![[Exploring AI Impact on Film and TV Pannel.jpg]] ### 발표자 소개 - 발표자들은 Rochester Institute of Technology의 학생들로, Color, Motion Capture 등의 분야를 공부하고 있음. 특히 RIT는 과학, 기술, 공학, 수학, 예술 및 디자인 등에서 우수한 교육을 제공하고 있음 - 이 세션은 AI를 활용하는 첫번째 대학생 세대로서 AI가 교육에서 어떻게 활용되는지 등을 탐구하고 있음 ### AI 활용 사례 - 모션 캡처 분야에서는 낮은 품질의 데이터를 다시 AI로 정제하여 좋은 품질로 변환하는데 사용함. - 프로그래밍 문제 해결, AI 시각 분야 작업 등에서도 다양하게 활용하고 있음 ### AI 교육 통합 관련 이슈 - AI 교육의 필요성 - AI가 앞으로도 사용될 거라면 주요 학문 분야에서 교육과정에 반드시 포함되어야 함. AI를 활용하면 낙제를 시키는 교수들도 있지만 이보다는 AI를 책임감을 가지고 윤리적으로 사용하는 방법을 가르치는 것이 더 필요함 - AI 탐구 수업 - 일부 교수들 중에는 학생들에게 AI를 테스트하고 탐구하도록 과제를 주었는데, 이러한 접근 방식을 통해 학생들이 AI라는 새로운 도구를 호기심을 가지고 연구할 수 있었음 - AI 자체가 기초 과학에 해당하는 물리학, 컴퓨터 과학을 온전히 대체할 수는 없음. 이러한 기초학문 자체는 대학에서 계속 가르치고 학생들도 배워야 하지만, AI를 응용하여 이런 지식을 더 확대해나갈 수 있기 때문에 함께 활용하는 것이 필요함 - AI 활용 - 학생들 중에는 푸리에 변환과 같은 공식이나, 디지털 컬러 매니지먼트 개념을 익히기 위해서 AI를 활용하였음 - 이처럼 교육환경에서 AI를 통합해서 사용할 필요성에 대해서 학생들이 공감하고 있음 ### Gen-Z와 AI - Z세대의 AI 학습 - Z세대에게 AI, 머신 러닝은 반드시 학습해야 하는 기술로 향후 직업 시장에서 경쟁력을 갖추위한 필수 요소임 - 특히 Z세대가 디지털 네이티브 세대로 기술과 친숙하다는 점에서 이 세대가 AI, 머신러닝을 배우고 활용할 수 있는 잠재력이 매우 큼 - 학생들은 AI, 머신러닝 기술이 새로운 기술이라기 보다 오래전부터 존재해온 기술이며, 자신의 세대가 거인의 어깨 위에 서 있는 것이라고 생각함 - AI 통합 교육 및 제약 - AI는 인터넷이 등장했던 것과 마찬가지로 새로운 지식을 전달할 수 있는 도구이며, 누구에게나 열려 있어 교육의 장벽을 허물 수 있음 - 하지만 AI가 학생들을 전문가 수준으로 훈련시키는 것은 한계가 있으며, AI가 모든 것을 대체할 수 없음 ### AI의 인간 대체 가능성 - 대체 불가능 - 인간의 창의력과 독창성, 인간적인 요소 등을 고려할 때 AI는 인간을 대체할 수 없음 - 또한 AI가 학생들에게 지식을 전달하는 역할을 하더라도, 교수와 학생 사이의 멘토링 역할, 상호작용 역할까지 대체할 수 없다고 생각함 - 비판적인 사고와 문제해결 능력, 최종적인 판단은 언제나 인간의 몫이며, 알고리즘으로 사고하는 AI와 달리 인간은 끊임없이 변화하고 성장하는 능력이 있기 때문에 앞으로도 AI에 의해 대체될 수 없다는 의견을 강조하였음 - 또한 AI에 대한 불안감이 있다면, 오히려 호기심을 가지고 AI를 학습할 때 이를 극복할 수 있을 것이라고 의견을 제시하였음 --- ### How using in daily AI - Maxwell - 연구와 캡션에 사용하고 있음 - 크래피 데이터를 분석하는데 사용 - 마일스 - 프로그래밍, 인터프리팅 프로그램을 할 때 쓴다 - 테린 - 이펙트 쪽에서는 AI 관련 많이 없다? - 무드 보드를 만들기 위해서 사용 ### AI Education, what would you like to learn? - 테린 - 윤리적인 방향에서 - 교수들이 사용하도록 장려해야 할까? 막는 것보다? - 선생의 스펙트럼이 다양하다. 쓰지 말라는 사람도 있고, 주의해서 싸ㅡ라는 사람도 있다 - 마일스 - 교육을 해야 할 필요가 반드시 있다 - 교수들이 커리큘럼에 어떻게 통합해서 가르칠지 연구해야 한다 - 맥스웰 - 코어한 컴퓨터 사이언스를 대체하는 게 아니다 ### 파운데이션으로 사용 사례 - 마일스 - 수학 계산을 상당히 잘한다 - 맥스웰 - 테린 - 대학생들이 잘못 이해하고 있다. - 우리는 책임이 있다. 사용에 대해서 - 챗지피티 말고도 다른 많은 엔진이 있다 - 우리가 원하는 것에 빠르게 접근할 수 있게 해준다 ### First Generation for using AI for their work 어떻게 생각해? - 맥스웰 - 스몰 자이언트가 된 것 같다 - 마일스 ### 일반인들도 쓸 수 있을까? - 맥스웰 - 갭이 있을 거라고 생각한다 - 마일스 - 보조하는 역할로 쓸 수 있다 - 그렇지만 리밋은 있을 거다 - 테린 - 프로페셔날 되는 게 학생으로서 우리의 골이다 - 잡을 일을거라는 걱정보다는, 무엇이 진짜인지, 리파이닝 한다.크레더빌리터ㅣ. - 마일스 - 걱정이 될 거다. 모르기 때문에. 그렇기 때문에 더 배워야 한다. ### AI에 대한 지식을 갖는 거, 교육을 받는 게 앞으로의 ㅇ리에 영향을 미칠까 - 마일스 - 무서우면 사용 못한다. - 지식이 있고, 이걸 나눈다면, 엄청 가치가 있다 - 테린 - 그렇게 영향을 많이 미칠 것 같진 않다 - 맥스 - 같은 시각이다. - AI가 학생들의 지식을 대체하진 않을 거고, 멘토를 대체하진 않을 거다 --- My name is Anna Steele and I am here today with the panel of brilliants from the Rochester Institute of Technology who I will let speak for themselves. My name is Tyler Bird and I am enticed and excited by a visual. We step forward to discussing the impacts of AI with everyone. ==How's it going, guys?== **Uh, my name is Miles Stelling. Um, I'm super interested in color. I love color. I'm super excited to see how AI might get implemented in color tools in the future. Um, and my voice is not doing too hot. So I'm going to attempt to be concise today.** ==And my name is Maxwell Schumer and I primarily work in motion capture and motion production and decided to continue sizing that. Yeah. Supply. All right. Awesome. Thank you, guys.== **So let's just start it out with a nice and easy question. So just how are you guys using AI in your daily lives?** I can take that one first. Um, I use AI pretty often. I am researching and developing products specifically with motion capture. We started comparing it to an icon market system and we pretty much as soon as AI gets usable. And so we're really excited about it. We're going to give it really crappy data and it does amazing things with that. Um, so when we do give it good data, it also excels. Our main thing is we want to make it, we, we, we're kind of not into AI really very much. Um, you're, you're, if you do remote, it's, it's, you don't want, you don't want normal walk, you don't want that in animation. And so I'm excited to see how we can add a little bit more personality, a little bit more just traditional, like 12 principles of animation stuff in motion capture. Um, but, but for video games and, and all those other mediums where we do just want uh standard walk cycles and everything else. So it is excellent. It's very good. ==So you guys, yeah?