이번 영상에서는 AI와 기계학습이 직업과 산업에 미치는 영향을 다룹니다. 포프는 AI가 미래를 어떻게 바꾸고, 특히 개발자들이 어떻게 대비해야 하는지에 대해 이야기합니다. AI 기술이 사람들의 일자리를 대체하는 과정과 그로 인해 생길 변화들을 깊이 있게 분석하며, 여러분이 꼭 알아야 할 정보들을 제공합니다.
너무너무 공감하는 말씀입니다. 아래는 갠적으로 AI에 대해서 생각한 것과 대응 방법인데요. 어쩄든 결론은 걱정하지말고 개발이나 열심히 하자 입니다. 1. AI 개발로 해결할 문제가 많아져서 회사는 늘 수 있다. - 해결 불가능한 문제를 해결 할 서비스가 생길 수 있음 - 그러면 리딩 가능한 고급/시니어 개발자가 더 필요함 - 주니어는 LLM으로 약간은 커버가 되서 줄어들 수 있음 - 개발자 전체 수가 늘지 줄지는 요인이 많아 판단이 어려움 2. 개발을 잘하는 사람이 AI도 더 잘 다룬다. - 펜 만화가가 일반인보다 디지털 만화를 더 잘 그리듯 - 개발 잘하는 개발자가 AI 다루는 개발도 더 잘한다. - 마부도 자동차 나왔을 때 바로 택시 업종 변경 가능함 - 근본 능력을 가진 사람은 변화에 적응을 잘한다. 4. 근본 지식, 어려운 지식은 대체하는데는 오래걸린다. - 컴퓨터 사이언스에 해당하는 지식과 능력 - 남들은 잘 하지 않지만 중요하고 어려운 지식과 능력 - 숙련자의 직관적인 판단 등등 위 능력은 더 늦게 대체된다. 4. 모든걸 대체할 때는 언제가 될 것인지 모름 (주식 투자) - 분명 언젠가는 대체할 수 있을텐데 - 투자는 방향성을 아는 것보다 타이밍을 재는게 어렵다. - 중간에 AI가 망했다가 다시 올라올지 그런건 모르는 일 간단하게 경우의 수를 나누면요. 1. AI가 발달 O : 고급 개발자는 더 많이 필요하다. 근본적이고 어려운 공부를 하려고 노력하자 2. AI가 발달 X : 어쨌든 고급 개발자가 살아남고 공부 안하면 파릇파릇한 신입 개발자한데 대체된다 근본적이고 어려운 공부를 하려고 노력하자 3. AI가 개발을 대체할 정도로 발달 : 제대로 훈련했으면 문제해결 능력이 높은 개발자가 된다. 다른 직업으로도 살아남을 가능성이 높을 것 (근데 개발이 그 정도면 다른 직업도 문제가 있을 것 같다.) 4. AI가 모든 직업을 대체할 정도로 발달 : 우리 모두 다 같이 붉은 띠를 두르고 일어납시다. 그리고 개발을 공부하는 것과는 별개로 무슨 일이 있더라도 대응할 수 있어야겠다 싶어서 사업과 투자를 추가적으로 배워보고 있습니다. 유사시에 뭐라도 할 수 있어야하니깐요.ㅠㅠ 모두 다 같이 너무 불안해하지 말고 개발 열심히 합시다 파이팅!
AI로 대부분이 직업을 잃을 수준에 이르르려면, 두 가지 조건이 필수라고 봅니다. 첫째, 관련 사전지식 없이 AI만 믿고 행동 해도 전문가 수준일 것. 둘째, AI를 믿고 일을 진행했으나, 중대한 문제 발생시, 책임을 물을 수 있을 것. 이건 세무사, 변호사, 택시기사, 의사, 은행원 등에게 아무 사전 지식없이 해당 전문가를 믿고 일을 진행하며, 중대한 문제 발생시, 책임 전가 가능한 일반적 상식에 기반한 것이죠.
