Hacker News 의견

• RAND 보고서: "산업 이해관계자들이 AI로 해결해야 할 문제를 오해하거나 잘못 전달함"이라는 내용이 있음

  • 데이터 과학자로서, 도메인 파트너들이 데이터 모델의 기여를 과대평가하는 경향이 있음
  • 데이터 과학자와 ML 엔지니어는 초기 계획 단계에서 모델의 실제 영향을 결정해야 함
  • AI/ML 도구를 단순한 플러그 앤 플레이 솔루션으로 취급하면 실패할 가능성이 큼

• 투자 실패 문제: 80%의 실패가 문제가 아니라, 남은 20% 중 몇 개의 블랙 스완이 전체 투자 세트를 수익성 있게 만들 수 있음

  • 만약 생존한 것들이 가치가 없다면, 그 투자금은 낭비된 것임
  • 한 플레이어에 모든 것을 투자하고 그 플레이어가 실패하면 전체 베팅이 실패함

• Rand Report 링크: Rand Report

• AI 남용 문제: 회사들이 "어디든 AI를 삽입하라"는 지시를 내리는 경우가 많음

  • AI를 무분별하게 사용하는 것은 문제의 신호임
  • AI가 주가를 올리기 위해 모든 곳에 억지로 삽입되는 것은 비합리적임

• 스타트업 성공률: 90%의 스타트업이 3년 내에 실패하는 것보다 80/20 법칙이 더 나음

• 역사 반복: DART가 1991년에 도입되어 1995년까지 DARPA의 AI 연구 자금을 상쇄한 사례가 있음

  • DART 위키피디아 링크

• AI 기능 문제: AI 기능이 유지되는 이유는 경영진이 AI에 과도하게 집착하기 때문임

  • 엔지니어들은 시간, 노력, 돈 낭비라고 경고하지만 경영진은 AI에 대한 집착을 멈추지 않음
  • 대부분의 경영진이 트렌드를 맹목적으로 쫓는다는 것을 깨달음

• R&D 성공률: 최첨단 기술에서 20%의 프로젝트가 성공하는 것은 꽤 좋은 성과일 수 있음

• AI로 코딩 대체: AI가 코딩을 대체할 것이라는 주장에 대한 회의적 시각이 있음

  • Nvidia 주식을 단기 매도할 계획

• 웹사이트 다운: HN 트래픽을 감당하지 못해 Wordpress 사이트가 다운됨

  • "데이터베이스 연결 오류" 발생