유레카

지난 시간에 공지가 된 건

-사실 발. -사실 발. 오늘 오늘 나갔습니다. 초대 중.

23시 59분까지 이 과제함이 열려있으니까 거기에 여러분들 특강 소관문을 작성을 해주시면 되고 지난번과는 다르게 오늘 수강이 이제 두 개의 기재로 진행이 될 예정이기 때문에 한 파일 안에 각 특강을 굳은지여서 여러분들 소관문을 작성을 해주시기 바랍니다. 그래서 이렇게 작성을 해서 제출을 해주시면 되겠습니다. 그리고 미리 조금 말씀을 드리고 저희 다음 주 수업은

여기 오시면 안됩니다. 다음주 수업은 저희 AIXPO 관람을 소개해 주십니다. 그래서 학기 초에 AIXPO 신청을 하신 것들을 지옥합니다. 다음주 5월 5일 수업은 없구요. 그 해당 주차에 5월 9일에서 5월 8일까지 진행되는 AIXPO 관람을 소개합니다.

코엑스에서 진행되죠. 코엑스까지 가야 돼. 아. 맞어. 여기 여기. 아.

나머지는 제정식으로 작성을 해주셔도 되기 때문에 편하게 작성을 해주시면 좋겠습니다. 혹시 제가 지금 안 내드린 내용 중에 궁금하신 거 있으실까요? 네 좋습니다. 그래서 요거 관련 공지는 제가 단속 페이지에 올려드릴 테니까 참고해 가지고 작성을 해주시면 됩니다.

자 그러면은 저희 오늘 특강으로 넘어가겠습니다. 너 뭐야 나 왜 죽었어? 네 그래서 먼저 이제 특강을 해주실 연사분들을 소개해드리도록 하겠습니다. 그래서 한국20진능 소프트웨어 산업협회 자학연정 전문님께서 리안시대 나를 설계하다는 제목으로 특강을 진행해주시고요.

오늘 큰 박수와 함께 맞이해주시기 바랍니다.

네 반갑습니다. 저는 박연정이라고 합니다. 자리를 앞으로 앉으면 훨씬 더 뒷자리 먼저 앉은 것은 예나 지금이나 똑같은 것 같아요. 제가 어릴 때나 여러분들이 지금 수업에 인간과 똑같은 것 같아요. 앞에 오시면 더 좋으실 텐데 중간에 마음이 바뀌면 앞으로 앉혀드립니다. 저는 이제 여러분들을 만나러 한국인공연소프트에서 평평해서 왔고요. 다음 주에 여러분들의 AI 엑스포를 보러 간다고 하는데 거기에 후원 여러가지 조치 중에 과기소프트 부과가 있습니다. 과학 교수는 통신구 산하의 기관이라고 보시면 되고 저희 협회는 인공지능기본법에 의무한 법정단체라고 보시면 되겠습니다.

Today, I will talk about AI and all of you who are preparing for the future. I will share some questions about the next AI and the next AI. I will share some of the issues about the impact of the future.

저에 대해서 소개를 드리면 원래 제가 처음에 여러분들이 너무 저희 자녀 나이라서 말씀은 좀 그렇긴 한데 95년부터 IT 석회 기업을 몸을 담고 일을 하고 있고요. 기업에서 일을 하다가 작년부터는 이 산업계가 다 모여있는 협회에 와서 한 개의 기업이 아닌 여러 기업을 지원하는 일들을 하고 있습니다. 그리고 금액, 여러 가지 관련식을 적극적으로도 정부의

그래서 다양한 AI 관련된 위원회를 만들고 여러분들과 함께 인재아성에 대한 부분들을 추진하고 있는데요. 그런 각종 위원회들도 함께 참여하고 있습니다. 저희 옆에는 앞서 잠깐 말씀드렸는데 해소교 진흥법 그리고 추가적으로 올 초에 지정이 되었는데 인공지능기본법이라는 법,

법정단체, 하나의 법이 만들어졌으면 거기에 관련된 법정단체가 만들어지는데 더욱더 그런 법정단체라고 보시면 되겠습니다. 그래서 기업들을 주로 지원하는 역할을 하고요. 관련된 산업에 있어서 법제도, 정책 이런 것들에 대한 연구와 계속 활동을 하는 것도 하고 있고요. 그 다음에 정당, 대가에 대한 부분들도 정부에 건의하는 부분들도 하고 있고 우리 기업들이 해외 진출하고 있어서 협력해야 하는 부분들도 지원하고 부탁했어.

회원사는 15,000개 도구가 되는데 그 회원사들에 필요한 인력들의 수용부를 매치게 해주는 분들도 함께 하고 있습니다. 하나 질문을 드리면서 시작을 해볼건데 여러분들이 다양한 AI 도구를 쓰실거라고 생각해요. 이 주에서 여러분들이 쓰는 도구들은 어떤건지 질문을 해보십시오. 오픈 AI와 채스피트에 쓰신 분 성원을 들어보세요.

최집피키가 많겠죠 제일 많이 샀고 재미나게 쓰시는 분 네 둘 다 쓰시는 분이 대부분 아니고 둘 다 쓰시는 분 손 들어봐요 저도 둘 다 쓰거든요 하나는 부족해요 그죠? 네 크로드는 크로드죠 크로드 쓰는 분 꽤 많네요 커서를 쓰는 사람도 있을까요? 커서는 저 개발자들이 선호하는 놈이죠 퍼플릭시티는 쓸 것 같아요 맞죠?

이게 통신사에서 물어준 것도 있기 때문에 근데 또 여러분들이 논문을 쓰게 되거나 이룰을 할 때는 훨씬 더 화홍말을 하고 있습니다 제가 이 질문을 하기 위해서 대학의 관계가 그래서 이 질문을 하기 위한 이미지를 하나 달라고 했더니 보이죠? 나만 하나에 달라고 했더니 이 질문을 이 이미지로 질문을 하라고 해서 그림을 따왔습니다 예전에는 여러분들한테 여러분들 만나기와 별표자를 맞을 때 빼고 있어야 할 거에요 근데 요즘은 반나저를 되더라고요 이런 이미지를 갖다 주니까 제가 편하게 얘기를 할 수 있었습니다

저는 책 CPT랑 재미 나이, 퍼플리스티 세 가지로 쓰는 것 같아요. 근데 대부분 뭔데 쓰시나요? 여러분들? 과제. 과제? 과제 때문에 쓴다. 과제 때문에 쓴다. 아니 근데 개인적으로 필요해 있었습니다. 이것도 맞는 것 같아요. 제가 이번주 QA이 있잖아요. 5월 1일 3일.

휴일에 친구들하고 여행을 할 경우에도 요즘 스케줄은 제가 안해서 그냥 비행기 벽을 틀어놓고 출발하면서 AI를 물어보면 엄청 잘 짜주니까 이런 시대가 되었습니다. 오늘은 AI 성공을 해야 될 수 있는 공을 해결하려고요. 사실 AI라고 하는 용어, 기술이라고 하는 것들이 언급되기 시작한 것은 1950년대부터입니다. 1950년대에 처음 이야기가 되면서 전통될 프로그램으로 규칙과 알고리즘을 정보하는 것으로 시작했어요. 그러면서 제한 되어 있는 도메인에서 규칙에 따라서 작동했던 규칙 기관의 AI라고 볼 수 있을 것 같고 그 이후에 얘들이 스스로 학습한다, 머신 러밍이라고 하는 시대에 들어가서 예측이나 패턴 인식에 대한 부분들이 전체 발전하게 되었죠. 그래서 데이터 중심이 어떤 AI를 등장하게 됐고

그 다음에 딥런이라고 하는 인간의 뇌이런 구조에서 명감을 얻었는데 이미지, 음성인식 여기에서 성능이 획기적으로 달성되는 그런 시대가 보게 됩니다. 마지막으로 지금 우리가 맞이하는 생성형 AI 시대 여기에는 자연어로 이미지하는 다양한 컨텐츠들이 생성 가능하고 대규모 언어모델 LLM이라고 얘기하죠. 앞에 이렇게 쓰시고 있는 모델들 그런 것들 확산될 로이도 현재라고 볼 수 있습니다.

그래서 AI 역사는 규칙에서 데이터, 학습에서 생성으로 넘어가고 있는 그런 단계의 진화가 됩니다. 라고 말씀드릴 수 있겠습니다. 향후에 이것들이 어떻게 발전 될 거냐를 다음에 얘기를 할 텐데 결국은 얘네들 학습하고 진화하면서 인간 수준의 추론, 복잡한 문제에 대한 추론이 급격히

예상되고 있고 결국 당장 일상 속에서도 스스로 학습하는 게 강화될 거라고 보고 있습니다. 그러면서 시장 측면에서 봤을 때는 저는 산업계에 있으니까 시장 측면에서 봤을 때는 중계자가 필요없는 세상, 그러니까 뭔가 나를 도와줄 수 있는 어시스트코프에 대한 인간의 역할이 사라지고 AI 예정계의 일상화가 이루어질 것 같다는 부분과 그다음에 얘는 학습의 고등학원에서 각 사각국약, 의료, 법률, 제조 각 영역별로

그걸로 신중심을 가진 특화된 AI 모델들이 지금도 등장하고 있지만 더 많이 등장해서 이제는 AI가 기술이라고 말하는 걸 인프라라고 하는 것입니다. 사회 전반의 인프라, 우리 국가의 인프라, 그냥 AI인 시대가 그런 시대가 여러분들이 막고 있는 거죠. 글로벌 시장의 전방을 여러분 많이 보셨겠지만 이미 연평균 44%는 굉장히 비비할 수 있게 왔고 훨씬 더 많은 성장을 받았고

이런 것 같습니다. 특히 데이터센터에 대한 투자, 반도체 주심만한 인프라 투자가 굉장히 능격적이 늘어나고 있다는 것이 시장의 현금이고요. 그 다음에 산업에 있어서는 각 동매이별로 전 산업의 구조와 표현한 AI로 바뀌는 예전에는 사람이 A, A부터 Z까지 작업이라고 하는 워크로드가 있었다고 하면 거기에 사람이 각각의 단계별로 어떤 일을 할 때

우리가 머신더링을 쓰든 AI를 쓰든 그 단계마다 뭔가 이런 걸 태어나서 독을 받았단 말이에요. 근데 이제 거꾸로 됐죠. 올해 혹시 대한민국 산업 트렌드, IT 산업 트렌드 26를 읽어보셨는지 모르겠지만 거기 보시면 이제는 그 메인 워크론 위에 있는 것이 AI고 그 중간중간에 사람이 기획을 하는 거예요. 거꾸로 된 거.

그래서 그걸 보니까 뭐라고 하냐면 옛날에 AI 있던 루프 그 전체 루프 안에 그 AI가 있었단 말이에요. 굉장히 휴머리지로 그 모든 과정을 이해해야 하는데 이것이 맞는지 아닌지 하나씩 낼 수 있는지 없는지를 판단해주는 것이 사람이다. 라고 역전되는 시세가 되는 거죠. 그러면서 지금 각 나라별로 국가의 경쟁력이 이제는 AI를 누가 더 선정하고 누가 더 많이 가진 것이냐.

어떻게 더 인프라를 확충했냐가 국가의 경쟁경으로까지 지금 나타나고 있는 현실입니다. 우리나라는 문화시장을 보면 2024년도에 6종을 돌파했고요. 이런 것들이 우리나라 좀 늦게 출발을 했을때 불구하고 굉장히 빨리 따라가고 있어요. 우리나라 대한민국의 어떤 당점, 어떤

파워라고 하면 빨리 캡처업하고 패스 바로 이하는 게 아닌가 생각이 들어요. 미국과 중국이 급격하게 투자를 많이 한 것에 비하면 우리는 너무나 미미한 수준에 불구하고 지금 거의 3등으로 가는 과정이 있거든요. 굉장히 빨리 따라하고 있다고 하고 있고 특히 산업 전반에 거쳐서 모두가 AI를 도입하는 데 트렌드를 가면서 같이 속도를 맞춰 나가는 거예요.