10:44 빨리 소송ATM이 나와서 저비용으로 만인이 정의를 누릴 수 있게 되면 좋겠어요! 법률서비스의 모든 비용들(인지세, 공탁금, 법률사무소 비용, 법무사무소 비용, 법원 제출용 서류 발급 비용; 가령 상해진단서, 의무기록지를 법원에 제출할거니까 양식에 맞게 발급해달라고 하면, 병원장이 발급서류에 대해 책임져야한다고 비용도 배로 받음, 가령 같은 진료건도 의사소견서는 비용을 안받는데 진단서는 만원받고 법원제출용이라 하면 상해진단서로 바껴서 10만원 달라 캄..)이런 거 다 합치면 지출이 너무 큼... 제가 비송 포함 벌써 소송만 7건째...😢 세후 최저시급으로 최소 11시간은 일해야 그 비용 감당됨... 저소득층에겐 정의구현하는 비용도 비쌈... 게다가 승소하더라도 패소자가 물게 되는 승소자의 법률서비스비용도(그 비용마저도 패소자가 파산상태라면 못물어주는걸로 암), 한국은 실비 그대로 물어주는 게 아니라, 법원에서 정한 변호사보수 단가 기준으로 계산해서 인정해주는데 그 단가가 아주 후려 침, 실비에 비해 매우 쌈... 뉴스 보면 종종 왜 피해자들이 법으로 정의구현하는 방법을 택하지 않는지, 왜 종종 피해호소인들은 무고를 저지르는지, 왜 증거조작 및 뇌물써가면서까지 승소하려는건지 보다보면 다 투입한 비용과 관련 있음. 수단과 방법을 가리지 않고 일단 승소를 해야 (감정적/정신적/물질적/시간적 종류를 따지지 않고 어떤 종류의) 마진이 남을 가능성이 생김. 고 전두환 대통령이 자기 계좌엔 21만원밖에 없다고 한 게 진짜... 그의 손자 중 한 명인 전우원씨는 미국내 대학 졸업해서 회계사됐죠? 전우원씨의 고발에 따르면 고 전두환의 아들인 본인의 아버지는 수백억원의 종잣돈이 있어야만 할 수 있는 사업하고, 고인의 부인은 노년에도 골프치고 떵떵거리며 잘 산다카던데.
포프님 비트코인에 대해 언제한번 다뤄주셨으면 좋겠습니다. 단순히 프로그래머의 입장에서 허점이나 해결돼야할 문제는 없는지 궁금해요. 비트맥시분들은 비트코인이 영원할것이다 라고 하는데.. 과연 비트코인 프로토콜이 영원하게 유지될 수 있을지 궁금하더라고요. 그런 프로그램이 과연 존재할 수 있을지... 비트코인은 단 한번의 치명적인 문제만 터져도 존재가 위태해질 수 있고 프로그램을 전적으로 신뢰하는 개발자는 없을거라고 생각하거든요. 제 실력으로는 확신이 안 생기는데 도움 요청합니다 ㅋㅋ
저는 아직까진 ai를 자동화 툴로 보고있는 그래픽 종사자인데 좋은 툴이 나오면 나올수록 요구되는 퀄리티가 높아져서 티오가 줄어드는 경우는 프로젝트 비용제외하곤 아직까지는 못본것 같습니다. 다만 신입의 경우 진입비용이 너무 비싸지는 감은 없잖아 있는것 같습니다. ai가 그걸 더 심화시킬것 같구요.
수년전에 포프님 머신러닝 영상보고나서 프로그래밍에 관심이 생겼었고, 지금 정보보안 관련 일을 하고 있습니다. 우선 저희쪽도 저를 포함한 절대다수의 초중급 인력들은 정보보안 ai가 나온다면 밀려나갈 것이라고 확신하고 있습니다... 앞으로 뭘 해야 할까를 고민하다가 디지털트윈쪽이 눈에 띄네요. 좁게는 지구 자체를, 넓게는 태양계나 우리은하나 우주전체를 디지털트윈으로 시뮬레이션 할수있게 된다면, 저 시뮬레이션을 소유한 기업이나 단체는 우주정복도 가능하다고 생각중입니다. 인류가 '시간'이라는 한계를 넘어서는 길이 저런 것을 만드는 일에 있다고 보기도 합니다. 디지털트윈 안의 디지털트윈 안의 디지털 트윈을 만들게 되면, 한 차원당 100배속을 걸고 시뮬레이팅만 해도 남들보다 100만배의 시간을 가지게 될테니까요.
아직 끝까지 본 영상은 아니지만 AI에 대한 제 생각을 이야기 하자면 가장 안전한 직종은 블루칼라와 같이 업무 수행에 로봇과 같은 하드웨어가 필수적으로 필요하고 그 하드웨어를 도입하는데 필요한 도입 비용과 유지비가 사람을 쓰는 것 보다 비싼 경우에 안전하다고 생각합니다. 특히 배터리 기술이 중요한데 케이블로 전력을 공급받거나 교대로 충전 가능한 공장-센터같은 경우 대체가 가능하더라도 소규모 또는 현장-출장 등의 일거리는 배터리나 비용 문제로 기업이 그대로 사람을 쓸 것이라 예상하고 있습니다. 이는 마치 전기차가 충전 인프라가 부족하거나 주행 거리가 장거리일 경우 기피되는 상황과 일치합니다.