== **I, um, you know, I, I use some AI tools relatively often um uh in my classes occasionally, but also in work, I have some, you know, there's some troubleshooting problems I'll run into or uh programming things that, you know, there's a lot of tools out there that are very good at interpreting programming and that, you know, tends to help me a lot. But um that's where it tends to kind of stay from.** Well, as far as visual effects go, there's not a lot on the market in terms of AI when releasing the creative process. AI is wonderful for creating generative images and helping artists and creatives get a feel, a vibe, and a mood for the type of feelings and themes they want to invoke in their projects. So I use AI to create mood boards and to refine my direction and the things that I want to make for people. And right now with the Adobe Suite, there is generative AI that was just recently included and though it is not great, I can see it becoming great. It's not the best in creating hands like they can do basically everything but hands and eyes. So for those that have been acquainted with that new update, I got to say. ==Yeah, awesome guys. So as far as education goes, I know you talked a little bit about how you are using it for your classes. Um, what would you like to regarding AI and education? Do you think that you are using it like as best you can like or like what would you like to see? What would you like to learn about?== **I believe that AI should be more included in the curriculum for all major disciplines. People need to know that AI is not going away and that there is a responsible and ethical way to use it. And if instructors were open to teaching students how to use instructive prompts and how to filter that information, I think that the upcoming generation would really value from being taught how to use AI efficiently and how to use it ethically.** ==OK. Building up, I actually, that's really interesting. So do you think that instructors would be better off embracing the use of AI in the classroom rather than trying to limit it?== **Well, I know in my experience um there is a really big split in professors at RIT. You have those that say, yeah, go for it, use AI and then you have those that say if I catch you using AI, I will fail you. So there is a really big um there's teachers on both ends of the spectrum and I think that right now, especially with the way that the world works, there needs to be a spectrum, there needs to be people that say use it, but with caution and there needs to be a lot more openness.** I, I just think that people need to, yeah, just adding on to that. I, I mean, like Terrilyn said, we're, we're pretty sure it's not going anywhere and like any new tool or any new development, it's good to be informed about it at the very least. Um, and so I totally agree, I think there's a need for education there. Um, and also jumping off of, you know, uh, speaking about professors and how they start to incorporate it into their curriculum. If they incorporate it, I've actually had experiences with like, a handful of classes this past year that have embraced it and have given us, um, assignments for, uh, things that are saying, go out and test this thing. We know it's not going away, we want you to go explore it and find out how it works and find out what's good about it. What's bad about it? I think, I think that's super awesome. I think that's what we should be doing. We should be curious about this kind of stuff, you know. Yeah. And, and to get away, like more from the, ok, how can we use it, like in the classroom? It's not, it's not replacing, you know, core physics and core computer science. So it's, it's just as important to make sure us as students don't rely on it. So we, we continue to have a huge basis in computer science. Radiometry and all those uh are really awesome classes to do that really lay the knowledge that makes uh advancements, advancements in AI possible. ==So, yeah. So you don't think that uh people will see value in foundational learning and part of like the college experience?== **No, no, of course not. I mean, like, I, I'm, I'm very proud to do RIT because of how many great uh professors we have. A lot of computer science is really neatly explained to us in four years. The cost is a little high. We'll get over that as soon as we get, uh, get our name on that. Um, but yeah, so I, I absolutely don't think it's gonna devalue education. You're, you're never gonna be able to ChatGPT your way through Radiometry or color management and ChatGPT is never gonna be good at that.