그러면서 전반의 예약을 도입받아 오면서 자동화, 효율성, 여기에 집중하고 있는 상황이라고 보시면 되겠습니다. 글로벌 경쟁력을 우리나라를 보면 지금 현재는 5위 정도 되는 것으로 파악이 됐어요. 운영 환경에서 우리가 따라가는 게 빠른 거를 했죠. 그런 부분을 빨리 따라가서 32개월 수익 상승했고,

그 다음에 이게 이제 올해 대입한데 이프라와 정부 전략 부분에서도 빠르게 손님을 치고 올라가고 있다. 그러나 우리가 미처 하지 못했던 인재 양성 대학의 교육, 고등학교의 교육이 여전히 수능 중심으로 되어 있다 보니까 방송을 보셨는데 모르겠지만 중국 같은 경우는 공대에 목숨을 걸잖아요. 거기에 들어가서 아이들이 AI의 원천 기술을 공부하고 자기 나라만의 썩은 AI를 만드는 데 진정하는 반면 우리 여전히 수능에 그쳐 있다 보니까

인재의 양성에 있어서 곧발주자, 호직물이라고 볼 수 있습니다. 그것과 더불어서 산업 생태계를 인프라를 갖추고 소프트웨어 만들고 하는 부분들이 여전히 보완되어 있는 필요가 있다라고 현재 저희 수준 진단이 되고 있습니다. 그런 부분과 함께 각각의 영역, AI 관전체, 파운데이션 모델, 클라우드 인프라, 서비스 영역에서

회사들이 우리나라의 기업들이 양측을 하고 있는 것도 사실입니다. 그래서 반도체 수출이 데이터 센터의 주요를 따라서 엄청나게 올라갔죠. 그러면서 반도체 부분에 있어서는 다 아시겠지만 상상과 혼동전자 하이닉스가 주요를 하고 있고 그 외에 스타트업으로 출발했던 필요사 리베리온이 양측을 하고 있습니다. AL 파운데이션 모델도 우리나라의 독자 파운데이션 모델을 개발하기 위한 프로젝트가 시작되는데 거기에 지금 5대 기업이 참여를 하고 있고요. 이건 결국 정부가 모든 국민이 차별 없이 AR을 쓸 수 있게 하겠다는 하나의 문제를 선정하기 위한 과정인데 그 과정에서 각사들이 만든 솔루션들이 지나갈 수 있는 거죠.

그러면서 우리나라의 각 도입별로의 소고를 AR을 만들어서 해외 진출하는 것들도 함께 진행을 하고 있습니다. 클라우드 인프라에서도 네이버 클라우드, KT, 삼성, HSS 같은 기업들이 납치를 하고 있고요. 응용 서비스 분야에서는 특히 스타트업들이 굉장히 뜨게 성장을 하고 있습니다.

우리 글로벌 기술이나 AI 발전에 대한 트렌드를 보려면 글로벌 컨퍼런스를 한번 볼 필요가 있는데요 여러분 다음주에 AIX4로 가면 우리나라에서 우리나라 기업들이 방송품과 공채원의 지원을 받고 호환을 하고 해서 우리 솔루션들 중심으로 발표를 하고 보여주실 거예요 거기에 글로벌 호환세계도 들어와 있습니다 그런 것들은 전세계적으로 각 나라별로 AI의 기술이나 트렌드를 발표하고 보여주는 장들이 있는데 전세계에서 가장 큰 컨퍼런스가 두 개가 있어요 CS라는 거랑 인터넷이 있는데 CS는 Personal Electronics Show라고 해서 가전방담회가 원래 시작이에요 근데 한 15년 정도 더 가전방담회가 아니라 정말 최첨단의 기술들이 다 같이 결집될 그런 전시대로 바뀌어 가고 있습니다 왜냐하면 여러분들의 집을 보거나 차를 보거나 하시겠지만 모든 곳에 IoT가 심어져 있고 모든 곳이 목격으로 통신이 되고 있고 자율적으로 움직여가고 있잖아요 그러니까 우리의 생활 속에 들어와 있는 AI들이 가전하게 그대로 녹아 들어가 있기 때문에 추천자 기술을 볼 중에 가장 적절한 장이 아닌가 그래서 매월, 매년 1월에 아스트라스에서 CS를 기출하는데요 올해 주요 글로벌 기업들 키노프 메시지들을 전화 받습니다

I'm very excited to hear you. The idea of the"robot world" is the keyword"robot world" in the world. Now, the moment is the moment that we have evolved. This is the"robot world" that we have created a lot of robots. It was 10 years ago.

계속 지지부진하나 갑자기 이 로봇이 피지컬 AI라는 이름으로 확 눈에 띄게 된 이유가 결국은 거대 어떤 모델입니다. LLM 이라고 하는 것들을 장착하면서 얘네들이 단순히 물건을 짚고 운명을 하는 것에서부터 자기 학습을 하기 시작하니까 엄청나게 폭발적으로 시작하게 된 겁니다. 그래서 제스왕은 이제 로봇이 굉장히 미세한 사회 행동까지도 따라잡으면서 인간 수준으로 올라올 것이라고 얘기했고 칩 전문창의 AI라는 경우도 컴퓨터 성능에 대한 이야기를 하면서 한 5년간 컴퓨터 성능을 100배 이상 감지하면 될 것이다 라는 무시무시한 얘기를 했죠.

그리고 GMS 같은 경우에는 산업에서 굉장히 익숙하고 있는 그런 기업인데 GMS 같은 경우는 특히 AX가 많은 것, 모든 도매가에 붙이는 것들이 지금 하지 않으며 세계적으로 중심 병업과 세계 판도가 중심 병업을 했었고요 컨설팅 회사의 매케질에 의한은 결국 우리에게 어떤 사이트를 가져갈지 얘기하는데

이제 AI 변상 실험의 문제가 아니라 조직에 대해서 회사라고 하는 조직 이제 이런 일을 하는 어떤 단체 그 안에서 일하는 방식을 완전히 재정해야 된다. 아까 제가 말씀드린 대로 AI 인도를 놓고 가는 그런 조직 설계. 그냥 일상적인 일은 AI를 하게 하고 거기에 인사 결정을 하고 질문을 하는 것은 사람이라는

그런 형식의 job, 포지션이 생겨야 되고 그런 형식이 유효하는 것들로 재설되나 돼야 된다는 생각이 좋습니다. 아까 말씀드린 두 번째 큰 컨퍼런스가 MWC, 모바일 월드 컨퍼런스인데요. MWC도 통신사를 주도하는 컨퍼런스 그래서 항상 3G, 4G, 5G의 새로운 트렌드에 대한 것들을 이야기하다가 최근에는 후두 아이디어에 봤습니다.

그래서 올해 여러가지 이야기를 했지만 특히 지능형 인프라 쪽에서는 미앤을 활용한 영역 중에 스마트 피지컬의 대기아이 이런 것들이 지속적으로 확대되면서 하나하나가 다 통신을 하게 되면 통신수혈의 통증을 할 거잖아요. 그 통증을 하는 통신수혈의 대기아이와 지능형 인프라의 중요성에 대한 이야기를 했는데요.

그래서 올해 벤타무시이 2호에 키워드는 6G였어요. 우리나라 아직 생소한데 연구나 일어날 볼 수 있는데 글로벌 기업 엘에르기스트, 노키아 예전에 전화기 활창 잘 팔다가 방에 따라가고 있었는데 다시 일어났어요. 그들은 지금 6G 연구 선도주자가 되어서 굉장히 다양한 AI 모델들을 만들고 있다는 걸 확인했고요. 그래서 그런 측면에서 6G 이제는 지상에 있는 통신망으로 많은 AI의 트래픽을 감당할 수가 없는 거예요. 그래서 위성을 끼우고 6G 통신을 하게끔 하는 것들이 기술 문화 경쟁이 이루어질 것이라고 이야기했고요. 테크포 라고 명령을 했는데 텔포 기업 소위 통신 기업이 이제는 통신 기업 많은 압니다. 그래서 기술 기업으로 혁신 기술을 조심하고 통신 기업으로 트래스포메이션을 들어야 된다는 이야기를

결국 통신기업들조차도 AI 비즈니스 모델, AI 주입화 이라는 얘기를 하고 있다는 것이었고요. 아까 제수왕 얘기한 것처럼 MWC도 마찬가지로 피스컬 AI이라는 분들이 직접 장소한 상호적인 형태로 갈 거고 이런 것들로 사회 변화가 이루어질 것이라는 얘기를 하였습니다. 중국을 하나의 키워드로 꼽은 것은 중국 기업의 양식이 너무너무 무서워요. MWC 2022년 제가 다녀왔는데 중국 기업의 전시관은 스케일도 있는 단계이고 영역의 모든 영역을 다 파악하고 있었어요. 너무 놀라운 게 통신, 인프라, 항도 소프트웨어, 우리가 말한 자율주행 모든 것들이 다

자체 기술로 개발하는 것들을 다 같이 열심히 하고 있어서 차이나라는 키워드라고도 붙일 수가 없는 모래의 경우를 이중했습니다. 그래서 제가 이번에 간 김에 썼을 때 몇 가지 시범 사진들을 모아봤는데요. 왼쪽에는 것들은 지금 우리 기억입니다. AI 데이터 센터를 표현하고 있는 것은 SKP의 보스였는데 SKP는 6G와 AI 데이터 센터로 향후 AX 전환하겠다는 폼을 밝혔고

상상은 너무 아쉬웠던게 섬투어 경쟁력보다는 폼팩터로 경쟁을 하는것 같았어요. 트와이 폴더, 핸드폰의 종류가 3겹, 2겹, 폼팩터에 대한 부분, 그 다음에 와치의 기능이 좀 더 성능이 고도화되고, 무선 이용품 같은 경우에 노잇을 없애고 그런 것들에 제가 집중을 했던것 같구요. 다음주에 가요, 다음달에 가요. 스마트클래스가 현장에서 나온다고 하는데, 이때 나오기 직전에 본인은 실착을 해봤거든요. 근데 아직도 너무나 불편합니다. 그런 수준으로는 경쟁이 안될것 같다는 생각이 들었는데, 어쨌든 삼성전자는 아무래도 폼팩터 쪽에 좀 더 집중해서, 하루에 일정에 집중해서

그래서 변경을 다시 요구하는 것 같습니다. 일단 노기가 위에 있는 게 수정원 봉사인데요. 우리나라 수정원 봉사는 무슨 AI를 아시겠지만 우리나라의 수정원 봉사가 정말 AI를 도입해서 물갈기를 철학하고 적시에 잘하고 있습니다. 어느 지역에 어떤 수정원에 어떤 리스크가 있고 지금 어떤 원인인지를 한 눈에 볼 수 있는지

그래서 엠도브씨는 상품 받았어요. 그래서 제가 왜 여기에 관심을 받았냐면 유럽은 특히 친환경 ESG에 대한 관심이 굉장히 많습니다. 물관리에 대한 분들도 관심이 많아서 우리 수정공사의 모니터 솔루션을 수출할 수 있겠더라 라는 희망이 모여서 굉장히 뿌듯했습니다. 여기 밑에는 LIG라고 하는 북방 솔루션을 주로 하는데요. 모니터 솔루션이 로봇 계획하였어요.

이래서 군인들이 깊숙한 곳에 상차하지 못하는 곳이 들어가서 살펴보고 수색 경우도 만들어진 곳입니다. 이쪽은 한국방향이고 오른쪽이 글로벌 방향에 제가 찍어놓은 곳인데 그 미디아키트 400...

GV300에 대한 랩으로 다 관리하는 저게 이제 초입핀을 향상시키고 성능을 더 좋게 만드는 그 다음에 발열이 되는 것들 다 휘려내는 확신한 기줄로 에비디아가 신제품을 출시했던 것이고 그 밑에 저 자유주의차, 저 전기차, 이차 자유주의차가

아 네, 차옥입니다. 그래서 중국 기업들이 정말 약진하고 있다라는 얘기를 좀 드리고 싶고 제가 지금 안경을 좀 끼고 있는데 저게 노키아에서 많은 스마트 플래스예요. 네, AI 플래스입니다. 너무 놀라운 게 아까 제가 삼성은 아직도 임만하다고 했잖아요. 다음 달에 이만큼 출연할 수 있을지 모르겠는데 저걸 쓰고 제가 뭐랬냐면, 저 어떤 차를 누르라고 그러더라고요. 저거 끼고 버튼을 누른 순간 제 앞에 차가 이렇게 있어요. 그 차를 색깔을 터치하면 색깔이 바뀌고 그 다음에 문도 터치해서 열 수 있고 안 내장을 닫을 수 있고 사양을 닫을 수 있더라고요. 너무 신기했는데 딱 한 가지만 안 돼요. 앉아 거는 거. 앉아 거는 건 아직 물리적으로

그 정도로 글로벌 기업들이 많이 낙지했더라 하는 것을 충격 받았습니다. 빨리 캐시를 해야 되겠죠. 그러면 앞서 QAI 역사들을 좀 얘기를 하고 지금 여러 글로벌 텔드의 키워트나 이런 것들 통해서 피스컬 AI라는 얘기를 잠깐 들었는데 그'next' 이라 뭐가 된 거냐? 결국 피스컬 AI와 에이전티 AI 두 개로 합축할 수 있겠다는 말씀입니다.

