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- 어차피 그 연구실에서 박사까지 할 생각으로 지원했을텐데, 굳이 석사로 전환할 이유가 있나요? 석박과정을 밟다가 도중에 적성이 맞지 않는다고 느껴서 석사 전환 후 취업한 사람은 봤어도, 박사 학위 취득하는데 실패할 것 같다고 지레 겁을 먹고 입학 하자마자 석사로 전환하는 학생은 본적이 없는데요.
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- 한심한놈
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- 랩 보스 입장에선 시작부터 진짜 안 좋게 볼거 같은데요 ....
막말로 다른 학생은 석사 까지만 하고 싶다고 해서 석박하고 싶다는 본인을 좀 오래 데리고 키워야 겟다 하는 맘으로 뽑을수도 있는건데
막상 입학하고 나선 석사 까지 하고 박사로 재입학 ? 교수가 본인 뭘 믿고 그 이야길 믿어줄까요....
그러고 뒷통수 치고 나가바리면 괜히 시간 낭비만 한거라고 생각할거 같은데요..
이야기 하시려면 합격하기 전에 이런거 논의 해 보시는게 나을거 같은데요 ㅋㅋㅋㅋ
합격하고 첫날 부터 갑자기 석사로 바꾸니 뭐니 이야기 하면 찍히기 딱 좋긴 하겟네요...
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- 또 속는 호구 없제
37
- 윗 댓글은 포기하시고 대피하셨네요ㅋ 출처가 있는 소식인가요? 그냥 찌라시인가요?
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AI 세상. 그대들은 어떻게 연구할 것인가.
2023.12.07
12
1800
요네즈 켄시의 지구본을 들으며 읽지 않으셔도 무방합니다. 본인은 AI 전공자가 아니니 이 글은 많이 틀릴 수 있습니다. 그냥 헛소리 잡설로 봐주시면 되겠습니다.
====================
요새들어 내가 가장 많이 느끼는것이 "내가 지금 AI 세상에 박사 시작했으면 더 좋았을텐데" 라는 아쉬움이다. 챗 gpt도 성능 장난 아니라서 지금 일하는것도 도움 엄청 많이 받고 있음. 거기에 곧 나온다는 딥마인드 제미니 성능은 더 좋다고 한다.
생각해보면 좀 억울하다. 내가 같은 분야 같은 교수님 밑에서 올 가을부터 박사 시작했으면 논문 숫자 적어도 두배는 늘렸지 않았을까. 그리고 어쩌면 졸업후 N년후 현재 앉아있는 자리와 통장에 꽂히는 연봉 숫자가 달라질수도 있었을테고. 이런 생각들이 든다.
AI 로부터 이득을 얼마나 보느냐는 본인의 노력과 연구분야를 탈 수도 있지만, AI 없는 세상과는 비교가 불가능하다는건 확실함. 일단 실험계획 데이터분석 논문수집및요약 논문작성 프로포절작성 그림플롯그리기 코딩 등등... 많은 귀찮은것들부터 까다로운것들까지 단순히 해결에 큰 도움을 받는걸 넘어서 웬만큼 자동화도 할 수 있다는 점에서 AI 가 없던 시절과 비교가 안된다. 나는 박사 끝난지 오래되서 나땐 저런거 하나도 없었고 순전히 내가 다 노가다해서 찾아서 해야했음.
일단 귀찮고 번거로운 프로세스들로부터 시간 노력을 상당히 줄이는것 부터가 엄청 큰거다. 예를들어 나는 외국이라 한국은 모르겠다만 영문 서류 작성은 AI 도움 받으며 쓰니까 진짜 너무 편해졌다. 복잡한 데이터 분석 코딩하는것도 예전엔 한참 삽질 고민하다가 친구나 stack overflow 에 굽신 굽신거려야만 했지만, 지금은 내가 대충 끄적인거에 AI 도움 받으면 쓱싹이다. 해보고 싶었는데 시간 없거나 전혀 몰라서 엄두도 못내던것들까지도 직접 트라이해볼까 하는 생각도 들고, 내 연구분야에 내가 모르던 새로운 분야를 접목하는 것도 AI 도움 덕분에 비교적 더 짧은 시간 안에 비교적 높은 정확도로 가늠도 해볼 수 있다.
