이스도 여럿 봄.
이런 개고생을 해서 얻는 보상의 크기는 클까? 노력의 크기에 비해 전혀 크지 않다고 봄. 이제 AI하고 있거나 이제 할 사람들은 이 분야에선 철저히 후발주자라고 볼 수 밖에 없고 박사기준 지금 졸업하는 사람들보다 실적이 월등히 좋아야 취업시장에서 통할까 말까. 당연한 소리라고 생각할 수도 있지만 현실은 생각한 것보다 훨씬 냉혹하다는 것을 말해주기 위함임.
대부분의 빅테크/국내기업/학교에선 어느 정도 인원 채웠고 점점 보수적으로 인원을 채용할 것임. 실제로 국내에서 내로라하는 AI조직도 사람 와장창 뽑고 현재 채용문 닫았거나 서서히 닫는 중...
결론은 남들보다 월등히 잘 할 자신 없으면 시작을 안 하는게 좋은 방법일 수 있다. 혹은, AI 대학원에서 성공할 정도의 노력이면 다른 분야, 직장, 혹은 사업에선 더 큰 성공을 거둘 수 있다. AI를 공부하고 싶다는 순수한 마음만으로 현 시점에 AI 대학원행을 결심하는 낭만을 한 편으로 지지하지만, AI 대학원에 낭만따윈 존재하지 않는다.
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댓글 43개
후회하는 호르헤 보르헤스*
2023.07.05
AI를 하지 말라기보다, 거기에만 매달리지 말라는 말이 맞을듯
AI는 강력한 툴임... 문제는 이제 너도 나도 이용하는 툴...
대댓글 2개
2023.07.06
근 10년 전 동안은 AI라는 신무기로 먹고살았던 시대라면 이제는 그 신무기를 어떻게 다루느냐에 따라 승패가 갈리는...
2024.08.14
공대는 유한요소기술이 처음 나왔을 때, 너도나도 뛰어들었음. 수학적으로 풀 수 없는 문제를 풀게 해줬으니. 관련 연구가 slowly 약 30년 가까이 진행되었고, 시간이 지나 공대에서는 없어서는 안될 절대적으로 소중한 툴이 됐음. 하지만 결국 툴일 뿐, 유한요소를 활용한 기술이 비약적으로 발전함.
시시각각 바뀌는 AI기술은 저 30년을 급속히 줄어들게 할 것이고, 결국 AI를 본인들의 정체성 분야에 Reaonable하게 사용하는 연구자들이 남지 않을까 생각함.
2023.07.05
좋은건 본인만 하시겠다?
대댓글 1개
호탕한 장자크 루소작성자*
2023.07.05
아무에게나 좋은건 아니라는건데 역시는 역시네^^
심심한 존 스튜어트 밀*
2023.07.05
근데 비단 AI만 채용문이 닫히고 있는건 아님. 전반적으로 채용 시장이 안 좋아.
2023.07.05
나도 동감
2023.07.05
논문들도 다 씹거품임 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
대댓글 1개
2023.07.05
거품인 이유가 뭐죠?
2023.07.05
원래 학위과정이 뭔가를 보장해주지는 않는 거 같고 그거 말고도 AI 공부는 컴공 분야 중에 재밌는 편이라서 많이 몰리는 거 아닐까요..? 수학, 컴퓨터 좋아하는 학생들이 재밌게 공부하기 딱 좋은 분야라서..
2023.07.05
AI 대학원이 지옥이면 다른 바이오나 재료는 무간지옥임... 이제 박사들 쏟아져나오는 분야인데 뭐.. 그냥 대학원 자체가 지옥인거지 ㅋㅋ
2023.07.05
이제 막 성장기에 들어서는 산업분야가 전망이 안좋다.. 그럼 뭐 다른 분야는 다 노숙자 하나 경제랑 금리만 정상 범주로 다시 돌아오면 AI랑 여기에 칩 팔아먹는 반도체 회사 이 두개만큼 전망 좋은 분야가 없는거 같은데
대댓글 1개
호탕한 장자크 루소작성자*
2023.07.06
기술에 대한 전망이 안 좋다고 한 적 없습니다. 제 말은 날고 기는 사람이 이미 필드에도 많고 대학원에도 넘쳐나는 시기에 안일한 생각으로 지금 분야에 뛰어들면 피볼 수 있다는 의미에요
착한 어니스트 헤밍웨이*
2023.07.05
모든 분야가 그렇지 뭐. AI는 하는 사람도 많고 수요도 많음.
