ChatGPT(챗지피티)로 인해 데이터 과학자/분석가 경쟁력은 떨어질까 올라갈까? (데이터 과학자 미래 전망)

현직 데이터 과학자/분석가들과 대화를 하다보면, ChatGPT가 코딩/프로그래밍을 서포트하는 것이 한없이 고맙게 느껴진다는 증언을 흔히 듣게 된다.
 
한편, 진입 장벽이 낮아지는 것을 우려하는 목소리 또한 존재한다.
 
이 분야에서 진입 장벽이 낮아진다는 것은, 긍부정의 시선이 극명히 대립되는 성격을 띄기도 한다.
 
개인적으로, Udemy에서 내돈내산으로 프롬트 엔지니어링(Prompt Engineering) 강의를 매우 저렴하게 들은 뒤, 나름의 방법론으로 ChatGPT를 실제 데이터 모델링 업무에 사용해봤는데 우와 끝내주긴 하더라..
 
정말 훌륭했다.
 
단, 생성AI(Generative AI)는 아직 환각(hallucination) 이슈가 꽤나 있기 때문에, 자기가 뭘 프로그래밍 하고자 하는지, 또 코드는 어떻게 짜여지며 각 라인은 뭘 의미하는지는 잘 알아야 하더라.. 글쎄, 뭐 이것도 AGI가 본격화되면 앞으로는 어떨지 모르겠다.
 
할루시네이션..
 
ChatGPT를 사용해보신 분들이라면 공감할만한 이슈다.
 
이 용어를 처음 보신다면, 물론 좀더 넓은 의미가 있긴 하나, 쉽게 말해 생성AI가 거짓말하는거(뻥치는거)라고 보시면 된다.
 
뻥카를 아주 그럴싸하게 말이다.
 
개인 추정으로는, 앞으로 계속 데이터 과학과 인공지능 전문가들은 다양한 무대에서 꽤 높은 수요를 만끽하며 활약할 수 있으리라 본다.
 
그럴려면, 자신의 전문 영역에 딥다이브하는 것 만큼이나 다양한 최신 기술을 두루두루 아는 것 또한 중요하다.
 
논문을 보는 것도 좋고.
 
컴퓨터 비전 쪽이건 자연어처리 쪽이건 발을 들여놓으신 분들이라면, 수학에서 턱! 복잡해보이기만 코드에서 턱!
 
계속해서 큰 진입장벽을 느껴본 경험이 있으실거다.
 
특히 학습을 하는데 있어 완벽주의가 있으신 분들은 더더욱 그럴 것이다.
 

데이터 사이언스 & AI 공부를 처음 하시는 분들이라면, 너무 완벽주의보다는 큰 틀의 원리를 먼저 깨닫는게 중요하다 (주요 논제를 한두바퀴 돌린 뒤, 관심 주제에 대해 딥다이브 + 실무 활용 권장)

 
그런데 이 영역은 일단 큰 그림을 잡는게 무척 중요하다.
 
전체 원리를 파악한 뒤 세부적으로 쪼개 들어가는게 바람직하다.
 
그래, 일단 우여곡절 끝에 큰 그림을 잡는데 성공했다고 치자.
 
그렇다면 데이터 과학자의 직업 전망은 어떨까?
 
이게 몇 년 전만 해도, "아 그냥 데이터 사이언티스트 전망 최고야"라는 말이 통용됐었는데, 세상이 빠르게 변하다보니 이도 참 점치기 어려운 시대가 됐다.
 
그럼에도, 데이터 사이언스와 인공지능을 잘 이해하는 '인간'에 대한 수요가 한동안은 계속해서 늘어날 것이라는 의견이 지배적인듯 하다.
 
꽤 오래전에 함께 일했던 리더가 나에게 이런 말을 한 적이 있다.
 
비즈니스는 마치 무언가를 '공장에서 찍어내는 것'과 같다.
 
브레인들이 모여 기획을 하고 예산을 따내 기술자들에게 오더를 내리면 인프라나 상품/서비스 등이 세상에 그 모습을 드러내게 되고 그 효과성 분석이 가능해진다.
 
공부를 많이 한 사람일수록, 혹은 과거에 많이 하지 않았어도 최신 AI 기술 그 자체 혹은 동향에 관심이 많은 사람들은 각종 기술스택의 체화나 자신의 엔지니어로서 전문가적 성장 그 자체에 집중하는 경향이 있다.
 
그런데 개발/운영을 누군가에게 대신 맡길 수 있는 가용 예산이 있다면, 자신이 너무 기술자가 되려고 하지 말고 리더로서 오더를 내리는 사람이 되는게 좋지 않겠냐라는 말을 하더라..
 
그런데, 직접 엔지니어/기술자가 되느냐 vs 하이레벨에서 빠르게 이해해서 지휘자/리더가 되냐..에 대한 고민에서, 생각보다 전자에 대한 욕심을 버린다는게 데이터 과학자로서 쉽지 않다.
 

사실 훌륭한(?) 지휘자가 되려면 각 파트를 꽤나 깊숙히 알아야 한다. 그러나 각 악기를 모두 천재적으로 잘 다룰 필요는 없으며, 요구되는 기술 스택 자체가 실 악기 연주자와 차이가 있다.

 
 
그런데 앞으로 세상은 적어도 '인간'에 대해서라면 후자를 원하지 않을까?
 
원래 데이터 과학이건 프로그래밍이건 이 도메인은 자신이 직접 해봐야 진짜 전문가가 되는 것도 맞긴 한데, 빠르게 원리를 파악해서 '응용머리' 혹은 '지휘머리'를 키우는 것, 이게 진짜 중요해지고 있는 느낌을 받는게 사실이다.
 
그런데 사람의 응용머리/지휘머리 등을 제대로 측정할 수 있는 기술이 아직은 미비하기 때문에, 이또한 '레트로'처럼 그 증명 방식이 과거로 회귀하는 느낌이 드는 것 또한 사실이다. (이 이야기는 기회가 된다면 추후 별도 포스팅으로 다뤄보도록 하겠다)
 
특히 ChatGPT를 업무에 적극적으로 활용해본 사람이라면 비슷하게 느끼지 않을까 싶다.
 
글을 쓰고 보니 무슨 철학 같은데, 원래 이 분야 자체가 철학적 논의가 매우 중요하다고 여겨지는 영역이기도 하다.
 

하버마스 - 옛날에 한 공대 수업에서 이 분에 관한 토론을 학생들이 엄청나게 했던 기억이 있다... -_-;; (출처: 구글링 결과 이미지 및 위키백과)

 
즉, CS(Computer Science)나 관련 수업을 듣다보면 하버마스, 니체, 카를 구스타프 융 등 많은 철학자/정신의학자/심리학자 등이 등장하며 특히 미래 사회의 모습 & 기술을 논할 때 다양한 철학자들의 사상/논의에 대해 활발한 토론이 진행되는 경우가 비일비재하다.
 
일단 본 포스팅은 여기까지 하도록 하겠다.