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글쓴이 같은 분과 랩 동료하고 싶지 않아서요
AI 시대에 고생해서 미박 가는 이유?

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하하 역시 학계에 있는 분이 아니군요? 지성을 정의해보세요. 그리고나서 지성의 높고 낮음도 정의해보세요. ㅎㅎ 힌트를 드리자면, 애초에 도구보다 뛰어나면 도구를 쓸 이유가 없습니다. 인간은 낫보다 부추를 베는 데에 뛰어난 적이 없습니다. 그렇다고 낫을 활용하는 인간에게 오만하다고 한 적 없습니다.
AI 시대에 고생해서 미박 가는 이유?

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연구 열심히 하는 대학이라는게 글의 포인트인데 출신 가수 이름 대서 뭐하나 ㅋㅋㅋ
포스텍은 연구의 진심인 대학입니다.

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학부생이 뭣도 모르고 말할가능성이 큽니다. 학부생이면 포닥이 받는 금액이 정확하게 어떻게 되는지, 풀펀딩이라는게 랩에서 나오는걸 말하는건지 아니면 본인 셀프펀딩인건지, 규모가 어느정도인지 등등 주변 한두명한테 줏어 들은내용을 본인이 오해해서 말했을 가능성이 크죠.
해외박사는 풀펀딩 받아도 1년에 1억씩 든다던데....

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어려서그렇지뭐
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음

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그거 아직 역량이 거기 머물러 있을 때라서 그런거예요. 능력치가 높아질수록 얘네들 빨리 가르쳐서 내 손발이 되어주었으면 좋겠다고 생각이 들거예요. 진짜 능력자들은 고작 실험 테크닉 붙들고 유세 떨지 않습니다.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음

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전 알려줄 필요 없다고 생각합니다 시행착오 겪어서 알아낸걸 그대로 알려주는게 도와주는게 아니라고 봅니다 그렇게 따지면 교수는 본인이 수십년 연구한거 걍 알려주면 되지 심보가 고약해서 안알려주는건 아니자나요
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음

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sos 치면 그때 살짝 팁 주는거지 자기가 다 해논거 다 알려주는거는 상대방 실력에도 별 도움 안되고 알려주는 본인 시간 낭비이기도 하다고 봄
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음

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본인이 그 능력에 만족해서 그런 것 같아요. 더 나아가고 싶으면 님보다 비슷한 레벨의 인력(어차피 님 방법 보고 따라하는 사람은 님보다 잘하기 힘듦)을 많이 만들어서 옆에서 보조하게 하는게 현명한 겁니다.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음

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학연생 입장에선 챙겨주시면 감사하긴 해요.. 저도 학연생때 방치형 교수님이여서 석사 과정분께 도움 많이 받았거든요. 본인 연구에 방해되지 않는 선에선 도와주시면 좋을거 같아요
박사생인데 학부연구생들 챙겨줘야 할까

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리젝 2-3번....?? 지금 그 정도로 징징대는거야?? ㅠㅠ 장난하니????
논문 때문에 스트레스 받아서 탈모까지 왔습니다

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아끼다 똥됩니다. 후배들이 언제까지 후배이지 않더군요. 내가 가진 것을 풀면서 그들이 미래에 얻게될 성취를 공유할 생각을 하심이. 다만 사람을 잘 봐야 하더군요. 윈윈이 안되는 사람들이 많고 잘 걸러야 해요.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음

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크게보자면 님이 실험할때 참고한 각종 논문들은 그 연구자들이 자기 실험실 후배도 아니고, 아무런 연도 없는 연구자들한테 그냥 공짜로 뿌리는 거임. 학문이라는게 그런 무상의 지식공유 시스템에 의해서 돌아감. 논문 내는게 보상이 되니까라고 말 할순 있지만, 그렇게 자기 이득 챙길거면 논문 내는거보다 특허내는게 1순위인 시스템이 되지 않겠음? 그리고 후배한테 인수인계 잘해줬을때, 후배가 나중에 졸업하고 잘 되면 후배 덕을 볼 수 있는거고 안되면 후배 탓이니깐 책임 질 일이 없음. 하지만 인수인계 안했으면 후배가 잘되도 님이랑 관계없고 후배가 잘 안되면 님한테 원망이 쏟아짐. 랩실에 한해선 원한 관계 있는거 아니면 인수인계 안할 이유가 하등 없음.
후배나 다른 사람들에게 실험방법 알려주기 싫음

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[채널톡 AI 밋업 초대] 내가 연구하는 AI, 실제 프로덕션에선 어떻게 쓰일까요?

2026.05.21

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대 딸깍시대, AI 엔지니어는 필요한가?

연구실이나 강의에서 AI를 다루다 보면, 실제 프로덕션에서 AI가 어떻게 쓰이는지 궁금해지는 순간이 있습니다.

모델은 넘쳐나는데, 그걸 실제 제품으로 만드는 AI 엔지니어들은 어떤 고민을 하고 있을까요?
채널톡 AI 팀이 직접 Product AI를 만들며 겪은 고민들을 공유하는 자리를 마련했습니다. 세션 이후에는 AI 제품 개발에 관심 있는 분들과 자유롭게 이야기 나누는 네트워킹 시간도 길게 준비했습니다. Product AI는 실제로 어떻게 돌아가는지, 연구와 어떤 차이가 있는지 궁금하신 분들께 특히 도움이 될 것 같습니다. 대학원에서 AI를 연구하고 계신 분들도 편하게 오셔서 이야기 나누고 싶습니다.

📅 6월 10일(수) 18:30–21:30
📍 역삼역 GS타워 8층 (채널톡 오피스)
🔗 신청: https://luma.com/jvjp2vgk?utm_source=phdkim

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