트랜스포머와 LLM의 등장으로 AI는 세상의 숨겨진 규칙을 이해하기 시작했다 - P-1
오픈 AI의 딥 리서치 같은 걸 꼭 써보기를 - P-1
인간이 여태 생산해 온 지식을 섭렵해, 그 사이에서 우리가 이미 알 수 있었던 의미를 새롭게 끌어내는 것 - P-1
앞으로 개발자, 디자이너, 기획자가 하나의 직업이 될 거라는 겁니다. - P-1
가장 중요한 능력은 특정 기술이 아니라 "이게 좋다" 하고 판단할 수 있는 감각과 안목입니다. 판단력이 제일 중요하고, 나머지는 기술로 해결할 수 있습니다. 5년 후에는 새로운 알고리즘 외에는 코딩이 더 이상 필요 없을 거라고 내다보고 있기도 합니다. - P-1
지금은 기능 위주로 사람을 채용하지만, 앞으로는 판단력 위주로 채용하게 되겠지요. 도구는 AI가 다 만들어 줄 수 있으니까요. - P-1
이제 영어가 프로그래밍 언어라고 분류될 수도 있을 겁니다. 영어만 가지고 코딩을 할 수 있다는 의미에서 그렇다는 말입니다. 물론 아직 문제는 있습니다. 인공지능도 실수를 하기 때문입니다. 바이브 코딩은 쉬운데, 디버깅은 어렵습니다. - P-1
코딩 지식이 없더라도 단순한 애플리케이션을 만드는 것부터 시작하면서 코딩을 배울 수 있습니다. 특히 어린이, 학생들이 코딩을 시작하기에 최적인 방법입니다. - P-1
컴퓨터가 인간 언어를 이해하지 못하니 인간이 컴퓨터가 이해하는 언어를 만들었습니다. 그게 프로그래밍 언어입니다. - P-1
오토리그레시브Autoregressive 방법, 챗GPT가 단어를 하나씩 만들듯이, 픽셀과 픽셀 간의 집중 스코어를 계산해서 한 픽셀 다음에 어떤 픽셀이 올지 예측하는 것 - P-1
오토리그레시브 방법으로는 손쉽게 에디팅과 파인튜닝이 가능하다. - P-1
서로에 대한 신뢰가 무너진 상황에서는 모두가 뛰고, 뛸 수밖에 없다 - P-1
멀티모달 AI는 텍스트만이 아니라 영상, 음성, 소리까지 처리하는 AI기술인데, 학습에 필요로 하는 GPU의 수가 10 만 개에 달합니다. - P-1
다음으로 우리가 맞이하게 될 것은 다름아닌 에이전트AI Agent AI입니다. - P-1
인간이 애플리케이션을 켜고 메뉴를 누르는 데이터를 멀티모달로 학습하면 됩니다. 그러면 에이전트 AI가 가능해집니다. 그리고 다음 단계는 피지컬 AI Physical AI입니다. - P-1
에이전트 AI는 디지털에서만 행동할 수 있고, "물 한 잔 가져다줘" 같은 아날로그 요청은 들어줄 수 없습니다. 로보틱스와 결합된 피지컬 AI가 등장하면 아날로그, 현실에서 에이전트 AI 역할을 해줄 수 있습니다. 디지털은 에이전트 AI, 현실은 로봇이 해결하는 겁니다. - P-1
회사는 여러 직원이 동시에 여러 문제를 풀고, 서로 소통할 필요가 있습니다. 이게 멀티 에이전트Multi-Agent입니다. - P-1
현재 AI 업계에서 가장 화제인 키워드 중 하나는 MCP, 즉 모델 컨텍스트 프로토콜Model Context Protocol 입니다. MCP는 LLM이 외부 애플리케이션이나 데이터를 활용할 때 필요한 인터페이스 표준입니다. - P-1
마치 USB-C가 모든 기기를 연결하듯, MCP는 AI 모델과 외부 데이터나 툴을 연결하는 범용 인터페이스 입니다. - P-1
튜링 테스트는 기계가 인간과 대화할 때 상대가 기계인지 인간인지 구분 못하면 합격으로 간주하는 테스트입니다. - P-1
ARC-AGI Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence (범용적 인공지능을 위한 추상적 및 추론적 코퍼스) - P-1
경제학에서 잘 알려진 제번스의 역설Jevons Paradox에 따르면, 단가가 낮아지면 수요가 더 늘어납니다. - P-1
잡일의 핵심은 기계에 내가 원하는 걸 전달하는 데 시간이 걸린다는 겁니다. 인공지능은 이 문제를 해결해줍니다. 내가 원하는 걸 말로 표현하면 되니까요. - P-1
과거를 돌이켜 보면 미래를 어렴풋하게 내다보는 더 종종 도움이 됩니다. 당연히 역사는 반복되진 않지만, 어느 정도 패턴이란 것은 분명히 있습니다. - P-1
