AI 요약관련 정보

• AI 발전사에서 인간 지식 주입보다 컴퓨테이션의 압도적 우위가 반복적으로 증명되는 '씁쓸한 교훈(The Bitter Lesson)'이 핵심 원리입니다. 💡
• 'Bitter Lesson'의 저자 Sutton은 LLM의 컴퓨테이션 활용을 긍정적으로 보였으나, 실제로는 인터넷 데이터 기반의 LLM 사전 학습을 인간 지식 주입 방식이라며 비판합니다. 🧐
• Sutton은 에이전트가 목적을 가지고 세상과 직접 상호작용하며 피드백을 통해 배우는 강화 학습(RL)만이 '진정한 학습'이라고 강조하며, LLM의 다음 토큰 예측은 모방 학습에 가깝다고 봅니다. 🌍
• 음성 인식, 체스 AI, 객체 탐지, OCR, Tesla FSD 등 다양한 AI 분야에서 단기적인 인간 지식 주입 방식보다 장기적인 컴퓨테이션 활용 방식이 더 효과적이었음이 입증되었습니다. 🚀
• 현재 LLM과 강화 학습(RL)을 결합한 패러다임의 발전이 정점에 다다르고 있으며, 그 한계가 3~4개월 또는 내년 안에 드러날 것으로 예상됩니다. 📈
• OpenAI, DeepMind 등 선도 연구소들은 과학 분야(물리, 화학, 생물학) 정복을 통해 인류가 발견하지 못한 새로운 지식 발견을 목표로 하고 있습니다. 🔬
• 막대한 컴퓨테이션 자원 확보를 넘어, 이를 효과적으로 활용하는 방법 자체가 중요한 과제로 남아있으며, 100개 GPU가 1개보다 100배 빠르지 않은 것처럼 실제 활용에는 한계가 있습니다. 💻
• AI가 점점 더 복잡하고 다양한 문제를 해결하려 함에 따라 모델 개발의 복잡성 또한 급증하고 있으며, 이를 어떻게 다룰지가 관건입니다. 🧩