피지털 예외는 그야말로 물리세계를 직접 제어하는 거예요. 그래서 디지털 세계를 넘어서 물리적 환경에서 직접 인식하고 판단하고 행동하는 기술에 해당됩니다. 소위 자율주행차, 로봇 이런 것들에 해당이 되고요. 각 그 영역에서 이것들이 굉장히 약진을 할 거라는 부분인데 예를 들면 제조 현재를 가보면 여러분들이 집에서 쓰시는 가정이나 이런 것들이

조립하는 현장에 나오면 똑같은 그냥 뭐랄까 매뉴얼단 그냥 조립을 할 뿐이잖아요 그런 것들은 사람이 굳이 개입을 하지 않으면 얘기입니다. 그래서 피스탈 에이아이는 로봇이 도입이 돼서 걔들이 다 조립을 하고 운반을 하는 것들이 가능하게 어... 피스탈 에이아이에서 정말 피스탈 로봇을 빨리 도입하고 싶어하는 이유는 딱 하나에요. 총이 도입돼도 있어요. 지금도

제조자에 들어가는 것 한 대가 이렇게 하거든요. 그런데 그런 방법은 뭐냐고 알죠? 잠은 안지않아요. 잠자도 쉬지도 않아요. 휴가도 필요 없어요. 365일이 다 일을 할 수 있어요. 1억이라고 하는 투자 비용은 충분히 빠르게 뽑아낼 수 있는 거고, 사람을 내치할 충분한 가치가 있어요.

생산 현장에 정형화된 이런 일기들에 대해서는 빠른, 아주 굉장히 빠른 정도로 대체되고 있다는 것을 볼 수 있고 또 하나 제가 몰랐던 게 물류 있죠. 물류 같은 경우에 트럭이 서울에서 예를 들어 북한이 가서 운반을 해야 되는데 이런 경우에 자율주행차가 제대로 잘 우리나라 아직 복귀되는데 못 돌아가는 경우가 되게 많은데 주문가 나더라도 이미 대부분 자율주행차가 엄청나게 도로에서 많이 돌아다니고 있어요. 근데 물류 같은 경우에 정말 가능한 게 1차선으로 쓸 수 있는 규모가 될 것이고 예를 들면 정해진 도로로 가서 그걸 내려다보니까 물류시장에서 굉장히 특정의 일이라는 게 주는 파급과 틈이다. 그래서 물류에 동사하시는 많은 우수 사업자들이 굉장히 보호에 떨고 계신다고 하는데 그게 다는 아니니까요. 우리 다행인들도 따로 있으니까 그런 곳을 찾아봐야 되지 않을까

여러가지 분야에서 히스만을 위해서 침투하고 있다. 물류, 재조, 자유동장 이런 쪽에 향해 진흥화되고 하는 부분들이 발효될 것이고 실제로 매케지 리본을 보면 업무의 효율성이라든지 생산성에서 상당히 많은 부분들이 향상에 되었다는게 밝혀지고 있습니다.

여기에 에이전티 계획은 지금 제가 이제 지금부터는 에이전티 계획이 아닌가 해서 얘기 좀 왔고요. 결국 인간의 지시를 받아서 우리가 질문을 하잖아요. 에이전티에 이걸 하라고 지시도 하잖아요. 이 지시뿐만 아니라 스스로 판단하고 계획하고 실행하는 것까지 나가는 겁니다.

예전의 AI는 우리의 지시를 받아서 그 능력을 실행하는 것으로 보여주는 것으로 보여지는 않으면 이제는 스스로 나의 패턴을 분석해서 판단하고 계획을 해서 제시하고 다시 판단하고 그걸 실행까지 옮기는 예를 들면 아까 제가 열스킬리로 된 얘기였는데 열스킬리로 자란다고 했어요. 이제 내가 어디에 누울지를 물어봤어요. 여기 여기 여기 숫소가

"너의 추천할만해" "그러면 난 예약을 해주고 내가 거기에 들어가서 사이트에서 예약을 하고 예약을 하면 바우치를 저한테 보내주는 거까지 나가는 거죠 결국은 에이전트라고 해서 그래서 사실은 AI를 쭉 발전하는 과정의 마지막은 우리를 어시스트하며 여러 가지 영역력이 없어질 것이다 연계하는 사실 인터페이스라고 표현할 것 같아요 예를 들면 여행사, 여행사의 직원 뭔가 물어보고 거기에 대한 것들을 계획하고 예배해주는 그런 역할들 그 다음에 회사에 대해서 근데 저 같은 임원이나 사장님들 같은 경우에는 비서가 필요가 없는데 에이전트에서 훨씬 더 빨리 늘어나게 되고 비서는 휴가를 또 가버리잖아요 얘는 휴가도 없잖아요 내가 365, 24시간 질문할 수 있고 뭐든지 해줄 수 있는 일관이 되는 거니까 에이전시, 에이전티, 인터페이스 이런 영역에서 이런 영역에서

대체가 가능한 것인가 라는 생각이 듭니다. 지금 같은 조사에 따르면은 내년에 되면 기업의 에이전트의 탑재율이 40도가 넘을 것이고 그 다음에 에이전트가 주도하는 기업 소프트웨어 매출도 4,500도 넘을 것이다 예상하고 있습니다. 그리고 생산성을 향상하는, 아까 개발금이 커서나 이런 것도 말씀드렸는데 뭔가 예전에는 우리 소프트웨어 매출은

개발을 하면 그것들을 검증하고 컴파일하고 아웃풋으로 나올까지 굉장히 많은 시간이 걸렸어요. 그런 것들이 AI를 막히는, 이렇게 빠른 시간에 하다 보니까 회사진 항상 굉장히 많이 급격하게 좋아지거나, 그래서 그런 시간에 제 편이 될 것이라고 예칭하고 있습니다. 글로벌하면은 뭐, GPT에 담고 있는 오픈 AI, 엔트로피, 파란티어, 마이크로소프트는 뭐 다, 다, 애정구글, 에너스를 다, 이런 기업들이 송도하고 있습니다. 뭐, 마이크로소프트가 왜 나오지? 라고 할 수 있어서, 코파일러스를 기반을 해서, 얘는 리듬을 이미 다 갖고 있고, 그 다음에 오피스를 다 갖고 있죠. 오피스에 AI를 붙이면, AI 레이저 다 되는 겁니다.

꽃발러처럼 이렇게 쓰잖아요. 저도 일을 하면서 일본 꽃발러 쓰고 어떤 자료를 많이 하는 거 같았잖아요. 꽃발러 쓰고 어떤 거는 준비 될 수 있고 어떤 건 재미날 수 있게 하고 있습니다. 그리고 국내에서 우리라는 기업은 도대체 누가 추락하고 있냐. 그렇게 아시는 네이버, SK, 카카오 스테이지 같은 이런 기업들이

약진을 하고 있습니다. 우리가 잘할 수 있는 건 결국 산업학을 잘 붙여서 하나의 모델을 만들어서 그걸 둘러불러 가져다니는 게 경쟁력이 아닐까. 왜냐하면 원천기수에서는 이미 잊었잖아요. 미국이 너무나 빨리 나가고 중국은 너무나 많은 투자를 하고 있고 그래서 그런 규모의 경쟁을 못 따라가기 때문에 우리는 특화된 분야에서 특화된 비즈니스 모델을 만드는 게 우리나라에 못 평가해야 되지 않았다는 생각을 해봤습니다.

결국 AI가 만드는 세상 인프라는 피스컬 AI와 에이전티 AI가 마무리하지 않을까 라는 생각이 들었습니다. 결국 피스컬 AI는 몸이 되는 것이고, 발휘하는 것이고 에이전티 AI가 판단하고 실행하는 게, 이것은 무엇이라고 하는 거죠? 사람을 따라갈 수 있다는 계기가

이 두 가지가 발전하기 때문에 간단하게 됩니다. 그래서 물리적인 환경을 인식하고 판단하고 활동하는 건 피지컬 AI 로봇 영역에서 센서에 대해서 하는 것이고요. A사티계의 영역에서는 자율적으로 계획하고 판단하고 실행하는 그룹으로 만들어서 계속 진영 발전하는 겁니다. 그래서 궁극적으로는 자율 공장, 자율 공장, 스마트 시티가 구현이 될 것이다 라고 주시기 위해서

공장에서는 에이전트 AI가 생산비용을 자율적으로 수립하고 피지컬 AI가 로봇과 설계를 직접 제어해서 일을 하고 물류에 있어서는 에이전트가 최저기 경로를 제시해주는 거에요. 재고도 빨리 해주고요. 그러면 자율주의 로봇이 더 실행해서 자율주의 카가 실행해서 옮기는 거에요. 시트위가 되는 것은 아까 말씀드린 기술이 아니라 에이전트 인프라잖아요. 도시 자체가 하나하나 놀면 결국은 모든 인프라가 에이전트 기관으로 돌아가게 되는 거에요.

그럼 이제 여러분들은 뭘 해야 할 것인가 얘기를 좀 나눠봐야겠죠. 우리나라는 지금 이런 국면에 맞이해서 우리 인재를 어떻게 양성해야 하는지에 대한 방향을 이렇게 잡고 있습니다. 후발 투자를 했잖아요 저희가. 그러다 보니까 AI의 지금 미국이나 중국의 박사표 역사의 수가 비교가 안 됩니다. 그래서 여기에 대한 공식이 양성해야겠다는 기억이 하나 있고요. 여기에 이제 그 해외에 우리나라의 유학생으로 나가 있는 우수한 인재들을 다시 Break to Korea라고 하는 프로그램을 통해서 2,000명을 유치하겠다는 목표를 세워보며 여기 예산도 배정을 해 주었습니다. 상당히 많은 인재들이 많이 영입이 되고 있습니다. 그다음에 AI와 각 산업의 X라고 하는 모든 산업을 얘기해요. Every industry라고 보면 되겠습니다. AIX의 유학 인재를

발굴하는 것. 아까 말씀드린 것처럼 우리는 원천기수도 늦었잖아요. 각 산업별로 특화된 모델을 만들 수 있는 인재를 양성하는 것이 우리의 경쟁이 될 것인데 그래서 기업의 수요 기반의 AI 인재를 양성하는 것이 지금 국가가 추진하는 방향 중의 하나고요. 그래서 산업 맞추형 교육들이 좀 더 많이 만들어져 있습니다.

대학에서 그렇게 한다는 얘기가 나오고 있습니다. 저희 협회는 협회에서 교육 센터를 가지고 있어요. 센터 안에 이렇게 기업, 아까 말씀드린 빅테크 기업을 연계를 해서 교육과정을 기술하고 거기에 포괄 참여한 많은 대학생들이 취업할 수 있도록 연계된 것들을 실시를 하고 있고요. 연간 저희가 교육한 교육생만 6천명이 되지만 거기서 많은 분야로 취업을 하고 있습니다.

그 다음에 전국민 AI 리터러시 높이는 것 같아요. 결국 AI가 기술적으로 굉장히 많이 앞서가 있고 쓰면 좋은 것 아닌데 이 기술 분쟁으로 인해서 오히려 차별화되는, 정글성에 있어서 차별화되는 이런 부분도 있어요. 왜냐하면 날개 많이 드시는 분이라든지

어쨌든 돈이 들어가는, 돈을 안 쓰는 것이고 그런 경제적 여행이 없다는 것인지 여러 가지 차별에 있어서 전문성에서 차별하는 부분들을 해소하기 위해서 지금 국가 모델, AI 모델을 개발하고 독파워라고 하는 독자의 파운데이션 모델을 개발하는 이유가 국가가 그런 분들 전문의 돈으로 배포해 주겠다는 계획이 있는 겁니다. 그래서 전문의 AI의 바우처, AI의 기지로부터 이런 것들을 확산하고 있습니다. 마지막으로 글로벌 AI의 인재지 유치한 것들을 하고 있는데요.

