데미스 하사비스 최신 인터뷰 - 특이점이 온다 마이너 갤러리

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기술적 특이점에 대해 의논하고 그와 관련된 과학 기술 정보와 소식을 공유하는 갤러리입니다. *갤러리 이름은 동명의 레이 커즈와일의 저서 <특이점이 온다 (The singularity is near)>를 의미합니다.

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2019-08-01

[정보/뉴스] 데미스 하사비스 최신 인터뷰 앱에서 작성

ㅇㅇ

2024.02.20 01:45:41

조회 2350 추천 29 댓글 20

지난 몇 년간, AI 모델 학습에 사용되는 컴퓨터 성능과 데이터의 양을 늘리는 것이 놀라운 발전을 이끌어 냈습니다. 샘 알트만은 더 많은 AI 칩을 확보하기 위해 최대 7조 달러를 모금하려 한다고 합니다. 인공 일반 지능(AGI)의 열쇠는 과연 엄청나게 증가된 컴퓨터 성능에 있을까요?

하사비스: 제대로 들은 게 아닌가요? 누군가 일본 엔화 아니었나라고 하는 것 같던데요. 어쨌든 규모는 중요합니다. 엔비디아가 오늘날의 가치를 가지고 있는 이유죠. 샘이 실제로 얼마를 모금하려고 하는지는 모르겠지만요. 저희는 여타 다른 기관들과는 조금 다르다고 생각합니다. 저희는 언제나 기초 연구를 최우선으로 해왔거든요. 구글 리서치, 브레인, 딥마인드에서 저희는 지난 10년 동안 개척하며, 오늘날 우리 모두가 사용하고 있는 대부분의 머신러닝 기술을 개발했습니다. 이러한 정신은 우리의 DNA라고 할 수 있죠. 게다가 다른 조직에는 없는 수준의 선임 연구 과학자들이 저희에겐 상당히 많습니다. 다른 스타트업, 심지어 대기업들은 연구 과학자들보다 엔지니어의 비율이 높죠.

앞으로 AI가 발전하는 방식이 이런 방식만이 아니라는 말씀이신가요?

하사비스: 저는 AGI (인공 일반 지능)에 도달하기 위해서는 규모의 극대화뿐만 아니라 더 많은 혁신이 필요할 것으로 생각합니다. 스케일링의 한계가 보이지 않습니다. 여전히 개선의 여지가 많죠. 제 관점에서는 기존 기술의 한계를 파악하려면 최대한 활용하면서도, 기존 기술을 스케일링하는 것만으로는 계획 세우기, 도구 사용, 에이전트 같은 행동 등 새로운 기능들을 얻을 수 없다는 것입니다. 이런 것들은 마술처럼 저절로 나타나지 않아요.

연산 자체에 대한 탐구도 필요합니다. 소규모의 문제들을 며칠 안에 학습시켜서 실험해보는 것이 이상적이겠지만, 소규모에서 작동하는 것이 대규모에서는 통하지 않는 경우가 많습니다. 어느 정도의 적정 규모가 있는데, 아마도 현재보다 10배 정도 큰 규모까지 확장할 수 있을 겁니다.

그렇다면 앞으로 AI 기업 간의 경쟁은 점점 더 도구 사용과 에이전트, 즉 단순한 채팅이 아닌 일을 처리하는 AI를 둘러싼 경쟁이 될까요? OpenAI가 이를 위해 노력하고 있는 것으로 알려졌습니다.

하사비스: 아마도요. 저희는 알파고 시절부터 에이전트, 강화 학습, 계획 수립 등 이 분야에 오랫동안 집중해 왔습니다. [2016년 딥마인드는 복잡한 문제를 해결하고 정교한 게임을 플레이할 수 있는 획기적인 알고리즘을 개발했습니다.] 저희는 이러한 대규모 모델 위에 구축된 알파고 기능의 조합을 생각하며 많은 아이디어를 떠올리고 있습니다. 성찰과 계획 능력은 환각과 같은 것들에 도움이 될 것이라고 생각합니다.

https://www.wir.ed.com/story/deepmind-ceo-demis-hassabis-interview-artificial-intelligence-scale/?utm_brand=wi.red&utm_source=twitter&mbid=social_twitter&utm_social-type=owned&utm_medium=social

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