작은 모델에서 큰 모델로: 전문화된 인공지능과 일반화된 인공지능의 기술 경로 분석

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일반 인공지능의 미래 발전 경로

일반 인공지능(AGI)의 미래는 두 가지 주요 기술 경로에 의해 형성됩니다. 첫 번째는 대규모 모델 접근 방식의 지속입니다. 이는 향상된 컴퓨팅 파워를 활용하여 모델의 규모와 기능을 확장하고 다양한 산업에 더 깊이 통합할 수 있도록 합니다. 두 번째 경로는 강화 학습, 지식 계산, 기호 추론, 뇌와 유사한 컴퓨팅 등 신흥 기술의 탐색입니다.

2024 산업 기술 혁신 컨퍼런스에서 상하이 인공지능 연구소의 조우(Qiao Yu) 부소장은 AI가 현재 전문 지능에서 일반 지능으로 전환하는 중요한 단계에 있다고 강조했습니다. 2010년 심층 학습의 출현 이후 AI 분야는 여러 번의 변화를 겪어왔습니다. 처음에는 특정 응용 요구를 충족하기 위해 소규모 전문 모델 개발에 집중했지만, 2020년까지 Transformer, 대규모 데이터, 자율 학습의 도입으로 대규모 모델이 등장하면서 AI 에이전트는 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

OpenAI의 주도 하에 대규모 모델의 부상은 중앙 집중형 산업 연구 및 개발을 촉진하여 ChatGPT 및 GPT-4와 같은 혁신적인 성과를 이끌어냈습니다. 향후 발전은 고립된 성공이 아닌, 칩, 인터넷 인프라, 프레임워크, 데이터, 모델, 평가, 배포 등 다양한 분야에서의 협업 혁신에 의존하게 될 것입니다.

조우는 모델의 규모 확대가 특정 이점을 제공할 수 있지만, 동시에 효율성, 신뢰성, 안전성 등 도전과제를 제시한다고 강조했습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 지식 기반 및 기호 추론 방법의 탐색이 필요하며, 이는 해석 가능성을 높이고 안전성을 강화할 수 있습니다.

미래의 혁신은 점점 더 체계적이고 다각적인 접근 방식에 의존하게 될 것입니다. 상하이의 풍부한 B2B 환경 속에서 금융, 도시 개발 및 제조 분야의 선도 기업과의 협업을 통해 수직적 분야의 전문 모델 개발을 촉진하는 것이 좋다고 조우는 주장했습니다. 이를 통해 개방형 생태계와 윤리적 평가 프레임워크의 구축을 가속화하여 건강한 발전과 표준화된 응용을 촉진하는 전략입니다.

일반 인공지능의 미래는 기술 혁신뿐 아니라 현재 우리가 직면한 복잡한 도전 과제를 해결하기 위해 환경 생태계 최적화에 대한 집중이 필요합니다.

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2024 GDC에서의 통찰: AI 기술과 대규모 모델 응용의 혁신

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