출처: https://www.mindlenews.com/news/articleView.html?idxno=16040
지금 성행하는 챗봇류는 벌써 기술한계에 도달한 것일까요? 기사 중간에 대안으로 신경망-상징AI가 지나가듯 언급이 되네요
출처: https://www.mindlenews.com/news/articleView.html?idxno=16040
지금 성행하는 챗봇류는 벌써 기술한계에 도달한 것일까요? 기사 중간에 대안으로 신경망-상징AI가 지나가듯 언급이 되네요
챗봇+에이전트 서비스가 ChatGPT
마구 섞어서 쓰여있네요
그리고 정말 파라미터 큰 모델을 제대로 학습하고 써본 곳이 몇군데나 있을런지요.
오히려 훈련 데이터 고갈이 좀 더 현실적인 이유라고 봅니다
LLM 원리로 보면 그냥 간단한 요약이나 할줄 알았지,
스케일을 키운다고 이정도까지 올라올 줄 예상 못했던 이유 같습니다.
그래서 스케일을 계속 키워보니.. 수학, 과학분야는 거의 마스터 단계에 이미 도달했다는 설(에릭슈미트)도 나오고,
하지만 누구도 아직 끝은 확인 못한 상태 아닌가 싶구요.
개인적으로는 본문 내용처럼 한계가 명확히 보인다면, 정말 다행이고 인류에겐 해피엔딩일거 같습니다.
AI 암흑기가 두번(1973~, 1987~) 있었다고 하는데,
앞으로도 최소 한번의 암흑기는 있지 않을까 싶네요.
물론 느낌적 추측입니다만.
다만 발전할수록 환각의 수준도 많이 줄어들꺼고 사람이 100시간 해야하는 일들을 1시간에 할수 있게 줄여서 더 생산적으로 해줄수 있게 해줄거라 봅니다. 검증도 나중에 다시 하면 되구요
장점만 있는 무언가는 없으니깐요..
아이폰 3gs나 옴니아 같은거 쓰던 시기랑 지금이랑 비교해보세요. 많이 다르죠. 뭐 종류가 다르긴 합니다만 결국 돈이 모이고 좋은 인력들이 밤낮없이 하다 보면 많이 좋아지죠
저런거 말고도 이미지 생성이나 영상생성, 로봇컨트롤 같은거에서 쓸모있는 것들은 많이 나올거라 봅니다