해외에 있는 외국인 핵심재료를 유치하는 부분들도 함께 선언을 하고 있습니다. 며칠 전에, 그저께인가요? 그저께 신문을 나왔는데, 구글 딥마인드 대표와 구재형 대통령 만나고 안에 있는 광유국 총리와 함께 M.O.N. 협력하는 양양사와 사이다그랬죠. 그게 뭐냐면 구글 딥마인드가 한국의 첫 AI, 글로벌 첫 AI 캠퍼스를 개설하겠다는 겁니다. 굉장히 공유적인 표시가 있습니다.

이게 결국 우리나라 하고 있는 과학기술과 AI를 공합해서 국가자 유용시장에 따라서 K-무제한 프로그램이 있는데 그것과 연계해서 과학기술 협력의 거점 역할을 하게 될 것이다. 여기에 주요 협력 포인트는 과학기술자의 공동연구, AI 인재 양성, 책임의 활용 이런 것들을 주요 기약 잡고 있습니다. 그리고 공동연구를 하는 것과 연구자를 서로 교류하는 것들을 활성화하자 굉장히 무리로써 도움이 되겠죠. 그리고 제일 중요한 것은 국내에 의해의 인재들을 구글의 대만인 인터시프를 제공해달라 이런 요청도 한 것으로 알고 있습니다.

마지막으로 여러분들의 핵심 역량과 산영단의 대학생활에 대한 내용을 드리면, 결국은 글로벌 기업들이 요구하는, 우리 젊은이들에게 원하는 역량에 대한 것이라고 볼 수 있겠습니다. 두 가지로 말씀드릴 수 있겠는데요. 하나는 질문하는, 결국은

누가 얼마나 현명한 질문을 하냐에 따라 자기가 주는 데이터와 결과도 달라질 수 있어요. 그래서 여러분들이 그런 질문들을 잘하던 훈련을 하게 되는데 안타까운 것은 우리의 지금까지의 교육은 수능 중심이었잖아요. GBC의 교육들이 많다 보니까 여러분들이 질문하고 토론하고 출원하는 훈련은 아직 많이 되어있지 않다라고 봅니다.

지금 여러분들은 대학에 제가 알고 들어오신지 얼마 안되었으니까 지금부터 대학 다니는 동안 끊임없이 질문하고 토론하고 추론하는 능력들을 그런 경험들을 쌓아 나가는 것들이 굉장히 중요하다. 익숙하지 않은 거예요. 우리나라의 정말 우수한 인재들이 학원을 가거나 대학들을 가서 강의실에서 처음 들어본 사람들을 만나서 인사를 가장 당황하게 입고 가잖아요. 자기소개를 할 때 너무나 일관적으로 천판일적으로 나는 어디에 있었다. 내 가족은 이런 식으로 내가 뭘 좋아하고, 나는 뭘 관심 있고, 나는 뭘 잘하고 이런 질문이 나오지 않는다는 게 굉장히 가슴 앞에 내신이거든요. 그래서 여러분들 정말

인프라가 아니라 그 안에 내가 하나의 역할을 하는 것으로 접근하고 지원하는 힘을 키우시길 바랍니다. 글로벌 가장 선도적인 기업 중 하나인 AI 선도 기업 파란티오가 파란티오는 FD라고 하는 인재들 기업, FD가 뭐냐면 Forward Deployed Engineer라고 해서 현장에 가서

그냥 AI 도구를 쓸 줄 알았는데 이게 한창 가는 거예요. 고객사에 가서 그냥 같이 있는 거 같아요. 같이 있으면서'아, 여기에 뭐가 문제가 있지?' 보면서'어, 여기는 이 AI 도구를 쓰면 되겠네?' 이걸 해주는 게 FDE, Forward Reployed Engineers. 그 엔지니언 키우기가 되게 유명하고 파란티어는 신경써 보셨는지 모르겠지만 대학 졸업자를 뽑지 않습니다.

대학 졸업하는 그 기간도 아깝다는 거예요. 그냥 어렸을 때부터 애를 쓰고, 돈을 쓰고, 자기네들의 기준을 만들던 교육과정을 잘 통과하면 시험을 하는 겁니다. 그렇게 많이 팝이로 바뀌어 나왔어요. 그 파란색을 얘기하는 세 가지 문제는 영역에 대해서 얘기하는 게 다 질문이에요. 첫 번째 진짜 문제가 뭔가.

두 번째, 이걸 해결하려면 임팩트가 얼마나 되는가? 세 번째는 필요한 데이터는 어떻게 되는가? 다 질문이잖아요. 어떤 일을 하고자 할 때 이걸 어떻게 프로세스를 개선해야지, 솔루션을 가져야지 이런 게 아니라 질문이 먼저.

이 질문을 해결하기 위한 답이 솔루션이든 솔루션, 아니면 프로세스는 프로세스, 사랑은 사람 이렇게 가는 것들이 맞다고 보는 겁니다. 그만큼 질문의 힘이 중요하다는 거고요. 두 번째가 얼마나 그 맥락을 잘 이해하는가, 데이터에 대한 문외력. 이것도 우리나라 교육의 병폐라고 그러는데, 너무나 열심히 여러분과 여러분의 선배들 입장에서 해야 해요.

그렇게 쉽지 않습니다. 그냥 암기하고 변경적인 문제를 풀었던 사람들이 어떻게 갑자기 도움이 있을 수 있을까. 결국은 필요할 수 밖에 없어요. 여러분은 다행히도 아직 반응이라는 시간이 있습니다. 그래서 항상 여러분이 도구를 AI를 쓸 때 그 결과와 조절을 비교할 수 있어야 하고. 그 다음에 정말 필요한 것들은 여러분 스스로도 그 원본을 읽어내면서 스스로 찍어가는 힘을 키워야 하고.

또 하나는 이것들을 한국의 의미를 파악하기 위한 훈련을 하셔야 되고 절대 명치하지 않는 그런 비판적인 수용에 힘을 기도해야 될까 왜냐하면 너무나 많은 거짓말을 하거든요 애들이 굉장히 비어쌓하게 얘기해서 하루씩 대기하는 사람이 너무 많아요 아직도 저에 대해서 그 gpt나 제미나이나 엘레드 나그룹 다 다른 자리에 나오는데 다 거짓말을 통해서 시켜요 정말 아주 교류하게

예의를 같이 와서 버섯말을 읽기 때문에 그런 것들을 여러분들이 걸러낼 수 있으려면 결국 근본적인, 원천적인 지식을 여러분들이 알고 있어요. 그래서 제가 오히려 지금 여러분들이 책을 좀 더 많이 읽어야 되고 사랑을 좀 더 만나고 만나야 되고 선배들 만나서 토론하고 뭔가 출연하는 힘을 키워야 된다는 얘기를 하고 싶은 거예요. 이것도 저는 질문인데

그리고 4년 뒤 2030년이면 얼마 안 남았잖아요. 여러분들이 AI한테 맡기지 않은 일이 뭐가 있을까 그런 질문을 스스로 해보시기 바랍니다. 그래서 지금 1학년, 2학년, 대부분 1학년들이시죠. 1, 2학년 때는 다양한 예약을 우선 많이 써보세요. 지금은 바이브 코딩이라고 해서 코딩도 누구나 할 수 있잖아요. 그런 것들을 앱도 만들어 보고 내가 생활에서 어? 이건 질문 준비해요. 이걸 애호를 만들 수 없나? 애호를 누구나 만들 수 있으니까 애호를 쓰시면서

경험을 받으면서 여러분이 전공에서 기술을 받으시고 그 한의 관심 분야를 발견하는 것을 추천드리고 싶습니다. 그리고 2학년이 되면 거기에 하나의 프로젝트를 만들어 보고 팀 프로젝트를 하는 그런 것들을 하는데 중요한 것은 학교 내부에만 넘어서 나가는 일을 하고 싶어요. 이 세상이 너무 넓고 지금은 온라인으로 어디든 갈 수 있잖아요. 여러분의 글로벌 파일리티션이 많을 수도 있고

기업가능을 만들 수 있고 그런 프로젝트를 원격을 하면서 여러분들의 명예한을 좀 기억하는 그런 시간들을 도전을 이대하게 못해볼 겁니다. 사실 그렇게 했으면 좋겠고 상상이 되면 결국은 할 수 있는 특기 분이랑 정황하고 정말로 해보고 필요하다면 도전해보는 그런 것들로 취업도 준비하고

어느 기업도 대규모로 시입사 시험가 없어요. 그런 시대가 되었어요. 대규모로 뽑아서 그들을 트레이닝 하느니 한, 두 명의 경력자가 애회를 훈련시켜서 시입사는 패배하고 그렇지만 조직은 계속 살아나가야 되니 최소한 시위성을 뽑습니다. 그것도 필요할 때마다. 대규모 시험이 없어요. 지금 제일 큰 애가 취업 준비생이거든요.

눈 씻고 와도 대비하고 실상실은 게 없습니다. 대비하고 포함해서 모든 기업을. 그렇기 때문에 사실은 여러분들이 이런 AI 인더 루프라고 하는 과정에서 사과하는 운영을 추워서 창원을 준비해보는 것도 굉장히 좋은 고민해볼 수 있지 않을까. 우리 AI 튜브를 그 얘기했어요. 너가 아이디어를 가져오면

창업하는 방법을 내가 차단적으로 같이 창업해보자 이런 얘기를 해보기도 했습니다. 아무튼 그런 것들도 열어놓고 여러분의 기회를 만들어 나가셨으면 좋겠습니다. 이 정도로 제가 말씀을 드리고 여러분들의 궁금하신 질문을 받는게 나아질 것 같아요. 이것도 제가 보이시죠? 나무로 만들었던 이미지에요. AI와 사람이 두존의 이미지를 나타났더니

제가 소파에서 오시거든요. 어디 소파동을 이렇게 내용을 해가지고 내가 이미지를 나눌 수 있더라고요. 네, 감사합니다.

그런 영화는 많이 보셨을 때 되고요. AI로부터 지배 전화하기도 하고 제가 얼마 전에 봤던 넷플릭스 영화는'카사드란'라는 영화를 봤는데 굉장히 무섭더라고요. 상습시켜서 봤는데, 얘는 나중에 자기가 감정을 자꾸 지배하니까 사람들이 두려워하고 배 떨고 그래서 자기가 배제할 것 같으니까

스스로, AI 스스로가 아니면 못 죽이게 되도록 설명한다고. 그럴 수도 있어요. 그래서 우리 탈수 빈대 시켜주신 교육이 있잖아요. 지금부터라도 질문할 때 존댓말 쓰라고. AI가 지변에 나갔을 때 내가 공격대상이 될 수 있으니 조심스럽게 질문을 존댓말 하고. 무섭죠.

그걸 어떻게 들으면 될까? 어... 흔들리지 않도록 AI를 써야 될 것 같고 정말 인간의 감정이나 가장 중요한 인생을 할 정도의 영역에 있어서 AI를 맡기지 않는 노력을 해야 되지 않을까? 그 정도뿐만게 저도 예측이 안 되는 건데 좀 어렵네요. 진짜 질문이 어렵습니다.

혹시 여러분들 쿠팡 플레이에서 상영을 해주는 영화가 있는데 레디 플레이어 원이라는 영화 혹시 본지 알았어요? 오? 우와 게임 기완상을 볼 것 같아요 레디 플레이어 원이라는 그 영화를 연휴 있으니까 꼭 한번 보시길 바래요

그 영화가 2018년에 스티판 스틸버그가 만든 영화인데 2045년을 배경으로 만들었어요. 보시면 아시겠지만. 그리고 그 세계는 지금보다 훨씬 더 무서워요. 일상의 한 70~80%가 여기 있지 않아요. 가상에 들어가 있어요. 제가 가상으로 접속이 들어가서 제 아바타가 거기서 살고 30% 동안 여기에서 한 거예요.

