🏢 OpenAI 입사: Reah Miyara는 이전에 Google과 IBM에서 일하다가 OpenAI로부터 제안을 받고 합류하게 되었습니다.

💡 제품 사고방식: 문제 지향 접근법과 새로운 연구 접근법, 두 가지 제품 사고방식에 대해 설명하며, 강력한 분류기의 중요성을 강조했습니다.

🔮 LLM과 AGI의 미래: 대형 언어 모델(LLM)과 인공지능 일반(AGI)의 미래에 대해 이야기하며, 멀티모달리티와 에이전트의 중요성을 강조했습니다.

📚 교육 배경: Reah의 AI 여정은 UC 버클리에서 드론을 만들며 시작되었으며, NASA 인턴십과 저명한 교수들의 지도 아래에서 학습했습니다.

? 인간-AI 협업: AI가 인간을 대체하기보다는 협업 도구로서 함께 일하는 것을 옹호하며, 공동 의사결정의 중요성을 강조했습니다.

🔧 제품 관리로의 전환: Reah는 사용자의 문제를 해결하고 제품 로드맵에 영향을 미치기 위해 IBM에서 소프트웨어 엔지니어에서 제품 관리로 전환했습니다.

🌐 Google에서의 그래프 알고리즘: Google에서 Reah는 YouTube 추천 시스템 및 자율 주행 등 다양한 응용 분야에서 사용되는 그래프 알고리즘 개발을 주도했습니다.

🎓 AI의 실용적 사용: AI가 특정 및 일반 작업을 해결하는 역할을 논의하며, 의료 진단 및 약물 합성에서의 잠재력을 강조했습니다.

AI 타임라인에 대한 의견:

Reah Miyara는 AGI(Artificial General Intelligence)에 대해 언급하며, AGI가 도달하면 그 영향을 확실히 알 수 있을 것이라고 말합니다. 예를 들어, 서버가 감당하지 못할 정도로 수요가 폭발적으로 증가할 것이라고 예상합니다.

AGI의 현재와 미래:

Reah는 현재 최첨단 대규모 언어 모델이 어린 아이 수준의 사고와 추론 능력을 가진 AGI라고 볼 수 있으며, 향후 더 발전할 것으로 예상합니다.

AGI는 의료, 금융, 정책 연구 등 다양한 산업에서 중요한 문제를 해결하고 더 나은 솔루션을 제공할 수 있을 것이라고 믿습니다.

AGI 도달 시기:

Reah는 AGI가 10~20년 내에 실현될 가능성이 높으며, 5~10년 내에 도달할 수도 있다고 보지만 이는 다소 위험한 베팅이라고 말합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=GlCypxejYd0

OpenAI, AGI, LLMs Eval & Applied ML with Reah Miyara #47

Our guest today is Reah Miyara. Reah is currently working on LLMs evaluation at OpenAI and previously worked at Google and IBM.In our conversation, Reah shar...

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