‘인공지능≠만능 솔루션’ 고정관념을 깨는 나다운 교육 - 인공지능 콘텐츠 디벨로퍼 김창환 님

엘리스2022-04-21

Q. 안녕하세요. 창환 님. 자기소개 부탁드립니다.

엘리스에서 인공지능 콘텐츠를 개발하고 있는 김창환입니다. KAIST 전자과에서 학부 졸업 후 지식서비스공학대학원 석사를 졸업했고, 이후 엘리스에 합류했습니다.

Q. 창환 님은 대학원 졸업 후 엘리스에 합류하셨는데 입사 계기에 대해 말씀 부탁드립니다. 인공지능 콘텐츠 디벨로퍼로 진로를 선택한 이유가 무엇일지요?

석사 과정부터 교육에 흥미를 가졌습니다. 당시 인공지능 연구실 소속이었는데, 저희 연구실에선 학생들이 직접 GPU 서버를 관리해 컴퓨팅 지식이 필요했습니다. 제가 학부 전공이 전자과라 다른 분들께 관련 내용을 설명해 드릴 기회가 많았는데, 그 과정에서 가르치는 일이 보람 있다고 느꼈습니다.

저는 학부와 석사 시절 엘리스에서 콘텐츠를 만들거나 교육자로 활동한 경험이 있는데요. 협업하며 업무에 책임감을 가지고 열정적으로 일하는 엘리서를 보며 좋은 인상을 받았습니다. 그래서 자연스럽게 엘리스 합류를 결정했습니다.

Q. 현재 맡고 계신 업무 설명 부탁드립니다.

인공지능 교육에서 강의 자료로 활용되는 콘텐츠를 제작하거나 수정하는 일을 합니다. 한편으론 개발자 양성 과정인 엘리스 트랙이나 기업 교육을 담당합니다. 실제 학습자를 만나며 니즈에 맞게 교육 과정을 설계하고 있습니다.

알고 보면 더 흥미로운 인공지능

Q. 인공지능 학습의 매력은 무엇인지 말씀 부탁드립니다.

저는 원래 새로운 걸 배우는 게 좋아요. 그래서 인공지능도 공부했습니다. 처음엔 배워두면 좋겠다는 막연한 생각에서 출발했는데 공부할수록 창의적으로 모델을 만드는 과정이 너무 재미있고 개인적인 성취감도 큽니다.

인공지능은 다양한 데이터를 기반으로 계속 새로 만들어가는 학문입니다. 기존에 공개된 다양한 기계학습과 딥러닝 알고리즘이 있지만, 지속적으로 새로운 공식을 창조할 수 있는 학문이기에 계속 배워야 합니다.

Q. 엘리스에서 가장 성취감을 느꼈던 일은 무엇인가요?

무엇보다 제가 만든 인공지능 콘텐츠에 대해 학습 만족도가 향상되는 모습을 보면 뿌듯합니다. 처음 교육할 땐 기존에 있던 콘텐츠를 활용했습니다. 하지만 현장에서 활용해보니 이해하기 어려운 부분이나 보완이 필요한 부분이 있었어요. 새로운 기술을 이해시키기 위해선 본질적인 개념을 제대로 이해해야 하거든요. 개별로만 알면 신기술마다 처음부터 다시 공부해야 하고, 제대로 응용도 할 수 없어요. 그래서 콘텐츠도 이러한 개념을 바탕으로 최신 기술을 이해하는 흐름으로 구성했죠. 이런 노력을 통해 학습자들의 긍정적 반응과 높은 만족도를 얻었습니다. 이러한 경험으로 밀알을 심고 키우는 농부처럼 인공지능 인재 양성에 기여한다는 자부심도 느꼈습니다.

인공지능 콘텐츠를 제작하는 과정에서 스스로 배우는 게 더 많아요. 사실 공부하다 보면 기본적으로 중요한 부분을 놓치기 쉽고, 이런 부분을 짚어주는 자료가 많지 않고 찾기도 힘들거든요. 저 자신도 학습자들이 이해하기 쉽게 한 번에 잘 정리하는 콘텐츠가 있으면 좋겠다고 늘 생각했어요. 이런 콘텐츠를 만들기 위해선 자신이 먼저 확실하게 알고 있어야 하기 때문에, 공부하면서 알게 되는 부분이 많습니다.