다 좋은데, ㄹㅇ 생각할수록 좀 억울하다. 내가 이런 툴이 딱 있는 그 타이밍에 박사 시작했으면 ㄹㅇ 나도 톱저널 연타석 홈런 치고 mvp급 스탯으로 졸업할 수 있지 않았을까... AI엔진은 연구계획 진행의 거의 모든 분야를 크고작게 도울 수 있기에 단순히 "실험 장비가 후달린랩에 있어서" 케이스와는 비교가 안되는거 같음.
아 물론 지금부터 AI 잘 쓰면 되지 라고 하면 할말 없다만, 그래도 인간이 살면서 성과를 내고 주목을 받는데 가장 중요한 인생의 타석, 인생의 타이밍이라는게 있는데, 나는 나의 그 타이밍에 이런게 없었던게 슬프고 아쉽다.
동시에 최근 논란이 되고있는 구글 딥마인드 AI 재료 예측 네이처 페이퍼만 봐도, 이제 앞으로 AI를 쓰느냐 안쓰느냐가 문제가 아니고, AI 를 얼마나 잘 쓰느냐가 연구 퀄리티를 결정하게 될거임. 그 페이퍼가 예측한 재료들의 정확성 신뢰성에 대해 논란이 많지만, 그 논란은 잠시 제쳐두고 잘 생각해보면, 그렇게 AI로 무기 유기 화합물 예측하는게 주특기 밥줄인 연구그룹, 페이퍼, 프로포절들이 어마어마함. 그 구글 네이처 페이퍼로 인해 어쩌면 수십 수백개 정도의 프로포절들과 페이퍼가 날아갔을수도 있다고 생각하면, 어떻게 보면 무서운 일이다.
짧은 식견을 가진 내 생각엔, 엔간한 각종 과학기술 연구 분야도 AI로 인한 밥줄 문제가 조만간 나오기 시작하지 않을까 하는 생각도 든다. 미술, 글, 음악 같은 예술분야가 현재 AI 때문에 겪고있는 밥그릇 문제 비슷한 현상을 학계와 기업에 걸쳐 연구분야에 종사하는 모든 사람들도 어느정도 겪지 않을까 하는 걱정이 들고있음. 무언가를 발견하고 찾아내는것에 있어서, 기존 데이터를 읽고 숨겨진 패턴이나 법칙을 찾아내는건 AI 가 훨 잘하니까. AI 전문가와 해당분야 전문가 둘만 있으면, 예전엔 해당분야 초급 중급 고급 인력 여러명이 하던걸 더 빨리 끝낼 수 있게 될 수 있음. 참 ㅎㄷㄷ 한 일이다.
지금 연구 시작하는 여러분들은 저처럼 후회 마시고 지금부터라도 AI 잘 쓰시는법 공부해서 본인 연구에 AI를 지혜롭게 사용하시기 바랍니다. 본인 작업에 필요하지만 귀찮은 여러가지들을 잘 압축 자동화 시키기만 해도 개비스콘 광고 밈 그거 느낄 수 있음다...
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요새들어 내가 가장 많이 느끼는것이 "내가 지금 AI 세상에 박사 시작했으면 더 좋았을텐데" 라는 아쉬움이다. 챗 gpt도 성능 장난 아니라서 지금 일하는것도 도움 엄청 많이 받고 있음. 거기에 곧 나온다는 딥마인드 제미니 성능은 더 좋다고 한다.
생각해보면 좀 억울하다. 내가 같은 분야 같은 교수님 밑에서 올 가을부터 박사 시작했으면 논문 숫자 적어도 두배는 늘렸지 않았을까. 그리고 어쩌면 졸업후 N년후 현재 앉아있는 자리와 통장에 꽂히는 연봉 숫자가 달라질수도 있었을테고. 이런 생각들이 든다.
AI 로부터 이득을 얼마나 보느냐는 본인의 노력과 연구분야를 탈 수도 있지만, AI 없는 세상과는 비교가 불가능하다는건 확실함. 일단 실험계획 데이터분석 논문수집및요약 논문작성 프로포절작성 그림플롯그리기 코딩 등등... 많은 귀찮은것들부터 까다로운것들까지 단순히 해결에 큰 도움을 받는걸 넘어서 웬만큼 자동화도 할 수 있다는 점에서 AI 가 없던 시절과 비교가 안된다. 나는 박사 끝난지 오래되서 나땐 저런거 하나도 없었고 순전히 내가 다 노가다해서 찾아서 해야했음.
