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In conversation | Max Tegmark and Joel Hellermark

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우주와 AI 연구의 연결

테그마크는 초기에는 우주 연구에 집중했으나, 나중에는 인공지능과 신경과학으로 관심을 돌렸습니다.

그는 우주와 인간의 지능, 두 가지 큰 미스터리를 연구하는 데 열정을 느꼈다고 설명합니다.

AI 발전 속도와 놀라움

4년 전만 해도 대부분의 동료들이 AI가 현재 수준에 도달하기까지 몇십 년이 걸릴 것이라 예측했으나, AI의 발전 속도는 이를 훨씬 앞질렀습니다.

이는 AI가 언어와 인간 지식을 마스터하는 방식이 기존 뇌 연구와 무관하게 이루어졌기 때문입니다.

AI와 인간 뇌의 차이

트랜스포머 모델과 같은 AI 구조는 인간의 뇌보다 훨씬 단순하지만, 매우 효과적입니다.

인간의 뇌는 반복 신경망으로 구성되어 있으며, 이는 현재 AI 모델과 다릅니다.

AI의 데이터 활용과 효율성

AI는 대규모 데이터 센터와 많은 에너지를 사용하지만, 인간의 뇌는 적은 데이터와 에너지로도 효율적으로 작동합니다.

AI가 더 적은 데이터와 에너지로 학습할 수 있는 방법을 찾는 것이 중요합니다.

AI의 도구 사용

AI 시스템이 계산기, 사전, 데이터베이스 등 다양한 도구를 사용해 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 연구가 진행 중입니다.

이는 자율 주행 자동차와 같은 로봇 기술에도 적용될 수 있습니다.

AI 안전성과 규제

AI 기술이 강력해짐에 따라, 안전성과 투명성을 확보하는 것이 중요합니다.

AI 안전에 대한 연구와 규제는 AI가 인간에게 안전하고 유익하게 사용될 수 있도록 보장하는 데 필수적입니다.

인간과 AI의 관계

테그마크는 AI가 인간을 위해 일해야 하며, AI가 인간을 통제하는 상황을 피해야 한다고 강조합니다.

인간이 AI 발전을 감독하고 안전하게 사용할 수 있도록 지속적인 연구와 규제가 필요합니다.

AI의 비유와 역사적 교훈

테그마크는 AI 발전을 비행기의 발전과 비교하며, 복잡한 구조보다 간단한 방법이 더 효과적일 수 있음을 강조합니다.

그는 1900년대 초반 비행기 개발과 AI 발전 사이의 유사성을 언급하며, 간단한 해결책이 더 빠르게 발전을 이룰 수 있다고 말합니다.

미래 AI와 교육

AI가 교육을 혁신할 잠재력을 가지고 있으며, 학생들의 이해 수준을 파악하고 맞춤형 교육을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 시스템이 학생들의 오해를 바로잡고, 효과적인 교육 방법을 찾는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

AI 발전의 속도:

테그마크는 불과 몇 년 전만 해도 많은 동료들이 ChatGPT-4 수준의 AI가 등장하기까지 수십 년이 걸릴 것이라고 예측했으나, 실제로는 훨씬 빠르게 발전했다고 말합니다.

그는 AI가 언어와 인간 지식을 마스터하는 방식이 뇌 연구와 무관하게 더 쉬운 방법을 통해 이루어졌다고 설명합니다.

향후 몇 년 안에 발생할 큰 변화:

테그마크는 현재 AI 시스템들이 상당히 단순하지만 매우 효과적이며, 앞으로 더 나은 AI 아키텍처가 등장할 것이라고 예측합니다.

그는 2024년이 "에이전트의 해"가 될 것이며, 더 많은 자율 시스템이 등장할 것이라고 예상합니다. 이는 순전히 소프트웨어 에이전트에서부터 점차 물리적 에이전트로 확장될 것입니다.

장기적인 타임라인:

테그마크는 인류가 AI 기술을 감독하고 안전하게 사용할 수 있도록 지속적인 연구와 규제가 필요하며, 이러한 노력이 AI의 장기적인 안전과 유익한 사용을 보장할 것이라고 강조합니다.

현재와 미래 AI 시스템의 신뢰성과 안전성:

그는 현재의 AI 시스템이 데이터와 에너지를 많이 사용하지만, 앞으로는 더 적은 데이터와 에너지로도 효과적으로 학습할 수 있는 방법을 찾을 것이라고 말합니다.

AI의 도구 사용과 인간 감독을 통해 AI 시스템이 더욱 신뢰할 수 있고 안전하게 발전할 것이라고 전망합니다.