** ==Yeah, I, I mean, the amount of times just if I, if I were to ask it, I guarantee you all say, talk about it for a story moving beyond.== **Yeah. So, have any of you ever, like, tried to use it for something that you learned, like as part of the foundations of your coursework and then it just didn't work?** I don't know. I, I think it runs into a wall actually. Um, I generally, in, in my usage, I found that it's, it's, it's ok at some stuff like it's pretty good at math, but that's also because we've had math for forever. Um, so it's got a lot to train itself on. Right. But it kind, it kind of does run into a wall and just, and just to tack on to that. I agree. Um Yeah, there, there's, uh, obviously it's gonna get better. It's going to continue to improve and maybe eventually it can do more things than that. But the, the primary reason that I like AI in education is because, uh, in our education because we, we do have a ton of classes in C++ and, and computer vision, we're also starting to get machine learning classes. And so, so just, just, just to have an understanding of, you know, your weights and max pooling and other really combinational layers. So that way we're, we're understanding what, even if we're not, the ones, us specifically are not the ones designing machine learning algorithms, uh we are able to understand it. So that way when we give an image to AI or when we give people for understanding what's, what's changing in the image structure. **I would have to agree with you, Max. And I'd also like to bring up a very interesting point and the fact that there's a common misconception with college students that we're using AI and that it's so irresponsible, right? But I think that people also believe that there's one type of AI. ChatGPT is talked about a lot, but there are many different AI engines like Google right now has an engine and they are being it's called Gemini and Gemini is hooked up to Google and you can search the web for whatever you want and AI and educational settings where people may not have the ability to go to office hours or they don't have the privilege of focusing on their sport exclusively. It helps even the playing field for topics that may not be readily accessible to everyone because I know when I got into college I had never heard of Fourier transforms. I had never heard of the transform. I didn't know what digital color management was and you don't know about matrices and things of that nature. But you know that you have an aspiration to learn. And I think that AI being placed in the tools of scientists of tomorrow is helping us uh get to the places that we want to be and at least in visual effects. Uh I find that AI is exciting and it helps also create a demand because there's always this question of where am I going after I get this degree? And I'm gonna be entering the workforce, right? But when you're using technology that is new and is growing, you also are being exposed to the problems that it has. So when we're enrolled in classes like um computer vision and you have an engine that cannot see. Well, you now have a niche, you can go out into the world and say I'm gonna solve that problem for Google or I'm gonna solve that problem for Adobe or Apple Pro and all these buzz words now become funny words. So yeah, absolutely.** ==So how do you feel about people looking to really generation as the first generation learning specifically about AI and machine learning? How do you feel about people looking for us to take the lead on AI integration as we enter the workforce?== **I definitely believe that people have a high regard for Gen Z and a responsibility is placed on us to not only build AI, but to make sure that it is responsible. I know for Max, or not Max, for Miles, there are implementations of AI for like the color that people are also interested in.** Yeah, I, I don't know, there's, I think there's a lot of interesting ways that, um, I'm sure it's being implemented already and the ways that I can definitely see it being implemented. I think, you know, things built on like language models are super, super compelling. I mean, the idea of doing like a almost kind of like preset for color or your, your, your pre-colored and like I want you to take this image and make it a specific look and just being able to say that makes it incredibly accessible, it makes it super, you know, intriguing. Anybody can walk up and say I want it to look like this just with words and that's, that's crazy. I think that's something that, you know, it, it opens up doors