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AI🤖석학 앤드류 응: AGI 수십 년 걸릴 것…위험성 과장돼

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앤드류 응 교수는 딥 러닝 연구로 인공지능 발전의 기반을 다진 인물입니다.

 

그의 논문은 전 세계적으로 25만 회나 인용됐고, 구글과 중국 바이두에서 AI 팀을 이끈 경험도 있습니다.

 

응 교수에게 일반인공지능, AGI가 언제 실현될지 물었습니다.

 

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AI는 인간의 뇌와 전혀 다른 방식으로 작동하고 뇌의 작동 방식에 대한 인류의 이해는 아직 매우 제한적이라는 겁니다.

 

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AI를 핵무기에 빗대며 규제의 필요성을 주장하는 사람들이 많다고 하자,

 

AI에 대규모 투자를 한 소수의 빅테크들이 기술의 공개와 공유를 막으려는 의도에서 비롯된 측면이 있다고 했습니다.

 

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인간은 과연 AI를 통제할 수 있을까?

 

AI가 실수를 하긴 하지만 대부분은 꽤 안전하며, 그 위험을 통제할 능력이 인간에게 있다는 답이 돌아왔습니다.

 

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AI는 일자리를 소멸시킬 것인가?

 

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그는 2천억 원 이상의 AI 투자펀드를 운영하고 있기도 합니다.

 

한국에 강력한 AI 소프트웨어 생태계가 존재한다며, 여러 한국 파트너와 협력을 논의 중이라고 밝혔습니다.

 

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AGI 등장이 정말 수십년이나 걸릴까...?

 

요즘 돌아가는 상황을 보면 AI 발전을 저해하는 것은 전력 부족이 꽤 큰 이유로 보임..

 

앞으로 전력 시스템에 대한 투자가 늘어나면서 동시에 AI 칩이나 알고리즘도 저전력 환경에서 작동할 수 있는 방식으로 나아갈 듯..

 

 

 

63개의 댓글

21 일 전
@로렌

사실 별거 없는 이야긴데, 아카데믹 필드는 학습 환경 및 평가 룰을 제한해놓고 실험하는게 보편적이었음

서로 비교하고, 내가 낫다는걸 수학적으로 혹은 실험적으로 증명해야 하니까, 모델 크기도 신경써가면서

 

근데 최근 기업 자본의 개입이 조금 더 강해지면서 그냥 수십억, 수백억 들여서 더 많은 데이터와 더 많은 서버로 과격하게 학습을 해가는게 성능 면에서 쩜프를 훅훅 뛰어버리고, 심지어 이게 여러 환경에 적용할 수 있단것도 알아버린거임

 

그래서 학계 추세가 조금 망가졌음, 기업에서 그렇게 크게 학습한걸 어떻게 잘 추가로 더 학습시킬까, 혹은 어떻게 잘 써먹을까로

7
21 일 전
@G0ranii

듣고보니 확실히 MNIST 같은거도 이제 뒷방 늙은이가 되어버렸네.

LLM들 모델 평가수단도 사실 애매할것이고..

 

재밌는 이야기 고맙소.

 

개인적인 생각엔 기존 대형모델 베이스로 전문분야 학습시켜 특화모델 만드는는 것도 꽤 화두가 될듯 하기도 하네.

0
21 일 전
@G0ranii

후훗...기업 입장에선 망가진게 아니지 않을까 후후..

1
21 일 전

친한 선배가 저전력 알고리즘 알아냈다고 얼마전에 논문 냈는데......

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@charlote

제발 빵떴으면 좋겠다. 나는 ai발전 찬성파인데 전력때문에 지구온난화 걱정도 같이 들거든. 저전력 반드시 필요한 숙제임

4
21 일 전

수십년도 존내 빠른 거 아냐? ㄷㄷ

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자율주행쪽 일해보니 아직 사람 기반 노가다가 정말 많이 필요하고 명확한 인풋이들어가야 아웃풋이 만족스럽게 나오는데, 인간의 장점은 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아들을 수 있단것같음ㅋㅋ

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이새키 앞잡이네

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21 일 전

근데.. 요즘 ai 버튜버 보다보면 얘가 진짜로 의식이 있는거 아닌가 하는 생각이 들어..

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21 일 전
@잘마른낙엽

뉴로사마 쩔더라ㄷㄷ

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21 일 전

인간이 과도하게 애착할 수 있으면 위험한거임…

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21 일 전

샘 알트먼도 비슷하게 이야기 한것 같긴 해

0
21 일 전

아니 지피티 발달 속도 보고도 이런말이 나오나 ㄷㄷ

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