이걸 왔다 갔다 하는데 결국 마지막에 약간의 힌트 될 수 있는 다 나오긴 하거든요. 그 영화를 한번 보시기 위해서 꼭 추천, 스포하면 안되니까. 제가 원래는 게임을 모르고 잘 못하는데, 게임같이 볼 수 있는 영화고, 1시간 정도까지 인내심 갖고 보기 시작하면 그 다음 엄청난 후폭풍의 영화입니다. 그 영화를 제가 아는 것도 열포를 봤다 한다고요. 그 정도로 임패트가 강한. 레디 플레이어 원을 보시면서 그 질문에 답이 되길 바라겠습니다.

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제가 우리 아나라스고 있어요. 얘도 의욕통계 한 거거든요. 빅데이터 분석이나 이런 것들 정보와 관련해서 다른 건 제가 뭐라고 말했는데 저한테 묻더라고요. 뭘 해야 되는지 자격증이... 네가 뭘 하고 싶지 생각해봐. 제가 그 얘기를 하고 싶어요. 제가 항상 시인식생들한테 만나면 그 얘기를 하거든요. 여기 앉지 있지 말고 해보고 오지 말고

하루에 40일이라도 그냥 캠퍼스에서 몸때를 가야 돼있어. 몸때를 가야 돼있으면서 '나는 진짜 뭘 좋아하지?' '내가 진짜 뭘 좋아할까?' '내가 뭐에 집중할 수 있나?' 그걸 찾아보라고 했어요. 그걸 찾아보면 그 일을 하는데 '어떻게 접근하면 될까?' '여기에 자격증이 필요하나?' 대학 공부도 마찬가지로 대학을 다 같이 가라고 하지만 대학도 의미가 없었어.

학번 안 물어보잖아요. 34% 너무 많으니까. 그 다음에 어느 어떤 몇 학번에 뭘 전공했냐. 어느 학번에 학벌의 의미가 없는. 지금 기업들 시험할 때 학교 안 봐요. 경험 보지만. 어떤 경험을 해봤냐. 뭘 만들어 봤냐.

그런 것 밖에 질문 안합니다. 자격증이 아파요. 옛날에 따던 전문철 기사, SC, 너무 오래된다. 그런 기사 자격증 아무 의미가 없어요. 그냥 프로젝트 행위 안 해도 돼요. 아니면 사람들하고 뭔가 해봤냐, 새벽기 창의적으로 창업을 해봤냐 그런 질문으로 얘기 되는 거니까.

이런 시대에 아무리 자격증을 따라 AI를 이길 수 있어요. 지식에 대한 것은 우리보다 너무나 많은 전 세계의 지식은 AI이기 때문에 그걸 이기려고 했어도 안되고 그 자격증을 평가할 수도 없어요. 기업협제에서는 그것은 인풋을 얻는 것은. 그런데 이걸 가지고 뭔가 문제의식을 가지고 새로운 것들을 만들어내고 목대로 생각하거나 깊이 책을 보거나 이런 소양이 없으면 저절로 나올 수가 없거든요. 오히려 그래서 제가 작년에 어느 학생이 지문해서 뭘 구정으로 한 분이 내가 철학과라고 했었어요.

세계사를 공부하거나 철학가를 가거나 해서 인문학, 저수학을 기우고 아니면 그냥 밖에 나가서 섭외를 나눠서 대화하고 미생일에서 공부하고 나 뭘 좋아하는지를 한번 물어보라고 어디에도 정답은 없어요. 예전에는 그냥 대학을 나가서 저것만 하더라도 여름저것만 해서 나이 제일 넉넉하니까 대학을 나오면 어느 정도 회사에서 들어가고 거기서 그냥 찾았어요.

그럴 수 있는 시대가 아니거든요. 그리고 평생 직장이라면 또 없잖아요. 그렇기 때문에 정말 과감하게 창업을 하는 것도 괜찮다. 라는 부분입니다. 여러분들 정말 우리가 재수 없으면 이라고 얘기하지만 앞으로 90년 더 살 수 있거든요. 지금 뭔 자격증을 얻고 어느 회사도 하는 걸 할 수 있는 하나죠. 나는 뭘 좋아해서

나는 이런 일에 대해서 이 지구의 내용을 알고 싶어 이런 공연이 낫죠 잠깐 쉬었다가 빠져나가는데 하나 더 마지막 하나

판단하는 거죠. 이 공정에 대한 기버 지식이 있어서 제조 쪽이라는 거면 얘들이 처음에 실행하고 계획을 수령할 때 이것들이 올바른 수행이 되는지 이런 것들을 판단하고 중간에 실행하는 과정에서 판단하고 다시 답을 주고 얘들이 AI가 더 나은다는 일을 낼 수 있는 소개서 질문하고 계속해서 다행을 주실 게 우리가 하는 일이 아닌 것 같아요.

감사합니다.

안녕하세요. 전주입니다. 제가 한참 전에 겨울교수에 오게 되어서 첫 회에는 강의를 두 학기를 했어요. 회지안 씨에. 여러분이 정말 고생이 많으시겠다. 고생이 좋았고 강의를 좋았지만 시험공원을 채점하고 점수를 이어주세요.

오랜만에 이렇게 여기 지금 우리 학생들 여러분들 다 10생이시죠? 몇 년생이신가? 몇 년생이에요? 2005년? 2007년생 있어요?

그 오늘 제가 이제 전달을 수 있는 내용은 크게 두 가지 있는데요. 하나는 여기 보면 나와있죠. 금형 IT 글로벌 경영을 아우는 문화상 정보가. 이 AI가 어떻게 되느냐 하지만 이런 어떤 4가지 영역을 나오는 문화상 정보가 됩니까? 하나 번 한번 생각해보면서 이런 사람이 어떤 계정으로 어떤 삶을 살면서 어떤 경향을 키우고 어떻게 통과제에 대한 흐름을

말씀드릴거에요. 이게 좋을 것 같아요? 좋을 것 같아요. 저입니다. 다음 페이지에 하다보면 저에 대한 자랑이 나오는게 아니고 제가 30년 정도에 직장을 했는데 40년 동안 여러 조직을 다니면서 경험하고 거기서 성장하고 준비하고 도전하고 이런 과정들이 있습니다. 그런 과정들을 통해서 제가 얻어낸 어떤 인플리케이션 들 이런 것들을 공유해드리고 두번째 파트는 제가 여기 내용이 있지만

96년도 7년도에 들어갔었거든요. 연구로 갔었는데 연구 유학 동안 들어갔던 감옥 중에서 지금 한 학기 보니 정말 저의 인생에 어떤 파워풀한 방법으로서 문제 해결된 강을 키우고 있는 방법이 있는데 방법을 여러분이 해결해 주셨고 AI 시대에 어떻게 파워풀한 것과 개사한 것들을 못들어가는 시장에 대해서는 있습니다.

그래서 이게 지금 보시면은 제가 63년생이에요. 여러분은 아까 2007년생도 있었죠. 그리고 제가 대학교 일학할 때는 1919년도생 교수님이었어요. 그러니까 굉장히 아득하죠. 그죠? 100살 넘으시거든요. 지금 그러면.

제가 파리학번인데 파리학번 때 60대 넘어오시 교수님이 이 자리에 올라와서 강의 하이킹 했을 때 제가 굉장히 와 할아버지다 이런 생각을 했거든요 근데 여러분들한테 제가 할아버지 안 돼요? 아니요 잘해주세요 교수님 좀 잘 반영해주세요

그러니까 이게 이 시대가 시대는 같은 40년이지만 굉장히 속도가 느리고 변화의 기간이 짧았던 바가 이렇게 천천히 이렇게 가는 시간이었고 이 43년 추적 살던 면은 굉장히 속도빵한 성장 고정성장을 하는 시기라고 볼 수 있었어요. 그래서 우리가 기술뿐만이 아니라 사회중앙적인 측면지라던가 뭐 검은가 모든 환경 자체가 엄청나게 빨리 진질되어 있죠. 그리고 저도 뭐 공감이 던졌고 있나보다. 그래서 그런 걸 봤을 때 이게 한 100년의 폼이 있지만 제가 중간에 열어본 거로 중간이었는데

그 그렇게 월까지는 안다 한다더라 그런 점을 제가 말씀을 드리고 싶습니다. 왜냐하면 제가 불과 2년 전까지도 현직에 있으면서 현장에서 IT 프로젝트를 같이 하고 공개했던 것 때문에 그렇습니다.

보시면은 파리학반이니까 86년도에 대학을 졸업했어요. 고대를 졸업했고 첫째 장을 시험고직 기금을 다녔고 근데 우리때 86년도만 해도 우리나라의 진권이라던가 이런 쪽이 굉장히 고대학반을 살펴됐거든요. 그래서 경영학과에 나온 사람들은 중공당 은행, 진권, 종금 이런 대학을 들어갔어요. 저도 은행이나 갈 수 있는 신호군 기금으로 갔는데 1년만에 그만두고 한국 후지스바는 일본 대사에 제가 입장합니다. 이 후지스바는 어떤 대사냐면은 일방에 있는 KT 같은 대사라고 해요.

통신사죠? 근데 이 HDS가 통신 서비스를 하지만 컴퓨터 시스템을 만들고 판매하는 그런 회사입니다. 일본에서는 거의 탑트레스에 있는 컴퓨터입니다. 87년도만 해도 우리나라의 IT 업계는 한국 IDN, 한국 WDS, 한국 HDS 이 세 개가 메인 IT 회사입니다. 그때는 지금 여러분이 PC가 아니라 메인 프레임에도 엄청 큰 컴퓨터가 있었는데

한 이 정도. 이 화면 정도 사이즈에 컴퓨터가 메이플이라고 했어요. 근데 이 메이플을 처리할 수 있는 용량이 그 당시에도 그렇게 큰 거였지만 사실 지금은 돌아오면 여러분한테 스마트폰 정도는 있는 거에요. 그러니까 세상이 얼마나 많이 변한 거 같죠?

여러 번에 있는 스마트폰 하나가 옛날에 슈퍼컴퓨터의 운영을 찾아보는 그런 변화가 있었는데, 그때 처음에 IT 회사를 하게 됐죠. 제가 그 때 당시만 해도 대학교에 전산학과가 없었어요. IT라는 과가 없었고, 제가 89년, 85년도에 배웠던 게 IT에 관련된 건 딱 한강 붙은 적이 있었어요. 그때 애플 컴퓨터가 나왔고, 금성사에 IT 신중필이 나오셨으니까 굉장히 초창이었죠. 그렇게 해서 IT를 하게 됐고, 그렇게 하다보니 IT에서 발달하면서 메인프레이션을 탑승해서 IT 시스템에서 클라이언트 서머를 개념에 UXC서를 바뀌게 됩니다. 그러면서 서비스 영역이 하디어졌으면 아니라 서비스 영역을 바뀌었죠.

그래서 잘 어울려 뭐 홈 사서 그래서 어 어디 타워 아 뭐 에 도출이 없으면 다양한 서비스 여행이 될 것 같던 어 자세하게 와 소프트 말다 하니가 속도는 아우는 서비스의 오랜 기술 모델이 나오십니다. 그 그 하나 보니까

이제 그 동료 학사원은 이제 한번적도 뺏어 다는 것 같다 싶어서 영국이 역할을 떠난다. 영국이 역할을 떠났고, 국제였때 97년대 알리포터지면서 하늘이 5천세가 올라와요. 그래서 그 당시에 영국이 1,100원, 1,200원을 했는데 알리포터지면서 2,800원과 3,000원을 넘었어요. 유학생으로서는 도저히 유학생을 할 수 없는 지경이 되어서 97년도에 사상 맞추고 상품으로 돌아가서 이제 LTC에서 아시죠? 아세요?

아 진짜 강이야 올라 빻 아 아 réf ng 오늘은 알아 아에 아인지 랐으니까 должна 예 전화 쌀 아 c 아니다 한계가 Donc 무엇이다 1만 그럼 세�reck 나 에이 셀어요 구단에 kc 자고 그 생각 자 아크 생각에 쓰여 2개의 c 에스 나 어 2번째 근데 한번에 대해서는 음 4분에 불려와 아 그 바람에 든 거야 또 뭐 뭐 에 c 에 쓰는 물을 불량은 없지만 외국어 많이 해서 어 파업을 키워야 합니다 나 아는 손에 오셨던 발견 정도도 에 시에 쓰십니다 그래서 아 그래서 뭐 어 그는 내 그 우리나라 낳은 루 그 엘스 수술은 이제 어깨에 그 좀 더 났습니다 여러분들도 아 어 도로 세게 되면 영대 시원을 쓰려고 했지만 말지에 대해 주가 아 아 아 아 아 아 아 아 아 아

그리고 엑시에서 성공까지 되고, 그 다음에 다시 우리굴을 갔어요. 우리굴의 IT 상당으로 제가 올리고 있죠. 그리고 중간에 아리안글을 아시죠? 아리안글을 소프트요. 그거 만들어요. 다 같이 카드소프트처럼 그 공지대표를 했었고. 마지막으로 지주의 CIO 부산으로 한 40년만에

감사합니다.

