Ep(260) 직업을 해체하는 AI와 그걸 지켜보는 박박사
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직업계의 타노스인 거대언어모델(AI)이 나타난 이후 세상이 변하고 있습니다. 기능 발표 한번에 직업들이 우수수 사라지고, 업데이트 소식 한번에 기업들이 우수수 없어지고 있는 요즘인데요. 그때마다 박박사는 대체 왜 달라질게 없다고 했을까요? 박박사가 바라보는 관점에서는 대체 세상에 어떤 일이 벌어지고 있는 걸까요? 과연 박박사만의 생각하는 것일까요? 참고 링크 직업의 번들링: https://platforms.substack.com/p/ai-wont-eat-your-job-but-it-will 프리렌서 23년 시장분석: https://bloomberry.com/i-analyzed-5m-freelancing-jobs-to-see-what-jobs-are-being-replaced-by-ai/ 미디엄의 정책: https://blog.medium.com/our-curation-teams-approach-to-keeping-ai-generated-content-out-of-your-recommendations-7e57384d897a ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/CUQReQRrqeY ■ 팟빵에서 듣기 http://www.podbbang.com/ch/1771386?e=24927320 ──────────────────────── ● 유튜브 | https://www.youtube.com/dataholic4 ● 팟빵 팟캐스트 | http://bit.ly/dataholic ● 애플 팟캐스트 | https://apple.co/2M3yFyc □ 페이스북 | https://www.fb.com/dataholic4
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머신러닝 모델은 구조가 너무 복잡해서 안을 들여다볼 수도 없고, 모델을 이용해 예측 값을 구해도 도대체 왜 그런 값이 나왔는지 알 수 없다는 특징이 있습니다. 내부가 촘촘하게 연결된 신경망 모형은 더욱 알 수 없어서 블랙박스 모형이라고도 합니다. 그런데 여러분, 모델 내부를 살펴보고 해석도 할 수 있는 기법들이 꾸준히 연구되어 왔다는 사실을 아시나요? 특히나 도무지 왜 때문에 그런 결과물을 내놓는지 알 수 없는 LLM이 끊임없이 등장하는 요즘, 모델을 이해하고 개선할 수 있게 도와주는 방법들이 엄청 활발하게 연구되고 있다고...
Published 05/26/24
데이터홀릭에 드디어 찐 수학 전공자를 모셨습니다! 수학 전공자들은 머신러닝을 어떻게 바라볼까요? 수학자들도 코딩을 할까요? 설마, 연구하는데 AI도 사용하고 있을까요? 미국에서 응용 수학을 전공하는 맷수달님을 모시고 궁금했던 온갖 질문을 쏟아냈습니다. 그리고 수학 전공자가 머신러닝에 빠져들게 되기까지, 흥미진진한 이야기들 들어봤습니다! 08:01 본론: 맷수달님 초대석 ──────────────────────── ■ 유튜브에서 보기 https://youtu.be/-8q2wEl38UQ ■ 팟빵에서...
Published 05/19/24
Published 05/19/24