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상황 인식: AGI의 10년
코인이지(CoinEasy)
2024.10.07 15:19:38
서론
본 기사에서는 인공지능(AI)의 가속화되는 발전과 2027년까지 인공 일반 지능(AGI)을 달성할 가능성에 대해 탐구합니다. 컴퓨팅, 알고리즘 효율성 및 “unhobbling” 이득의 추세를 조사함으로써 AI 시스템이 전문가만큼 지능화되고 잠재적으로 다양한 인지 작업을 자동화하는 미래를 예측할 수 있습니다. 그러나 이러한 급속한 발전은 보안, 통제 및 AI가 인간 지능을 능가할 가능성에 대한 우려도 제기합니다.
I. GPT-4에서 AGI까지: OOM 계산
GPT-2에서 GPT-4까지의 여정은 4년 만에 AI 기능의 놀라운 도약을 보여줍니다. 유치원생에 비유되는 GPT-2는 간신히 일관성 있는 문장을 형성할 수 있었지만 GPT-4는 코드 작성, 추론 및 학업 시험에서 탁월한 능력을 보여주는 똑똑한 고등학생의 능력을 보여줍니다.
컴퓨팅, 알고리즘 효율성 및 “unhobbling” 이득의 추세를 분석함으로써 2027년까지 유사한 질적 도약을 예상할 수 있습니다. 이는 AI 연구원 및 엔지니어와 동등한 작업을 수행할 수 있는 모델로 이어져 잠재적으로 AI 연구 및 개발을 가속화할 수 있습니다.
- 컴퓨팅: 컴퓨팅 성능에 대한 막대한 투자는 AI 모델의 급속한 성장을 촉진했습니다. GPT-2에서 GPT-4까지 예상되는 컴퓨팅 확장은 ~3,000x에서 10,000x입니다. 이러한 추세는 2027년 말까지 2–3배(OOM)의 컴퓨팅 증가가 예상되면서 계속될 것으로 예상됩니다.
- 알고리즘 효율성: 알고리즘 발전은 모델의 효과적인 컴퓨팅 성능을 향상시키는 “컴퓨팅 승수” 역할을 합니다. 추정치에 따르면 언어 모델에서 연간 ~0.5 OOM의 알고리즘 효율성 향상이 나타납니다. 공개된 정보는 GPT-2에서 GPT-4까지 1–2 OOM의 이러한 이득을 나타내며 2027년까지 1–3 OOM을 예상합니다.
- Unhobbling 이득: 모델은 기본적으로 “hobbled”되는 잠재적인 기능을 가지고 있습니다. 인간 피드백 강화 학습(RLHF), 연쇄 사고 프롬프트, 스캐폴딩 및 도구와 같은 기술은 이러한 기능을 잠금 해제합니다. Unhobbling을 통해 모델은 더욱 유용하고 상업적으로 가치 있게 되었습니다.
II. AGI에서 초지능으로: 지능 폭발
2027년까지 AGI를 달성하는 것은 모델이 박사 수준의 지능을 능가하고 다양한 인지 작업을 자동화할 수 있다는 점에서 그럴듯하다고 여겨집니다. 이러한 급속한 발전은 AI 시스템이 예측할 수 없는 방식으로 인간의 능력을 능가할 수 있는 “지능 폭발”로 이어질 수 있습니다.
III. 과제 및 고려 사항
AI의 급속한 발전은 몇 가지 과제와 고려 사항을 제시합니다.
- 1조 달러 클러스터 경쟁: 더 강력한 AI 시스템을 개발하는 데 필요한 재정적 투자는 엄청납니다. 예측에 따르면 2027년까지 주요 AI 연구소에는 수백억 달러의 비용이 드는 클러스터가 필요할 것입니다.
- AGI 보안: AI 시스템이 더욱 지능화됨에 따라 보안 및 제어를 보장하는 것이 가장 중요해집니다. 오용 또는 의도하지 않은 결과의 가능성은 강력한 보안 조치를 필요로 합니다.
- 초정렬: AI 시스템을 인간의 가치 및 목표와 일치시키는 것은 인류에게 이익이 되는 방식으로 행동하도록 보장하는 데 중요합니다. 초정렬을 위한 효과적인 방법을 개발하는 것은 중요한 과제입니다.
- 자유 세계의 승리: AI 개발의 지정학적 의미는 상당합니다. AI 연구 개발에서 경쟁 우위를 유지하는 것은 자유 세계에 필수적입니다.
IV. 프로젝트
이 프로젝트는 AI 개발의 빠른 속도와 사회에 미치는 잠재적 영향에 대한 인식을 높이는 것을 목표로 합니다. OOM을 계산함으로써 AI 발전의 잠재적 궤적을 더 잘 이해하고 AI가 제시하는 과제와 기회에 대비할 수 있습니다.
V. 마무리
AI가 전례 없는 속도로 계속 발전함에 따라 개발 및 배포를 둘러싼 논의에 대해 계속 정보를 얻고 참여하는 것이 중요합니다. AI의 미래는 불확실하지만 추세를 인정하고 가능성에 대비함으로써 이러한 변혁적 기술을 책임감 있고 윤리적으로 탐색할 수 있습니다.
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