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 [0:07]
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 [2:38]
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 [6:41]
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 [13:00]
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 [16:39]
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 [18:32]
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 [24:33]
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 [25:30]
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 [31:09]
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 [38:44]
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 [40:28]
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.