💡 강연은 Andrew Ng와 Laurence Moroney가 AI 커리어 관점에서 ‘지금이 만들기/성장하기에 매우 좋은 시기’라는 메시지를 중심으로 진행됩니다. Andrew는 METR의 분석을 인용하며, AI가 처리할 수 있는 과업의 ‘길이/복잡도’가 7개월마다 두 배로 늘어난다는 관측을 소개합니다. 또한 AI 코딩은 더 빠른 속도(예: 약 70일 단위의 두
🗣️ Andrew Ng는 AI 빌딩 블록과 코딩 도구의 발전으로 ‘만드는 비용’이 크게 낮아졌고, 그래서 지금이 AI 커리어를 쌓기에 매우 좋은 시기라고 주장합니다. Laurence Moroney는 채용·산업이 ‘프로덕션·비즈니스 가치’ 중심으로 재정렬되고 있으므로, 말이
AI 발전 속도 지표: METR의 ‘과업 길이/복잡도’ 관측(7개월마다 두 배)AI 코딩 도구의 급격한 세대교체와 생산성 격차병목의 이동: 코딩 → 문제정의/스펙/유저 피드백(제품 루프)채용 시장의 사이클: 과잉채용 후 조정, ‘프로덕션’ 중심 재정렬생성코딩의 기술부채(technical debt) 관리와 하이프(engagement) 리스크