한국의 논문에서보면

대부분 파인튜닝 논문임

즉 

사회가 항상 원하고 갈망하는 AI 연구자는

AI창조자임. 얀르쿤, 수츠케버 이런애들이 있는거

이런애들은 수요에 비해 공급이 부족함. 새로운 모델 아키텍쳐와 비즈니스 문제에 맞게 발명함

이 시장은 여전히 인력부족임

근데 한국에서 나오는 AI 엔지니어는 사실상 

검증된 모델(GPT등등)을 가지고 파인 튜닝해서 제품에 통합하는거임. 이게 대부분 대학원 커리큘럼의 목표고

근데 이 중간 계층의 사람도 적고

오히려 절대 다수는 AI 도구 활용 능력과 도메인 합치는 사실상의 응용인데, 이건 대학생도 크게 차이가 없음

API 불러서 통합하는거고

AI를 서비스에 통합할때는 Serve 함수를, 학계에서는 Train을 쓰는 간극이 있으니 뭐 어쩔수가 없는부분이지만서도.

serve는 사실 백엔드의 영역이거든. 나야 다 할 수 있지. 애초에 나는 포지션이 애매한 논문 재현 업자라는 포지션이니까.

결국

실제 계층을보면

1. AI 창조자 -수요 높음

2. AI 엔지니어 - 수요 중간

3. AI 사용자 -수요 없음 

이렇게 있으면 한국 교육은 2번이고, 절대다수는 3번에서 끝나는데 실제 배출 인원은 3번이 제일 많음

커리큘럼 자체가 있는 모델 가져와서 도메인에 응용하는거임. 당장 전번에 네이쳐지에 올라갔다던 AI 논문이 3번인데, 의학이라는 도메인에 결합한건데

사실 절대다수는 AI 모델보다는 특정 도메인에 AI를 어떻게 쓰는가에 대한 방법론이 대부분임 ㅇㅇ