2023.07.06
할놈할 될놈될
2023.07.06
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
재수해서 의대 다시 가는게 더 빠름
2023.07.06
ㅋㅋㅋㅋ 하지만 자기는 그걸 운이 조금 좋았지만 당당히 뚫었다? 뚫을 수 있다? 난 괜찮지만 이 업계는 힘든곳이야^^ 이런 말투인데요? ㅋㅋㅋ
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호탕한 장자크 루소작성자*
2023.07.06
참고로 제가 입학 할 때만 해도 현재와 같은 과열 양상은 전혀 아니었습니다 ㅎㅎㅎ
그리고 “난 괜찮지만 이 업계는 힘든곳이야”. 예 정확히 보셨어요. 저 역시 대학원생때 죽어라 연구했고 실적 잘 내서 박사 졸업했으니 당연히 저는 괜찮지요.
요는 제가 괜찮다는 것을 얘기하는 것이 아니라, 지금 AI를 잘하는 사람이 너무나도 많고 대학원에서도 피나는 노력을 하는 사람이 무지 많다는 것을 전공 희망생들에게 알려주기 위해 글을 썼습니다. 간단히 말하면 ”AI 대학원? 마 니 잘 할 자신있나? 어지간히 해서 멕히지도 않을낀데“ 정도가 되겠네요^^
2023.07.06
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
음 정책 만들고 탑대학에서 정원 조정하고 하는 사람들이 님보다 몰라서 그러고 있을 것 같지는 않네요. 닷컴버블 꺼져도 결국 또 유니콘 기업 나오는건 계속 컴공분야임
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호탕한 장자크 루소작성자*
2023.07.06
분야 전망과 무관하게 본인이 이 분야에서 경쟁력이 있으려면 웬만한 노력으론 힘들다는 것을 이야기 중입니다. 정원 조정? 닷컴버블? 유니콘 기업? 맥을 못 짚으셔도 한참 잘 못 짚으신 듯 합니다
2023.07.06
확실히 기존에 나온 모듈과 다른 분야를 결합해서 하는쪽이 AI 자체를 개발하는것보다 더 쉽고 실적도 좋은것 같더라고요. 교수님들도 AI 개발보다는 활용하는 쪽을 모색해야한다고 다들 입을 모아 이야기하시고.
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2023.07.07
그 활용의 근간이 코어 AI에서 나오는데요..
쉽기야 더 쉬운 건 맞지만 응용이랑 코어랑 실적 비교는 불가능하죠.. ㅋㅋㅋㅋ
의학 분야에서 걍 대강 갖다 써서 1년에 10편씩 다작하는 그런 건 연구적 의미가 하나도 없구..
2023.07.06
탈조선 ㄱ 미국인데 교수한테 압박도 없고 그냥 집에서 원격하면서 논문만 쓰면 되니 너무좋네요~
2023.07.06
결국 결론은 인기세에 편승해서 개나소나하지말고 진짜배기만 하라는 이야기이신듯한데 제 생각엔 못해도 평균은 가니 AI하라고 말하고 싶네요. 다른 댓글들도 이미 말했지만 요새는 어느분야든 어렵고 취업힘듭니다. 그리고 불경기라지만 적어도 대학원 나오면 요새 넘쳐나는 부트캠프 출신 AI개발자보단 취업 잘될겁니다. 잘하는 사람이 많으니 그사람들만큼 인기월급을 받지는 못할수는 있어도 중박은 갑니다.
2023.07.06
어느 분야든 날고 기는 사람 많고 레드오션 천지입니다. 이제 박사를 얻으셨으니 다른 분야를 바라볼 여유가 생기실테니 천천히 둘러보세요. 본인이 하는 말은 어느 분야든 다 적용될 겁니다.
