경험이 없나요? 윤리적인 인공지능 개발자로 변신하는 방법

AI와 머신러닝(ML)은 놀라운 속도로 산업을 재편하고 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 인공지능(AI) 전문가가 되는 길은 무궁무진하며, 각 개인의 여정은 고유한 경험, 좌절, 그리고 성장을 통해 형성될 것입니다. 이 매력적인 기술에 대한 사전 경험이 없더라도, 올바른 사고방식과 접근 방식을 통해 성공할 수 있다는 것을 아는 것이 중요합니다.

AI 숙련도를 향한 여정에서, AI 기술이 조직과 사회에 이로운 동시에 피해를 최소화하도록 윤리적으로 개발하고 활용하는 것이 매우 중요합니다. 윤리적 AI는 공정성, 투명성, 그리고 책임을 우선시하며, 이를 통해 사용자와 이해관계자 간의 신뢰를 구축합니다. 윤리적 지침을 준수함으로써 학습자와 개발자 모두 AI의 오용을 방지하고, 잠재적 위험을 줄이며, 기술 발전을 사회적 가치에 부합하도록 할 수 있습니다.

AI를 윤리적으로 사용하는 것이 중요하지만, 수만 명의 사람들이 AI 사용법을 배우고 있습니다. 연구 결과가 나타났습니다. 2% 미만이 책임감 있게 채택하는 방법을 적극적으로 찾았습니다. AI를 구현하는 방법을 배우는 사람과 윤리적으로 개발하는 데 관심이 있는 사람 간의 이러한 격차는 엄청납니다. Pluralsight는 연구 외에도 AI 채택에 대한 교육 자료에 대한 압도적인 관심이 있는 대중 교육 자료에서 유사한 추세를 확인했습니다. 반면 윤리적이고 책임감 있는 AI에 대한 유사한 리소스는 주로 손대지 않았습니다.

책임 있는 AI 실무자로서의 여정을 시작하는 방법

책임 있는 AI 실무자가 집중해야 할 세 가지 주요 구성 요소는 편견, 윤리, 법적 요소입니다. AI의 법적 고려 사항은 주어진 것입니다. AI를 사용하여 사이버 공격을 시작하거나 범죄를 저지르거나 불법적으로 행동하는 것은 불법이며 악의적인 행위자만 이를 추구할 것입니다.

측면에서 편견, 개인이나 팀은 자신이 개발하는 모델이나 솔루션이 가능한 한 편견이 없는지 판단해야 합니다. 모든 인간은 어떤 형태로든 편견이 있으며, AI 솔루션은 인간이 만들기 때문에 이러한 인간의 편견은 필연적으로 AI에 반영됩니다. AI 개발자는 이러한 편견을 의식적으로 최소화하는 데 집중해야 합니다.

윤리적 고려 사항을 다루는 것은 편견을 다루는 것보다 더 복잡할 수 있습니다. 윤리는 종종 의견과 밀접하게 연관되어 있으며, 의견은 개인의 경험과 가치에 의해 형성된 개인적 신념입니다. 윤리는 옳고 그름을 정의하려는 탐구에서 행동을 안내하기 위한 도덕적 원칙입니다. 윤리의 실제 사례로는 동반 로봇이 노인을 돌보는 것이 윤리적인지, 웹사이트 봇이 관계에 대한 조언을 제공하는 것이 윤리적인지, 자동화된 기계가 인간이 수행하는 작업을 제거하는 것이 윤리적인지 등이 있습니다.

기술 얻기

와 윤리학 그리고 책임 있는 개발 AI 개발자 지망생들은 기술적인 부분을 다룰 준비가 되어 있습니다. 처음에는 AI 기술 개발을 배우려면 고급 학위나 연구실 경험이 필요하다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 시작하려면 추진력, 호기심, 그리고 도전을 기꺼이 받아들이는 마음만 있으면 됩니다. 많은 AI 실무자들이 깨닫는 첫 번째 교훈은 머신러닝(ML)이 생각보다 훨씬 쉽게 접근 가능하다는 것입니다. 적절한 리소스와 학습 의지만 있다면 다양한 배경을 가진 사람들이 복잡한 AI 개념도 이해하고 적용할 수 있습니다.

