그냥 만들자...

어따... tensorflow 기여하는 국내 개발자도 많은데 뭔 구라치는 애들이 이렇게 많은지. C 프로그래밍 하는데 STL 보다 뛰어난 논문이나 알고리즘 설명하지 말고 그냥 STL에 기여해서 쓰기 편하게 해 주면 좀 좋니. 아님 지구 반대편 접근성도 빛의 속도인 지금. 국제적 대회나 컨퍼런스를 만들어서 열던가. 넷플릭스도 넘겨보는 빠른 세상에서 참 old 하게 살려고 노력하는 것 같다. AWS 덕분에 얼굴인식, 회의록 프로그램 만들기 정말 쉽고 작년 한이음에서 어떤 학생들은 해당 기술로 대상도 받았다. 만들기만 한 학생들이나 내부 원리는 소스 관련 찾아 보고 공부해서 알겠지라고 추측해 본다. 직접 개발해 보지 않은 훈계란 사실상 욕이다. 컨설팅을 해도 직접 만들어서 해야 한다. 만약, 그 학생들 솔루션 욕하면 그 학교 선배들이 가만 안 있을테고. 작은 부분으로 생각하고, 그리고 파생적으로 생각하면 끝도 없다. 내 생각이 옳다고 하기 전에 만들면 된다. 그러나 AWS가 다 가져가는 것이 아쉽고 국가 세금이 본인 잇속만 챙기는 구라쟁이에게만 가는 것 같아서 국가 사업도 무조건 github으로 가야 한다고 말하고 다니고 있다. 내 생각은 어차피 그렇게 안 될 것이고 지금처럼 우수한 개발자는 다 해외 나갈거라 확신한다. 대한민국은 아직 타짜 세상이니까. 밑장만 잘 빼면 된다. 그 와중에도 솔루션 만들어서 해외의 다른 회사와 경쟁하는 기업들에게는 박수를 보내고 싶다. 아쉬운 것은 딥러닝이 가장 강력한 분야가 시각AI분야인데, 반도체 검사 장비 업체에서는 국내 솔루션을 안 쓰고 수입해서 쓴다. 해당 기업에서는 0.1초 차이도 비용 손실이 무지막지하게 크기 때문이다. 제품을 마무리 짓고 publishing 하는 것. 그것은 쇼로 보여주는 것과는 차원이 다른 문제다. IBM 세미나 갔을 때 구글 알파고처럼 쇼 하는 것은 옛날에 끝이라고 하고 왓슨 자랑을 했었다. 그 이후 국내 병원에서 도입되는 것을 봤었고, 그것이 다시 퇴출되는 것도 보고 있다. 그래도 시장에 제품을 내 놓고 피드백을 받은 것은 IBM이니 사실 구글 보다는 IBM을 대단하게 보고 있다. 해외 유수 컨설팅 업체도 같은 길을 걸었다. 오히려 국내 전문가들이 어려운 시국을 헤쳐 나가는데 큰 도움이 되고 있다. 팩트만 볼 때 한국의 지식 수준은 이미 세계 글로벌 수준인데 타짜를 걸러내지 못하는 시스템은 여전히 문제가 많아 보인다. 이런 생각으로 늘 스스로에게 채찍질한다. "닥치고 그냥 만들자."