어떤 분의 컬럼을 보니, 인공지능의 3단계의 초기 - 융합, 중기 - 산업, 후기 - 인종이라고 말씀하시더군요.
매우 공감되는 말이었습니다.

초기 융합시기, 대략 제 생각엔 앞으로 한 20~30년 기간에 벌어질 일이라면, 엔지니어가 가장 끝까지 살아남는 단계가 설계와 아키텍트영역인듯 싶습니다. 다시 말해, 설계를 하는 영역은 단순히 프론트,백엔드의 로직이상의 전체의 이어짐, 관계와 관계, 업무의 이어짐 등을 볼 수 있는 융합이랄까요.

그래서 단순 프론트,백엔드파트만 해서는 인공지능이 인간을 대체할 확률이 높으니, 프론트를 구현하더라도 백엔드를 볼 수 있어야 하고, 백엔드를 하더라도 프론트를 이해하는 풀스택이 필요하지 않겠나? 이슈인데, 이부분이 신입,신규인력들에게는 너무 가혹한 영역이 아닌가? 라는 생각도 해봅니다.

공부할 양이 늘어나는것에 공감가지만
항상 그렇듯이 개인생산성이 높아지는데 임금상승과 직무환경 개선이 같이 안따라가주면 다시 3d업종이 되고 시장유입이 안되어서 적당히 맞춰지리라 생각합니다. 언어모델을 통한 ai의 자동화가 강력하긴 한데 프로그램을a to z로 다 자동화해서 만들수있다면 모든 사무직은 ai 컴퓨팅으로 대체 가능하다고 생각해서...
특히 이정도되면 소프트웨어 설계가 의미가없는게 소프트웨어 설계는 컴퓨터가 아니라 인간친화적 관점에서 발달한 것이어서 컴퓨터 입장에선 '설계'라는 행위가 전혀 쓸모없을수도 있지요. 코드를 만들어내는게 아니라 내부가 이진수로 이어진 기계어 이하의 결과물로도 목적이 달성가능한 프로그램이 되면 그만이기 때문에.. 따라서 소프트웨어 직군이 자동으로 대체되는 특이점이 온다면 인간이 지켜온 노하우는 전혀 의미가 없어지고 오히려 사회와 욕망에 대한 통찰력 하나만 남을거같아요. 100인 1000인 10000인 기업이 하는일이 1인 가내수공업이 되는거고 그럼 남는건 방향과 결정뿐이기때문에..

안심하는건 그정도가 가능한 ai의 시대에는 ai가 이렇게 모두에게 제공되는게아니라 전략물자 취급을 받을거라 생각해서.. 사람이 소프트웨어를 만드는일은 아주 길게 살아남지 않을까 생각합니다. 지금은 오히려 ai가 미성숙해서 이렇게 다들 써볼수있는거다 싶어요.

저는 반대로 생각하는게 전략물자가 아니라 더더욱 오픈할 거라 생각해요. 그래서 윗댓글에 언급하지 않았던
중기-산업 시기로 가면, 결국은 AI와 비지니스만 남을 뿐이라고 생각해요.

결국 AI는 도구이고, 그도구를 활용해 돈벌이를 하는 건 사람이니까요. 다만 그 시기에는 어떤 AI가 나올지 가히 상상이 잘 안되지만, 결국 현재로써 추론이 가능한 건 인간을 대체할 로봇자동화가 아닐까 생각해요.

흔히 말하는 강,초인공지능은 말기,후기 시대의 새로운 인종의 탄생이라고 말하더군요. 즉 인간보다 우수한 상위 종이 나타나는 것인데, 과연 공존이 가능할 지는 모르겠고, 다만 중기 시점에 이르러 다들 1인 비지니스 시대가 오지 않을까? 생각해 봅니다. AI는 생각대로 솔루션을 만들어 낼 것 이고, 그것을 비지니스화 하는 부분은 AI는 욕망이 없는 도구니, 결국 그 시점에서는 비지니스 전쟁시대가 오지 않을까요.

아이디어와 감각의 시대? 또는 인문학의 시대가 될 거라 생각해요.

상당 부분 비슷하게 생각하고 있읍니다. 분업화된 개발자- 개발자로 제한하지 않더라도 특정 개별 업무에 전문화된 인력은 앞으로 AI로 완전 대체될 확률이 높읍니다. 아트 관련 종사자들에게는 이미 현실이고, 더 심해질 겁니다. 결국 부품에 해당하는 업무인력들은 대체되기 쉬울 수밖에 없읍니다. 다만 그 부품값이 AI보다 인력이 더 싸다면 대체되지 않을 수 있읍니다. 육체 노동과 관련된 작업들이 해당될 수도 있겠네요.

