AI 요약관련 정보

• 연사는 AI가 '인공적'이지만 '지능적'이지 않다고 주장하며, 현재의 AI 기술이 과대평가되어 있다고 강조합니다. 🤖
• AI가 일자리를 빼앗거나 인류를 실존적으로 위협하지 않을 것이라고 단언하며, 오히려 기후 변화가 더 큰 실존적 위협이라고 지적합니다. 🌍
• MIT 슬론 경영대학원 연구에 따르면 AI 이니셔티브의 95%가 실패할 것이며, 이는 AI 기술의 미성숙과 실제 적용의 어려움을 보여줍니다. 📉
• 자율주행차(Waymo)가 주차장에서 경적을 울리거나 갇히는 사례, Optimus 로봇이 원격 조종되는 등 AI의 실제 적용에서 발생하는 현실적인 한계와 실패 사례들을 제시합니다. 🚗
• 현재 'AI'라고 불리는 것은 주로 대규모 언어 모델(LLM)이며, 이는 구글과 같은 프롬프트-응답 모델을 통해 작동합니다. 💬
• LLM이 치료사 역할을 대신하며 이혼을 유발하는 등 의도치 않은 부정적인 사회적 영향을 미치고 있음을 경고하며, LLM의 오용 사례를 언급합니다. 💔
• AI는 1956년 다트머스 회의에서 용어가 탄생한 이래, 앨런 튜링의 테스트 제안부터 현재까지 '과대 약속과 미달 성과'의 역사를 반복해왔다고 설명합니다. 📜
• 튜링 테스트의 본질은 기계가 인간처럼 '보이게' 하는 것이며, 1964년 엘리자 봇이 인간을 속였지만 이는 단순한 패턴 매칭에 불과했음을 지적하며 실제 지능과는 거리가 멀다고 강조합니다. 🎭
• 1980년대 전문가 시스템(WebMD 예시)과 1990년대 퍼지 논리(일본 제외)가 기대만큼 성공하지 못했음을 언급하며 AI 발전의 난관을 보여줍니다. 🧠