AI 리더들이 말하는 AI 시장의 현주소와 나아갈 방향

반갑습니다. 11:41입니다.
 
 
오늘은 andreessen horowitz에서 진행한
AI 시장을 주도하고 있는 리더들과의 인터뷰를 통해
 
AI가 현재 어디에 위치해 있고,
어디로 가고 있는지에 대한 인사이트를
 
간단히 전달해드리도록 하겠습니다.
 

 
인터뷰에는
Chatgpt를 개발한 OpenAI의 CTO Mira Murati,
메타버스 시장을 주도하는 Roblox의 CEO David Baszucki
Microsoft의 CTO Kevin Scott 등이 참여했습니다.
 
 
 
 
1. 현재 우리는 어디에 있는가?
 
▶ 우리는 현재 AI 주도의 컴퓨팅 세 번째 시대에 놓여있다.
라이트 형제가 최초의 비행기를 만들어낸 그 순간이며
그 속도는 과거의 어느 사례보다 빠르게 가속화되고 있다.
_Noam Shazeer(Character.AI CEO)
 
 
 
 
2. 기술 혁신이 시장에 변화를 주려면 경제성이 필요한데?
 
▶ 시장 변화는 10배가 아닌 10,000배 나은 경제성에서 만들어진다.
이전 AI 주기에선 기술적 진보에 비해 혁신적인 경제성이 부족했다.
그러나 현재 AI 흐름에선 일부에서 10,000배 이상의 경제성을 발견했다.
 
 
 
 
3. 오늘날 LLM 적용사례는 창의성 vs 정확성 어느 방향을 추구하는가?
 
▶ 자율주행 자동차와 같은 정확성이 중요한 기계 학습 사례와 달리
오늘날은 가상 친구, 온라인 게임 등 창의성에 더 중점을 두고 있다.
 
▶ 의사와 같은 일을 시작하고 싶다면 허위 정보를 제공하지 않도록
속도가 매우 느릴 것이다. 하지만 엔터의 관점에서 친구처럼 접근하면
정확성보다 상황을 꾸며내고 오락을 제공하는 것에 집중해 더욱 빠르게
사용자가 원하는 가치들을 제공해줄 수 있다.
_Noam Shazeer(Character.AI CEO)
 
 
 
 
4. 코딩에서는 AI가 Co-pilot(보조자)의 역할을 해왔다는데?
 
▶ AI는 여러 분야에서 인간 작업을 향상시켜왔지만 개발자에게  
특히 더 효과적이다. ChatGPT Prompt(명령어)의 30%가 코딩과 관련된 것이다.
 
LLM은 인터넷과 같은 수많은 코드를 품은 데이터 세트에 대한 학습이 이루어져서
여기에 효과적으로 대응할 수 있으며 개발자는 사용자로 마지막에 결정할 수 있다.
 
 
 
 
5. AI로 나아가고 있는 다음 방향은 어디인가?
 
▶ AI와 생물학의 통합으로 질병 치료와 인간 건강에 빠른 발전을
가져오는 것이다.
 
특히나 생물학을 위한 대규모 언어 모델을 구축해, GPT와 비슷하지만
세포의 언어와 모습에 특화된 형태로 인간 질병의 이해와 치료에 대한
방법을 찾아나갈 수 있으며, 더 많은 데이터로 이를 향상시킬 수 있다. 
_Daphne Koller
 
 
 
 
6. 이전의 AI 모델과 달리 이제는 인간을 통해 모델을 훈련한다고?
 
▶ 기존의 AI 모델이 특정 작업에서 인간보다 뛰어난 성능을 발휘하도록
설계가 되었지만 오늘날 AI 모델은 사용자에게 새로운 기술을 제공하고
인간의 사용 사례와 피드백을 통한 강화 학습을 핵심으로 하고 있다.
 
우리는 미래가 어떤 모습일지 알지 못한다. 그래서 사람들에게 도구와
기술을 제공하고 무슨 일이 일어나는지 지켜보는 전략을 사용해왔다.
그것이 새로운 사용 사례를 발견하기에 충분하다고 판단하였다.
 _Mira Murati(OpenAI CTO)
 
 
 
 
 
7. AI가 아직까지 긴 맥락을 실행하기엔 한계가 있는데?
 
▶ 현재까지 대부분의 Context 창은 32K정도로 단기 정보 기억에
치우쳐저 있다.
 
이보다 더 큰 Context 창이 개발되고 있으며 LLM으로 더 큰 문서를
처리하고 주어진 시퀀스를 처리할 수 있을 것으로 보인다.
 
(※ Context 창은 주어진 Sequence를 처리할 때 모델이 고려할 수 있는 '토큰 수'고,
토큰은 LLM에서 처리되는 단어 혹은 음절과 같은 텍스트 단위입니다.)
 
 
 
 
 
8. 현재 나오는 AI가 대부분 챗봇 형태로 상호작용 하는데 그 이유는?
 
▶ 오늘날 AI 서비스가 챗봇 형태가 많은 이유는 일반적으로 챗봇이
제일 구축하기 쉬운 인터페이스이기 때문이다.
 
많은 개발자가 다중 모드 AI 모델로 상호작용하는 방법을 개발하려고 한다.
자율주행차처럼 AI가 물리적 세계와 상호작용할 수 있도록 하는 것이 목표이다.
 
 
 
 
 
오늘은 여기까지 대화 내용을 전달해드리고
 
다음 글에서 이어서 주요 질의를 추려 가져오겠습니다.
 
개인적으로 왜 AI 서비스들이 챗봇 형태가 대다수일까 궁금했었는데
그게 가장 구성하기 쉬운 인터페이스이기에 그렇다는게 흥미롭네요.
역시 싸고 만들기 쉬운게 최고라는 생각이 듭니다.
 
 
여러분도 질문 내용 보시면서 궁금했던 부분들이나
새롭게 알아가는 정보가 있으셨으면 좋겠네요.
 
감사합니다.