그 직업도 안전하지 못한게 만약 정부가 제대로 대책을 세우지 못한 채 해고당한 화이트 칼라가 이곳저곳에서 속출하면 그사람들이 어디로 몰릴까요? 죄다 남아있는 블루칼라로 모일겁니다. 블루칼라도 상위 1퍼정도의 기술력을 가지고있는 사람들이라면 괜찮겠지만 그렇지 않은 경우는 그냥 그 안에서 미친듯한 경쟁만 될것같아요. 사실 상위 5퍼센트? 정도 안쪽으로는 화이트칼라나 블루칼라나 걱정할 일이 없겠죠. 블루칼라도 ai한테 대체가 힘들뿐인거지 결국 남아있는 사람들이 블루칼라에 진입하려고 경쟁하는순간 끝입니다. 거기에 로봇공학과 자동화 모듈화 발전되면 사실 분야 막론하고 상위 1~2퍼 빼고는 전망이 좋은것같지는...
AI가 인간의 말을 이해하고 오류없이 무언가를 설계하고, 유지보수를 한다면 더 이상 인간은 할 게 거의 없습니다. 소수 전문가가 재확인하고 관리감독할 뿐이죠. 그 수준에 이르면 로봇 개발도 스스로 해서, 힘쓰는 일도 AI로봇이 하겠죠. 그땐 뭔 직업을 해도 위험합니다. 그냥 지금 하는 일 하시되, AI를 잘 활용하는 분이되시면 됩니다.
포프쌤, 제 질문과 ChatGPT4o의 답변인데, 포프님이 이 질문에 대해 답하는 동영상을 공유해주실 수 있나요? 포프님의 답변이 뭐가 될지 궁금해서요! Tell me about the cause and process of the computer which computed for Edward Norton Lorenz's query so printed 0.506, but actually the real value of the printed was 0.50612 for its limitation of something about printing. ChatGPT Edward Norton Lorenz, a meteorologist, is famously associated with the development of chaos theory. The specific incident you are referring to is a pivotal moment in the history of chaos theory, often referred to as the "butterfly effect." Cause of the Incident: Lorenz was using a computer to run weather simulations. The computer worked with six decimal places for internal calculations, but it only printed results to three decimal places. When Lorenz wanted to repeat a simulation, he re-entered the data using the rounded numbers from the printout (e.g., 0.506 instead of 0.506127). This tiny difference in initial conditions led to vastly different results, which was unexpected at the time. Process: Initial Simulation: Lorenz ran a weather simulation using his computer program, which used numbers with six decimal precision (e.g., 0.506127). Rounding in Printout: The computer printed out results with only three decimal places (e.g., 0.506). Re-entering Data: To save time, Lorenz re-entered the rounded numbers from the printout into the computer for a new simulation. Unexpected Results: The new simulation, starting from the slightly altered initial conditions (0.506 instead of 0.506127), produced vastly different weather patterns compared to the original simulation. Explanation: This incident illustrated the sensitive dependence on initial conditions in dynamic systems, a fundamental concept in chaos theory. Even a minuscule change in the starting state of a nonlinear system can lead to dramatically different outcomes. This sensitivity is now known as the butterfly effect, suggesting that small causes can have large effects, akin to the flapping of a butterfly's wings potentially altering weather patterns far away. Conclusion: Lorenz's discovery highlighted the limitations of numerical precision in computer calculations and the inherent unpredictability of complex systems like the weather. This realization was a key development in the field of chaos theory, fundamentally changing our understanding of deterministic systems and predictability. Message ChatGPT ChatGPT can make mistakes. Check important info. ChatGPT
아래 질문에 대한 포큐쌤의 답변도 궁금합니다! Explain why the computer deceived him by printing the rounded number instead of its real value 0.506127 that it really stored, though he hadn't ever command to print it with being rounded.
