Joe Rogan Experience 팟캐스트서 마크 저커버그 담대한 계획 밝히다.
마크 저커버그는 인스타그램, 페이스북, 스레드 서비스를 운영하는 Meta(메타) 회사의 CEO 이자 오너입니다. 그는 Jo Rogan Experience 팟캐스트에 출연하여 AI를 활용한 담대한 계획을 발표하였습니다. 소프트웨어 엔지니어들에게는 불안감을 조성할 만한 발언이라 화제입니다.
"2025년까지 메타와 다른 기술회사들이
중급(intermediate) 엔지니어 역할을 수행하는 AI를 보유하게 될 것"
- 마크 저커버그, 메타(META) CEO
그의 이 발언은 사실상 중급 엔지니어가 AI로 대체된다는 말과 다르지 않으므로 많은 현직 소프트웨어 엔지니어들에게 큰 자극을 주고 있습니다. 또한 여기에 더해 앞으로의 소프트웨어 개발자 직무에 대한 그의 담대한 예측을 내놓았습니다.
앞으로 모든 앱의 코드와 생성되는 AI코드가
인간 엔지니어가 아닌 AI 엔지니어에 의해 작성될 것
- 마크 저커버그, 메타(META) CEO
마크 저커버그 스스로도 소프트웨어 개발자 출신으로 하버드 재학시절 페이스북을 개발하여 현재의 메타를 일구어낸 인물입니다. 그 스스로가 엔지니어이기에 단순히 회계출신의 고위 임원이 숫자만 보고 예측하는 것이 아니라는 점에서 그의 발언은 앞으로의 미래에 대한 통찰을 내포합니다.
그렇다면 지금 현재 AI 가 실제로 산업에 미치는 영향은?
지금 이 순간에도 많은 기업들이 AI를 활용하여 기업의 생산성과 효율성을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 가까운 국내 예시로 네이버와 카카오는 포털, 쇼핑, 채팅 서비스에 AI를 접목하여 빠르게 생산성을 향상시키고 있습니다. 그리고 삼성, SK와 같은 전통적인 대기업들 또한 AI를 제조업에 적용하기 위해 노력 중입니다.
미국에서 가장 회자되는 사례로는 세일즈포스(Salesforce)를 들 수 있습니다. 이 기업은 AI 기술 덕분에 30%의 생산성 향상을 경험했다고 밝혀서 세간의 주목을 받았습니다. 이를 통해 세일즈포스는 소프트웨어 엔지니어 고용을 줄이는 비용 감소 효과를 누렸습니다.
우리의 직업을 위협하는 AI 에이전트(Agent)란 무엇일까요?
AI 에이전트란 자율적으로 작업을 수행하며 사용자 개입 없이 모든 역할을 스스로 수행하는 시스템을 말합니다. AI 에이전트는 역할을 스스로 수행할 때 다양한 도구들을 사용하여 실행 가능한 방법론들을 탐색합니다. 그리고 작업을 계획하고 실행하게됩니다.
이처럼 AI 에이전트는 사람의 개입없이 모든 역할을 스스로 수행할 수 있으며 외부 도구를 자유롭게 사용할 수 있게되어 시간, 공간에 제약을 받는 사람과 달리 하루 24시간 내내 일을 할 수 있습니다. 심지어 저렴하고 빠르기까지 합니다.
사례 소개, The AI Scientist (더 AI 사이언티스트)
더 AI 사이언티스트라고 불리는 AI 에이전트는 실제로 연구를 자동화하는 AI 에이전트입니다. 스스로 연구 아이디어를 생성하고 실험을 수행하며 논문을 작성할 수 있습니다. 심지어 빠르고 저렴합니다. 일주일에 수백 개의 논문을 약 15달러에 생성할 수 있습니다.
연구 및 논문은 대학원생 및 교수들의 전문적인 분야였으나 이마저도 AI의 위협을 받고 있습니다. AI 인프라에 5000억달러를 투자하는 미국의 프로젝트가 성공적으로 마무리되면 기술 R&D 경쟁력을 따라갈 수 없을 정도로 격차가 발생할 수도 있습니다.
AI 에이전트의 동작 과정 5단계
AI 에이전트의 동작 과정은 크게 다섯가지 단계로 구분됩니다. 인식(perception), 처리 및 분석(processing and analysis), 의사결정(decision making), 행동 실행(action) 그리고 학습 및 적응(learning and adaptation)입니다. 이러한 특징을 정리해보면 다음과 같습니다.
| 동작 구분 | 설명 |
| 인식(perception) | - 센서나 데이터 입력 메커니즘을 통해 환경으로부터 정보를 수집 - 사용자 입력, 데이터 피드, 센서 등 다양한 소스로부터 데이터를 획득 |
| 처리 및 분석(processing and analysis) | - 수집된 데이터를 AI 알고리즘을 사용하여 분석하고 해석 - 머신러닝 모델을 활용하여 데이터에서 인사이트를 도출 |
| 의사결정(decision making) | - 분석 결과를 바탕으로 최적의 행동 방침을 결정 - 규칙 기반 시스템, 머신러닝 모델, 최적화 알고리즘 등을 사용 |
| 행동 실행(action) | - 결정된 행동을 실제로 수행 - 질문에 대한 응답, 물리적 동작 수행, 데이터베이스 업데이트 등 |
| 학습 및 적응(learning and adaptation) | - 경험을 통해 성능을 개선하고 새로운 상황에 적응 - 강화학습 등의 기술을 통해 지속적으로 능력을 향상 |
앞으로 우리의 준비는?
앞으로 AI 에이전트의 시대가 열리게되면 빠른 속도로 기존의 업무들을 대체해 나갈 것입니다. 기업은 효율성과 생산성을 추구하기에 이러한 과정은 정치적 사회적 허들이 어느정도 존재하겠지만 결국은 앞으로 오게 될 미래라고 판단됩니다.
이러한 미래를 준비하기 위해서 AI에 대한 지식을 쌓고 AI가 대체하지 못하는 일들은 어떤 것이 있을지를 고민하며 새로운 미래의 변화를 받아들이는 준비가 필요하다고 생각됩니다.
출처
Mark Zuckerberg says AI could soon do the work of Meta's midlevel engineers
Mark Zuckerberg told Joe Rogan that Meta will eventually reach a point where all coding for its apps is done by AI.
www.businessinsider.com
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