for. Um, you know, it, it doesn't take as much technical oomph to get there. It's just you saying I want it to look like this and I think there's, there's huge potential in that. And I, um, I'm super excited to see tools like that come about. I think I've already and I've seen a few online. I did like a little bit of hunting around. I was like, oh, that's cool. Like there's people already, you know, there's people with this idea already. That's great. Um, and you know, yeah, I, I can't wait to see it, like grow in there as well. And to, but to say that AI is, is new is, yeah, I mean, over the past couple of years, of course, exploded, machine learning has been around for, for a long time, especially in, in motion capture. There's a lot of uh technical papers that we reference from, you know, 2006. And, and of course, there are more there, there, I got there's more and more technical papers getting released on how exactly um we're optimizing machine learning to be able to better capture uh human motion. Um, but it, it has been around for a while. So in, in terms of that, especially in in the industries and health sciences and other other non traditional uh film, film work folks. Um, so I'm, I'm really excited to see how it continues to progress. But uh like there, there is a strong base. We, we do as, as this generation, we do sit on the shoulders of giants. You really know this for giants. ==Yeah. And um, you know, thinking about what we were talking about earlier of including it in our education, you know, it's, it's already being included in our education right now. I'm super grateful for that. Um, because I personally, I feel prepared to walk out there if someone was like, hey, we're trying to implement a model to augment whatever tool that we're using. I feel like I at least have the foot in the door to be able to say. Oh, yeah, I understand what you're talking about, we're speaking the same language. Um, and I can totally help work on this. Like I, I'm, you know, excited to do so as well.== Yeah. So actually two of you had brought up an interesting point about um just like how education, there are a lot of barriers currently in the world of higher education and how AI can actually maybe be used in the future to level the playing field. Do you think that this is something that um people will be able to use to their advantage and maybe people who aren't coming from the same background as um the general, like college student would be able to. I, I definitely think I, I think it's more the, I think it's a lot more if you're, if you're saying like, like leveling the playing field to bring young professionals up to the level of professionals, I think that there's always going to be a gap there in AIs that are gonna, you know, I don't think that AI is gonna get to a point to train you to that, to an industry level. But it is, I, I think it is um it is able to at least expose you to concepts that you can work with, uh your peers and mentors and, and stuff like that. Your professors in college. Um so, so I, I'm gonna go with no, for that one. ==Yeah, I think, I agree with Max. I think there's, I think there's some potential to, uh, you know, it's a tool. It, it can be used to have to assist you. Absolutely. Um, but I, I, like I said earlier, I think there is a limit. Um, I think it's good at a lot of stuff, you know, I, I think uh it makes it more digestible in some ways and that's awesome, you know, um, like, sometimes even more than, you know, classes that I take and those kind of things. It's like, you know, um but yeah, I think there's definitely a limit there and I, I think it reaches it pretty fast, I guess. I don't think it'll close together.== **I would kindly disagree because we're talking about education and we're talking about the goal of becoming a professional. I think that sometimes we get lost in the, we're not gonna be seeing the forest for the trees, right? We're students and we have a goal of becoming professionals and with AI, the way that I advocate for it is that it is a gateway just like the internet was, people said that the internet was going to kill all the jobs and I feel like every 10 to 20 years there's a digital rapture and people start to lose it in the sense that, oh my God, there's this thing and I'm never gonna get a job. The robots are gonna outlive the humans. It's that. And the third, we've all heard it but AI, we walk away with one thing that it does level the playing field. It gives you the ability to research, to be acquainted with terminology