AI 미래의 일자리에 대한 제 의견을 말씀드려 볼게요 AI 근본은 데이터 입니다. 프로그램은 결국 사람이 만드는거죠 그럼 사람과 프로그램은 뭐가 다를까요? 프로그램은 진화 하지 않습니다. 스스로 학습 하지 않습니다. 여기서 반박할 분들이 계시겠죠. 학습이란건. 결국 사람의 관점에서 판단한 입력 데이터와 결과 데이터 입니다. 결국 프로그램이 할 수 있는건 제한이 있다는 거죠 스스로 발전하지는 못합니다.(결국 사람이 할 수 있는 일을 좀더 빠르게 정확히 한다는거에요 그게 한계입니다.) 그리고 실제 AI시대가 정말로 오면, 분명 빈틈이 있고, 그 빈틈을 사람으로서 하는 일은 분명 있을 거에요 일은 결국 사람을 만족 시키기 위한 일 이기 때문에 사람의 욕망은 AI로 100% 대체 되지 않을 것 이란 거죠
맞음. 진짜 정말 단순히 먹고 자고 싸는 인간은 가축보다도 못함. 왜냐면 인권땜에 실험체로도 못써, 도축도 못해, 그렇다고 노예를 재생산하는 것도 아냐, 저렇게 지내다가 급발작으로 분노표출해서 묻지마 살인할 가능성이 없는 것도 아냐(물론 정상적으로 사회에 잘 적응한 듯 인식되고 평판지어진 사람이 묻지마 살인/연쇄살인할 수도 있음, 고로 히키코모리에 대해 잠재적 범죄자 가능성을 비히키코모리에 비해 저는 더 높게 보진 않음) 음... 사회문화의 연구데이터로는 남겠네요. 근데 저는 어떤 생명체든 가치는 있다고 보는데, 저런 관점으로도 보는 고지능 과학도랑 대화한 내용이 생각나서 관점을 공유해봤네요.
6년전에 비슷한 얘기를한 코드몽키의 미래
czcams.com/video/aLyi0SkuKmY/video.html
무직입니다. 안전한거 같습니다.
아씨 아무생각없이보다가 뿜었네
제 생각과 같네요. 저는 아무런 학습도 안시켰는데 ai 가 '스스로' lexical, syntax , semantic , optimization 를 하는 컴파일러를 만들어내면 관두려고 합니다 ㅋㅋㅋㅋㅋ
스카이넷..?
@@fredhur 15년 후에는 그런 시대가 올지.. ㄷㄷ
너무너무 공감하는 말씀입니다.
아래는 갠적으로 AI에 대해서 생각한 것과 대응 방법인데요.
어쩄든 결론은 걱정하지말고 개발이나 열심히 하자 입니다.
1. AI 개발로 해결할 문제가 많아져서 회사는 늘 수 있다.
- 해결 불가능한 문제를 해결 할 서비스가 생길 수 있음
- 그러면 리딩 가능한 고급/시니어 개발자가 더 필요함
- 주니어는 LLM으로 약간은 커버가 되서 줄어들 수 있음
- 개발자 전체 수가 늘지 줄지는 요인이 많아 판단이 어려움
2. 개발을 잘하는 사람이 AI도 더 잘 다룬다.
- 펜 만화가가 일반인보다 디지털 만화를 더 잘 그리듯
- 개발 잘하는 개발자가 AI 다루는 개발도 더 잘한다.
- 마부도 자동차 나왔을 때 바로 택시 업종 변경 가능함
- 근본 능력을 가진 사람은 변화에 적응을 잘한다.
4. 근본 지식, 어려운 지식은 대체하는데는 오래걸린다.
- 컴퓨터 사이언스에 해당하는 지식과 능력
- 남들은 잘 하지 않지만 중요하고 어려운 지식과 능력
- 숙련자의 직관적인 판단 등등 위 능력은 더 늦게 대체된다.
4. 모든걸 대체할 때는 언제가 될 것인지 모름 (주식 투자)
- 분명 언젠가는 대체할 수 있을텐데
- 투자는 방향성을 아는 것보다 타이밍을 재는게 어렵다.
- 중간에 AI가 망했다가 다시 올라올지 그런건 모르는 일
간단하게 경우의 수를 나누면요.
1. AI가 발달 O :
고급 개발자는 더 많이 필요하다.
근본적이고 어려운 공부를 하려고 노력하자
2. AI가 발달 X :
어쨌든 고급 개발자가 살아남고
공부 안하면 파릇파릇한 신입 개발자한데 대체된다
근본적이고 어려운 공부를 하려고 노력하자
3. AI가 개발을 대체할 정도로 발달 :
제대로 훈련했으면 문제해결 능력이 높은 개발자가 된다.
다른 직업으로도 살아남을 가능성이 높을 것
(근데 개발이 그 정도면 다른 직업도 문제가 있을 것 같다.)
4. AI가 모든 직업을 대체할 정도로 발달 :
우리 모두 다 같이 붉은 띠를 두르고 일어납시다.
그리고 개발을 공부하는 것과는 별개로
무슨 일이 있더라도 대응할 수 있어야겠다 싶어서
사업과 투자를 추가적으로 배워보고 있습니다.
