(1부) AI 시대에 이거 못하면 망합니다 (KAIST 전기및전자공학부 김정호 교수)

간략한 요약

이 비디오에서는 카이스트 김정호 교수와 함께 인공지능(AI) 및 반도체 분야에서 필요한 인재상과 교육 시스템의 문제점에 대해 논의합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

• AI 엔지니어가 되기 위해서는 알고리즘, 컴퓨터, 빅데이터 세 가지 기술을 알아야 하며, 이를 위해서는 수학적 능력이 필수적입니다.
• 한국 교육 시스템은 문제 풀이 위주로 되어 있어 학생들이 수학에 대한 흥미를 잃게 만들고, 창의적인 인재 양성에 어려움을 겪고 있습니다.
• 기업 문화와 평가 방식도 바뀌어야 하며, 다양성을 존중하고 인재를 육성하는 시스템이 필요합니다.

공지 사항 및 소개

3프로 TV의 미국 투어 공지 사항을 전달하고, 카이스트 김정호 교수를 모시고 반도체에 대한 심도 있는 이야기를 나눌 것을 예고합니다. 김 교수는 한국 반도체 산업을 이끄는 핵심 인물로 소개됩니다.

인공지능(AI) 시대에 필요한 인재

김 교수는 AI 시대에 필요한 인재를 기르기 위해 대학 및 중고등학교 시스템의 문제점을 지적합니다. 그는 AI와 반도체가 미래 산업의 핵심이며, 이를 위해서는 기술, 투자, 인프라뿐만 아니라 인재 양성이 중요하다고 강조합니다. 특히, 한국에서는 젠슨 황이나 샘 알트만 같은 인물이 나오지 않는 이유에 대해 논의합니다.

AI 엔지니어가 되기 위한 조건

AI 엔지니어가 되기 위해서는 알고리즘, 컴퓨터, 빅데이터 세 가지 기술을 알아야 합니다. 알고리즘은 선형 대수, 확률 통계, 미적분 등 수학적 지식을 필요로 합니다. 김 교수는 수학적 능력이 뛰어난 학생이 AI 분야에서 두각을 나타내는 사례를 소개하며, 학부에서 인공지능을 배우는 것보다 물리, 화학, 수학 등 기초 학문을 배우는 것이 중요하다고 강조합니다.

수학적 사고와 문제 해결 능력

수학적 사고는 AI 및 반도체 분야에서 필수적입니다. 김 교수는 AI 모델 설계 및 적용에 수학적 지식이 어떻게 활용되는지 설명합니다. 또한, 컴퓨터 하드웨어 구조를 이해하는 것도 중요하며, 이를 통해 AI 모델을 효율적으로 설계할 수 있습니다.

다양성을 존중하는 기업 문화

젠슨 황과 같은 인물이 되기 위해서는 기술뿐만 아니라 자본 투자, 정치, 지정학적 문제 등 다양한 분야에 대한 지식이 필요합니다. 기업은 이러한 인재를 육성하기 위해 기다려주고 지원해야 하며, 다양성을 존중하는 문화를 만들어야 합니다.

한국 교육 시스템의 문제점

한국 교육 시스템은 문제 풀이 위주로 되어 있어 학생들이 수학에 대한 흥미를 잃게 만들고, 창의적인 인재 양성에 어려움을 겪고 있습니다. 김 교수는 AI 시대에 필요한 수학은 토론하고 생각하는 능력이며, 문제 풀이 능력이 전부가 아니라고 강조합니다.

수학 교육의 새로운 방향

김 교수는 은퇴 후 유튜브 강좌를 개설하여 새로운 형태의 수학 교육 방법을 전달하고 싶다고 밝힙니다. 그는 고등학교 때 배운 미분과 인공지능 학습의 연관성을 설명하며, 학생들이 수학에 대한 흥미를 느낄 수 있도록 돕고 싶어합니다.

인재 선발 기준

김 교수는 연구실 학생을 선발할 때 과학고등학교 출신 영재 트랙 학생과 대학에서 철든 학생을 반반씩 뽑습니다. 그는 학점보다는 논리적인 사고, 성격, 운동 능력, 연애 경험 등을 중요하게 생각하며, 다양한 경험을 통해 감정적으로 어려움을 잘 겪는 학생을 선호합니다.

공대생의 장점과 한계

공대생은 세계적으로 일할 수 있고, 창조적인 활동을 할 수 있으며, 사회에 기여할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만, 한국에서는 젠슨 황과 같은 인물이 나오지 않는다는 한계가 있습니다. 김 교수는 교육 모델과 기업 문화가 바뀌어야 하며, 다양성을 존중하고 인재를 육성하는 시스템이 필요하다고 강조합니다.

AI 시대의 인재

AI 시대에는 AI를 만들거나 활용하거나 오토바이로 배달하는 세 가지 직업만 남을 것이라는 예측이 있습니다. 김 교수는 AI 개발자는 수학적 능력이 중요하며, AI를 자기 분야에 적용하는 사람은 다양한 영역에 대한 지식이 필요하다고 강조합니다.

한국 반도체 산업의 위기

김 교수는 중국 대학들의 반도체 전공 대학원생 수가 한국보다 훨씬 많다는 점을 지적하며, 한국 반도체 산업의 위기를 경고합니다. 그는 국립대학교와 과기원에 AI 학과 및 반도체 학과를 만들어 인재를 양성해야 하며, GPU 및 슈퍼 컴퓨팅 데이터 센터 등 인프라 구축에도 힘써야 한다고 강조합니다.