Q. 인공지능을 교육하며 고심하는 부분은 무엇인가요?

최근 영상 추천 알고리즘이나 챗봇을 통한 상담 등 실생활에서 인공지능을 활용하는 사례가 늘고 있지만, 인공지능에 대한 이해는 여전히 부족합니다. 대부분 인공지능 하면 제일 먼저 떠올리는 것도 로봇이죠. 그래서 교육할 때마다 인공지능이 정확히 무엇인지 말씀드립니다. 인공지능은 로봇을 만드는 것이 아니라 데이터를 활용해 모델을 만드는 연구라는 거죠. 이렇게 말씀드리면, 처음엔 실망하지만, 막상 인공지능이 자동으로 학습하는 걸 보면 모두 흥미로워합니다. 최종 목표는 학습자들이 인공지능에 대해 정확히 직시하고, 인간의 뇌처럼 생각하는 복잡한 모델링을 만들 수 있도록 돕는 것입니다.

교육하면서 고민하는 부분은 인공지능에 대한 학습자의 이해도와 학습 수준이 다르다는 점입니다. 그래서 전체적인 수준을 알기 위해 교육 전에 시험을 보고 결과를 분석한 후 평균적인 수준에서 교육을 진행합니다.

또한, 엘리스는 빠르게 변화하는 기술과 환경에 맞춰 지속적으로 업데이트하는 고도화된 CMS(Content Management System) 엘리스 라이브러리를 운영하고 있습니다. 모바일 앱스토어에서 검증된 앱을 내려받고, 주기적인 업데이트를 받을 수 있듯이, 엘리스 라이브러리로 지속적으로 업데이트되는 최신 교육 과정을 받을 수 있습니다.

엘리스 모든 콘텐츠 디벨로퍼는 학습 데이터를 확인하며 콘텐츠 난이도를 조정 및 관리하고, 실습 환경 버전 업데이트 하며 최고 품질의 콘텐츠를 엘리스 라이브러리를 활용하여 제공하고 있습니다.

누구나 이해할 수 있는 인공지능을 꿈꾸다

Q. 인공지능 입문자를 대상으로 교육 시 노하우가 있다면?

입문자를 위해서 개념을 최대한 쉽게 풀어 설명하려고 합니다. 수학적으로 접근하지 않고, 이해할 수 있는 비유나 용어를 찾아 활용하며 학습에 대한 심리적 장벽을 낮추죠. 개발자 양성 과정에 있는 레이서의 경우, 웹 개발 후 인공지능을 공부하기 때문에, 상대적으로 익숙한 프로그래밍 언어를 활용합니다. 예를 들어 인공지능 용어 중 ‘벡터(Vector)’의 경우, 파이썬에서 배열(Array)로 구현한 부분을 예제와 함께 상세히 설명합니다. 이를 통해 수학적 개념과 인공지능 이론을 코딩으로 구현하도록 돕습니다.

Q. 인공지능 기술은 합성곱신경망(CNN), 순환신경망(RNN), GAN(Generative Adversarial Nets)까지 발전 속도가 매우 빠른데요. 최신 트렌드를 알기 위해 어떻게 노력하시나요?

저도 신기술에 관심이 많아 기술 동향을 이해하려는 노력을 게을리하지 않고 있습니다. 정석적인 방법은 최신 논문을 공부하는 것이지만, 현실적으로 회사 생활하며 이런 방법을 활용하긴 어렵죠. 그래서 구글, 메타, 마이크로소프트, 애플 등 유명한 기업의 기술 블로그를 꾸준히 찾아봅니다. 이런 글로벌 빅테크 기업들이 대규모 투자와 꾸준한 연구를 통해 세계적인 선도 기술을 발표하고 회사의 기술 블로그에 자세히 설명하기 때문이죠.

저는 ‘Papers with Code’라는 사이트에 자주 방문합니다. 논문과 코드를 같이 볼 수 있는 곳으로 저명한 논문의 구현 코드를 보고 싶을 때 이용합니다. Hacker News와 Techmeme이라는 사이트도 있는데요. 개발을 넘어 IT와 관련된 가장 최신 이슈를 파악하는 데 매우 유용합니다. 그래서 가장 최신 기술 동향이나 기업에서 원하는 기술적 니즈를 조사하기 위해 종종 방문합니다.

Q. 앞으로 개발하고 싶은 콘텐츠가 있나요? 그 이유도 무엇인지 말씀 부탁드립니다.

앞으로 개발하고 싶은 콘텐츠는 자연어 처리(NLP) 모델 기초 과목입니다. 자연어 처리 모델은 칼럼 쓰는 AI나 AI 아나운서 등이 등장하면서 크게 주목받고 있지만, 기초 커리큘럼은 부족합니다. 특히 한국어는 영어에 비해 콘텐츠가 훨씬 부족한 실정이죠. 최근 나온 *GPT 모델도 데이터의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 트랜스포머(Transformer) 모델을 기반으로 만들어진 겁니다. 따라서 새로운 자연어 처리 모델을 알기 위해선 기초가 되는 개념부터 탄탄히 다져야 한다고 생각합니다.

