로컬AI를 똑똑하게 만들어두지 않은 이상..
'나' 라는 도메인 자료를 에이전트나 생성형봇에게 첨부하여 맡기며 내 컨텍스트 데이터들을 기억시켜 처리하면서 학습시켜버리면
이용자들 모두가 남의 논문 하나를 완성하는 작업 도와주는 꼴이라는 생각도 스쳐갑니다요.
그래서 아직까지는 부분부분 원하는 부분만 직접 쳐서 핵심키워드는 빼고 요령만 빼먹을 수 있게 복붙해서 답을 얻고 있는데요
절대 통째로 넘기는일은 자제해야겠네요
특히 코덱스의 경우에는 간단한 예시용 샘플앱들만 머릿속 아이디어에서 꺼낼 용도로 투박하게 만드는 상황이라 유출 정도는 문제가 없는 상태로 개인프로젝트를 진행중이지만.. 이것도 줄이려고해요
한국판 모두의AI 성능 크게 기대안해요 어차피
지금의 제미나이 같은 생성형모델 비스무리하게 답변 내주면서 코드도 학습시킨 자료 토대로 뽑아주겠고, 그래픽툴 써서 게임만드는것도 보니깐 어차피 본인 컴퓨터가 로컬성능 부족한 pc면 모두의 AI에서 공짜로 그래픽처리까지 해주는 서비스까진 못해줄거겠고,
AI데이터센터라는게 완성이 되어야 뭘 운용해주겠지만 몇년뒤죠. 그때쯤 미국의 모델도 페이블 아스트라 이상급으로 더 나오겠고요. 물론 그땐 화면위주의 작업보다는 직접 우리곁에 있는 로봇일건데, 그것도 돈있는 나라에서나 가능할겁니다
AI 프론티어 기업들은.. 요금제랑 전기랑 데이터센터 모두 비용내며 쓸까요? 적어도 요금제는 아끼겠네요
이게 페어플레인지는 모르겠습니다
그리고 상향 평준화가 된 시점에서, 모델 그 이상의 새로운 기능으로 경쟁을 하겠죠.. 마치 우리가 예전 피쳐폰 시절 16화음 이나 몇 만 컬러 디스플레이로 경쟁 하던 시절에서, 지금의 초고성능 스마트폰으로 뭐든 하는 상황으로 변화 하듯...
소버린 ai가 필요 없는건 아니겠지만 (군이나, 정부 시설의 사용에 한해선 유의미 할거 같아요) 일반 민간 영역과 개인들이 사용하는 점에서는..어찌보면 돈 낭비로 그칠 가능성도 충분히 있습니다. 그래도 돈으로 계산하기 힘든 가치도 있으니까 (관련 인력 및 산업 양성 등..) 소버린 ai는 하는게 맞다고 생각합니다.
바이브 코딩이나 스펙 드리븐 작업하면서 협업하는 과정에서
AI가 만든 초안을 인간이 검수하고 수정하고, 지침을 업데이트하지요?
그게 요즘 AI 기업들이 진짜로 탐내는 데이터라고 들었습니다.
일하는 방식에 대한 데이터인 것이죠.
알고보면 지금 전세계인들이 미국 AI의 RLHF(인간 피드백기반 강화학습)에
돈 내가며 참여하고 있는 셈입니다.