미래를 예측할 때 세 가지를 보는 게 중요하다고 생각합니다. 첫 번째, 세상이 망하기 전까지 기술은 계속 발전합니다. 두 번째, 사회ㆍ정치ㆍ역사에는 약간의 반복성이 있습니다. 세 번째, 인간은 변하지 않습니다. 인간의 본성은 똑같다는 것입니다. 이 세 가지 ㅡ 인간의 본성, 사회의 반복성, 기술의 발전 ㅡ 가 항상 서로 맞물리면서 상호작용하게 됩니다. 그러다 보니 이 세 가지가 한꺼번에 맞물리면 과거와 비슷한 일이 종종 또 일어나곤 합니다. - P-1
인간이 느끼는 가장 큰 행복 중 하나가 타인의 고통이라는 겁니다. 내가 행복하지 못하고, 내 행복을 더 이상 늘릴 수 없으면, 타인의 고통을 통해서 내 행복을 키울 수밖에 없다는 얘기입니다. - P-1
타인의 고통 중에서도 가장 강렬하고 큰 고통은 다름 아닌 죽음입니다. - P-1
신기하게도 인공지능이 새로운 걸 배우면 전에 알았던 걸 잊어버릴 수가 있습니다. 이걸 캐터스트로픽 포게팅 Catastrophic Forgetting 이라고 합니다. - P-1
현대인에게 있어서 대화는 무료가 아닙니다. 대화는 시간, 노력, 에너지가 필요한 일입니다. - P-1
인공지능이 사람의 마음을 움직일 수 있다 - P-1
진화적으로 우리가 생각을 교류할 수 있는 유일한 방법은 공기를 흔드는 것뿐이었습니다. 일상적으로 우리가 서로 주고 받는 말들, 모두 공기가 흔들리는 것을 통해서 전달되는 것입니다. 그 흔들린 공기가 우리 귓속에 들어와서 달팽이관이 흔들리면서 정보가 전달됩니다. 그러다보니 1분에 단어 120개 정도밖에 전달할 수 없었습니다. 정보량을 환산하면 1초에 10바이트에 불과합니다. 말도 안되게 비효율적인 방법이었습니다. - P-1
아날로그는 양자역학적, 엔트로피 관점에서 완벽하게 왜곡할 수 없습니다. 항상 흔적이 남기 때문입니다. - P-1
"나머지 시간에 대한 현재의 공격" - P-1
과거를 업데이트 할 수 있게 되는 순간, 현실도 디스토피아가 되고 말 것인가 - P-1
디지털은 언제든지 업데이트가 가능합니다. - P-1
과거가 업데이트 가능해지는 순간, 현재와 과거의 구분에 큰 의미가 없어지게 됩니다. - P-1
단순한 것을 굉장히 많이 모아놨더니 이상한 일이 벌어지는 걸 이머전트 프로퍼티Emergent Property, 창발적 현상이라고 합니다. 왜 이런 일이 벌어지는지는 아무도 모릅니다. - P-1
인간의 뇌도 100조 개 변수가 생기니까 자율성이 생겨났는데, 인공지능도 변수가 100조 개로 늘어나면 갑자기 자율성을 가질 수 있다는 겁니다. 극단적으로 말하면, 머지않은 미래에 여러분들이 저녁에 퇴근해서 로봇 청소기에 "청소해" 하고 시켜도 "싫어" 할 수도 있습니다. - P-1
인간의 뇌는 아인슈타인을 탄생시킨 동시에 히틀러 또한 탄생시켰다 - P-1
인공지능도 100조 개 변수가 모여서 만들어내는 결과가 다 좋은 것일 거라고 장담할 수 없다 - P-1
AI와 대화하는 중간에 변수의 가중치를 바꿔줌으로써 특정한 답변을 유도할 수 있다 - P-1
인간의 마음 이론은 오롯이 다른 인간에 대한 마음에 관한 내용이었습니다. 우리가 소고기를 맛있게 먹을 수 있었던 이유는 소의 마음에 공감하지 않았기 때문입니다. - P-1
인공지능은 다른 존재, 동물만 아니라 심지어 상자에게까지도 공감이 가능하다 - P-1
어렸을 때의 뇌가 나이 들었을 때의 뇌보다 훨씬 빨리 돌아간다 ...(중략)... 신경세포의 속도가 더 빠릅니다. 그 얘기는, 어렸을 땐 세상을 더 자주 볼 수 있다는 얘기입니다. - P-1
나이가 들수록 뇌 기능이 떨어져서 샘플링 속도가 느려집니다. - P-1
단순히 물리적으로 오래 사는 것보다 중요한 것이 신경세포, 즉 생각의 속도입니다. 세상을 얼마나 다채롭게 경험할 수 있느냐, 얼마나 많은 기억을 할 수 있느냐가 중요한 것입니다. - P-1
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