야심 찬 AI 전문가는 실천을 통한 학습이 가장 효과적인 접근 방식이라는 것을 알게 될 것입니다. ML의 범위 내에서 흥미롭고 관리하기 쉬운 프로젝트를 선택하는 것으로 시작하는 것이 도움이 됩니다. 예를 들어, 미래 이벤트의 가능성을 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 프로젝트는 데이터 분석, 기능 엔지니어링, 모델 평가를 포함하는 개념을 도입하는 동시에 문제를 체계적으로 해결하기 위한 핵심 프레임워크인 ML 수명 주기에 대한 심층적인 이해를 제공합니다.

개인이 AI를 탐구할 때 다양한 도구와 기술을 실험하는 것은 학습 곡선을 해결하는 데 필수적입니다. AWS와 같은 클라우드 공급업체의 노코드 및 로우코드 플랫폼은 기술 전문성이 낮은 사람들의 모델 구축을 간소화할 수 있지만 프로그래밍 배경이 있는 개인은 더 많은 실무를 선호할 수 있습니다. 그러한 경우, 파이썬 기초 배우기 Jupyter Notebook과 같은 도구를 활용하면 더욱 정교한 모델을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 커뮤니티에 몰두하는 것도 학습 과정을 크게 향상시키고 윤리적인 AI 응용 방법을 이 분야에 새로 들어온 사람들과 공유할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 미팅에 참여하고, 온라인 포럼에 가입하고, 동료 AI 애호가와 네트워킹을 하면 지속적인 학습과 동기를 부여할 수 있는 기회가 제공됩니다. 통찰력과 경험을 공유하는 것도 다른 사람들에게 기술을 명확히 설명하고 자신의 이해를 강화하는 데 도움이 됩니다.

당신의 관심을 끄는 프로젝트를 선택하세요

책임감 있는 AI 전문가가 되는 데 정해진 로드맵은 없으므로, 지금 있는 자리에서 시작하여 점진적으로 역량을 키우는 것이 중요합니다. 기술 관련 경력이 있든, 아예 처음부터 시작하든, 중요한 것은 첫걸음을 내딛고 꾸준히 노력하는 것입니다.

첫 번째 프로젝트는 흥미를 유발하고 동기를 부여하는 것이어야 합니다. 주가 예측, 온라인 리뷰 분석 또는 제품 추천 시스템 개발 등 개인적 관심사에 공감하는 프로젝트를 진행하면 학습 과정이 더 즐겁고 의미 있게 될 수 있습니다.

파악 ML 수명 주기 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포와 같은 단계를 포괄하는 문제 해결에 대한 단계별 접근 방식을 개발하는 데 필수적입니다. 이 구조화된 프레임워크를 따르면 ML 프로젝트의 효율적인 개발을 안내하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터는 모든 AI 이니셔티브의 초석이므로 귀중한 통찰력을 제공할 만큼 풍부한 프로젝트와 관련된 무료 공개 데이터 세트를 찾는 것이 필수적입니다. 데이터가 처리되고 정리됨에 따라 기계가 이를 통해 학습할 수 있도록 포맷해야 하며, 이는 모델 학습을 위한 단계를 설정합니다.

몰입적이고 실습적인 도구 AI 샌드박스 학습자가 AI 기술을 연습하고, AI 솔루션을 실험하고, 발생할 수 있는 편견과 오류를 식별하여 제거할 수 있도록 합니다. 이러한 도구는 사용자에게 사전 구성된 AI 클라우드 서비스, 생성형 AI 노트북 및 다양한 대규모 언어 모델(LLM)을 안전하게 실험할 수 있는 기회를 제공하며, 조직이 자체 샌드박스를 프로비저닝할 필요성을 없애 시간을 절약하고 비용을 절감하며 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

LLM과 함께 일할 때, 책임감 있는 실무자는 방대한 데이터 캐시에 내재되어 있을 수 있는 편견을 인식하는 것이 중요합니다. LLM은 문학 작품과 과학에서 상식에 이르기까지 모든 것을 포함하는 광대한 수역과 같습니다. LLM은 일관되고 맥락적으로 관련성 있는 텍스트를 생성하는 데 뛰어납니다. 그러나 다양한 지형을 흐르는 강처럼 LLM은 이동하면서 불순물을 흡수할 수 있습니다. 훈련 데이터에 내재된 편견과 고정관념의 형태로 불순물이 흡수됩니다.