that you don't use in everyday life. And it makes you better at problem solving and at refining what's true because there's a lot of uh weariness with um what's that word that people like to use? A? No, no, no, no. It, it's about like the trueness of data, you know, you know what I mean? The um you wanna fact check and you wanna make sure that what you're doing is credible. Credibility. AI attacks a lot of credibility and what you're trying to do when you're educating yourself is build that credibility. So AI levels the playing field in giving you the ability to provide what, you know, saying that when you go and you put in a prom and it's not correct. You can say it's not correct like you have the ability and the autonomy to take what you need or what you want from it. Everything comes with a grain of salt and folks come with a grain of salt. So I think that AI levels the playing do and I will always be an advocate for it because especially being a black woman in STEM there are some people who are not gonna help you and AI could make the difference between getting that homework done for taking the zero.** Yeah, I was, I mean, I was just gonna, I, you know, I thought it was interesting that you brought up, you know, the, the anxieties surrounding that because I know, you know, um that is something that's been very heavily talked about regarding AI and machine learning and that I can totally understand where that anxiety comes from. But also the name of the game is curiosity about these things. At the end of the day, there are tools, limitations and it is better to, you know, anxiety is like the fear of the unknown there. And that's why I think it's so important to learn about this stuff, be informed about it and it becomes a whole lot less scary. Like I can, I can say firsthand, some of us out here are, you know, machine learning for like image analysis class. And I could say that it definitely did a whole lot for, at least for me personally and be like, oh, you know, I it was this lofty like, you know, vague nebulous word before and I was like, oh, it's, oh OK, it's a tool, it's got limitations, it's got all these things. So um Yeah, I just thought it was interesting that you brought the anxiety. I thought, you know, if you have that anxiety, I just encourage you to go where you want because it's um that's the name of the game because even like we say, OK, machine learning is used to create new tools, but there's so many tools even within mission learning that refines machine learning algorithms and uh and stuff like that. And so uh getting exposed to, to those kinds of things at a young age is really awesome. Um especially because um and especially as kind of the film engineers were going between the computer scientists and creative to be able to explain to the creative, but you're not losing anything. Uh You're not, you're, you're still able to create whatever you want with the acute the design AI and then you're talking about computer scientists. OK? Make sure that these things don't happen so that when we're losing something about the stress with going for and for to do, but I don't know but whatever it is, uh making sure we, we are getting those two people in the same room uh and being able to be the translator uh to different things. I really think that's also a huge reason why I love my education already. Yeah. So you talk about like having a specific niche in the working world, like when, since we have experience in AI AI, do you see like having knowledge of AI from a credible university impacting your place in the workforce in the future. Yeah, I did that. I mean, we've talked a lot about education already. Um, so I'm probably reiterating. Um, but it's, I think it's incredibly valuable. Like I said, it, it is, you know, if it's scary then it's just because you don't understand it yet and then once you start understanding it, it comes way less scary. Um and super valuable, you know, like it, it is a, it is a hot item right now and people are gonna ask you about it and if you have any knowledge about it, sharing that, you know, is, is great, it's super valuable. They're gonna say, wow, I, this is this new hot thing and these people know about it. That's wonderful. Right. Um So yeah, I, I mean, I think I've said valuable five times now but I think you get the point for anything. **Oh OK. So building off of what you said, I could say that I don't think the AI is really gonna impact the workforce or, you know, not that much like my place in it at least is not going to be threatened because people don't ask you when you're going to a job. Like what research or how did you go about performing that research or how many times did you use AI to do XY or Z? It's just do you know, what, you know, do you have the skills and RIT is a wonderful school at equipping students with the skills and the know how and the finesse to enter any field that they want to. And I feel very confident in my place in that workforce and AI's ability to, that impacted.