경험의 속도: AI 시대에 실제로 해보지 않으면 의미 없다
AI 시대에는 다양한 정보를 쉽게 접할 수 있지만, 실제 문제를 해결하는 경험은 오히려 줄어들고 있다. AI 모델이 학습하는 인간 데이터가 한계에 다가가면서 경험 기반 학습이 더욱 중요해지고 있으며, 초인적 능력을 획득하려면 실제로 만들어보고, 실패하고, 개선하는 과정을 통해 배워야 한다. 안다는 것과 실제로 한다는 사이의 간극을 메우기 위해 오픈소스 기여 등 실제 경험을 쌓는 것이 핵심이다.
왜 경험이 중요한가: 안다와 한다 사이의 간극
AI 시대에 우리는 다양한 정보를 쉽게 접할 수 있지만, 그 정보를 실제로 활용해보지는 않습니다. 예를 들어, AI 도구 사용법을 읽어보았더라도 실제로 프로젝트에 적용해 보지 않으면 진정한 이해에 도달하기 어렵습니다. 이러한 '안다는 것과 실제로 한다는 것' 사이의 간극이越来越大(점점 커지는) 문제입니다. 실제 경험을 쌓아야 비로소 그 지식이 자신의 것이 됩니다.
인간 데이터 한계와 경험 기반 학습의 부상
현재 AI 모델들은 인간이 만들어낸 데이터를 기반으로 학습하고 있지만, 이러한 인간 데이터는 이제 빠르게 한계에 달하고 있습니다. Soon will be consumed라는 전망이 나오는 이유입니다. 이에 따라 경험을 통해 배우는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 실제로 문제를 해결하면서 얻은 경험은 이론적 지식보다 훨씬 더 가치 있는 학습 자료가 됩니다.
오픈소스 온보링: 실제로 해보는 것이 답이다
AI 시대에 필요한 것은 단순히 도구를 사용하는 방법을 아는 것이 아닙니다. 실제 문제를 해결하면서 배우는 경험 자체가 필요합니다. 이를 위해선 실제로 만들어보고, 실패하고, 개선해 나가는過程(과정)이 필수적입니다. 오픈소스 플랫폼에서 실제로 기여해보며 경험을 쌓는 것이 초인적 능력을 획득하는 지름길입니다.