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세상의 모든 IT 리서치 자료 - 넘버스 Numbers

2022년 미국 AI 채용 공고에서 가장 수요 높은 스킬은
파이썬
자료 제목 :
2022 AI 인덱스 보고서
The AI Index Report: Measuring trends in Artificial Intelligence
자료 출처 :
Stanford Institute for Human-Centered Artificial I
원본자료 다운로드
발행 날짜 :
2023년 04월 04일
AIㆍML

글로벌 칼럼ㅣ빛나는 ‘AI’ 커리어 쌓고 싶다면, ‘파이썬’으로 시작하라 

Matt Asay | InfoWorld 2023.04.04
인공지능과 머신러닝을 제대로 활용하는 방법은 인간의 창의성을 ‘대체’하는 것이 아니라 ‘보완’하는 것이다. 아이러니하게도 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)은 (항상 합법적이진 않지만) 저작권이 있는 인간의 창의적 산물을 사용해 학습한다. 가까운 미래에 인간과 로봇은 평화롭게 공존할 전망이다. 

그렇지만 스탠퍼드 대학교 산하 HAI(Human-Centered Artificial Intelligence) 연구소의 2022 AI 인덱스 보고서에 따르면 몇몇 산업은 다른 산업보다 더 적극적으로 AI를 도입하고 있다. 지난 1년 동안 거의 모든 산업에서 AI 인재 투자를 늘렸다. 특히 정보(5.3%), 과학 및 기술 서비스(4.1%), 금융 및 보험(3.3%) 부문의 AI 관련 채용 공고가 많이 증가했다. 
 
ⓒGetty Images Bank

만약 직업을 고민 중이거나 이 흐름에 올라타고 싶은가? 그렇다면 파이썬에 주목하라. 

2014년까지만 해도 머신러닝 세계의 중심은 학계였다. 물론 더 이상은 아니다. 2014년부터 대기업이 AI/ML을 주도하고 있다. 2022년 기업들이 32개의 ML 모델을 출시한 반면, 학계는 3개에 그쳤다. 학계는 산업 부문의 데이터, CPU 주기, 자금을 따라잡을 수 없다.

얼마나 많은 돈이 필요할까? 2019년에 GPT-2 같은 LLM을 학습시키는 데 5만 달러가 들었고, GPT-2보다 360배 더 많은 매개변수가 있었던 PaLM은 약 800만 달러가 들었다(당시 최첨단 기술이었다). 정부라면 충분히 투자할 수 있었겠지만 정부는 LLM 규제에만 관심이 있었기 때문에(물론 성공적이진 못했다) 업계가 그 공백을 메웠다. 

그 결과, 미국의 거의 모든 산업 부문에서 AI/ML 인재 수요가 증가했다. AI/ML 관련 채용 공고는 2021년 1.7%에서 2022년 1.9%로 급증했다. 미국의 전체 채용 공고에서 차지하는 비율이라는 점 그리고 많은 기업에서 AI/ML이 아직 검증되지 않았다는 점을 감안하면 엄청난 수치다. 앞서 언급한 것처럼 몇몇 산업에서는 AI/ML 채용 공고를 낸 비율이 훨씬 더 높다. 
 
지난 1년 동안 대부분 산업에서 AI 기술을 필요로 하는 일자리 비율이 증가했다. ⓒHAI

일자리만이 투자의 유일한 척도는 아니다. 투자 금액을 기준으로 보면 의료 및 헬스케어 부문이 2022년 61억 달러를 투자해 선두를 달리고 있다. 데이터 관리, 처리 및 클라우드(59억 달러), 핀테크(55억 달러)가 그 뒤를 이었다. AI 투자 자금이 사용되는 방식을 고려할 때 당연한 결과다. 보고서에 의하면 기업들은 다양한 방식으로 AI를 활용하고 있지만, 주요 사용 영역으로는 로봇 프로세스 자동화(39%), 컴퓨터 비전(34%), 자연어 텍스트 이해(33%), 가상 에이전트(33%)가 꼽혔다. 2022년 가장 많이 채택된 사용 사례는 서비스 운영 최적화(24%), AI 기반 신규 제품 개발(20%), 고객 세분화(19%), 고객 서비스 분석(19%), AI 기반 제품 개선(19%) 순이었다. 

이것이 직업에 어떤 의미가 있을까? 펜실베니아 대학교 연구진은 오픈AI의 지원을 받아 실시한 연구에서 “미국 인력의 약 80%가 LLM 도입으로 업무의 10%에 영향을 받을 수 있으며, 약 19%의 인력은 업무의 50%에 영향을 받을 수 있다”라고 밝혔다. 그렇다면 누가 위험에 처할까? 펜실베니아 대학교 연구진에 의하면 회계사, 수학자, 통역사, 작가 등이 꼽혔다. 그렇지 않은 사람은? 요리사, 기계공, 석유 및 가스 주유원 등 육체노동을 하는 사람들이다. 

물론 나쁘기만 한 소식은 아니다. 소프트웨어 개발에서 볼 수 있는 것처럼 AI는 특정 업무의 지루함을 없애는 동시에 직원(개발자)이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 해준다. 따라서 스탠퍼드 보고서는 AI가 주도할 미래에서 커리어를 강화하려면 여기에 주목해야 한다고 밝혔다. 바로 파이썬이다. 
 

파이썬과 인공지능이라는 성배

데이터 과학에서 파이썬의 영향력은 놀랄 일이 아니다. 필자가 2021년 언급했던 것처럼 “데이터 과학을 지배할 가능성이 가장 높은 언어는 기업 내에서 가장 많은 사람이 가장 쉽게 접근할 수 있는 언어다.” 2022년도 칼럼에서는 다음과 같이 말했다. “기업이 데이터 과학을 지원하기 위해 더 많은 인재를 찾고 있는 가운데, 파이썬의 대중적인 매력은 쉽게 진입할 수 있는 길을 열어준다.” 1년이 지난 지금도 이는 여전히 유효하다. 점점 더 많은 사람이 데이터 과학에 뛰어들면서 파이썬은 전문가와 초보자 모두를 위한 공통 언어가 되고 있다. 

스탠퍼드 보고서에서 파이썬은 다른 스킬과 비교할 때 상대적 성장률뿐만 아니라 절대적 성장률에서도 두드러진다. 
 
모든 AI 관련 스킬 수요가 크게 증가했으며, 그 선두에는 파이썬이 있다. ⓒHAI

일반적으로 데이터 과학, 특히 AI/ML 분야에서 파이썬이 계속 1위를 차지하는 데는 여러 이유가 있다. 파이썬이 개발을 간소화하는 강력한 라이브러리를 제공하기 때문이다. 이는 AI/ML에 내재된 복잡성을 줄이는 데 도움이 된다. 또 파이썬은 읽기 쉽고 명확한 구문으로 인해 간단하고 일관적이다. 숙달 기준을 낮춰준다는 의미다. 아울러 파이썬은 개발자 생산성을 높이는 커뮤니티가 있으며, 사용하려는 거의 모든 플랫폼에서 실행할 수 있다. 

기계가 인간보다 더 효율적으로 일을 처리할 수 있게 되면 인공지능이 몇몇 업무를 쓸모없게 만들 수도 있다. 하지만 파이썬에 능숙하다면 로봇 혁명을 받아들이고, 파이썬 및 기타 도구를 사용해 확장할 수 있는 많은 기회가 있을 것이다. 
editor@itworld.co.kr
 
 Tags LLM 챗GPT 대규모 언어 모델 오픈AI 인공지능 머신러닝 일자리 파이썬 데이터 과학 커리어
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