  • GPT(Generative Pre-trained Transformer) : 알파고 이후 현존하는 세계 최강의 AI로 평가받는 AI 언어 생성 모델, 3000억개의 데이터 세트를 기반으로 학습해 1750억개에 달하는 파라미터(매개변수)를 가지고 있음.

본질을 알면 흐름이 보인다

Q. 인공지능 콘텐츠 디벨로퍼로서 필요한 자질은 무엇이라고 생각하시나요?

인공지능 콘텐츠 디벨로퍼도 교육용 콘텐츠를 제작하는 전문가이기 때문에, 이 부분에 초점을 두고 말씀드리고 싶어요. 콘텐츠 디벨로퍼로서 필요한 자질은 누구나 이해하기 쉽도록 제작하는 능력입니다. 배경지식이 없는 학습자에게 새로운 지식을 이해시켜야 하기 때문이죠. 그런 면에서 제가 만든 콘텐츠를 직접 활용해본 것이 좋은 경험이었어요. 교육을 진행하며 학습자의 눈높이를 어떻게 맞출지 고민하는 계기가 되었거든요.

이를 위해선 무엇보다 인공지능에 대한 깊이 있는 이해가 선행돼야 합니다. 스스로 잘 알고 많이 공부해야 논리적으로 매끄럽게 연결할 수 있거든요. 그래야 자신이 제작한 콘텐츠에 자신감과 자긍심도 가질 수 있다고 생각합니다. 더 나아가 학습자에게 맞는 언어와 표현을 활용한다면, 효과적인 교육이 완성될 거 같습니다.

Q. 인공지능 콘텐츠 디벨로퍼의 비전은 어떻게 생각하시나요?

인공지능이 모든 분야를 혁신하며 미래 먹거리 산업으로 각광받고 있기 때문에, 전망이 계속 밝을 거라 예상합니다. 우리나라가 인공지능 분야에서 세계적으로 앞서가고 있지만, 핵심인 데이터와 인력은 부족한 것도 사실입니다. 그나마 있는 고급 인력도 해외로 많이 유출되고 있어요.

그래서 인공지능 교육이 강조될 수밖에 없고, 이에 따라 인공지능 콘텐츠 디벨로퍼의 성장 가능성도 무궁무진하죠.

Q. 앞으로 엘리스에서 창환 님이 꿈꾸는 미래에 대해 말씀 부탁드립니다. 개인적인 목표는 무엇인가요?

저는 거대한 목표보다 삶의 방향이 중요하다고 생각하는 사람입니다. 하루하루 성실하게 살면 좋은 결과가 나타난다고 생각해요. 제가 꿈꾸는 방향은 인공지능에 정통해 내실 있는 콘텐츠를 개발해서 학습 저변을 넓히고 싶습니다. 궁극적으론 인공지능 콘텐츠 하면 가장 먼저 저를 떠올릴 수 있는 전문가로 성장하고 싶어요.

Q. 인공지능 콘텐츠 디벨로퍼를 지원하는 분에게 남기고 싶은 말이 있다면?

넓은 시각으로 인공지능을 바라보는 분이 오셨으면 좋겠어요. 콘텐츠 디벨로퍼는 하나에만 집중하는 연구와 달리 학습자에게 다양한 내용을 교육해야 하니까요. 논리적인 흐름을 파악하기 위해 인공지능에 대해 충분히 깊게 공부하면서 교육 전달이라는 포인트를 놓치지 않는 분이면 더욱 좋겠습니다. 여기에 최신 기술에 흥미를 가지고 즐겁게 배우기를 희망하는 분이라면 언제든 환영입니다.

기술적으로 엘리스 플랫폼은 매우 훌륭합니다. 플랫폼도 자체 개발한 데다 사용해보면 오프라인 교육과 차이가 없을 정도로 유용하고 편리하거든요. 실제로 많은 학생들과 수업해도 전혀 끊김이 없을 정도니까요. 제품이나 서비스를 스스로 만드는 기업은 많지만, 품질이 좋다고 자신하는 건 어렵다고 생각합니다. 따라서 경쟁력 있는 기술과 노하우를 보유한 기업에서 성공을 만들어 가는 경험이 개인적인 커리어 성장에 좋은 밑거름이 될 거라 확신합니다.

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