반대로 생각하면 큰 그림과 관련된 인력들은 대체되기 힘들고, 아마 대체되지 않을 겁니다. 아키텍쳐를 설계하거나, 자원을 분배하거나, 기획하거나 등등의 업무가 해당되겠죠. 최종적으로 인간의 컨펌이 필요한 업무들도 대체가 힘들 겁니다. 진상들을 대해야 하는 업무도 포함됩니다. AI가 능력이 부족해서 대체 못하는 게 아니라, 업무 특성상 마지막에는 결국 사람이 봐야하는 성격의 업무들이라 그렇읍니다. 이런 직종들에게는 AI가 효율성을 높이는 도구로 잘 쓰일 수 있겠죠.

개발자 얘기로 돌아가보면 코딩기계에 가깝냐, 설계자에 가깝냐에 따라 AI의 영향이 상당히 다를 거라고 생각합니다. 그래서 신규인력이라면 전체 그림을 볼 수 있는 능력, 그에 따라 더 많은 분야를 알아야 한다는 부분에 공감합니다.

사회적으로 생산수단의 격변에 따라오는게 권력구조의 재편이라고 생각해서.. 글로벌 기업이 ai를 소유하고 판매할 수 있을까에 대해 회의적입니다. 정말로 특이점이 있는 기술들은 모두 장벽에 의해 보호받고 열린상태로 판매되지 않죠. 이를테면 반도체나 핵기술 같은거요. ai가 발달해서 인간을 대체한다는 것은 반도체, 핵기술같은 고도의 지식이 농축된것이 더 이상 국가단위에서 보호하지 못하는 기술이 될 수 있다는 것인데 이런것이 돈벌이로서 세계에 열려있을 수 있을까요? 미국이나 중국이 아닌 제3세계 어딘가에서 강인공지능을 실현시킬 수 있는 초월적 천재엔지니어가 나타나 기존의 ai산업을 재편해 버릴 수 있다고 가정해보면 그리 평화롭지는 못할거라는게 개인적인 생각입니다. 기술과 시장이 자유의 이름으로 팽창하던 시기에는 더 많은 노동자와 자본의 이동을 원했기에 가능했던거라면 ai의 특이점은 정 반대라는 점에서 더욱이나..

물론 그정도 ai가 제가 일하는동안 올거같지는 않습니다ㅋㅋ

글 재밌게 잘 읽었습니다.
딥블루도 알파고도 chatgpt도 등장은 떠들썩했지만 사실 무언가 선을 넘는 건 쉽지 않았습니다.
기술적으로 가능하냐 아니냐의 문제가 아니고, 구현과 운용 비용이 얼토당토아니하기 때문에...
지금 바겐을 넘어선 무분별한 공짜 마케팅이 장기간 지속될리가 없어서, openai도 유료화플랜 자리 못잡으면 거품 꺼질거라 보고 있습니다.

무엇보다... 전세계적으로 범국가적 기업이 늘어남에따라, 근로자 케어가 기업의 책무가 되어가는 중인데
AI로 인한 혜택이 범근로자에게 가는 방향이 AI산업이 롱런할 수 있는 유일한 활로라고 생각해서,
(분야와 개별 능력은 차치하고라도)더 높은 수준의 많은 개발자가 양성되는게 ai 시장에선 이득이라 생각합니다. 소비자+이용자를 둘다 늘릴 수 있죠.
그렇지 않은 디스토피아는 별로 현실성이 높다고 생각하지 않습니다. 불가능하진 않겠지만요.

인공지능은 궁극적으로 '차포를 뗀 인간의 본질은 무엇인가'를 연구하게 해줍니다.
계산기가 나왔다고 해서 수학자가 연구를 멈추었나요? 알파고가 나와도 바둑 기사들은 새로운 기풍을 연구합니다.
우리는 아직 바둑과 체스로 인간을 조금 앞서는, 그리고 일부 신경망 모델을 인간스럽게 대화형 출력기로 구현했을 뿐입니다...

인간다움이란 무엇인가요? 신입 코테에서 논리만 다른데 토씨 하나 틀리지 않은 변수명으로 가득한 코드를 보면 웃음이 나왔습니다.
매일매일이 튜링 테스트였고, 사람이 누군지 판별하는 것은 어렵지 않았습니다.
더 사람다운 코드를 쓰게될 때 즈음엔, 코딩 테스트 역시 변화할 것입니다.
인간은 인간다움을 찾는 방법을 꾸준히 연구할 것이고, 인공지능 연구와 서로 상호보완할테라, 아무튼 제 일이 없어지진 않을 것 같습니다.

고견 감사합니다. 사실 미래를 예측한다는 것은 어려운 일이고, 틀릴 여지가 많다는 것이 사실일겁니다.

다만, 현시점의 발전속도로 보아서는 개발자들이 어느시점까지 대체되지 않을 것이냐?는 고민이 필요한 문제라 화두를
이야기 해봤습니다.

