켈빈 챈: 수학에서 구글 AI, 나노 바나나까지, 그 제작 과정과 미래 전망 – E657
“저는 AI가 인간을 대체하거나 없애는 존재가 아니라 인간의 동반자가 되기를 바랍니다. 10년 후에는 AI가 훨씬 더 신뢰할 수 있게 되어 많은 작업을 맡길 수 있을 것이라고 생각합니다. 로봇이 보편화된다면 설거지 같은 노동에서 시간을 절약해 주기 때문에 좋은 일입니다. 오늘날 언어 모델은 여전히 오류를 범하고 있어 우리가 그 결과를 일일이 확인해야 합니다. 미래에는 끊임없는 검증 없이도 AI를 믿고 함께 공존하며 훨씬 더 생산적인 협업을 이룰 수 있기를 바랍니다.” - 켈빈 챈, 구글 AI 연구원
"1년 전만 해도 이미지 편집이나 이미지 생성이 이렇게까지 발전할 거라고는 상상도 못 했습니다. 이 분야는 항상 새로운 것이 등장하기 때문에 구글에서 AI 관련 일을 하는 것이 늘 흥미롭습니다. 한계가 어디까지인지 알 수 없다는 점이 저에게 매일매일 새로운 동기를 부여합니다. 아이러니하게도 저는 예술적 감각이 전혀 없지만, 이미지 관련 일을 하고 있습니다. 친구들 사진을 찍어주면 제가 구도를 잘 못 잡아서 다시 찍어주는 경우가 많았습니다. 이런 경험이 이미지 편집과 생성에 대한 열정을 불러일으켰고, 이제는 아무 사진이나 찍어서 AI에게 각도를 조정하거나 더 예술적으로 만들어 달라고 요청할 수 있게 되었습니다. 정말 유용하고, 친구들의 놀림도 덜어주죠." - 켈빈 챈, 구글 AI 연구원
"구글은 우리가 개발한 AI 도구를 적극적으로 활용하도록 장려합니다. 도구를 사용하는 것이야말로 사람들이 무엇을 필요로 하고 무엇을 개선해야 하는지 가장 빠르게 파악할 수 있는 방법이기 때문입니다. 도구를 개발하고 직접 사용해 보면, 어떻게 개선하고 더 나은 모델을 만들어 대중에게 제공할 수 있는지 배우게 됩니다. 이러한 피드백 과정을 통해 업무 효율성을 높일 수 있으며, 이것이 바로 지금처럼 AI 최전선에서 일하는 것이 흥미로운 이유입니다." - 켈빈 챈, 구글 AI 연구원
구글의 AI 연구원인 켈빈 찬이 제레미 아우와 함께 홍콩에서 수학을 전공한 후 싱가포르와 미국에서 응용 AI 연구를 시작하게 된 그의 독특한 여정을 이야기합니다. 두 사람은 AI 연구가 전통적인 학문 연구와 어떻게 다른지, 이론보다 반복과 결과가 왜 더 중요한지, 그리고 규모가 커짐에 따라 연구 문화가 소규모 실험에서 고도로 협업적이고 컴퓨팅 집약적인 시스템으로 어떻게 변화했는지에 대해 논의합니다. 구글의 나노 바나나 모델을 비롯한 이미지 및 비디오 모델의 급속한 발전, 세계 모델링 및 체화된 AI를 향한 움직임, 그리고 AI 도구가 엔지니어의 일상 생산성을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 이야기도 나눕니다. 켈빈은 또한 AI가 주류가 되기 전인 2018년에 AI를 선택하게 된 계기와 AI가 인간의 업무를 대체하는 것이 아니라 보완하는 신뢰할 수 있는 파트너로서의 역할을 할 것이라는 그의 믿음에 대해서도 이야기합니다.
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