유사시에 뭐라도 할 수 있어야하니깐요.ㅠㅠ
모두 다 같이 너무 불안해하지 말고
개발 열심히 합시다 파이팅!
현직 개발자인데요. Ai를 잘 다루는 개발자가 필요하게 될테고 현재 보다 훨씬 많은 결과물을 내놔야 하고 결국 원소스멀티유징이 과도하게 요구되어... 사람을 최대한 적게 뽑고 많은걸 바라는 지금보다 더 고달픈 직업이 될겁니다.
@@gauntletsilver2996그거는 항상 그렇듯 중간점을 찾겠죠. 무조건 혼자 다 해! 한다고 할 수 있는건 아니니깐요. 고급 개발자일 수록 할수 있냐 없냐에 대한 판단이 명확하고 깐깐해서 쉽게 막 다하라고 요구하지는 못 할겁니다.
초보개발자면 ㅏ …
정치인 합시다. 정치인만큼 법가지고 놀면서 안정적으로 일자리 유지시킬만하면서 땡자판 놀고 공부안하고 멍청하게 일해도 권력으로 부려대고 이만한 직업이 없네요 ㅎㅎ 정치인은 절대로 ai에 대채될 수가 없죠. 오히려 복지 늘릴걸요 ㅋㅋ
AI로 대부분이 직업을 잃을 수준에 이르르려면, 두 가지 조건이 필수라고 봅니다. 첫째, 관련 사전지식 없이 AI만 믿고 행동 해도 전문가 수준일 것. 둘째, AI를 믿고 일을 진행했으나, 중대한 문제 발생시, 책임을 물을 수 있을 것. 이건 세무사, 변호사, 택시기사, 의사, 은행원 등에게 아무 사전 지식없이 해당 전문가를 믿고 일을 진행하며, 중대한 문제 발생시, 책임 전가 가능한 일반적 상식에 기반한 것이죠.
라이브에서 워낙 많이 받는 질문이다보니 영상으로 만드셨군요.
그래도 여전히 질문은 오겠죠
10:44 빨리 소송ATM이 나와서 저비용으로 만인이 정의를 누릴 수 있게 되면 좋겠어요! 법률서비스의 모든 비용들(인지세, 공탁금, 법률사무소 비용, 법무사무소 비용, 법원 제출용 서류 발급 비용; 가령 상해진단서, 의무기록지를 법원에 제출할거니까 양식에 맞게 발급해달라고 하면, 병원장이 발급서류에 대해 책임져야한다고 비용도 배로 받음, 가령 같은 진료건도 의사소견서는 비용을 안받는데 진단서는 만원받고 법원제출용이라 하면 상해진단서로 바껴서 10만원 달라 캄..)이런 거 다 합치면 지출이 너무 큼... 제가 비송 포함 벌써 소송만 7건째...😢 세후 최저시급으로 최소 11시간은 일해야 그 비용 감당됨... 저소득층에겐 정의구현하는 비용도 비쌈... 게다가 승소하더라도 패소자가 물게 되는 승소자의 법률서비스비용도(그 비용마저도 패소자가 파산상태라면 못물어주는걸로 암), 한국은 실비 그대로 물어주는 게 아니라, 법원에서 정한 변호사보수 단가 기준으로 계산해서 인정해주는데 그 단가가 아주 후려 침, 실비에 비해 매우 쌈...
뉴스 보면 종종 왜 피해자들이 법으로 정의구현하는 방법을 택하지 않는지, 왜 종종 피해호소인들은 무고를 저지르는지, 왜 증거조작 및 뇌물써가면서까지 승소하려는건지 보다보면 다 투입한 비용과 관련 있음. 수단과 방법을 가리지 않고 일단 승소를 해야 (감정적/정신적/물질적/시간적 종류를 따지지 않고 어떤 종류의) 마진이 남을 가능성이 생김.
고 전두환 대통령이 자기 계좌엔 21만원밖에 없다고 한 게 진짜... 그의 손자 중 한 명인 전우원씨는 미국내 대학 졸업해서 회계사됐죠? 전우원씨의 고발에 따르면 고 전두환의 아들인 본인의 아버지는 수백억원의 종잣돈이 있어야만 할 수 있는 사업하고, 고인의 부인은 노년에도 골프치고 떵떵거리며 잘 산다카던데.
인사이트가 좋으시네요. 잘봤습니다
결국 AI가 모두를 집어삼키거나 AI때문에 힘든사람들이 적어도 정치권에서 관심을 가질때 까지 많아져야 유토피아가 실현 될 텐데 그때까지 최대한 그 힘든사람들에 속하지않고, 오래 버텨야 흐름을 안전하게 견딜 수 있게 되는거군요...