말씀하신대로 결국 컨펌이 필요한 결정권자 영역들은 실제적으로 개발자가 아닌 경영,경제적,비지니스 마인드,감각이 뛰어난 사람이면, 개발자가 아니어도 될겁니다. 즉 의사결정을 하기전까지 결과물을 어느수준까지 만들어낼 것인가?에서
단위개발자 영역들이 위태로워 질것이다.또는 줄어들 것이다.라는 생각입니다.

좋은 의견 감사드립니다.

네 맞습니다. 아직은 무언가 선을 넘지 않았다고 생각합니다.
인공지능이 아직은 부족하니까요.

다만, 제가 겪은 지난 25년간의 개발 시기를 생각 해 본다면, 개발 초기에 CGI/Perl로 웹을 구현했고, PHP/ASP/JSP 가 나왔고, EJB,CORBA,COM,COM++기반의 분산시스템, 데이터웨어 하우스가 2000년대 초반의 화두였다가, 엠파스,네이버로 대변되는 거대한 포털,커뮤티니,B2C의 약진과 SOA,Spring F/W이 도약했죠.

이후 2000년대 중반 2G/3G기반의 휴대폰시장에서 2000년 후반 아이폰이 나왔고, 스마트폰 혁명이 시작되었죠.
지금이야 너무나도 당연하지만, 휴대폰 초기에는 지하철에서 안터지고, 기지국도 없던 시절, 삼성 옴니아가 나올 때 애플의 아이폰의 혁명은 전자기기의 패러다임을 완전히 바꾸어버렸죠.

그 이후 안드로이드와 애플의 모바일발전에 2016년(?) 쯤에 드디어 알파고가 이세돌을 이겼죠. 2000년대 초반의 딥러닝,머신러닝은 그야말로 컴퓨팅 파워,데이터 부족으로 의미있는 무엇인가가 나오기 어려웠던 걸 감안하면, 왓슨,텐서플로우,
알파고의 도약은 신선했습니다. 그리고 블록체인 기반의 코인이 경제에 침투했고, 누구도 디지털로 이루어진 이 자산이 돈이 될거라 생각못했지만, 엄청난 가치를 가지게 되었습니다.

본문에서도 언급했던 클라우드는 이미 많은 기업에서 도입했고, 흔히 ICBM- iot, Cloud,BigData, machine learning은 이미 우리 생활 속 깊은 곳에 들어와 있습니다. 모든 것이 당연하게 사용되고 있습니다.

톰캣,아파치 연동, 데이터베이스 커넥션을 고민했던 2000년대에 현시대의 이러한 기술혁명을 누가 예측했을까요? 저는 그래서 피부에 와 닿습니다. 변화가 일어나고, 그것이 너무나 자연스럽게 사용되지만, 사람들은 누구나 당연하게 생각하지요.

기술의 변화가 불과 25년만에 너무나도 눈부시게 변하고 바뀌었습니다. 제가 느끼는 체감은 오래전, 엠파스가 네이버보다 성능이 좋던 시절, 그럼에도 불구하고 국내에는 오픈소스,자료가 없어서 수많은 커뮤티니에 질문을 올리던 시절, 번역기도 없어서, 영어사전 펼쳐놓고 외국 사이트 가서 해결책을 구하던 시기가 불과 20년전이라는 것과 지금을 비교하면 상전벽해라는 사실입니다.

기술의 발전은 너무나도 눈부시게 빠릅니다. 불과 십년전만 해도 LLM은, 자연어 처리는 미지의 영역에 가까웠습니다.
RNN 정도의 신경망으로는 너무 한계가 많았거든요.

저는 이미 LLM이 나온 순간부터 어떤 경계를 넘어섰다는 생각입니다. 인간의 요구를 듣고, 이해하고, 진실이든 거짓이든 답을 만들어낸다.라는 액션이 의미하는 것을 잘 생각해 봐야 한다고 생각합니다.
XAI를 만들어서 인간이 이해가능한 신경망의 학습방식을 만들어야 할 정도로 이미 딥러닝, 인공지능은 발전해왔습니다.

지금은 너무나도 편하고 당연하지만, 유투브의 대용량 데이터처리 보면 신기하지 않나요? 하루에도 수천만,수억명이 자료를 올리고, 서버에 저장되어야 하는 그 거대한 시스템이요. 단순 용량만 감안한다면, 그 거대한 데이터를 어떻게 저장하고, 스토리지에 관리하고, 스케일링하는지 저의 부족한 소견으로는 가늠도 되지 않습니다.

이러한 것들이 다들 너무 당연한 시대에 살고 있으니, 인공지능 또한 당연한 것 처럼 보이지만, 실상은 혁명이라고 불러도
과언이 아닙니다. 그러한 것들이 과연 앞으로 십년, 이십년 후에는 어떤 진화,발전을 할지 저는 솔직히 예측조차 못하겠어요. 제가 개발을 시작했던 25년전과 앞으로 25년의 차이는 얼마나 더 벌어질지 말입니다.