2023.07.06
왜 모든 사람들이 안일한 생각으로 달려들거라는 기본가정이 깔린채로 말씀하시는 지는 모르겠지만 그런 사람생각보다 없어요.. 핫한 분야라 허수가 입시과정에서 많이 몰리는 것도 사실이지만 진짜 어중이떠중이 대학이 아니라면 진심의 여부정도는 충분히 입시과정에서 걸러진 채로 연구실에 들어옵니다.. 다들 마음은 독하게 먹고 들어와요.. 교수가 바보도 아니고 그정도도 구별하지 못할까요
물론 실력이 되느냐는 다른 문제여서 "AI분야에서 성공할정도의 노력이면 다른 분야에서도 성공할 노력이다"라는 말에 동의하지만 왜 성공이라는 잣대 하나만 가지고 판단하는지도 모르겠어요. "다른분야가 아닌 AI에서" 성공하고 싶어서 들어오는 사람이 대부분이었습니다. 제주위에는
2023.07.06
추측하건데 컴퓨터비전 쪽이라 생각됨. CV쪽 AI는 3달 단위로 트렌드 새로운 연구가 나올 정도로 너무 빠르고 괴물들 많음. 마이너 분야에 인공지능 적용하는건 아직도 할일이 많다고 생각함.
2023.07.06
그렇게 따지면 할 수 있는 분야가 있기는 한가요?? 저기서 AI 를 다른 분야로 바꿔도 다 동일하게 적용되잖아요
호탕한 장자크 루소작성자*
2023.07.06
글 작성자입니다.
댓글 남겨주신 모든 분들께 감사의 인사를 올립니다. 글이 이렇게 인기가 좋을 줄 몰랐네요...
제가 대학원 생활하면서 느낀점들을 적은 것이라 관점에 따라 글이 편향되고 충분히 오류가 있을 수 있다고 생각합니다.
남겨주신 대부분의 의견에 동의하며, 제가 이 글을 쓴 목적은 AI 대학원 진학을 고려하고 계신 “학부생”분들이 사전에 AI 대학원에 관한 다양한 의견을 접해보시면 좋겠다는 생각에 작성한 글입니다.
그리고 제가 작성한 글이 모든 분야에 적용될 수 있다고 생각하실 수 있지만, AI의 경우 연구 트렌드가 주단위, 월단위로 급변하고 대단한 결과물들이 매우 짧은 주기로 쏟아져 나오고 있는 형국이라 타분야와 비교할 수 없을 정도로 경쟁이 과열되어 있습니다. 이러한 상황을 인지하셔서 대학원에 가기로 결정하신 분들은 마음가짐을 다잡는 계기로, 진학을 결정하지 못하신 분들은 탐색의 기회로 삼아 주시길 부탁드립니다. 감사합니다.
대댓글 1개
2023.07.07
이 글을 보고 고민이된다 -> 하지마 이 글을 봐도 난 진짜 하고싶다 -> 해
2023.07.06
저는 2020년에 인공지능대학원 갔는데 가서 느낀 건 워낙 뛰어난 사람들도 많고 많은 분야의 사람들이 배우려고 하니까 인공지능은 갈 수록 영어같은 테크를 탈 것 같은 느낌이 들긴 합니다. 옛날엔 영어를 잘 하는 사람이 적었고 영어로도 먹고 살 수 있었지만 이젠 영어는 많은 사람들의 기본이 되고 잘해야하지만 영어 하나만으로 먹고 살기는 힘듭니다. 인공지능도 중요하고 어느정도 배워둬야 하지만 인공지능 그거 하나로만 먹고 살기는 힘들 것 같고 다른 분야에서 응용을 잘 해야만 하는 것 같아요
대댓글 1개
2023.09.06
지금도 영어 못하는 사람이 80프로임
2023.07.06
무슨 말인지 공감은 합니다. 다만, 레드오션이 데드오션보다 나은 것은 진리입니다. 오히려 ai만 하셔서 다른 분야의 암울함을 모르시는 걸지도 ㅠ 요즘 취업시장이 전반적으로 모두 어둡습니다..