역사적으로 언제나 그래왔던거 같아요. 저흰 살아남아야죠
사실 우리가 집중해서 볼 것응 ai의 '기능'이 아니라 '부가가치' 입니다. 부가가치가 있다고 하면 대체 시나리오로 빠르게 진행 될겁니다.
포프 교수님! 혹시 가상세계(메타버스)의 미래에 대한 비판을 들어보고 싶은데 영상으로 만들어 주실 수 있을까요? 왜 가상세계는 미래가 아닌지에 대한 교수님의 의견이 궁금합니다.
tv.popekim.com/Search?q=%EA%B0%80%EC%83%81+%EC%A6%9D%EA%B0%95
결과적으로 포프님은 이전이나 지금이나 동안이다. (중요)
재밌게 잘 들었습니다.ㅎㅎㅎ
다음 영상 기대됩니다!^^
포프님 비트코인에 대해 언제한번 다뤄주셨으면 좋겠습니다. 단순히 프로그래머의 입장에서 허점이나 해결돼야할 문제는 없는지 궁금해요. 비트맥시분들은 비트코인이 영원할것이다 라고 하는데.. 과연 비트코인 프로토콜이 영원하게 유지될 수 있을지 궁금하더라고요. 그런 프로그램이 과연 존재할 수 있을지... 비트코인은 단 한번의 치명적인 문제만 터져도 존재가 위태해질 수 있고 프로그램을 전적으로 신뢰하는 개발자는 없을거라고 생각하거든요. 제 실력으로는 확신이 안 생기는데 도움 요청합니다 ㅋㅋ
좋은 내용 감사합니다. ^^
귀납적 머신러닝으로 새로운 길을 개척 하려면 연역적 기본기 학습으로 기반을 다져야 한다
저는 아직까진 ai를 자동화 툴로 보고있는 그래픽 종사자인데 좋은 툴이 나오면 나올수록 요구되는 퀄리티가 높아져서 티오가 줄어드는 경우는 프로젝트 비용제외하곤 아직까지는 못본것 같습니다. 다만 신입의 경우 진입비용이 너무 비싸지는 감은 없잖아 있는것 같습니다. ai가 그걸 더 심화시킬것 같구요.
가끔 포프님 유투브를 보는데 항상 변하지 않으시네요 ㅋㅋ 너무 좋아요
그래서 도태중입니다 (응?)
통찰력 좋네요 ㄷㄷ
서비스나 영업직 같은 경우는 프로그래머 보다 먼저 대체될 가능성이 높을까요?
잘 들었습니다. 감사합니다!
AI애게 위협 당하면 당신은 주니어
수년전에 포프님 머신러닝 영상보고나서 프로그래밍에 관심이 생겼었고, 지금 정보보안 관련 일을 하고 있습니다.
우선 저희쪽도 저를 포함한 절대다수의 초중급 인력들은 정보보안 ai가 나온다면 밀려나갈 것이라고 확신하고 있습니다...
앞으로 뭘 해야 할까를 고민하다가 디지털트윈쪽이 눈에 띄네요. 좁게는 지구 자체를, 넓게는 태양계나 우리은하나 우주전체를 디지털트윈으로 시뮬레이션 할수있게 된다면, 저 시뮬레이션을 소유한 기업이나 단체는 우주정복도 가능하다고 생각중입니다. 인류가 '시간'이라는 한계를 넘어서는 길이 저런 것을 만드는 일에 있다고 보기도 합니다. 디지털트윈 안의 디지털트윈 안의 디지털 트윈을 만들게 되면, 한 차원당 100배속을 걸고 시뮬레이팅만 해도 남들보다 100만배의 시간을 가지게 될테니까요.
무려 시리즈라닛!!!🎉
어쩌다보니... 어이쿠..
아직 끝까지 본 영상은 아니지만 AI에 대한 제 생각을 이야기 하자면 가장 안전한 직종은 블루칼라와 같이 업무 수행에 로봇과 같은 하드웨어가 필수적으로 필요하고 그 하드웨어를 도입하는데 필요한 도입 비용과 유지비가 사람을 쓰는 것 보다 비싼 경우에 안전하다고 생각합니다. 특히 배터리 기술이 중요한데 케이블로 전력을 공급받거나 교대로 충전 가능한 공장-센터같은 경우 대체가 가능하더라도 소규모 또는 현장-출장 등의 일거리는 배터리나 비용 문제로 기업이 그대로 사람을 쓸 것이라 예상하고 있습니다.