** ==Uh what do you think that?== **Uh, yeah, just along the same lines, I would say. Uh uh yeah, So I would say that I think you're never a AI is never gonna replace um a student having knowledge. Uh It's never gonna replace, working with mentors that I see. Uh You, you want people who are a, want know what they're talking about and, and willing to learn so that they continue to know what they're talking about for the future and the future pretty much the same. Yeah, perfect.== All right. So, so I guess we're coming kind of towards the end of our time here. Do any of you have really any closing parts uh assurances for anyone about AI and its place in education? Yeah, sure. I mean, I don't know, I was curious about what Max just said, I, I don't know, I just wanna jump off of that and say that, you know, uh a lot of the conversation too um in, in the film making industry, right? Comes down to um you know, or I, I've seen a lot of anxiety surrounding is AI gonna replace artists and I, I think the resounding answer is no. Um, at least personally, I think the resounding answer is no. Um, everybody brings something unique to the table. Um And, you know, you can use AI to emulate that. Um But at the end of the day, it's being fed by films that have been created by artists. Um, and it ends somewhere. Um, and I, I think that, you know, it's, it's, people's creativity is something you can't replace certainly. And I think anybody uh thinking that or looking to do that, uh you know, is gonna find themselves in a, in a bad spot. Yeah. And to jump off that even further, I'm, I'm really, like I was saying at the beginning, I really would like AI to have a little bit more personality. Yeah. Make it better, make final tweaks. So it starts to look real. But uh I really would like to add uh a little bit more personality and be able to tune that just for the same reason that we don't film movies on a coloring. We wanted to have this, the AEX because something that is the red, whatever reflection of the rap now. But yeah, so I want to give creatives more tools using AI to achieve their desired aesthetic easier. Um uh And talking specifically about, I, I want AI to look good in motion capture. I don't want it to look like a normal human being in animation or VFX. I want it to look fun and lively. I know, I know that some people may not want that and I'm glad that we can be able to tune it. But uh I want to look if, if I shoot a low cap film or doing motion capture for a video game, I want it to look like a video game that I hand animated. Right now. I think it's not there yet. So just, just continue to develop AI to give more aesthetic tools to us. It is gonna be really exciting. **Yeah, just briefly too off of that. Um Like I said, I, I mentioned tools earlier that, you know, uh are like text to color grade, right? Or something along those lines. And I think that's great and I also made sure to say, I think that's very much the, you know, I don't think it, um I don't think it does the whole job. I think it's great for pulling out some ideas. Um And I think that's also, you know, in a lot of the sentiment surrounding this stuff is that it's great for conceptualization and uh like I said, it ends, it ends somewhere and it's actually pretty short.** **I tell him, I think that my closing remarks regarding AI is that in this digital race that we are all currently witnessing and experiencing AI is just a fuel and it's gonna help us and empower us to go where we wanna go to feel what we wanna feel and make what we wanna make. We are not slaves to AI. AI does not constrict us and I am a big believer and I am genuinely excited for the things that AI is going to do and what us as a civilization will become as a result of whatever we decide to create with it.** ==So, yeah. Awesome. So we have a few minutes left here. Um I would like to give the opportunity for any of you to ask us um a few questions. So, does anyone have anything?== **Yeah. OK. Are you gonna volunteer?