정말이지 이공계 모든분야에서 AI못쓰면 도태 확정인듯

일단 이렇게 냉소적인 사람들부터 사라질

ㅇㅈ 신문물도 좀 받아들이세요 교수님

학문의 본질이 변할수도 있는거죠. 그리고 최첨단 장비를 자유롭게 활용할 줄 아는 사람과 아닌 사람 중 누가 세상을 보다 깊이있게 이해할 수 있을까요. 지금이야 "리버스 엔지니어링 깨작" 일 수 있지만 나중에는 그 깨작거림이 쌓여서 어떤 상황이 벌어질지는 알 수 없는거죠. 말씀하시는 바를 이해 못 하는건 아닌데 개인적으로는.... "도태확정"이라는 지나치게 강한 워딩에도 불구하고 본문의 글이 좀 더 설득력 있게 느껴집니다.

학문의 본질을 아직 이해 못했으니 당연히 틀린 말을 설득력이 있게 느끼는 겁니다.

아카데미아는 지식의 적층을 목표로 합니다. 학문의 본질은 변한 적 없고 본질이 바뀐다면 그저 학문이 아닌 다른 것일 뿐입니다. 그렇게 다른 길이 있다 믿으면 학문 안하면 됩니다.

AI야 당연히 학문에 기여하고 있고 앞으로도 기여할 겁니다. 그리고 깨작거림이 쌓여서 무슨 일 날 지 모르는게 맞죠. 하지만 그건 이 글에서의 핵심을 벗어난 지적입니다.

똑같이 깨작거리는 것도 유의미한 게 있고, 무의미한 방식이 있기 때문입니다. 그걸 배우려고 박사학위를 받으려 하는거겠죠? 그 길을 걷고 있는 사람이 “이 방법론을 안쓰면 도태될 듯“이라는 말을 할 수 없습니다. 그건 목적과 도구를 혼동한 것이며 세속적 목표와 연구적 목표도 혼동한 것입니다.

그러니 “최첨단 장비를 사용하니 세상을 더 잘 이해할 것이다“ 라는 말을 겁없이 하고있는거죠… ㅎㅎ Computation theory를 어디까지 이해하고 있습니까. 현재 ml의 어느 부분이 “최첨단“이고 기존의 컴퓨팅은 어디까지 한계가 있나요? 모르리라 확신합니다. 알면 알수록 감히 이런 소리 가볍게 못하거든요.

명댓글

매우 동의하는 댓글을 써주셨네요! 아무리 cutting edge tech가 나온다고 해도 분명히 한계점이 존재합니다. 하물며 다른 예시들로도 무수히 많아 하나의 장비로는 논문 작성자들의 근거를 증명해줄 수 없어요. 특히 biology 쪽은 더더욱 변칙성(single cell 마다의 차이, organ, speices 등등)이 크기에 조심스러워야 할 부분인겁니다.