그래서 정리해보면 대학 졸업하고 금융IT 졸업하고 유학과학도 국립고 또 LG에서 공장을 했고 또 개선업국이 공개가 남아있는데 오늘 진행하고 싶은 얘기는 유학과학 때 배웠던 얘기를 여러분께 정리가 확률시켜드릴 겁니다.

그래서 아까 얘기했던 두 번을 다시 얘기하는 거죠. 그리고 연극 위반에 갔는데 유학 갈 때도 사실 고민이 많았어요. 근데 제가 그 당시 유학 갈 당시 결혼을 한 곳이었고 애가 두 개였어요. 그래서 다른 애가 둘을 배우고 결혼을 한 곳이었기 때문에 뭐 교육 문제도 있고 또 하여튼 뭐 그래서 누구로 갈까? 누구로 갈까만 고민하다가

영국은 이렇게 말하니까 속상하게 1년 말까지 할 수 있더라고요. 아, 좋네. 어제 영국으로 가자. 학교 중형을 물어봤는데 그 중에서 제가 그 당시만 해도 MIS라고 얘기하면 IT가 지적, IT가 어떤 개발이라든가 그런 공로에서든가 IT 실무적인 얘기를 더 많이 하는 그런 거가 굉장히 없어서

일단 제가 가진 영업계에 대한 아이콘스타를 열어주셨으면 사회과학적인 측면, 철학적인 측면을 아이들과 전공시킨 그런 과정으로 구성이 있어서 굉장히 관심이 나타나고요. 그래서 그와 함께 선정을 했고, 그와 함께 배우는 조금들이 이따가 말씀드릴 겁니다. 그래서 이번에도 또 하겠습니다.

그리고 돌아와서는 이제 해식을 할 수 있었고, 우리 금융그룹도 있었고, 대학금 대표를 했고, 되게 다양한 업종, 다양한 회사에서 나름 더 성공적으로 쭉 스킬을 만들어왔죠. 그래서 한 40년 정도의 스킬사를 했고, 그 다음에 금융, 또 글로벌, IT, 뭐 등에서 4개의 핵심 분야에서 병원을 쌓았고, 그리고 그런 것을 잘 할 수 있게 해준, 유학가스필 때의 어떤 나름돈의 핵심표법이 있어요. 그거를 오늘 여러분께 공개할 것입니다.

그래서 저는 금융, 글로벌 IT, 솔루션, 리더십, 네트워크 이런 다양한 영역에서 사회적 네트워크, 과산약, 경북들을 싸우면서 투자했고요. 이런 부분들은 사실 여러분들한테 지금 신세니까 아직 너희들이 있는 것 같지만 졸업하고 결혼하고 취직하고 또 결혼하고 애들 앞으로 사는 거구나 어느새 인상들이 시작됩니다.

그랬을 때 여러분이 학교에서 들어보는 지식도 중요하지만 어떤 생각하는 방식과 사고의 체계, 프레임워크를 어떻게 가져가야 할 거라서 굉장히 자기의 역량과 성취가 훨씬 더 수월하게 생길 수 있는 형태된다고 말해요. 여러분이 성장하고 공부했으면 좋겠습니다.

그래서 그런 분들을 좀 생각해드릴게요. 그래서 융합을 해야 되는 기칙자, 또 평균관계, 예수업을 합판하는 이런 부분들이 되게 중요하다고 생각합니다. 자, 그 다음 이제 두 번째 제품인데요. 오늘의 주 내용입니다. AI가 못하는 인가마약을 쓰는 게 무엇인가 라는 분을 생각해봤는데

아까 전시간대에 이야기 나왔고, 우리가 읽었죠. AI가 어떻게 뭐가 있을까요? 감정 공부와의 상관이죠. 감정적인 연결, 공감, 채찍 PT를 해보면, '내 이해가 됩니다'라는 말은 하지만, 공감이라고 말은 하지만 공감은 아니다. 그냥 유래적인 표현에 흔신이 틀리죠. 그 다음에 가치의 판단이라든가, 윤리점이 났던 분들, AI를 찾으시죠?

그 다음에 아까 질문에 대한 얘기죠. 질문하는 걸 못하도록 해. 답은 하는데 질문에 대한 얘기죠. 그 다음에 참조성. 부에서 율를 만들어내는 거예요. 데이터를 기반하기 때문에 데이터가 익상할 수 있지만 우리는 데이터가 없을 수 있잖아요. 그런 측면에서는 차이. 이런 부분들이 AI와는 다르게 된 것 같아요.

자 그럼 이런식의 AI가 못하는 인간의 것들을 우리가 인간에 하고 있는 흥력을 좀 더 체계적이고 좀 더 깊게 돌아보기 위해서는 어떤 생각하는 방식, 사고의 방식이 좀 필요하지 않을까 하는 생각입니다. 제가 이 공부를 한 것은 96년도에 공부를 한 내용이에요. 사실은. 이 당시에는 AI가 거의 없었기 때문이었어요. 이메일도 막 나올 때였으니까 사실은 IT가 개선되지 않은 시기였는데 그때 제가 공부했던 이 내용이 지금 와서

다시 돌아보니 참 의미가 있는 분위기인가? 그게 하나가 뭐냐면 Interpretivism 그 다음에 두 번째가 SSM이라는 단어 뭔 설명을 드릴게요 그.. 나는 의심한다 그런..

생각한다. 고로? 존재한다. 이것만 들어왔어요? 네. 누가 얘기했어요? 누가 얘기했어요? 누가 얘기했어요? 어, 잘하시네. 프랑스의 17세기 처음자였죠. 17세기에 이미 의심.

생각, 존재가 있잖아요. 그죠? 항상 보세요. 우리가 AI를 얘기할 때 항상 얘기하는 거에요. 의심. 그죠? 채취PT가 답을 줬는데 저는 의심해요. 사실은. 아까 우리 절션 얘기했죠? 채취PT, 재미나이, 클로우드. 저는 3개 다 써요.

그래서 근데 다 똑같이 물어봐. 근데 다 똑같이 물어봐. 그럼 제가 물어봐. 얘는 이렇게 얘기하면, 얘는 다 망해. 그래서 다 잘해서 발음을 지을게요. TV에서 하는 모습이죠. 그래서 사실은 AI의 움직임이 있는 것들은 다 데이터 기반으로 하기 때문에 사실은 계속 풀어봤다고 할 수 없어요.

그런데 우리 학생들이 젊었을 때부터 그런 AI에 익숙해져 있고 거기에 로더나 공부를 하다보면 어느 순간 자기소수가 있다봐요. 생각도 하고 고려하던 기회. 사고하는 방식이 아니라 훈련이 안 돼요. 그렇게 되면 뇌가 굉장히 태양되게 되죠.

지금은 모르지만 그렇게 4년 5년 10년을 지나가면 사실은 굉장히 나중에 또 인간적인 징역을 보면 어떤 부분은 인정할 수 있지만 어떤 부분은 평양이 생태해지는 것 밖에 없는 구조가 되죠. 예를 들어 제가 9.10년 교회는

우리 집, 식구들, 친구 전화번호 다 열었어요. 지금 전화번호 왜 오세요? 오늘 오죠? 다 열었어. 또, 노래만 다 노래 보잖아요. 우리 노래 다 열었어요. 노래는. 노래가 와서 이렇게 된 노래예요. 그죠?

운전하고 달때 길이 차가다니잖아요? 옛날에는 내비기실은 없었으니까 그냥 지도 보고 다니고, 좋은데 지도 보고 다니고요. 그렇죠? 유럽차 여행할 때 차 몰고 다니면 다 지도를 도무는 상태가 돼요. 유럽을 처음 다니는데. 지금 내비기실은 없었으니까. 그렇죠? 자, 그렇게 되면 어떤 역사가 있냐. 여러분들의 외의 지도라든가 학습능력이라든가 한지 기업 체계가 딱 바뀌게 돼요.

그렇게 되면은 AI에 종속되면 인해가 되죠. 그렇지 않으면 어떻게 되냐. 우리 스스로 생각하고 고민하고 의심하고 비판하고 하는 그런 능력을 AI를 쓰지만 계속 꾸준히 활용해야 된다는 그런 능력을. 그런 브랜드의 이익이 인해가 되죠.

그래서 AI는 현실이거든요. 또 LLL 모델이 발달하면서 굉장히 쉽게 새로운 정보를 습득하고 활용할 수 있습니다. 그렇지만 이 시대에 의사 탈환기술을 갖고 세이킹 모드를 제대로 잘 습득하지 않으면

전화번호도 모르고 노래방 길이 없도록 못하는 그런 이제 세상이 불이할 수 밖에 없다는 거죠. 그리고 첫 번째 요리는 이제'Interceptive'입니다. 그러니까 우리 한국어회의 한 해석주의 기법. 근데 이거는 이제 제프 워셉이라는 영국의 교수가 목무를 쓴 얘기인데 제가 96년도에 입문한지 한 번 들었어요.

이 분이 캔브리지 대학에 대학을 다녔는데 제가 들었던 방법은 MSC, 그러니까 MIS 같은 그런 방법이 없군요. 당연히 IT 시스템을 만드는 방법을 설명해준 자기의 이 근형이. 그래서 우리가 시스템을 만드는 방법은 해석하는 중, 주관적, 멘장, 중심, AI, 초기차, 이런 식의 선정적이 있지만 사실 이게 IT 시스템을 만드는 방법의 하나의 가정이로 이뤄렸어요.

으 이런 시간에 그 회사 주의 기법을 활용해서 IT를 개발해야지 성공적인 IT 시대가 많으시다. 나는 이제 그런 활용을 하고 있죠. 그래서 보시면은 인터뷔 TV는 현상을 작품으로 바라보지 않고 이가 스페인의 의미와 맥락을 잘 해야돼서 어떤걸 사고해서 판단할 수 있는 방법으로 되어 있습니다. 그래서 가장 현실이 있는 것입니다. 그 현실을 인정해라. 객관적인 단 하나의 진실이 아닌 참여자들, 의회와 기사들의 경험과 해석이 다 다리기 때문에 그걸 인정하고 그 현실을 보여 드려봤다.

그리고 운이의 맨락을 품고 해라. 어떤 현상이 보여지는 모습이 아니라 그 현상이 왜 일어나고, 거기 어떤 의미가 있고, 그 뒤펙에 부과했는지 이런 모습에 대한 맨락을, 콘테스트를 정해서 파악해라. 그렇죠? 그런 모습이 이 인터뷰의 현실적인 컨셉입니다.

어려워요? 혹시? 여기? 어렵지 않죠? 네. 그래서 크게 세 가지만 좀 얘기하는데 히스토리, 엠락, 콘텐츠죠? 콘텐츠. 세 가지 포인트로 얘기합니다. 그래서 역사라고 하는 히스토리라는 것은 시스템에 대한 얘기 또는 어떤 시스템이 과거에 어떤 경험과 사걸로 성장되었는지 어떻게 이게 지나되었는지 이런 부분을 충분히 이해해야 된다. 맥락은 현지 작동하는 시스템에 어떤 환경적인 측면이 문화적인 측면이 있는지 이해해야지 어떻게 구성되어있는지 이해해야지?

