우리 모두는 AI 엔지니어가 될 수 있다.

✨ 우리 모두 AI 엔지니어가 될 수 있다! ✨

👋 안녕하세요! 오늘은 최근 읽은 'HelixML' 블로그 포스트에서, AI 엔지니어링에 대한 새로운 관점이 눈에 띄었는데요.
🤖 누구나 AI 엔지니어가 될 수 있다는 것입니다. 누군가는 아직도 "AI 사용을 어떻게해?" 또는 "AI 엔지니어? 그거 너무 어려운 거 아니야?"라고 생각할 수도 있지만, 이제는 그렇지 않다는 거예요.
간단한 프로그램 개발만 할 줄 알아도 AI 애플리케이션을 만들어낼 수 있다니 정말 놀랍지 않나요?
요즘 처럼 빠른 변화가 이루어지는 시점에서는 놀랍지 않게 여기는 사람들도 있긴 합니다.

AI에 대한 자유로운 토론

🚀 누구나 AI 애플리케이션을 만들 수 있는 시대

🌟 저의 사례를 통해 조금 더 구체적으로 설명드릴게요.
저는 GPT를 활용해 저만의 GPTs를 만들어 사용하고 있어요. 이 과정을 통해 영어를 좀 더 가까이하고, 영어 프롬프트를 생성해서 고퀄리티의 AI 이미지를 만들어 내고 있습니다. 뿐만 아니라, LLM(대형 언어 모델) 기반의 AI 툴들을 활용해 구글 문서나 시트를 API와 연계하여 기존보다 더 쉽고 편하게 데이터를 관리하고 있어요. 이렇게 AI를 활용하면서 느낀 점은, 복잡한 프로그래밍 없이도 내가 원하는 기능을 손쉽게 구현할 수 있다는 점입니다.

개인이 어려운 프로그래밍 을 AI를 통해 보다 쉽게 만드는 과정

AI 애플리케이션을 만드는 과정은 사실 기존 소프트웨어 개발 방식과 비교해보면 많은 공통점이 있어요. 예를 들어, 웹 애플리케이션을 개발할 때 필요한 서버 설정, 데이터베이스 연결, API 통합 같은 과정들이 있죠. AI 애플리케이션도 비슷하게 모델을 설정하고 데이터를 처리하며 API로 통합하는 과정이 있어요. 하지만 이제는 기존의 복잡한 코딩 작업 대신, AI 모델을 활용해 자연어로 명령어를 주는 식으로 쉽게 구현할 수 있게 되었습니다. (누가 머라 해도 AI는 자연어가 핵심인거 같아요.)

예를 들어, 웹 개발에서는 사용자가 입력한 데이터를 기반으로 특정 결과를 보여주는 기능을 직접 프로그래밍해야 했지만, AI 애플리케이션에서는 GPT 같은 모델을 사용해 사용자가 질문을 하면 자동으로 답을 제공하는 기능을 손쉽게 구현할 수 있어요. 또, 예전에는 복잡한 이미지 편집 기술을 익혀야 원하는 이미지를 만들 수 있었지만, 이제는 이미지 생성 AI를 사용해 단순히 '바닷가의 일몰' 같은 자연어 프롬프트를 입력하기만 해도 멋진 결과물을 얻을 수 있죠.

서로 협업해서 쉽게 접근해서 결과를 만들어 가는 과정

✨ 즉, AI 애플리케이션을 만드는 것은 전통적인 소프트웨어 개발의 경험을 더 직관적이고 단순화된 방식으로 재구성하는 것이라고 볼 수 있어요. 이런 변화 덕분에 AI 애플리케이션 개발은 더욱더 많은 사람들이 접근할 수 있게 되었고, AI는 그 어느 때보다 더 가까운 도구가 되었습니다.

일상생활 에서의 AI 활용

예전에는 AI라고 하면 전문가들만이 접근할 수 있는 어려운 기술로 느껴졌지만, 지금은 그렇지 않아요. 예를 들어, GPT 모델을 사용해 문서를 번역하거나 내용을 정리하는 것처럼 누구나 손쉽게 활용할 수 있는 도구들이 많아졌어요. 또한, 이미지 생성 AI를 사용해서 상상했던 것 이상으로 풍부한 이미지나 독창적인 비주얼을 만들어 볼 수 있어요. 이런 접근성 덕분에 AI는 더 이상 특정 전문가들만의 전유물이 아니라, 우리 일상에서 누구나 쉽게 사용해볼 수 있는 도구가 된 것이죠.

AI의 진입장벽이 낮아지면서 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 특히 오픈 소스 모델들이 빠르게 발전하면서, AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 모든 요소들이 단순화되고 있어요. 글에서는 AI 애플리케이션을 만드는 데 필요한 여섯 가지 요소를 자세히 설명하고 있었는데요, 간단하게 정리해 볼게요.