** --- 이 텍스트는 AI(인공지능)의 활용과 교육에 관한 패널 토론의 일부입니다. ### 발언자 소개 **Miles Stelling**: 색채에 대한 관심이 많으며, AI가 미래의 색채 도구에 어떻게 구현될지에 대해 흥미를 갖고 있습니다. ==Maxwell Schumer==: 모션 캡처와 모션 프로덕션을 주로 다루며, 이 분야에서 AI의 활용 가능성을 탐구합니다. ### 첫 번째 질문: 일상생활에서 AI를 어떻게 사용하나요? **Maxwell**: 모션 캡처 제품 개발 연구에 AI를 자주 사용합니다. AI는 낮은 품질의 데이터로도 놀라운 결과를 도출하며, 더 나은 데이터를 제공할 때 더욱 뛰어난 성능을 발휘합니다. 특히 애니메이션에서 AI를 통해 더 많은 개성과 전통적인 애니메이션 원칙을 추가하려고 합니다. ==두 번째 질문: 여러분은 AI를 일상생활에서 어떻게 사용하고 있나요?== **Miles**: 수업과 작업에서 종종 AI 도구를 사용합니다. 프로그래밍 문제 해결이나 프로그램 해석에 유용한 도구들이 많이 있습니다. ### 시각 효과 분야에서 AI의 역할 **Miles**: 시각 효과 분야에서는 창의적인 과정에서 AI가 크게 활용되지 않지만, 생성적 이미지를 만들고 아티스트들이 프로젝트에 원하는 감정과 분위기를 도출하는 데 도움을 줍니다. AI를 통해 무드 보드를 만들고 작업 방향을 정제합니다. Adobe Suite에 최근 포함된 생성적 AI는 아직 완벽하지 않지만, 향후 더 발전할 가능성이 있습니다. ### 교육 분야에서의 AI 통합에 대한 질문 **Moderator**: 여러분이 수업에서 AI를 어떻게 사용하고 있는지에 대해 조금 언급했는데, AI와 교육에 관해서 더 알고 싶은 점이 있나요? AI를 최대한 잘 활용하고 있다고 생각하나요? 더 배우고 싶은 것이 있나요? **Terrilyn**: AI는 모든 주요 학문 분야의 교육과정에 더 많이 포함되어야 한다고 생각합니다. AI는 사라지지 않으며, 책임감 있고 윤리적으로 사용하는 방법을 학생들에게 가르치는 것이 중요합니다. 학생들이 효과적이고 윤리적으로 AI를 사용하는 방법을 배운다면 큰 가치를 얻을 것입니다. 이 패널 토론은 AI의 다양한 활용 가능성, 특히 교육과 창의적 작업에서의 역할을 탐구하고 있으며, AI의 윤리적 사용과 교육적 통합의 중요성을 강조하고 있습니다. 이 텍스트는 AI(인공지능)의 교육적 통합에 대한 패널 토론의 일부입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: ### AI를 교육에 통합하는 것에 대한 질문 ==교수들이 AI를 수업에서 제한하려고 하기보다는 수용하는 것이 더 좋다고 생각하나요?== **RIT에서는 AI 사용에 대해 교수들 사이에 큰 의견 차이가 있습니다. 어떤 교수들은 AI를 사용하라고 권장하는 반면, 다른 교수들은 AI를 사용하면 낙제시키겠다고 합니다. 현재 상황에서는 AI를 조심스럽게 사용하되, 더 개방적인 태도가 필요합니다.** **AI가 사라지지 않을 것이므로 새로운 도구나 발전에 대해 최소한의 정보라도 가지고 있는 것이 좋다고 생각합니다. 교수들이 AI를 교육 과정에 통합하는 방식에 대해 이야기하면서, 일부 수업에서는 학생들에게 AI를 테스트하고 탐구하도록 과제를 부여한 경험이 있습니다. 이는 매우 훌륭한 접근 방식이며, 학생들이 이러한 도구에 대해 호기심을 가지는 것이 중요합니다.** AI가 핵심 물리학이나 컴퓨터 과학을 대체하지는 않습니다. 학생들이 AI에 의존하지 않고 기초 과학과 컴퓨터 과학 지식을 계속해서 습득하는 것이 중요합니다. ==그래서 사람들이 기초 학습과 대학 경험의 가치를 인식한다고 생각하지 않나요?== **아니요, 전혀 그렇지 않습니다. 저는 RIT의 훌륭한 교수들 덕분에 컴퓨터 과학이 잘 설명되고 있다고 자부합니다. 교육비가 약간 비싸기는 하지만, 교육의 가치를 떨어뜨리지는 않을 것입니다. Radiometry나 컬러 매니지먼트를 ChatGPT로 대신할 수는 없습니다.** ==혹시 AI를 사용해보려고 시도했지만, 수업의 기초 내용에서는 잘 작동하지 않았던 적이 있나요?== AI는 일부 분야에서는 괜찮지만, 예를 들어 수학에서는 잘 작동합니다. 하지만 다른 분야에서는 한계에 부딪힙니다. AI가 계속해서 발전하겠지만, 현재로서는 AI가 모든 것을 해결할 수는 없습니다. AI 교육의 주요 이유는 기초적인 개념을 이해하는 데 도움이 되기 때문입니다. 기계 학습 알고리즘을 설계하지 않더라도, AI가 이미지를 처리할 때 어떤 변화가 일어나는지 이해할 수 있습니다. **학생들이 AI를 사용하는 것이 무책임하다는 오해가 있습니다. 하지만 ChatGPT 외에도 다양한 AI 엔진이 존재합니다. 예를 들어, Google의 Gemini는 웹 검색에 사용할 수 있는 AI 엔진입니다. AI는 사무시간에 갈 수 없거나 스포츠에 집중할 수 없는 학생들에게 공평한 학습 기회를 제공합니다. 저는 대학에 들어왔을 때 푸리에 변환이나 디지털 컬러 매니지먼트 같은 개념을 몰랐지만, AI 덕분에 이러한 개념을 배울 수 있었습니다. AI는 새로운 기술을 사용하는 과정에서 문제점을 노출시키고, 이를 해결할 수 있는 기회를 제공합니다.** 이 텍스트는 AI가 교육과 학습 환경에서 어떻게 통합되고 사용될 수 있는지, 그리고 AI가 제공하는 기회와 도전에 대한 논의를 담고 있습니다. 이 텍스트는 AI와 기계 학습에 대해 논의하는 패널 토론의 일부입니다. 여기서 패널들은 특히 Gen Z 세대가 AI와 기계 학습을 학습하고 이를 활용하는 첫 번째 세대가 될 것이라는 주제를 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: ### AI와 기계 학습을 배우는 첫 번째 세대인 Gen Z에 대한 질문 ==사람들이 AI와 기계 학습을 배우는 첫 번째 세대인 우리 세대에게 많은 기대를 하고, 우리가 AI 통합을 선도할 것이라고 생각하는 것에 대해 어떻게 생각하나요?== **저는 사람들이 Gen Z에 대해 높이 평가하며, 우리가 AI를 개발할 뿐만 아니라 이를 책임감 있게 사용하는 것이 우리의 책임이라고 생각합니다. 예를 들어, Max나 Miles의 경우 색채 분야에서 AI의 구현에 대해 많은 관심을 가지고 있습니다.** 네, 저는 AI가 이미 다양한 방식으로 구현되고 있으며, 앞으로도 더 많은 방식으로 구현될 수 있을 것이라고 생각합니다. 언어 모델을 기반으로 한 것들은 매우 매력적입니다. 예를 들어, 사전 설정된 색상이나 이미지를 특정한 모습으로 만드는 기능이 있을 수 있습니다. 이를 통해 누구나 쉽게 원하는 색상이나 느낌을 표현할 수 있게 됩니다. 이는 매우 큰 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 이미 온라인에서 몇 가지 사례를 보았고, 이 아이디어를 가진 사람들이 있다는 것을 알게 되어 매우 기쁩니다. 앞으로도 이러한 도구들이 더욱 발전하는 것을 기대하고 있습니다. 그러나 AI가 새로운 것은 아닙니다. 최근 몇 년 동안 급격히 발전했지만, 기계 학습은 오랫동안 존재해왔습니다. 특히 모션 캡처 분야에서는 2006년부터 참조할 수 있는 많은 기술 논문들이 있습니다. 그리고 앞으로도 더 많은 기술 논문들이 발표되고 있습니다. 이는 인간의 움직임을 더 잘 포착하기 위해 기계 학습을 최적화하는 방법을 다룹니다. AI는 오래전부터 존재해왔으며, 특히 산업과 건강 과학 등 전통적이지 않은 영화 작업 분야에서도 많이 활용되고 있습니다. 그래서 저는 AI가 계속 발전하는 것을 매우 기대하고 있습니다. 하지만 우리 세대는 거인의 어깨 위에 서 있는 것처럼, 이미 많은 기반이 다져져 있습니다. 이 텍스트는 Gen Z 세대가 AI와 기계 학습을 학습하고 이를 실생활에 통합하는 데 있어 선도적인 역할을 할 것이라는 주제를 다루고 있으며, AI의 역사와 지속적인 발전에 대해 설명하고 있습니다. 이 텍스트는 AI가 교육에 어떻게 포함되고, 이로 인해 교육의 장벽을 어떻게 허물 수 있는지에 대해 논의하는 부분입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: ### AI가 교육에 포함되는 것에 대한 감사와 준비 ==네, 우리가 앞서 이야기한 대로, AI가 이미 우리의 교육에 포함되고 있습니다. 저는 이에 대해 매우 감사하게 생각합니다. 개인적으로, 누군가가 '우리가 사용하는 도구를 보완하기 위해 모델을 구현하려고 한다'라고 말하면, 저는 최소한 그 대화에 참여할 준비가 되어 있다고 느낍니다. 같은 언어를 사용하고 있다는 것을 이해하고, 기꺼이 이 작업에 참여하고 싶습니다.== ### AI가 교육의 장벽을 허물 수 있는 가능성에 대한 질문 ==사실 두 분이 교육에서 AI가 미래에 어떻게 교육의 장벽을 허물 수 있는지에 대해 흥미로운 점을 제기했습니다. 이 점이 사람들이 자신에게 유리하게 활용할 수 있는 부분이 될 수 있다고 생각하나요? 일반적인 대학생 배경이 아닌 사람들도 이를 활용할 수 있을까요?