이는 마치 전기차가 충전 인프라가 부족하거나 주행 거리가 장거리일 경우 기피되는 상황과 일치합니다.
그 직업도 안전하지 못한게 만약 정부가 제대로 대책을 세우지 못한 채 해고당한 화이트 칼라가 이곳저곳에서 속출하면 그사람들이 어디로 몰릴까요? 죄다 남아있는 블루칼라로 모일겁니다. 블루칼라도 상위 1퍼정도의 기술력을 가지고있는 사람들이라면 괜찮겠지만 그렇지 않은 경우는 그냥 그 안에서 미친듯한 경쟁만 될것같아요. 사실 상위 5퍼센트? 정도 안쪽으로는 화이트칼라나 블루칼라나 걱정할 일이 없겠죠. 블루칼라도 ai한테 대체가 힘들뿐인거지 결국 남아있는 사람들이 블루칼라에 진입하려고 경쟁하는순간 끝입니다. 거기에 로봇공학과 자동화 모듈화 발전되면 사실 분야 막론하고 상위 1~2퍼 빼고는 전망이 좋은것같지는...
잘 보고 갑니다 감사합니다!
AI가 인간의 말을 이해하고 오류없이 무언가를 설계하고, 유지보수를 한다면 더 이상 인간은 할 게 거의 없습니다. 소수 전문가가 재확인하고 관리감독할 뿐이죠. 그 수준에 이르면 로봇 개발도 스스로 해서, 힘쓰는 일도 AI로봇이 하겠죠. 그땐 뭔 직업을 해도 위험합니다. 그냥 지금 하는 일 하시되, AI를 잘 활용하는 분이되시면 됩니다.
AI가 소비자까지 대체한다면 모를까 흔히 생각하는 그런 암울한 미래는 오지 않을거 같습니다.
사장 하라고 사장
데이터 이상한거보고 확인안해서 ai한태 도태될 너는 주니어
우리 모두 주니어 잘 살아보세
포프쌤, 제 질문과 ChatGPT4o의 답변인데, 포프님이 이 질문에 대해 답하는 동영상을 공유해주실 수 있나요? 포프님의 답변이 뭐가 될지 궁금해서요!
Tell me about the cause and process of the computer which computed for Edward Norton Lorenz's query so printed 0.506, but actually the real value of the printed was 0.50612 for its limitation of something about printing.
ChatGPT
Edward Norton Lorenz, a meteorologist, is famously associated with the development of chaos theory. The specific incident you are referring to is a pivotal moment in the history of chaos theory, often referred to as the "butterfly effect."
Cause of the Incident:
Lorenz was using a computer to run weather simulations. The computer worked with six decimal places for internal calculations, but it only printed results to three decimal places. When Lorenz wanted to repeat a simulation, he re-entered the data using the rounded numbers from the printout (e.g., 0.506 instead of 0.506127). This tiny difference in initial conditions led to vastly different results, which was unexpected at the time.
Process:
Initial Simulation: Lorenz ran a weather simulation using his computer program, which used numbers with six decimal precision (e.g., 0.506127).
Rounding in Printout: The computer printed out results with only three decimal places (e.g., 0.506).
Re-entering Data: To save time, Lorenz re-entered the rounded numbers from the printout into the computer for a new simulation.
Unexpected Results: The new simulation, starting from the slightly altered initial conditions (0.506 instead of 0.506127), produced vastly different weather patterns compared to the original simulation.
Explanation:
This incident illustrated the sensitive dependence on initial conditions in dynamic systems, a fundamental concept in chaos theory. Even a minuscule change in the starting state of a nonlinear system can lead to dramatically different outcomes. This sensitivity is now known as the butterfly effect, suggesting that small causes can have large effects, akin to the flapping of a butterfly's wings potentially altering weather patterns far away.
Conclusion:
Lorenz's discovery highlighted the limitations of numerical precision in computer calculations and the inherent unpredictability of complex systems like the weather. This realization was a key development in the field of chaos theory, fundamentally changing our understanding of deterministic systems and predictability.
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아래 질문에 대한 포큐쌤의 답변도 궁금합니다!
Explain why the computer deceived him by printing the rounded number instead of its real value 0.506127 that it really stored, though he hadn't ever command to print it with being rounded.
포프님 집공략TV랑 닮았어요 ㅋㅋ
헤헤... AI를 활용해서 인공태양 발전소까지... 지구 위에 핵융합분열을 주기적으로 하는 (태양의 발광원리가 이거 맞나?) 항성을 구현하는 건 지구가 그 중력을 감당 못해서 못한다는 댓글을 본 적이 있는데... 혹시 몰라 AI가 해결법을 찾는데 도와줄지?ㅋㅋ
식당에서 보조주방장 100명이 도태되고 쌓이면서, 최종 한명의 우수한 주방장이 나왔다면,
그 보조주방장이 50명의 AI로 대체된다면,
기존에 우수한 직관을 가진 주방장이 나올 확율 또한 적어지지 않을까요?