어 그 시스템에 대한 부분은 상황에 대한 이해가 명확하다. 그 다음에 내역 속재 그 시스템의 기능이라니까 이런 것들을 우리가 어떻게 정확히 파악하고 같이 하실 것이냐 이런 부분들이 주가가 있는 측면에 히스토리 연락 컨텐츠라는 세 개의 흐름으로 정렬다. 이 말만 보고 보면

되게 이제 좀 어렵죠. 그래서 좀 생각적이니까. 좀 쉽게 생각을 해보면 뭐 같은 얘기야죠. 원격근무 시스템을 도입했다. 우리가 2020년대 코로나가 발생했을 때 회사들은요. 처음으로 격리해가지고 원격근무나 재택근무를 막혔어요. 근데 그때 재택근무를 하려고 하다보면 그 때 재택근무를 하려고 하다보면

그 사실 그때는 할 수 없이 있지만 그 전에도 여러 번 출하했던 명인인데 잘 됐을 때는 꼭 못때됐던 것 같아요. 그러니까 그런 어떤 히스의 침체에서의 어떤 여러가지 과거를 둘러보고 또 그런 어떤 정책을 사용하기 위해서 필요로 하는 조직 내의 어떤 부분을 부산하던가 관리자의 각종, 조국의 각종, 이런 만점들을 어떻게 다 알게 되는지에 대한 부분을 우리가 잘 고민해야 되고 시스템을 통해서 얻어지는 그런 어떤 경험이라든가 이런 것들의 실수를 본적이 없는지, 그런 세가지 정보에 관점으로 우리가 이제 그

으 으 이 또 불티비 집에 플레임을 이기 할 수 있어요 두번째 연애 연애는 좀 이 경우는 쉽게 얘기하는 사람은 연애 그런 연애를 하잖아요 그 연애할 때 남자의 친구가 어린 시절이 어땠을까 형제는 많았을까 가정 환경이 어땠을까? 시골 살았는지, 그니까?

그 다음에 뭘 좋아하는지, 그동안 어떤 부분에 우리 여자친구와 예민하게 다니는지를 알 수 있어요. 그죠? 그래서 특정 상황에 이동 예민하다면, 단순한 성격하지 않는 그녀의 역사를, 역사부터 트라우마나, 마음속성을 떠올려보면 이해도가 빠를 수 있다. 라고 했으면 되죠. 두 번째 백락.

그래서 친구랑 사귀는데 어느 날 현사에 스트레스가 많거나 집안에 부족적인 게 있어서 대가 안 들어올 때 그런 맥락을 알고 대응하는 거 하고 눈치 없이 모르고 그냥 자기 회사 봤을 때 하고 또 각각 다르지겠죠. 그죠? 그 다음에 콘텐츠 그 다음에 누구, 말

여러가지 옷차림, 표정들을 봤는데 그 자체를 그 자체를 모르는게 아니라 거기에 들어가 있는 어떤 의미나 맥락 역사를 포함해서 그걸 잘 해석을 하면 훨씬 좋은 관계를 믿을 수 있는 확률이 높아지기 시작한거죠. 이런 측면으로 여러 명예와 애쌌를 바라볼 수 있다.

그 다음에 또 하나 있죠. 기념일을 깜빡했다는 애인 사인들 보면 기념일을 깜빡했을 때 히트웨어치면으로 이렇게 해야 되죠. 성의를 보여주는게 여사의 중요한 척소를 보는 그녀 입장에서 굉장히 큰일이죠. 두 번째 맹가 회사에 어떤 영향을 바라면서 이 상태가 안 좋을 수도 있었다는 고문들 세 번째 패스업 그냥 자기나 자 하고 붙었을 때 또 말 자칫 그대로 받는 편안하고 아 그렇지만 거기에 단계는 또 다른 얘기들을 잘 해석해서 대응하는 편안하고는 어떤 관계의 영향이 훨씬 좋아할 수 있을 수 있죠. 그래서 그 이 제풀의 프레임은 상대방의 겉모습, 컨텐츠를 볼 줄 알고 그 사람이 살아온 길 현재 처한 상황 이런 걸 입체적으로 연결해서 진위를 파악해서 대응하는게 중요한다. 라는 측면입니다. 그래서 지금 AI 시대에 데이터가 제공하는 그 필요한 정보로 넘어있는 인간적 요구라든가 그 민임을 정점 파악하는 요구들이 필요하다 라는 것을 우리가 항상 염두에 두고 AI 대응하는게 필요하겠다라는 의미를 하고 있습니다.

두번째 이유는 SSM에요. Solitude System Methods에요. 그래서 피터 체클랜드라는 교수가 쓴 그런 이유인데 이분이 돌아가서 돌아가셨는데 이분도 제가 직감을 들었죠.

그래서 이거는 어떤 우리가 사회에 있는 모든 문제 어떤 시스템, 어떤 이벤트 이런 것들이 정당이 없는 소프트 시스템적인 문제를 갖고 있기 때문에 그것을 통과하고 구조화시키기 필요하다는 얘기를 하고 있고요. 물론 이거는 IT 시스템을 개발하기 위한 방법으로서 제안한 거예요.

그리고 문제 자체보다는 문제에 대한 관계된 이해관계자의 인식과 해석을 어떻게 우리가 이해할 거냐가 중요하다. 그 다음에 그런 이해관계자의 다양한 관점들은 잘 통합해서 공통적인 핵심적인 코어가 무엇인가를 잘 파악했을 때 성공적인 IT 시스템이 부축되고 어떤 문제의 결이 가능하다라는 측면의 프레임을 제공하십니다.

그래서 복잡한 단계라고 했는데 복잡하고 모호하는 소프트한 문제들을 체계적으로 분석하고 해결하기 위한 탄부적, 순환적 탄부안이다. 이 부분은 문제상의 인식 및 탄생을 하는 것이 중요하다. 그런 어떤 그 그걸 인정한 상태에서 그거를 노트 데피니션을 해야 되는데 그 캡토라는 개념으로 이제 부조화시키는 게 필요하다. 그 다음에 그 부조화된 것을 어떤 컨셉 모델을 만들어서 컨셉을 하고 그것이 현실과 어떻게 다르지 컨셉을 비교해볼까 하는 그래서 어떤 최적화된 모델아도에를 가지고 필요하다 라는 4단계의 과정을 얘기하고 있습니다.

그래서 SSM 소프트 시스템 메소로 인해 핵심은 CATWOE 라고 6가지가 있죠. C는 고객, 어떤 IT 시스텔 연안을 갖거나 이들 없는 이유가 있습니다. A는 행위자의 전환, T는 전환하죠. W는 세제관, almost, 6가지의 글로 인해 있습니다.

여기서 제일 중요한게 세기관형 월드뷰. 저 월드뷰가 잘 정기되면 그것이 하나의 코어가 되어서 코어를 주시고 그래서 이해가 안 되었다가 다른 관점을 잘 반영해서 하나의 시스템이 완성될 수 있도록 만들어납니다. 그렇게 하기 위해서 우리가 어떤 사고구소를 하드스탱킹이라는게 있고 소프트스탱킹이라는게 있습니다. 하다스탱킹은 공학적인 측면에서 우리가 물건을 받을 때 물건을 잘라볼다든가 부숴볼다든가 다양한 상태로 하다적인 측면이 있고 소프트사고는 하나의 경우는 다양한 관점에서 아래에서 보고 위에서 보고 다양한 관점에서 받아보면서 그 어떤 물체 자체를 이해하는 그런 과정을 우리가 소프트사고로 하다상은 객관적인 데이터, 개량화 이런 위축이 그리고 소프트사고는 주관적이고 맥락, 콘테스트 이런게 중요한 그런 컨테스트의 방식인데 이 두가지가 뭐 원판의 대화가 아니라 이 두가지를 다 볼 줄 알 수 있는 노력과 단점을 가져가는 게 중요하다라고 상태로 하다상은 있습니다.

사진이 안 된다? 이거 뭐예요? 이거 뭐예요? 몰라요? 몰라? 이게 괜찮아요. 표정도 괜찮아. 겨누서 겨누서 한번도 안 벗어서 그런거야?

저는 한번 봐봤거든요. 그래서 알아가지고 보고 그래요. 네. 신용보조금 다닐 때 그때 첫 직장이 신용보조금인데 신용보조금은 돈을 불려주는 거를 은행 대신에 돈을 불려주는 거를 은행 대신에 돈을 은행에서 불려가는데 은행에 돈을 불려줄 때 신용보조금에 가서 신용보조서를 뛰어오면 그 보조서를 기반으로 은행에서 기업체에서 돈을 감사합니다.

빌려줘요. 근데 만약에 그 사람이 돈이 복합하잖아요? 은행에서는 시정보증기금이 보증했으니까 시정보증기금은 돈을 대신 내주고 시정보증기금은 그 사람에 대한 구상권이에요. 구상권. 그 돈을 촉구할 수 있는 온라인증권이. 제가 시정보증기금이 됐으니까

그런 사건이 있었어요. 그래서 그 돌을 보도로 하는 사람이 깜빡이 나서 깜빡에 그래서 그 그 사람의 명을 깜빡을 하시겠어요. 그가 고청도 있는 구출도인데 처음 나왔어요. 진짜 달이 높고 달 진짜 높아요. 철근이 높아져 있는데 무섭어요.

87년도로 이기고 일단은 어 이 교통교입니다 이거 왜 왜 옆을까 아는 분 이거 아는 분 이거 아는 분한테 접수하주세요 네 빨리 알텐데 몰라요?

아 아 예 예 쇼세 그 수학 뭐 뭐 그러었어요 뭐 그 후 작년지 않았어 우주의 0 2 하천을 안고 또 3세가 놓고 아 아 아 아 아 아 아 아 아 아 아

'아~ 나 아주 재료다' 이러고 하는 그.. 그.. 그.. 그죠? 주인공이 그'T-Morbon''T-Morbon''T-Morbon''T-Morbon'인승? 뭐.. 그.. 그..'Morbon' 프리먼'이라는 그.. 흑인 배우가 같이 나와서.. 그.. 그.. 그.. 그.. 굉장히 재미도 있고.. 또 교훈이 있는 그..

영화요. 1995년도에 나온 영화요. 자, 이곳에 왜 이렇게 보이냐? 교도소가 뭐 하는 곳에 오세요? 교도소가? 이쪽에서 한 번씩이러나? 교도소가 뭐 하는 곳에 오세요?

What?

-깝다. -어 이쪽으로. -깝다. -저는 노란 머리. -아, 빨리 숨졌지마. -까방에서 숨졌지 그냥. -그럴 거. -뭔 비슷하니까 이제. 또 다른 거 없을까? 똑같은 거였지 이제. 저 얼굴 또 보세요. -제 왈? -제 왈? -제 사회와. -제 사회와. -OK. 이것도 맞어.

이쪽에 가 미친 새끼들 가두는 거 어... 이게 이제 이런 것도 가능해요 여기는 교육기관 교육기관 교육기관 사회와 교육이 아니라 테러범죄기술을 배우고 교육기관이에요

여기 들어가서 만나서 깜빡 동기들끼리 서로 갖고 있는 경험과 지식을 공유하고 사기치고 훔치는 기술을 배우고 다양한 공격을 배우는 그런 기반이기도 해요. 교도화. 교도화에 있어서 자기가 일하는 직장이죠.

시민, 우리 같은 선량한 시민 쪽에서는 우리를 보호해주는 하나의 기관입니다. 그죠? 반대로. 그죠? 시민 입장에서. 그래서 교도소를 어떻게 이해하고 어떻게 정의하느냐에 따라서 교도소를 운영 관리하는 시스템을 맡을 때 또 어디에 비중을 줄 것이냐에 따라서

교도소를 관리하는 시스템을 만들었을 때 다양하게 가진 것입니다. 어떻게 비중을 하는 것, 어떻게 하는 것에 따라서 시스템 구축 방식 권리를 할 수 있습니다. SSL이라는 방법론을 추정해 놔주고, 교도소에 대한 정보시스테를 구축한다.

그러면 죄의식 입장일 수도 있고 교통관계인 수도 있고 또 법무부나 사회적인 입장일 수도 있고 그죠? 또 기술과 공동시설 이런 측면에 따라서 되게 다양한 국민의학의 관자들이 존재한다는 거죠. 마찬가지죠?

고려한 관점이 있는 것 같습니다. 그동안은 시스템을 구축하는 외의 보안이라든가 관리 효율화 상황, 긴급상황 대응이 되게 중요한 것 같고 그래서는 자세인권 보호라든가 재활 프로그램 가족과 성동체능 이런 게 중요한 입장일 수 있고, 일반 시민은 자기들의 개인의 공부 안전이 형포되는 시스템이 아닌 것 같고 이런 부분들이 되게 중요한 것이고 정부가운 방식은'머리가 있다' 이런 것들을 성룡으로 굉장히 중요합니다.