일단 귀찮고 번거로운 프로세스들로부터 시간 노력을 상당히 줄이는것 부터가 엄청 큰거다. 예를들어 나는 외국이라 한국은 모르겠다만 영문 서류 작성은 AI 도움 받으며 쓰니까 진짜 너무 편해졌다. 복잡한 데이터 분석 코딩하는것도 예전엔 한참 삽질 고민하다가 친구나 stack overflow 에 굽신 굽신거려야만 했지만, 지금은 내가 대충 끄적인거에 AI 도움 받으면 쓱싹이다. 해보고 싶었는데 시간 없거나 전혀 몰라서 엄두도 못내던것들까지도 직접 트라이해볼까 하는 생각도 들고, 내 연구분야에 내가 모르던 새로운 분야를 접목하는 것도 AI 도움 덕분에 비교적 더 짧은 시간 안에 비교적 높은 정확도로 가늠도 해볼 수 있다.
다 좋은데, ㄹㅇ 생각할수록 좀 억울하다. 내가 이런 툴이 딱 있는 그 타이밍에 박사 시작했으면 ㄹㅇ 나도 톱저널 연타석 홈런 치고 mvp급 스탯으로 졸업할 수 있지 않았을까... AI엔진은 연구계획 진행의 거의 모든 분야를 크고작게 도울 수 있기에 단순히 "실험 장비가 후달린랩에 있어서" 케이스와는 비교가 안되는거 같음.
아 물론 지금부터 AI 잘 쓰면 되지 라고 하면 할말 없다만, 그래도 인간이 살면서 성과를 내고 주목을 받는데 가장 중요한 인생의 타석, 인생의 타이밍이라는게 있는데, 나는 나의 그 타이밍에 이런게 없었던게 슬프고 아쉽다.
동시에 최근 논란이 되고있는 구글 딥마인드 AI 재료 예측 네이처 페이퍼만 봐도, 이제 앞으로 AI를 쓰느냐 안쓰느냐가 문제가 아니고, AI 를 얼마나 잘 쓰느냐가 연구 퀄리티를 결정하게 될거임. 그 페이퍼가 예측한 재료들의 정확성 신뢰성에 대해 논란이 많지만, 그 논란은 잠시 제쳐두고 잘 생각해보면, 그렇게 AI로 무기 유기 화합물 예측하는게 주특기 밥줄인 연구그룹, 페이퍼, 프로포절들이 어마어마함. 그 구글 네이처 페이퍼로 인해 어쩌면 수십 수백개 정도의 프로포절들과 페이퍼가 날아갔을수도 있다고 생각하면, 어떻게 보면 무서운 일이다.
짧은 식견을 가진 내 생각엔, 엔간한 각종 과학기술 연구 분야도 AI로 인한 밥줄 문제가 조만간 나오기 시작하지 않을까 하는 생각도 든다. 미술, 글, 음악 같은 예술분야가 현재 AI 때문에 겪고있는 밥그릇 문제 비슷한 현상을 학계와 기업에 걸쳐 연구분야에 종사하는 모든 사람들도 어느정도 겪지 않을까 하는 걱정이 들고있음. 무언가를 발견하고 찾아내는것에 있어서, 기존 데이터를 읽고 숨겨진 패턴이나 법칙을 찾아내는건 AI 가 훨 잘하니까. AI 전문가와 해당분야 전문가 둘만 있으면, 예전엔 해당분야 초급 중급 고급 인력 여러명이 하던걸 더 빨리 끝낼 수 있게 될 수 있음. 참 ㅎㄷㄷ 한 일이다.
지금 연구 시작하는 여러분들은 저처럼 후회 마시고 지금부터라도 AI 잘 쓰시는법 공부해서 본인 연구에 AI를 지혜롭게 사용하시기 바랍니다. 본인 작업에 필요하지만 귀찮은 여러가지들을 잘 압축 자동화 시키기만 해도 개비스콘 광고 밈 그거 느낄 수 있음다...
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