1. 모델: AI의 심장이라고 할 수 있어요. 모델은 복잡한 수학적 함수로 이루어져 있으며, 입력된 데이터를 이해하고 새로운 결과물을 만들어내는 역할을 해요.
2. 프롬프트: 모델에게 '무엇을 해야 할지' 알려주는 자연어 명령어입니다. 프롬프트가 좋아야 모델이 좋은 답을 내놓겠죠?
3. 지식: AI의 개인적인 지식 베이스입니다. 문서나 웹사이트 등에서 배운 것들을 통해, 특정한 주제에 대해 더 깊이 이해할 수 있어요.
4. 통합: AI가 실제 비즈니스 시스템과 연결될 수 있도록 하는 과정입니다. API 등을 통해 다양한 시스템과 연동할 수 있어요.
5. 테스트: 애플리케이션이 예상대로 작동하는지 확인하는 단계입니다. 이 과정이 없으면 AI가 엉뚱한 대답을 할 수도 있겠죠.
6. 배포: 만들어진 애플리케이션을 서버에서 실행시키는 과정입니다. 여기에는 YAML 파일을 활용해서 애플리케이션을 체계적으로 관리하고, Flux와 Kubernetes를 사용해 배포하는 것이 포함돼요.

📡 오픈 소스 모델, 우리에게 주는 혜택

오픈 소스 모델의 등장 덕분에 더 많은 사람들이 AI 기술을 손쉽게 활용할 수 있게 되었어요. 데이터 보안에 대한 우려도 줄었고, GDPR 같은 규정도 더 잘 준수할 수 있죠. 또 하나의 큰 장점은 바로 비용 절감입니다. 커뮤니티의 지원을 받으며 무료로 AI 모델을 사용하고, 개선할 수 있으니까요. 이 모든 것이 결국 AI를 우리 곁으로 더 가깝게 가져오고 있답니다.

특히, 'AISpec'이라는 YAML 파일은 AI 애플리케이션을 쉽게 통합할 수 있는 강력한 도구입니다. 복잡하게 여러 가지를 따로따로 관리할 필요 없이, 한 파일로 모든 요소를 깔끔하게 통합할 수 있어요. 이를 통해 더 많은 사람들이 AI 애플리케이션을 설계하고, 구축하며, 실제로 사용하는 경험을 할 수 있게 되었습니다.

미술 및 다양한 예술 창작 활동에서의 AI 활용 사례

🏁 마무리하며

AI는 정말 다양한 방식으로 우리 생활에 적용될 수 있습니다. 저의 경우에도 GPT를 통해 다양한 애플리케이션을 개발하며, 일상에서 많은 편리함을 느끼고 있어요. 예를 들어, 궁금한 것을 직접 GPT나 Claude와 같은 LLM 서비스에게 물어보고 답변을 받거나, 복잡한 내용을 쉽게 요약해볼 수 있죠. 또한, 이미지 생성 AI를 통해 상상했던 것 이상의 풍부한 이미지나 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 이제 AI는 여러분의 아이디어를 실현하는 강력한 도구가 될 수 있어요.

AI는 정말 다양한 방식으로 우리 생활에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 궁금한 것을 직접 GPT 같은 LLM에게 물어보고 답변을 받거나, Perplexity와 같은 검색 기반 AI를 활용해 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있어요. 또 이미지 생성 AI를 사용해 상상 속의 장면을 실감 나게 구현하거나, 생각지도 못한 창의적인 결과물을 얻는 경험도 가능합니다. 이제 AI는 여러분의 아이디어를 실현하는 강력한 도구가 될 수 있어요.

👨‍💻 이제 AI는 몇몇 전문가들만의 전유물이 아닌 것 같아요. 누구나 도전하고, 자신의 아이디어를 실현할 수 있는 도구로 자리 잡아가고 있습니다. 여러분도 작은 호기심에서 시작해서 AI 모델을 다뤄보는 건 어떨까요? 복잡한 수식이 아니라 자연어로 대화하듯 프롬프트를 작성하고, YAML 파일로 전체 과정을 관리할 수 있다니, 예전보다 훨씬 쉬워졌습니다. 앞으로 AI의 세계가 더 많은 사람들로 채워질 날이 기대되네요!

❓ 연관 키워드 기반 Q&A

1. Q: 오픈 소스 AI 모델의 주요 장점은 무엇인가요?
   A: 데이터 보안 유지, 규정 준수, 비용 절감, 커뮤니티 지원 등이 주요 장점입니다.
2. Q: AI 애플리케이션 구축 시 YAML 파일의 역할은 무엇인가요?
   A: 애플리케이션의 구성 요소를 정의하고 버전 관리하며, 배포를 자동화하는 데 사용됩니다.
3. Q: 'AISpec'이란 무엇인가요?
   A: AI 애플리케이션의 구성 요소를 통합하는 YAML 기반의 표준 형식입니다.
4. Q: AI 애플리케이션 테스트의 중요성은 무엇인가요?
   A: 예상치 못한 오류를 방지하고, 안정적인 프로덕션 환경을 유지하는 데 필수적입니다.
5. Q: Flux와 Kubernetes를 활용한 배포의 이점은 무엇인가요?
   A: 지속적 배포, 확장성, 안정성, 그리고 인프라의 선언적 관리가 가능합니다.