이 기사의 가장 중요한 측면은 METR의 실질적 데이터를 경제 성장 모델과 연결한다는 것입니다. "AI가 모든 것을 바꿀 것이다"와 같은 모호한 주장을 펼치는 것이 아니라, 구체적이고 검증 가능한 예측 경로를 제시합니다. 주요 관찰 사항: 이런 추세가 계속된다면, 'AI가 실질적인 영향을 미치기 시작하는 단계'에서 'AI가 지배적인 세력이 되는 단계'로 가는 데 약 10년 정도 걸릴 수도 있습니다. 가장 큰 불확실성은 확산 속도에 있습니다. AI는 기술적으로 많은 것을 할 수 있지만, 조직의 관성, 규제, 인프라, 비용 등의 요인이 실제 적용 속도에 영향을 미칠 것입니다. AI가 대부분의 작업에서 엄청나게 강력하더라도, 일부 작업만 자동화할 수 없다면 전반적인 생산성 향상은 제한적일 것입니다. 따라서 핵심은 AI의 강력함이 아니라, AI의 역량이 어디에 있는지, 그리고 그 경계가 얼마나 빨리 좁혀지는지가 됩니다. AI가 AI 연구 개발 자체를 크게 가속화하게 되면, 모든 선형 및 지수 모델은 쓸모없게 될 수 있습니다. 이 단계는 예상보다 빨리 도래할 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어링 자체가 AI 연구 개발의 핵심 부분이기 때문입니다. AI가 주로 연구 개발을 가속화하여 생산성을 향상시킨다면, AI 시대에는 인간 과학자에 대한 투자 수익률이 실제로 더 높아질 것입니다. 이는 흥미로운 역설입니다. 저자는 특정 이정표에 언제 도달할지 예측하는 것이 아니라, 도달 후 얼마나 빨리 발전할지 예측하는 데 중점을 두고 "절편"보다는 "기울기"에 초점을 맞춘다고 강조합니다. 5%의 영향에서 100%의 영향으로 전환하는 데 몇 년이 걸릴까요?
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