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성찰-AI와-개발자-그리고-연봉

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    Jihwan Seong
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배경

  • 팀노바 채널의 AI 개발자 수요 증가에 대한 영상을 보고 유혹이 생겨서 생각을 정리해 본다.
  • 내 뇌피셜을 기반으로 글을 정리하였다. 추후에 팩트체크가 필요하다.

AI 개발자가 매력적으로 보이는 이유

  1. 좋은 전망의 망상
    • AI는 미래 핵심 기술이므로, AI 개발자도 미래 핵심 인력이지 않을까?
    • 지금 준비중인 백엔드 개발자는 AI 한테 대체되므로, AI 개발자가 더 잘 나가지 않을까?
  2. 상대적으로 높은 평균 연봉과 수요
    • 초봉 5천이상으로 보인다. (2024년 기준)
    • 웹 개발자 만큼 많이 뽑는다.
  3. AI 개발에 대한 환상
    • AI를 직접 개발할거 같다.
    • 트렌디하게 개발할 것 같다.
    • 직접 경험한 적이 없기 때문에, 환상이 있어보인다.

과연 정말 타당한 이유일까?

  1. 대부분의 인력은 AI에게 대체될 것이다.
    • 다음 3가지 전제를 기반한다.
      • 임금이 AI보다 비싸지면, AI가 사용될 것이다. 직업은 시장경제로 움직인다.
      • 임금이 단순화되고 패턴화된 작업은 AI가 압도적으로 유리하다.
      • AI는 학습한 데이터를 기반으로 추론한다.
  • 모든 개발자가 "개발"을 하는 건 아니다. 뭉뚱그려 개발자로 총칭하는 분야가 많다. 사양 문서 정리, 테스트, 매니저, 코드몽키 등도 전부 개발자라고 불린다.
  • 시니어 개발자는 코드만 작성하지 않는다. 트러블 슈팅, 아키텍처와 논의, 경영진과 논의, 프로젝트 관리, 인력 관리 등
  • 시니어 개발자에게 필요한 역량은 공통적으로 의사소통 능력, 컴퓨터 엔지니어링 능력, 문제해결 능력, 코딩능력이다.
  • 시니어 개발자는 AI가 얻기 힘든 "실무 경험"을 통해 성장한다.
  • AI가 실무 경험까지 얻게된다면, 그때는 대부분의 직업이 대체될 것이다.
  • AI 개발자라도 시니어급만 살아남게 될것이다. AI 플랫폼 또는 프레임워크 또는 자동화가 이뤄지면, AI 개발자 또한 평균 연봉이 높지만은 않을 것 같다.
  • 시니어급은 높은 연봉을 유지하고, 그외는 후려치기 당하지 않을까 생각된다.

  1. 유동성은 일시적이다.

    • 다음 3가지 전제를 기반한다.
      • 정부 또는 기업에서 돈을 투자해서 AI 솔루션을 얻고자 한다.
      • 한국은 중국과 미국에 비해 AI 기술력과 자본금 그리고 데이터 규모가 낮다.
      • 기업과 정부는 타국으로 정보 유출을 막기 위해서 자국 기업의 AI를 사용하고자 한다.
    • AI 솔루션은 어플리케이션과 비슷하게, 점유율 싸움이라고 생각한다. 따라서, 소수의 플랫폼만 살아남을 것이라 생각된다.
    • 승자 플랫폼이 나타나면, 다른 AI서비스들에 대한 투자는 사라지고 투자도 끝날 것이라 생각된다.
    • 국내에 승자 플랫폼이 나타나도, 결국은 중국과 미국 AI 제품에 비해서 퀄리티가 낮을 것이라 생각된다.
    • 이러한 결과는 AI에 대한 투자가 줄어들고, AI 스타트업이 줄어들 것이라 생각된다.
    • 초기에는 많은 엔지니어가 필요하지만, 학습량이 쌓이면 불필요한 인력은 대체될 것이다.
    • 어중간한 실력 또는 허수들은 경력을 크게 인정받지 못하고, 사짜가 되거나 다른 직종을 갈 것이라 생각된다.
    • 임베디드 처럼 양극화가 심화될 것 같다.

  2. 대부분의 AI 개발자는 디버깅과 데이터 가공이다.

    • 다음 3가지 전제를 기반으로 한다.
      • AI 동작은 블랙박스 모델이다. 내부에서 동작을 디버깅하기 매우 어렵다.
      • AI 서비스는 복잡한 아키텍처를 이룬다. 분산 컴퓨팅 시스템, 블록체인, AI 모델(LLM 등), 통계 모델. 지식 학습에 2~3년의 필요하다.
      • AI 성능은 데이터 가공 여부에 따라 상이하다.
    • 복잡한 아키텍처는 서비스 성능에 영향을 주는 요소가 많을 것이다.
    • 성능 결과를 수집하며 요소에 변화를 주며 디버깅을 할것이라 생각된다.
    • 복잡한 아키텍처 만큼 디버깅이 까다로울 것이며, 블랙박스 모델이므로 매번 결과를 분석하며 디버깅을 진행해야한다.
    • 시니어 개발자들은 아키텍처를 설계하고, 팀원의 테스트 결과를 분석하고 또다른 환경의 테스트를 요구할 것이다.
    • 주니어~인터미디어 개발자들은 환경을 변화시키고, 데이터를 가공하며 결과분석에 도움을 줄것이다.
    • 말로는 쉽게 '디버깅'과 '데이터 가공'이라고 했지만, CS 지식과 수학적 지식을 복합적으로 사용해야할것 같다. 진입장벽이 높아보인다.
    • 다만, 어떻게든 분업 또는 자동화를 통해서 상당수의 작업 임금을 낮출 것 같다.
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