@drfeifei에게서 얻은 가장 큰 교훈: 1. 불과 9년 전만 해도 AI 회사라고 부르는 것은 사업에 좋지 않은 것으로 여겨졌습니다. 2016년에는 아무도 이 기술이 성공할 것이라고 믿지 않았습니다. 2017년이 되자 기업들이 이 용어를 받아들이기 시작했습니다. 오늘날 거의 모든 회사가 스스로를 AI 회사라고 부릅니다. 2. 현대 AI 혁명은 페이페이의 간단하지만 간과되었던 통찰에서 시작되었습니다. 바로 AI 모델에는 방대한 양의 레이블링된 데이터가 필요하다는 것입니다. 연구자들이 정교한 수학적 모델과 알고리즘에 집중하는 동안, 페이페이는 바로 데이터가 핵심이라는 것을 깨달았습니다. 그녀의 팀은 3년 동안 100개국 이상에서 수만 명의 사람들과 협력하여 1,500만 개의 이미지에 레이블을 지정하여 ImageNet을 개발했습니다. 이 데이터 세트는 오늘날 AI 시스템의 기반이 되었습니다. 3. 인간 뇌의 효율성은 현존하는 AI 시스템을 훨씬 능가합니다. 인간은 전구보다 적은 약 20와트의 전력으로 작동하면서도 AI 시스템이 막대한 컴퓨팅 리소스를 사용해야 하는 작업을 수행합니다. 현재 AI는 초등학생들이 쉽게 할 수 있는 일들을 아직 해내지 못합니다. 4. 단순히 현재 접근 방식을 확장하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 더 많은 데이터, 컴퓨팅 성능, 그리고 더 큰 모델을 추가함으로써 AI는 계속해서 발전하겠지만, 근본적인 혁신은 여전히 필요합니다. AI 역사를 통틀어, 방대한 데이터 세트와 결합된 더 단순한 접근 방식은 제한된 데이터를 가진 정교한 알고리즘보다 꾸준히 우수한 성과를 보였습니다. 5. 획기적인 기술은 세상을 바꾸기 전에 장난감이나 재미있는 실험으로 시작되는 경우가 많습니다. ChatGPT는 샘 알트먼이 "우리가 가지고 놀고 있는 멋진 것"이라고 트윗하며 역사상 가장 빠르게 성장하는 제품이 되었습니다. 오늘은 놀이처럼 보이는 것이 내일은 문명을 바꿀 수도 있습니다. 6. 공간 지능은 실제 응용 분야에서 언어만큼 중요합니다. 화재나 자연재해와 같은 비상 상황에서 응급 구조대는 언어가 아닌 공간 인식, 움직임 조정, 그리고 물리적 환경 이해를 통해 구조 활동을 조직합니다. 이것이 바로 3차원 공간을 이해하는 세계 모델이 텍스트 기반 챗봇을 넘어선 차세대 영역으로 부상하는 이유입니다. 7. 물리적 로봇은 시제품 개발부터 실제 도로 주행까지 20년이 걸렸고 아직 완성되지 않은 자율주행차보다 훨씬 더 어려운 과제에 직면합니다. 자율주행차는 평평한 표면에서 움직이는 금속 상자로, 어떤 것에도 닿지 않으려고 노력합니다. 반면 로봇은 3차원 공간에서 움직이는 3차원 물체로, 특히 사물을 만지고 조작하려고 합니다. 이러한 점 때문에 로봇 공학은 챗봇을 만드는 것보다 훨씬 어렵습니다. 8. 직업에 관계없이 모든 사람은 AI의 미래에서 역할을 맡습니다. AI 도구를 사용하여 독특한 이야기를 전달하는 예술가이든, AI 도입에 대한 지역 사회의 결정에 참여하는 농부이든, 과로한 의료 시스템에서 AI의 도움을 받을 수 있는 간호사이든, 누구나 이 기술에 참여할 수 있으며, 또 참여해야 합니다. AI는 인간의 존엄성과 자율성을 대체하는 것이 아니라 증진해야 합니다. 즉, AI를 도구로 사용하는 동시에 AI의 관리 방식에 대한 목소리를 내는 것을 의미합니다.
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