LLM이 최대한 편향되지 않도록 하는 한 가지 방법은 인간 피드백을 활용한 강화 학습(RLHF)을 통해 윤리 원칙을 통합하는 것입니다. RLHF는 피드백 루프에 인간의 입력이 포함되는 고급 강화 학습 방식입니다. 간단히 말해, RLHF는 어른이 아이의 퍼즐 풀이 과정에 적극적으로 개입하여 특정 조각이 맞지 않는 이유를 파악하고, 그 조각을 어디에 놓을지 제안하는 것과 같습니다. RLHF에서는 인간의 피드백이 AI를 안내하여 학습 과정이 인간의 가치와 윤리 기준에 부합하도록 합니다. 이는 특히 미묘한 차이가 있고, 맥락에 따라 달라지며, 문화적으로 가변적인 언어를 다루는 LLM에서 매우 중요합니다.

RLHF는 LLM이 맥락적으로 적절할 뿐만 아니라 윤리적으로 일치하고 문화적으로 민감한 응답을 생성하도록 하는 중요한 도구 역할을 합니다. 이는 AI가 옳고 그름의 경계가 항상 명확하지 않은 인간 의사소통의 회색 영역을 탐색하도록 가르쳐 윤리적 판단을 심어줍니다.

비기술 신입사원도 자신의 아이디어를 현실로 만들 수 있습니다.

IT 배경이 없는 많은 AI 전문가들은 다양한 분야에서 성공적으로 전환하여 도메인에 새로운 관점과 기술을 가져왔습니다. 노코드 및 로코드 AI 도구를 사용하면 광범위한 코딩 경험이 없어도 모델을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 통해 신규 사용자는 기술적 배경 없이도 실험하고 아이디어를 현실로 만들 수 있습니다.

IT 경험이 있지만 코딩 전문 지식이 부족한 개인은 AI로 전환하기에 유리한 입장에 있습니다. 첫 번째 단계는 종종 프로그래밍의 기본, 특히 AI에서 널리 사용되는 Python을 배우는 것입니다. AWS와 같은 플랫폼의 고급 서비스는 심층적인 코딩 지식 없이도 책임감 있는 방식으로 모델을 구축하는 데 귀중한 도구를 제공할 수 있습니다. 데이터베이스를 이해하거나 인프라를 관리하는 것과 같은 IT 기술도 데이터를 처리하거나 ML 모델을 배포할 때 유용합니다.

이미 코딩에 익숙한 사람, 특히 Python과 같은 언어에 익숙한 사람이라면 AI와 ML로의 전환은 비교적 간단합니다. Jupyter Notebooks를 사용하는 법을 배우고 Pandas, SciPi, TensorFlow와 같은 라이브러리에 익숙해지면 ML 모델을 구축하기 위한 견고한 기반을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 신경망과 딥 러닝을 포함한 AI/ML 개념에 대한 지식을 더욱 심화시키면 전문성이 향상되고 더욱 진보된 주제로의 문이 열립니다.

개인 목표에 맞춰 AI 여정을 맞춤화하세요

AI 전문가가 되기 위해 처음부터 시작하는 것은 벅차 보일 수 있지만, 충분히 가능합니다. 탄탄한 기반, 지속적인 학습에 대한 의지, 실무 경험, 그리고 AI의 윤리적 적용에 대한 집중을 통해 누구든 이 분야에 진출할 수 있습니다. AI에 대한 획일적인 접근 방식은 없으므로, 개인의 목표와 상황에 맞춰 여정을 조정하는 것이 중요합니다. 무엇보다도 성장과 윤리에 대한 끈기와 헌신이 AI 성공의 열쇠입니다.