[일반] 불가능한 AGI 개념보다는 , 활용가능한 AI에 초점을 둬야되

어떤 느낌이냐면, 현재 AI 세대가 AGI에 도달하는 방법을 전혀 모른다는 걸 깨달은 것 같아. 통계적 접근 방식 LLM은 (대규모 데이터 세트로 훈련된 인공 신경망)은 유용하긴한데 AGI 달성과는 전혀 관계없어보여. AGI 초지능 과대광고보다 더 현실적인 사용 사례에 집중할 때가 된 거같아. 2025년 초기에는 AGI 타임라인이 2027년~2028년으로 대폭 단축 되었는데 2025년 후기부터 실생활에 쓰기에는 비효율적이고 부정확하다는 한계가 부딫히고.. 다시 2030년대에 올지도 모른다로 막연한 기대감에 근거를 둔 불확실한 타임라인으로 미뤄졌어. 기업들도 AGI 용어를 더이상 안쓰고 , 인간을 보조하는 AI에 초점을 둔거보면 이제는 기대감을 낮추고 현실에 활용가능한 정도에 초점을 두는게 맞는거 같아. 자율 주행의 어려움이 좋은 예시지. 운전자는 전에 본 적 없는 장면에 반응해야 하잖아. 훈련 데이터가 우주에 충분하지 않을 뿐더러, 접근 방식 자체가 뭔가 잘못된 것 같아. 인간 운전자와 마찬가지로, 성공적인 AI 운전자도 단순히 메모리에 압축된 장면과 비교하는 게 아니라, 실제로 자신이 보고 있는 것을 이해해야 할 거야. 만약 운전 강사가 초보 운전자에게 보행자를 조심하라고 말했는데, 초보 운전자가 "네, 모든 가능한 상황에서 보행자 사진 백만 장을 보여주고 각 경우에 어떻게 해야 하는지 알려주세요"라고 말한다면, 우리는 걱정하기 시작할 거야.