많아질 이유도 적어질 이유도 보이기에 최종적으로 늘지 줄을지는 저는 예측이 안 되네요 ㅜ.ㅡ
@@포프티비 항상 깊은 통찰력 있는 영상을 공유해주셔서 감사드립니다~!
저만 그런지 모르겠는데 1:21 부근에서 오프닝 이미지가 영상 가리는것 같습니다.
어이쿠 그러네요. 편집이 잘못됐네요. 고칠 방법이 없으니 이 비디오만 그렇게 가는 걸로... :)
아트나 프로그래머나 a급 아니면 떨어져 나가는군요..ㅜ
f -> e -> d -> c -> b -> a급으로 차례대로....
Back 할 수 없으면 죽는 날까지 Go 할 수 밖에 ㅋㅋ...
대충 92.62% 정도 동의
소숫점 이하 두자리수 까지라니....
후후 다음 영상 기대됩니다
우린 싸!
포프님 다음 종목 좀 알려주세요..
포비디아
내년부터 테슬라 봇 공장에서 투입됩니다 2027년까지 2030년까지 완전자동화 6G통신 GPT-8😊😊 2035년 되면 GPT -10까지 나오면 99프로 일자리 사라짐 초인공지능 2045년 영화가 현실 터미네이터 인간보다 로봇이 더많은세상
성지순례
고수님들, 스택오버플로우 답변 좀 그만 올려요.. 저희 다 죽어요..
AI 미래의 일자리에 대한 제 의견을 말씀드려 볼게요
AI 근본은 데이터 입니다. 프로그램은 결국 사람이 만드는거죠 그럼 사람과 프로그램은 뭐가 다를까요?
프로그램은 진화 하지 않습니다. 스스로 학습 하지 않습니다.
여기서 반박할 분들이 계시겠죠. 학습이란건. 결국 사람의 관점에서 판단한 입력 데이터와 결과 데이터 입니다.
결국 프로그램이 할 수 있는건 제한이 있다는 거죠 스스로 발전하지는 못합니다.(결국 사람이 할 수 있는 일을 좀더 빠르게 정확히 한다는거에요 그게 한계입니다.)
그리고 실제 AI시대가 정말로 오면, 분명 빈틈이 있고, 그 빈틈을 사람으로서 하는 일은 분명 있을 거에요
일은 결국 사람을 만족 시키기 위한 일 이기 때문에 사람의 욕망은 AI로 100% 대체 되지 않을 것 이란 거죠
저도 80% 동의합니다. 현재 ai라고 나온 모델들은 패턴 매칭 이상의 일을 하지 않고 있다봐요. AGI가 나온다면 상황이 달라지겠지만 아직까진 그럴 징조가 보이지 않네요.
말씀하신것의 전제는 AI 통제주체가 그럴 마음이 있는 사람이어야 합니다. 전 소수의 돈을 지불할 수 있는 사람한테 집중할겁니다. 왜 놀고먹을 사람한테 내가 돈을 주어야 힐까요?
기업가들은 보통 이렇게 생각할 거기 때문에 발전하는 기술수준을 따라잡는 규제가 필요한 것이겠죠
인본주의와 홍익인간 사상에 기초하여....
돈 줘
맞음. 진짜 정말 단순히 먹고 자고 싸는 인간은 가축보다도 못함. 왜냐면 인권땜에 실험체로도 못써, 도축도 못해, 그렇다고 노예를 재생산하는 것도 아냐, 저렇게 지내다가 급발작으로 분노표출해서 묻지마 살인할 가능성이 없는 것도 아냐(물론 정상적으로 사회에 잘 적응한 듯 인식되고 평판지어진 사람이 묻지마 살인/연쇄살인할 수도 있음, 고로 히키코모리에 대해 잠재적 범죄자 가능성을 비히키코모리에 비해 저는 더 높게 보진 않음)
음... 사회문화의 연구데이터로는 남겠네요.
근데 저는 어떤 생명체든 가치는 있다고 보는데, 저런 관점으로도 보는 고지능 과학도랑 대화한 내용이 생각나서 관점을 공유해봤네요.
앗 여기에 단 내 댓글 왜 사라뎠어
1:15 모바일 개발자는 프레젠테이션 레이어를 하는 거다??? 0% 이해 감