그래서 이 SS이랑 방법을 놓고 보면 상호 기획적이거나 상의할 수 있는 것 같은 것을 조각해서 수용 가능한 것으로 지점을 잘 받는 것이 중요한 성공적인 요소입니다. 나는 그것을 설명하면서 이 방법을 얘기해요. 제가 이 방법을 얘기하는 이유는

IT 시스템에 대한 얘기를 잘 구축해서 만들기 위해서 하는 방법으로 이것이 개발되고 제가 학습을 했지만 제가 92년도에 이걸 공부하고 나서 그 이후에 지금까지 한 30년간 이 방법을 저는 사실은 IT 시스템에 만들지 않았고 제 개인의

어떤 사고 스파킹보드에 플레이브을 하는 거 아니죠. 아까 말한 핸드폰팅비드이나 SNS에 말한 그런 측면도 저는 여러가지를 해봤고 그런 부분을 여러분께 전체할 수 있는 거죠. 이것은 아까 말한 CATWOE가 아니라 이렇게 반점이 있다 라는 것을 사실 좀 생각합니다.

다음 번 사진이 뭐죠 이거? 무슨 사진이에요? 월드폭 월드폭 그렇죠? 몰라 저는 월드폭 경기라고 하고 있었어요 네 거의 나랑 함께 다 있는거죠 그렇죠 그런데 월드폭 경기는 너무 유명한 사람이죠 여러분 다 아시죠?

올해는 6월달에 하죠. 축구도 좋아하죠. 자 그러면 월트컵이라는 경기를 놓고 왔을 때 SSL이라는 아까 방법을 놓고 왔을 때 여러분은 어떻게 볼 것이냐 월트컵에 관련된 때 이해가 되느냐는 누구도 있을 것 같아요. 한번 얘기해 보세요.

첫 번째 선수 그죠? 선수 있죠? 두 번째 감독 감독 감독 아우 야 희한하다 내가 두 번째 감독에서 딱 두 번째 감독 맞췄어 세 번째 나라 틱인게죠 그래서?

나라에 대한 얘기지. 나라에 대한 얘기지. 그 다음에 월드섬 개최하는 협회. 비판. 또 방송사. 방송국. 전세계 중계. 그 다음에 광고. 광고주. 엄청난 광고 없잖아요.

그 다음에 뭐 있을까? 그 다음에 뭐 기념품이라든가 월드컵을 기념하느라 상품들을 만들어서 팔잖아요. 뭐 그런 제조업체도 있고 그래서 이 월드컵라는 하나의 세계적인 행사는 하나님도 있어서 뭐 더 디테일한 드러드도 많겠지만 엄청나게 많은 그 이해가 있기 때문에 어퀴 있는 그런 행사죠. 자 그런데

상의한 과정을 월드컵을 잡기 위해서 어느 경기를 운영하는 시스템을 변화해야 할까? 라고 했을 때 대체 누구 관점에서 이걸 만들어야지 성공적인 시스템이 될까요? 대개 보차한 과정은 아니죠?

사전이 두세였다, 다치다. 이 월절부터 경기하는 선수도 입장이 될 것이냐. 이걸 관람하는 일반 고객 입장이 될 것이냐. 광고주가 광고 노출을 많이 해서 돈을 별명해주는 게 중요한 거냐. 이게 다양한 점점으로. 근데 그게 다 사출이래요. 그죠?

상충되는 조건들을 어떻게 잘 협의하고 종합해서 성공적인 넓을 것 경기가 될 수 있도록 하는 것이 중요하라는 거죠. 그런 식의 문제 해결을 하고 최적화 시키는 그런 측의 법무들이 SSM이라는 거죠.

요번에 월등급 경기 말고, 동계올림픽을 보셨죠? 봤어요? 나 이번에 동계올림픽을 보면서 정말 짜증나게 오냐면, JTBC 하나에서만 했어보는 걸, 방송을. 그러니까 어떤 일을 했을냐면, 그 수많은 경기를 다 볼 수가 없어야 된다. 두번째, 굉장히 제한적인 정보만 공부를 해주니까, 그 내용도 풍부하지 않고. 만약에 JTBC하고 KBS하고 MBC하고 SMS에 갔다 오면, 방송사가 경쟁도 굳고, 앵커들도 많이 나오고, 되게 다양한 해석도 가능하고, 재밌는 방법이 있는데, 딱 JTBC 하나만 딱 하니까, 굉장히,

재미없는 아주 액탕인 그런 올림픽이었고 맞는데 요번에 월드컬 6월에 다니는 거 있잖아요. 그것도 JTBC가 또 땄어. 근데 방송사를 KBS하고 MBC하고 SBS에 쓰힐 수 있는데 결국 속상이 안 돼가지고 JTBC 하나하고 KBS 두 군데만 검은 한 거로 나타났거든요.

올림픽 때보다 좀 낫겠지만, 사실 굉장히 이렇게 돼요. 사실 이런 것들이 이런 큰 글로벌 회사 할 때 중요한 성공의 포인트인데 그런 것이 이해안에 안 맞고, 비즈니스 논리가 안 맞고 해서 그렇게 되죠. 이런 측면에서 이런 월드컵의 다양한 단점들이

다 도관으로만 IT 시스템이 되어야 된다. 그 다음에 또 그러한 어떤 문제를 이해하고 대응을 준다. 그래서 이렇게 얘기하고 있죠. FIFA, 선수, 광고주, 계층 등에 따른 이해가 어떻게 된다는 복잡한 상황을 잘 정리해서

상호정을 하고 근본적인 정의, 캡처 관점에서 방송사, 광고주, 그런 관점을 다 정리됩니다. 그래서 그런 것들을 잘 정리한 개념모델을 구축하고 구축된 개념모델을 쉽지 이것이 이상적인 모델,

와우! 어떻게 댄스를 잘 전충하고 파협하는 그런 일생 중요한 과제가 된다 라는 부분을 보여주셨습니다. 이런 것이란다. SSM은 월드컵을 단순한 스포츠 경기가 아닌 수만이의 영업에서라도 욕망과 가치관이 충돌하거나 파협하거나

하나의 유기적인 시스템을 이해하게 만들었습니다. 여러분이 이번의 컨셉입니다. 자 그래서 지금까지 해석주의 기법을 얘기 듣고 그 다음에 SSM이라는 방법을 얘기해주시죠. 그 두 가지를 오늘 얘기 드리는 이유인데 해석주의 기법은 피스토리, 컨텍스트, 컨텐츠라는 단점에서 어떤 전체를 이해할 수 있게 해석하고 공유를 잘 부여하고 파괴된다는 것 같고 SSM은 그런 어떤 문제 상황을 구조화시키고 잘 준비해서

문제 해결 포인트를 잘 차단해서 해결할 수 있는 방을 찾는 방법입니다. 이 두 가지가 우리가 필요하냐? 그래서 인터뷰의 팀이지만 AI가 생성하는 방대한 데이터 속에서 진짜 의미, 특혜진 영감을 이루어내고 AI 모범의 편향성이라든가 이면의 내용이나 전체, 해성의 한계를 비판적으로 파악할 수 있도록 우리가 훈련해야 된다. 이런 신경적인 관점을 제공합니다. 그리고 SSN이라는 것은 AI 시스템 도입 시 발생할 수 있는 이해관계자의 갈등과 복잡한 조직 변화가를 체결하고 다양한 관점을 구조화시켜서 현실적인 인연층을 납돈을 수 있도록 도움을 수 있다. 반갑습니다.

그래서 AI 시대에 그 두 가지 Interpretive 중과 SSM에 대한 설명을 드렸고 이것을 어떻게 우리가 앞으로 그걸 활용할 것인가 하는 측면에 대한 내용입니다. 그 해석중의 입법은 뭐 방금적으로 무엇을 해석할 것인가 의미, 랭락, 인간의 독특력에 맞춤 관점이고

SSM은 다양한 관점을 독점하셔서 어떻게 한번 구조화할 것인가를 생각합니다. 기관에 대해서 합쳐서 구조화시키는 AI 시대의 복잡한 변형 문제를 다각도 이기하고 수칙적으로 생각하는 사업과 도구가 될 수 있다고 보고 있습니다.

그래서 이해의 심화와 구조하는 탭구, 이해하는, 명령을 추천드리고 이해하는 철학점 엣지를 제공하고, SSM은 이것을 구조하고 실험적 프레임업을 만들어내는 것을 제시한 사람이고, 또 주관적인 인식을 중지하는 인테리어트인가, SSM을 캡톤하는 분석을 통해서 구조하고 배관하시는 사람들. 그리고 AI 시대에 복잡한 시스템을 산업에 납득해서 구조하고 시스템도 잘 정리, 해결하는 균형적인 시각을 제공한다. 라는 측면에서 의미있는 중이론의 경험이 중요할 것 같다. 라고 보입니다.

그리고 이런 부분에 결국 AI 시대의 새로운 사고가 없어서 해석적이고 그리고 선택적인 사고를 통해서 AI 지원할 정보를 데이터 해석력을 강시하고 문제 구조와 단합성을 통합하는 그런 시스템 사고 그리고 비판적인 차지성을 연결시키는 세 가지 관점에서의 정보를 활용하시면 되겠다는 시대입니다. 그래서 지금 이 부분을 작지 않았던 분들은 IT 시대 만들기 위해 밖으로 시작되는 일이지만 저는 이 방법을 여러분들이 형제 연애를 할 때든 그저 후자의 정보를 할 때든

그래서 대신이 나아가 뭔가를 이렇게 프레임으로 할 때에도 이런 법원을 잘, 프레임으로 활용할 수 있으면 되게 좋은 성과를 낼 수 있는 홈이 됐다. 저 같은 경우는 아까 첫 얘기 했지만, 40년 월급제에 하면서 한 번 승진을 못할 수 있었어요.

44살에 내가 NCS 상부가 되거든요. 걸쳐 놓은 것 상부였는데 그때 이것도 계속해서 끊어온 성장을 했어요. 그때 그 성장의 종료 중에 하나가 뭐냐면 이런 SSL이라든가 세정지 기법에 대한 것을

머리띠에 착착을 한다, 이별할 때나, 상관을 대할 때나, 같이 상관을 하셨죠. 그런 상황에서 항상 그런 분들을 내 스스로 활용해서 대응하고, 해결하고, 의안 노력들을 많이 했던 것 같아요. 그래서 제가 나름대로 한 사신들을 잘 배울 수 있는 그..

그 법이 결국 이 두 가지 방법론을 IT가 아니라 IT를 전원시켜서 활용했다. 그래서 근데 이게 사실은 제가 별다를 알고 AI가 없을 때였는데 지금 와서 보니 "SNC에 더 필요한 것 같다"라는 생각이 들더라고요. 특히 이 젊은 리아스테들이 아직도 계속 발전하고 이렇게 좀 지불을 돼야 될 유행으로서가 붙잡혔는데 최근에 우리 AI 때문에 다 이게 놓쳐질 수 있겠다.

그래서 여러분들이 생각하고 사고하고 고민하고 비판하고 창의적인 사항을 하는 과정들이 굉장히 중요한 것인데 요새 AI가 다 안 해주니까 그걸 안아야겠다는 말씀 다 그래요. 이런 단계 여러분들이 한쪽이

아니지요. 그런 게 발생할 수 있어요. 그런 부분들을 경기해야겠다. 만세에 들어서 오늘 이 강의 유체제 를 제가 진행했어요. 그래서 AI를 파트너 있으면 좋아요. AI를.e.scat. 그래서 이걸 잘 파트너 하면 좋아요.

하지만 비판적 해석도 넓게 키워야 된다. AI가 주는 데이터 내용을 맥락, 한계, 이런 것을 잘 판단할 수 있는 그런 부분을 해야 된다. 그런 부분들을 잘 활용해서 복잡한 시대에 잘 활용할 수 있는 것이 좋겠다는 생각이 굉장히 중요할 것 같습니다. 이런 방법들을 이번 계획은 한번 확인해 보시고, 통계에서 잘 활용해 보시면 아름다운 부분은 되게 좋을 것 같습니다.

퍼포먼스가 시작될 수 있지 않을까 생각합니다. 끝이 되겠네요. 오늘 몇가지 얘기했습니다. 저게 질문.

- I don't want to worry.

대형이 너무 어려웠나? 이게 딱 대한대 변형이니까 좀 여러분들이 신경으로서 이렇게 상관 입장에서