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[메타의 AI 책임자는 현재의 AI 모델이 인간의 지능과 일치하지 않을 것이라고 말해] 르쿤은 현재의 대형 언어 모델(LLM)들, 예를 들어 ChatGPT와 같은 모델들이 인간의 지능 수준에 도달할 가능성에 대해 회의적인 시각을 가지고 있다. 그는 이 모델들이 텍스트 생성을 잘 수행하지만, 인간과 같은 수준의 추론과 계획을 수행할 수 없다고 지적한다.

박영숙세계미래보고서저자 | 기사입력 2024/05/24 [19:01]

[메타의 AI 책임자는 현재의 AI 모델이 인간의 지능과 일치하지 않을 것이라고 말해] 르쿤은 현재의 대형 언어 모델(LLM)들, 예를 들어 ChatGPT와 같은 모델들이 인간의 지능 수준에 도달할 가능성에 대해 회의적인 시각을 가지고 있다. 그는 이 모델들이 텍스트 생성을 잘 수행하지만, 인간과 같은 수준의 추론과 계획을 수행할 수 없다고 지적한다.

박영숙세계미래보고서저자 | 입력 : 2024/05/24 [19:01]

 

 

메타 AI 책임자, 현재 AI 모델은 인간 수준 지능에 미치지 못한다고 주장

메타의 AI 책임자인 얀 르쿤은 최근 인공지능(AI) 분야의 발전 속도에 대해 경鐘을 울렸다. 그는 현재의 대규모 언어 모델들이 인간 수준의 지능에 도달하기에는 아직 멀다고 주장하며, AI 개발을 위한 완전히 새로운 접근 방식이 필요하다고 강조했다.

 

르쿤은 ChatGPT와 같은 최첨단 AI 모델들이 텍스트 생성 능력에서 뛰어난 성과를 보여주고 있지만, 인간처럼 추론하고 계획하는 능력은 아직 부족하다고 지적했다. 이러한 한계는 이들 모델들이 훈련 데이터에 지나치게 의존하기 때문이라고 그는 설명한다. 훈련 데이터에 포함되지 않은 상황에 직면했을 때, 이들 모델들은 논리적 사고나 물리적 세계에 대한 이해 부족으로 어려움을 겪는다.

 

르쿤은 진정한 인공지능을 개발하기 위해서는 AI 시스템이 우리처럼 세상을 추론하고 계획하며 이해할 수 있도록 해야 한다고 주장한다. 그는 이를 위해서는 인간의 인지 능력을 더 잘 이해하고, AI 시스템이 주변 환경과 상호작용하며 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 알고리즘 개발이 필요하다고 강조한다.

르쿤의 주장은 AI 분야의 다른 전문가들 사이에서도 공감을 얻고 있다. 많은 전문가들은 현재의 AI 모델들이 인간 수준의 지능에 도달하기에는 아직 많은 과제가 남아 있다고 인정하며, 더욱 발전된 AI 개발을 위해서는 새로운 접근 방식이 필요하다고 주장하고 있다.

 

르쿤의 발언은 AI 기술의 미래에 대한 중요한 질문을 제기한다. 과연 우리는 언제 인간 수준의 지능을 가진 AI를 만들 수 있을까? 그리고 그러한 AI가 인류에게 어떤 영향을 미칠까? 르쿤의 경鐘은 우리가 AI 기술 개발의 윤리적, 사회적 영향에 대해 깊이 생각해야 함을 일깨워준다.

 

 

메타의 AI 책임자, 얀 르쿤: "현재의 AI 모델은 인간 지능과 일치하지 않는다"

메타(Meta)의 AI 책임자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 최근 AI 언어 모델의 한계와 미래에 대한 그의 견해를 밝혔다. 르쿤은 현재의 대형 언어 모델(LLM)들, 예를 들어 ChatGPT와 같은 모델들이 인간의 지능 수준에 도달할 가능성에 대해 회의적인 시각을 가지고 있다. 그는 이 모델들이 텍스트 생성을 잘 수행하지만, 인간과 같은 수준의 추론과 계획을 수행할 수 없다고 지적한다.

현재 AI 모델의 한계

르쿤에 따르면, 현재의 AI 모델들은 훈련 데이터에 크게 의존하기 때문에 논리와 물리적 세계에 대한 이해가 제한적이다. 이러한 모델들은 다음과 같은 능력이 부족하다:

  • 물리적 이해: 현실 세계의 물리적 구조와 법칙에 대한 이해 부족
  • 지속적 기억: 장기적인 정보를 유지하고 사용하는 능력 부족
  • 추론 능력: 복잡한 논리적 문제를 해결하는 능력 부족
  • 계층적 계획: 단계적이고 복잡한 계획을 세우는 능력 부족

르쿤은 이러한 제한 때문에 현재의 AI 모델들이 "본질적으로 안전하지 않다"고 주장한다. 이는 모델들이 때때로 부정확한 응답을 생성하거나 잘못된 결정을 내릴 수 있기 때문이다.

