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인공지능 비전 어떨까요??(많이 답해주세요 제발)

현재 고딩이고 인공지능학과를 지망하고 있는데요 인공지능 학과를 나와서 인공지능을 만드는 일을 하고 싶습니다 학과를 확실하게 정해야해서 고민입니다

요즘 컴공이 하락세인 것처럼 인공지능학과도 급격한 하락세를 보일 가능성이 있을까요? 흔히들 초인공지능이 도래할 수도 있다고 하지만 지금 봐서는 개인적으로 불가능하다 생각하는데요

1. 어느 한계점에 도달하면 ai개발자들도 상황이 안좋아질까요?

2. 인공지능의 발전이 언제까지 될거라 생각하시나요?

3. (현 인공지능 관련 전문가이신 분만 답변해주세요!) 딥러닝같은 흔한 키워드 말고 인공지능 관련 좋고 참신한 키워드 있을까요? 하나의 문장이어도 좋습니다 트렌드한 거 알려주세요

3개의 답변이 있어요!

  • 임지훈 전문가

    임지훈 전문가

    생산기술 및 보전팀

    ∙

    안녕하세요. 임지훈 전문가입니다.

    1. AI 한계 도달 시 개발자 상황

    단순 코드 작성(코더) 수준의 개발자는 위협받지만, 시스템 구조를 설계하는 아키텍트 및 엔지니어의 가치는 높아집니다.

    개발자의 역할이 ‘직접 코드 쓰기’에서 ‘AI 에이전트 지시·검증·설계’로 전환될 뿐, AI를 다루고 제어할 전문 개발자 수요는 지속됩니다.

    ​2. 인공지능 발전의 한계 시점

    기술의 한계는 없습니다. 데이터와 전력 소모의 한계로 현 거대언어모델(LLM) 형태의 단순 확장 속도는 줄어들 수 있으나, 양자 컴퓨터 연동, 물리적 로봇 결합, 에너지 효율 칩 등의 기술 혁신을 통해 발전은 계속 지속됩니다.

    AI전공자는 아니지만 답변 드리자면,

    ​3. 트렌디한 AI 기술 키워드

    '딥러닝'이나 '생성형 AI'를 대체하는 현 시점 최신 키워드 3가지입니다.

    ​에이전틱 AI : 단순히 묻는 말에 답만 하는 챗봇을 넘어, 스스로 목표를 세우고 외부 툴을 써서 업무를 끝까지 수행하는 자율형 AI 시스템.

    ​온디바이스 & 온체인 AI (On-Device & Edge AI): 무거운 클라우드 서버 없이 스마트폰·컴퓨터 자체 칩(NPU)에서 인터넷 연결 없이 즉시 구동되는 초경량 AI.

    ​임보디드 AI : 화면 속 소프트웨어에 머물지 않고, 휴머노이드 로봇이나 물리적 장비에 탑재되어 현실 세계를 직접 인지하고 행동하는 물리 결합형 AI.

    좋은 하루 되세요!

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    채택된 답변
  • 감병주 전문가

    감병주 전문가

    프리랜서

    ∙

    안녕하세요. 감병주 전문가입니다.

    1. AI 개발자도 어려워질 수 있습니다. 단순 코딩이나 기존 모델을 연결하는 업무는 AI가 상당 부분 자동화할 수 있습니다. 반대로 새로운 모델이나 학습방법, 로봇 및 의료/제조처럼 전문분야와 AI를 결합하는 쪽은 계속 사람이 필요할 가능성이 높습니다.

    2. AI 발전의 끝이 언제인지는 아무도 모릅니다. 현재도 성능은 빠르게 좋아지고 있지만 현실 세계의 로봇 작업이나 장시간 복잡한 업무에서는 아직 실패가 많습니다. 따라서 지금 당장 한계점에 도달했다고 보기는 어렵다고 보고있습니다.

    3. 지금 고등학생이라면 저는 월드 모델이나 공간지능, 피지컬 AI, 멀티모달 AI 그리고 AI 에이전트를 한번 찾아보라고 권하고 싶습니다. 특히 월드 모델은 AI가 글만 이해하는 것을 넘어 현실 공간과 물리적 변화를 이해하도록 만드는 분야라 로봇 및 자율주행과도 연결되는 상당히 흥미로운 주제입니다.

    학과 선택도 'AI가 앞으로 뜰까?'만 보고 결정하기보다는 수학이랑 프로그래밍을 공부하면서 AI 자체를 만드는 과정이 정말 재미있는지를 기준으로 결정하는 것이 좋습니다. 그게 맞는다면 지금 인공지능학과를 선택하는 것이 늦었다고 볼 이유는 없다고 봐요.

  • 서종현 전문가

    서종현 전문가

    생산기술 및 공무팀

    ∙

    안녕하세요. 서종현 전문가입니다.

    인공지능(AI) 분야는 앞으로도 매우 중요한 성장 분야로 여겨지고 있습니다. 현재 컴퓨터 공학과 인공지능학과가 모두 발전 중이며, 인공지능이 산업과 생활 전반에 깊숙이 적용되면서 수요는 꾸준히 이어질 것입니다.

    • AI 개발자들도 기술 발전에 따라 변화가 있겠지만, 완전한 자동화나 초인공지능이 단기간에 도래하기는 어려워보입니다. 특정 한계점에 도달해도 새로운 문제와 응용이 계속 생기기 때문에 AI 개발자 역할이 완전히 사라지진 않을 것입니다.

    • 인공지능의 발전은 앞으로도 수십년간 이어지겠으며, 기술과 응용 범위가 점차 넓어질 것입니다. 다만 현재와는 다른 새로운 접근과 방법론이 등장할 가능성이 큽니다.

    • 딥러닝 외에 참신한 키워드로는 강화학습(Reinforcement Learning), 메타러닝(Meta-Learning), 신경과학 기반AI(Neuroscience-Inspired AI), 설명가능한 AI(Explainable AI), 자기지도 학습(Self-Supervised Learning)등이 있습니다. 이는 AI가 더 똑똑해지고, 적응하며, 인간과 더 잘 소통하도록 하는 연구 분야입니다.

    결국 중요한 것은 꾸준히 배우고, 변화에 맞춰 자기 역량을 키우는 것입니다.