대댓글 1개
2023.09.06
ㄹㅇ 진짜 태평양 한가운데서 노 젓는 느낌 .... 동네수영장이라도 첨벙첨벙 헤엄치는게 더 나을때도 있습니다
2023.07.06
괜찮아 풀 충분히 커 ㅇㅇ 질러엇
2023.07.06
근데 ai 쪽에서 일하려고 무적권 대학원 나와야 하는건 또 아니지 않음? 요즘 LLM 관련 툴이나 프롬프트 엔지니어링 쪽은 연구보다는 빠른 경험을 통한 체득화가 몸값과 직결되는 거 같아서 자칭 llm 전문 개발자들은 잘 먹고 잘 사는 데
대댓글 1개
2023.07.06
작성자나 딴분들 의견 궁금함. 내가 보지 못하는 부분을 알려줫
IF : 1
2023.07.07
꼭 AI뿐만이 아니라 모든 뜨는 분야가 다 그렇지 않냐...
2023.07.07
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
그럼 님은 사람들 적게 가는 비인기과 가셔서 블루오션에서 노세요 ㅋㅋ. 모든 건 상대적인것을... 그건 또 싫으신지? AI 말고 님 생각에 지금 들어가야 된다는 과 한개만 대보세요.
2023.07.08
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
냉혹한 현실은 물리 생물 등 순수 자연과학에나 통하는 말이고 AI 는 걍 생각없이 대학원 가기에는 현재로서는 2위랑은 비교도 안되게 최고지 (물론 생각 있이 가면 더 좋지만)
2023.07.08
세상에 누구나 쉽게 얻을 수 있는건 하는사람도 많고 변별력 적고, 얻기 어려운건 하는사람 적고 변별력 큼.
솔직히 대학교 1학년 편미분 정도 지식으로 입문할 수 있는게 학문일지, 내가 대강 이해하고 따라갈거 같다고 느끼면 문이과를 막론한 다른 학생들은 따라할 수 없을지, 기존거 조금 튜닝해서 쏟아지는 양산형 논문 뚫고 내가 CNN이나 트랜스포머 같은거 뽑아서 탑티어 낼수있는지 생각해야지. 못하면 부쩍 늘어난 k-인공지능 유사대학원에서 배출된 평범한 석사1일 뿐인데
시장도 직접 잘 생각해야하고. 미국 빅테크에서 메타버스 한다고 그렇게 선언을 했는데 몇년 안돼 망하잖아. 챗지피티 때문에 지금 다시 반짝하는거지 그 전에 이미지처리, 언어처리, 강화학습 공부한거 적극 활용할만한 회사가 많았어? 뭐 인공지능 생성해서 음악 만들면 돈이 돼? 좀 신기하다~하고 금방 시들해지지 않을까? 대충 공부하다보면 데이터 수집, 인프라 꽤 있는 회사 아니면 못 돌리는거 알테고, 그마저도 적극적 연구개발하는 회사 아니면 엔지니어가 그렇게 많이 필요할까? 이 상황에서도 내가 하는 공부가 n년후에도 유망할지 직접 판단해야지.
갠적으론 컴공 전전 아님 통계 같이 근본 공대학문 팔거 아니면 트렌드 어떻게 바뀔지 모르는거 같고.. 그래도 여전히 인공지능으로 남들보다 열심히 해서 성공할 마음가짐이면 그냥 개발하면 더 안정적이고 길이 많지 않나 싶음.
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겁먹은 베르너 하이젠버그*
2023.07.08
Cnn이나 트랜스포머는 탑티어 학회에서도 10년에 한번나올 논문이고 대다수 탑티어 논문들은 양산형에 가깝습니다. 그리고 그런논문 억셉되면 오지게 빨아주는게 한국현실이고요
겁먹은 베르너 하이젠버그*
2023.07.08
굳이 따지면 축구선수 하는데 메시 호날두 될거아니면 하지마라 라는 얘기하는거랑 똑같다고봅니다
2023.07.05
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2023.07.06
2024.08.14
2023.07.05
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2023.07.05
2023.07.05
2023.07.05
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