진정한 인공지능을 위한 새로운 접근 방식

르쿤은 진정한 인공지능에 도달하기 위해서는 완전히 새로운 접근 방식이 필요하다고 강조한다. 그는 "세계 모델링" 접근 방식을 제안한다. 이 접근 방식은 AI 시스템이 세상을 보다 종합적으로 이해하고, 결과를 시뮬레이션하며, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 것이다.

세계 모델링 접근 방식은 AI가 인간처럼 사고하고 학습하며, 세상을 깊이 있고 정교하게 이해할 수 있는 능력을 개발하는 것을 목표로 한다. 그러나 르쿤은 이 비전이 실현되기까지는 아직 몇 년이 걸릴 것이라고 전망한다.

미래의 AI 시스템 구상

르쿤은 미래의 AI 시스템이 인간의 지능과 더 가까워지기 위해서는 다음과 같은 기능을 갖추어야 한다고 믿는다:

  • 지속적인 학습: 학습한 내용을 지속적으로 활용하고 새로운 정보를 습득하는 능력
  • 근본적인 이해: 물리적 세계와 그 법칙에 대한 깊은 이해
  • 복잡한 문제 해결: 논리적이고 계층적인 계획을 세우고 문제를 해결하는 능력

메타의 AI 연구는 이러한 목표를 달성하기 위해 계속해서 새로운 알고리즘과 모델을 개발하고 있다. 르쿤은 이러한 연구가 진정한 인공지능으로 가는 중요한 단계가 될 것이라고 믿는다.

결론적으로, 메타의 AI 책임자인 얀 르쿤은 AI가 인간의 지능 수준에 도달하려면 현재의 접근 방식을 넘어서는 혁신이 필요하다고 강조한다. 그는 세계 모델링 접근 방식이 이러한 혁신의 열쇠가 될 수 있다고 믿으며, 이를 통해 AI가 인간과 같은 깊이와 정교함으로 세상을 이해하고 작동할 수 있을 것으로 기대한다.

메타의 AI 책임자 얀 르쿤 관련 이미지

얀 르쿤 (Yann LeCun) 소개

  1. Yann LeCun, Meta AI Chief
  2. Meta AI Chief Yann LeCun at Event
  3. Yann LeCun - Meta's AI Chief
  4. Meta's chief AI scientist Yann LeCun
  5. Yann LeCun Explains AI

AI 모델링 접근 방식

  1. Holistic AI modeling approach
  2. AI-driven marketing analytics pedagogical model
  3. AI life cycle ethical AI

대형 언어 모델의 한계

  1. Challenges and Limitations of Large Language Models
  2. Opportunities and Limitations of Deploying Large Language Models
  3. Understanding Limitations of Language Models
  4. Overcoming the Limitations of Large Language Models
  5. Large Language Models Capabilities Advancements Limitations

AI 시스템 미래 예측

  1. AI systems future vision
  2. Artificial Intelligence predicting future
  3. Power and Prediction The Future of AI Systems
  4. Forecast-based AI operation

위 이미지는 메타의 AI 책임자인 얀 르쿤과 그의 견해, AI 모델링 접근 방식, 그리고 대형 언어 모델의 한계 및 미래 AI 시스템의 예측에 관련된 자료들입니다. 이는 AI 기술의 현재와 미래를 시각적으로 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

메타의 AI 책임자는 현재의 AI 모델이 인간의 지능과 일치하지 않을 것이라고 말한다.

그래서 메타의 AI 책임자인 얀 르쿤은 우리가 ChatGPT와 같은 AI와 함께 어디에 있는지에 대해 몇 가지 생각을 가지고 있다. 그는 이 모델들이 아직 인간 수준의 지능으로 가는 길에 있다고 생각하지 않는다.

 

물론, 그들은 텍스트를 생성하는 데는 뛰어나지만 인간과 같은 추론과 계획에 있어서는 부족하다. 큰 문제가? 그들은 훈련 데이터에 너무 많이 의존하기 때문에 논리와 물리적 세계에 대한 이해가 제한된다.

 

르쿤은 진정한 인공지능에 도달하기 위해서는 완전히 새로운 접근 방식이 필요하다고 생각한다. 그는 우리처럼 세상을 추론하고 계획하고 이해할 수 있는 미래 AI 시스템을 구상한다.

 
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