== I definitely think I, I think it's more the, I think it's a lot more if you're, if you're saying like, like leveling the playing field to bring young professionals up to the level of professionals, I think that there's always going to be a gap there in AIs that are gonna, you know, I don't think that AI is gonna get to a point to train you to that, to an industry level. But it is, I, I think it is um it is able to at least expose you to concepts that you can work with, uh your peers and mentors and, and stuff like that. Your professors in college. Um so, so I, I'm gonna go with no, for that one. ==Yeah, I think, I agree with Max. I think there's, I think there's some potential to, uh, you know, it's a tool. It, it can be used to have to assist you. Absolutely. Um, but I, I, like I said earlier, I think there is a limit. Um, I think it's good at a lot of stuff, you know, I, I think uh it makes it more digestible in some ways and that's awesome, you know, um, like, sometimes even more than, you know, classes that I take and those kind of things. It's like, you know, um but yeah, I think there's definitely a limit there and I, I think it reaches it pretty fast, I guess. I don't think it'll close together.== ### 요약 - **감사와 준비**: 학생들은 AI가 교육에 통합되고 있음을 감사하게 생각하며, AI를 활용할 준비가 되어 있다고 느낍니다. - **교육의 장벽 허물기**: AI가 교육의 장벽을 허물고, 다양한 배경을 가진 사람들이 이를 유리하게 활용할 수 있는 가능성에 대해 논의합니다. 그러나 AI가 완전히 전문가 수준으로 훈련시키는 데는 한계가 있을 것이라는 의견도 제시됩니다. - **도구로서의 AI**: AI는 도구로서 많은 것을 할 수 있지만, 여전히 한계가 있으며, 모든 것을 대체할 수는 없다는 점을 강조합니다. 이 텍스트는 AI가 교육에 미치는 영향과 그 가능성에 대한 학생들의 다양한 의견을 다루고 있습니다. 이 텍스트는 AI와 교육, 그리고 AI가 미래의 직업 세계에 미치는 영향을 논의하는 패널 토론의 일부입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: ### AI와 교육 **AI는 교육과 전문직 준비에 있어서 큰 역할을 합니다.** - 한 패널리스트는 AI가 교육에서 중요한 역할을 하며, 이는 마치 인터넷이 처음 등장했을 때와 비슷하다고 말합니다. AI는 연구와 문제 해결 능력을 향상시키고, 신뢰성 있는 데이터를 바탕으로 지식을 쌓는 데 도움이 됩니다. AI가 교육에서 평등한 기회를 제공할 수 있으며, 특히 도움이 필요한 학생들에게 유용할 수 있다고 강조합니다. ### AI에 대한 불안감 **AI에 대한 불안감을 해소하기 위해서는 호기심과 학습이 중요합니다.** - 다른 패널리스트는 AI와 기계 학습에 대한 불안감을 이해하지만, 이러한 불안감을 해소하기 위해서는 호기심을 갖고 AI에 대해 배우는 것이 중요하다고 말합니다. AI는 도구이며, 한계가 있음을 이해하면 덜 무서워집니다. 또한, AI는 컴퓨터 과학과 창의적인 작업을 연결하는 역할을 할 수 있습니다. ### AI와 직업 세계 **AI 지식이 미래 직업 세계에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.** - 패널리스트들은 AI에 대한 지식이 직업 세계에서 매우 가치 있다고 강조합니다. AI는 현재 뜨거운 주제이며, 이를 이해하고 활용할 수 있는 능력은 큰 장점이 됩니다. - RIT와 같은 훌륭한 학교에서 얻은 AI 지식은 졸업 후 직업 세계에서 큰 도움이 될 것입니다. 사람들은 직업을 구할 때 연구 방법이나 AI 사용 여부보다는, 그들이 필요한 기술과 지식을 가지고 있는지를 봅니다. RIT는 학생들이 이러한 기술을 갖추도록 잘 준비시켜줍니다. ### 결론 이 텍스트는 AI가 교육과 직업 세계에서 중요한 역할을 하며, 이를 통해 학생들이 더 나은 준비를 할 수 있게 한다는 점을 강조합니다. 또한, AI에 대한 불안감을 해소하기 위해 학습과 이해가 필요하다는 점을 논의합니다. 이 텍스트는 AI와 예술, 교육, 그리고 창의적 작업에서의 역할과 미래에 대해 논의하는 패널 토론의 일부입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다: ### AI가 학생의 지식을 대체할 수 없는 이유 ==AI가 학생의 지식을 대체할 수 있다고 생각하나요?== **아니요, AI는 학생의 지식을 대체할 수 없습니다. AI는 멘토와 함께 일하는 것을 대체할 수 없으며, 사람들이 미래에도 계속해서 배워야 합니다.** ### AI와 예술의 관계 ==패널 토론의 마무리 부분에서 AI가 교육에서 어떤 역할을 할지에 대한 의견을 나눠주세요.== **많은 사람들이 AI가 예술가를 대체할 것이라는 불안감을 느끼고 있지만, 저는 그렇지 않다고 생각합니다. 예술가는 각자 고유한 창의력을 가지고 있으며, AI는 이를 모방할 수는 있지만 완전히 대체할 수는 없습니다. AI는 예술가가 만든 작품을 학습하고 그 기반 위에서 작동합니다.** **저는 AI가 더 많은 개성을 가질 수 있기를 바랍니다. 예를 들어, 모션 캡처에서 AI가 더 재미있고 생동감 있게 보이도록 조정할 수 있기를 바랍니다.** **AI는 개념을 구체화하는 데 유용하지만, 전체 작업을 대체할 수는 없습니다. AI는 우리가 원하는 느낌을 구현하기 위한 도구로 사용될 수 있습니다.** ### AI에 대한 종합적인 견해 **AI는 우리가 원하는 목표를 달성하고, 원하는 감정을 느끼고, 원하는 것을 만들 수 있도록 도와주는 도구입니다. 우리는 AI의 노예가 아니며, AI는 우리를 제한하지 않습니다. 저는 AI가 가져올 미래에 대해 매우 긍정적으로 생각하며, 우리가 AI를 통해 어떤 것을 창조할지에 대해 기대하고 있습니다.** ### 청중에게 질문 ==패널 토론의 마무리 단계에서, 청중에게 질문할 기회를 드리고 싶습니다. 질문이 있는 분이 계신가요?== **네, 질문하겠습니다.** 이 텍스트는 AI가 교육, 예술, 그리고 창의적 작업에서 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 패널리스트들의 다양한 의견을 담고 있습니다. 패널리스트들은 AI가 도구로서 사람들의 능력을 확장시켜 줄 수 있지만, 인간의 고유한 창의력과 지식을 대체할 수는 없다는 점을 강조하고 있습니다. 또한, AI는 사람들이 원하는 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있는 긍정적인 도구로 간주됩니다. 왜 학생의 지식을 대체할 수 없다고 해? ChatGPT 패널리스트들이 AI가 학생의 지식을 대체할 수 없다고 말하는 이유는 여러 가지가 있습니다: 1. **멘토링과 인간 상호작용의 중요성**: AI는 지식을 전달하는 데 도움을 줄 수 있지만, 멘토와의 직접적인 상호작용과 지도는 대체할 수 없습니다. 멘토는 학생의 개인적인 필요와 상황에 맞추어 조언을 제공할 수 있으며, 이는 AI가 할 수 없는 부분입니다. 2. **비판적 사고와 문제 해결 능력**: AI는 데이터를 기반으로 한 도구이지만, 비판적 사고와 문제 해결 능력을 갖춘 인간의 사고 과정을 대체할 수 없습니다. 학생들은 다양한 상황에서 창의적이고 독립적인 결정을 내려야 하며, 이는 AI가 대신할 수 없는 부분입니다. 3. **지속적인 학습과 적응력**: 학생들은 변화하는 환경과 새로운 지식에 적응하면서 지속적으로 학습해야 합니다. AI는 고정된 알고리즘과 데이터에 기반하여 작동하지만, 인간은 끊임없이 변화하고 성장하는 능력을 가지고 있습니다. 4. **창의력과 독창성**: AI는 기존 데이터를 바탕으로 새로운 결과를 생성할 수 있지만, 완전히 새로운 아이디어나 창의적인 해결책을 제시하는 데 한계가 있습니다. 인간의 창의력과 독창성은 AI가 모방할 수 없는 중요한 요소입니다. 5. **인간적인 요소**: 교육은 단순히 지식을 전달하는 것 이상을 포함합니다. 학생들은 사회적 기술, 감정적 지능, 협력과 같은 인간적인 요소를 배우게 됩니다. 이러한 요소들은 인간 교사와의 상호작용을 통해 가장 잘 학습됩니다. 따라서, AI는 교육과 학습에서 중요한 도구로 사용될 수 있지만, 학생의 지식을 완전히 대체할 수 없다는 점을 강조합니다. AI는 보조적 역할을 하며, 학생들이 더 나은 학습 경험을 할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다.