AI 요약관련 정보

• AI에 대한 대중의 우려(프라이버시, 일자리 손실, 안전장치 부족, 접근성 불평등, AI 경쟁, 예측 불가능한 행동)는 정당한 부분이 있습니다. 😟
• DeepMind는 AI가 사용자 개인을 위해 작동하는 '나의 AI'가 되도록 하여 신뢰를 구축하고, 의학 및 기후 변화 해결 등 긍정적인 활용에 집중하며, 엄격한 프라이버시 보호와 투명한 동의를 강조합니다. 🤝
• LLM(대규모 언어 모델)은 기본적으로 다음 단어를 예측하는 시스템이며, 챗봇은 질문에 답하도록 미세 조정된 형태입니다. 🗣️
• LLM은 학습 데이터에 없는 정보를 만들어낼 수 있는데, 이를 '환각(hallucinations)'이라고 부릅니다. 👻
• DeepMind의 DeepThink/Gemini는 '추론 시간 훈련'과 '병렬 사고' 같은 새로운 기술을 통해 AI가 여러 응답을 동시에 고려하고 최적의 결과를 선택하여 정확도를 높이고 환각을 줄입니다. 🧠
• 궁극적인 목표는 AI가 언어뿐 아니라 오디오, 이미지, 비디오 등 모든 입력을 이해하는 '세계 모델(world model)'을 구축하여 로봇 공학 및 현실 세계의 물리적 환경 이해를 혁신하는 것입니다. 🌍
• AI는 약물 발견 과정을 혁신하여 신약 개발 기간을 10년에서 몇 달 또는 몇 주로 단축할 잠재력이 있으며, 이는 AlphaFold의 성공에서 입증되었습니다. 💊
• Alpha Evolve와 같이 AI가 새로운 알고리즘을 설계하는 'AI가 AI를 훈련시키는' 단계에 진입하고 있으며, 이는 AI 발전 속도를 가속화할 것입니다. 🚀
• 개인 비서 역할을 하는 AI 에이전트가 일상적인 업무를 처리하고 복잡한 계획을 세우는 미래가 1년 내에 가능할 것으로 예상되지만, 다단계 작업의 '추론 신뢰성'이 주요 병목 현상입니다. 🤖
• Demis Hassabis는 AI 개발에서 인간이 궁극적으로 배제될 가능성을 시사하며, AI가 스스로 발전하는 순환에 대한 질문을 던집니다. ❓