2025년 3월에 인스타 스토리에 쓴 글을 옮겨왔습니다.

OpenAI의 새로운 이미지 생성 모델이 나오면서 이전의 프롬프트 엔지니어링의 비법 같은 건 무의미해졌다. 이 사례에서 시사하는 것을 생각해보자면:

1. 툴은 항상 변한다. 툴을 공부한다면, 그 툴이 조금만 바뀌더라도 이전의 지식은 무의미해질 수 있다. 특히나 빠르게 바뀌는 AI 분야에선 더욱더 그렇다.

2. 근본적인 것들은 쉽게 변하지 않는다. 새로 나온 모델도 결국 디퓨전 기반으로 보인다. 1년이 지나면 구닥다리가 되는 툴과 다르게, 디퓨전 모델의 근간이 되는 가우스의 수학은 200년 전에 나왔지만 여전히 유효하다.

3. 오해하지 말아야 할 것은 무엇이 더 좋고 나쁘다는 걸 말하려는 게 아니라는 점. 무엇을 위해 공부하는 건지, 그 목표가 중요하다. 목표가 단기적이라면 툴, 장기적이라면 이론을 선택하는 게 합리적일 것. 그 비율을 어떻게 가져가느냐는 전략의 문제다.