인터뷰/예측
UC 버클리 컴퓨터공학과 교수 "우리는 AGI를 달성했다"
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작성일
2025-01-04 08:29
조회
1035
https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-282/
우리는 AGI를 달성했다. 이제 어떻게 해야 할까? 오랫동안 이어져 온 범용 인공지능(AGI)에 관한 논쟁을 시작하고, 가능하다면 여기서 종결짓길 바란다. 논쟁의 여지가 있음을 알지만, 적어도 정의상 우리는 AGI를 달성했다고 생각한다. 우리의 AI는 이제 ‘범용’적이다. 인공지각(sentience)과 초지능(superintelligence)에 대한 더 깊은 논의는 철학자들에게 맡기고, 여기서는 핵심 혁신인 ‘범용성(generality)’에 집중하고자 한다.
이전 수십 년간의 인공지능 혹은 머신 러닝은 지능적이긴 했지만 매우 특화되어 있었다. 이미지 인식이나 콘텐츠 추천처럼 범위가 좁은 특정 작업에선 종종 인간 능력을 뛰어넘었다. 그러나 오늘날의 모델—그리고 더 중요하게는 그 주변 시스템—은 매우 폭넓은 작업을 수행할 수 있으며, 때로는 인간만큼, 혹은 그보다 더 나은 결과를 내기도 한다. 이 ‘범용성’ 덕분에 엔지니어, 과학자, 예술가들은 모델 개발자들이 전혀 상상하지 못했던 방식으로 혁신을 이끌 수 있다. 또한 이러한 범용성이 시장의 힘과 결합되어, 2025년을 더욱 흥미로운 해로 만들 것이다.
AI에 익숙해지기(AI-native): 이 모델들의 범용성과 자연어 인터페이스 덕분에 누구나 AI를 사용하고 탐색할 수 있다. 그리고 우리는 이미 그렇게 하고 있다! 우리는 기계에게 상황을 설명하고, 맥락과 가이드를 제공하며, 개인화된 답변과 해결책을 기대하는 법을 배우는 중이다. 내가 공동 창업자로 참여한 RunLLM에서는 고품질 기술 지원 에이전트를 개발하고 있다. 점차 더 많은 사용자가 문제 해결뿐 아니라 자기 작업에 맞춘 솔루션을 개인화하기 위해 우리의 에이전트를 활용한다는 것을 발견했다. 놀랍게도, 사람들은 다른 사람과 공유하지 않을 많은 내용을 AI와는 기꺼이 공유한다는 사실도 알게 되었다.
한편 UC 버클리에서는, 학생들이 AI를 활용해 내 강의를 다시 설명받거나 AI가 만든 연습 문제로 공부하는 모습을 보며 감탄하고 있다. 그들은 AI를 이용해 학습 경험을 개인화하고 개선하는 방법을 스스로 찾아냈다. 2025년에는 우리가 무언가를 배우거나 도움을 필요로 할 때 인간보다 AI를 선호하게 될지도 모른다.
이처럼 다양한 사용 사례를 통해 볼 때, 우리는 대형 언어 모델의 한계를 극복하고 AI를 불과 12개월 전에는 상상조차 못했던 방식으로 활용하는 데 점점 능숙해지고 있다.
AI 수익(Return on AI): 2025년의 초점은 과거에 투자한 AI가 실제로 어떤 가치를 창출했느냐로 옮겨갈 것이다. 투자자들과 기업은 스타트업 및 기업 AI 팀이 탐색 단계를 넘어 비용 절감, 매출 창출, 고객 경험 개선 등 실제 문제를 해결해 주길 기대한다. 이는 연구 자금이 필요한 학자들에게는 나쁜 소식일 수 있지만(2024회계연도 예산이 남아 있다면 DM 달라), 새로운 AI 기반 기능의 물결을 타고 갈 수 있는 다른 모든 사람에게는 좋은 소식이다.
제품과 비즈니스의 모든 측면에 AI를 도입하려는 혁신 경쟁이 일어날 것이다. 처음에는 다소 성급하게 만든 챗봇이나 자동 요약 기능처럼, ‘AI 여정’의 첫 단계에 불과한 시도들을 목격하게 될 것이다. 나는 이러한 기능들이 빠르게 ‘맥락 기반 에이전트’로 대체되어, 사용자 요구에 맞춰 진화하고 사용자와의 상호작용을 통해 학습하길 바란다. 팬데믹은 원격(디지털) 어시스턴트에 대한 길을 열어주었고, 향후 에이전트에 필요한 도구들을 갖춘 사실상 가상 사무 환경이 마련되는 계기가 되었다. 이 에이전트들은 과거 인간이 맡았던 역할을 대체하거나, 혹은 다른 에이전트들이 만들어낸 새로운 역할을 담당하게 될 수도 있다. 어쩌면 우리 모두가 각자 고유한 맞춤형 에이전트 팀을 운영하는 순간이 AI가 약속을 제대로 이행한 시점일 것이다.
챗은 시작에 불과하다: 내가 바라는 2025년은 단순 대화를 넘어, AI로 멋진 일들을 실제로 이루는 방법을 찾는 것이다! 나는 배경에서 작동하며 우리 일상 업무를 눈에 띄지 않게 도와주는 AI 에이전트가 등장하길 기대한다. 이러한 에이전트들은 우리가 결정을 내릴 때 적절한 정보를 제공하고, 세상의 변화에 맞춰 학습을 지원해줄 것이다. 또, 맥락과 도구를 통해 우리가 놓치고 있는 것은 무엇인지, 흘리고 가는 문제는 없는지 알려줄 것이다. 우리는 채팅에 들이는 시간을 줄이고, 대신 AI가 우리를 대신해 더 많은 일을 해낼 것이다. 나는 키보드에서 벗어나 진정으로 중요한 인간적 상호작용에 집중할 수 있는 날이 오길 고대한다.
Joseph Gonzalez는 UC 버클리의 교수이자 RunLLM의 공동 창업자이며, Genmo와 Letta의 고문으로 활동하고 있다.
우리는 AGI를 달성했다. 이제 어떻게 해야 할까? 오랫동안 이어져 온 범용 인공지능(AGI)에 관한 논쟁을 시작하고, 가능하다면 여기서 종결짓길 바란다. 논쟁의 여지가 있음을 알지만, 적어도 정의상 우리는 AGI를 달성했다고 생각한다. 우리의 AI는 이제 ‘범용’적이다. 인공지각(sentience)과 초지능(superintelligence)에 대한 더 깊은 논의는 철학자들에게 맡기고, 여기서는 핵심 혁신인 ‘범용성(generality)’에 집중하고자 한다.
이전 수십 년간의 인공지능 혹은 머신 러닝은 지능적이긴 했지만 매우 특화되어 있었다. 이미지 인식이나 콘텐츠 추천처럼 범위가 좁은 특정 작업에선 종종 인간 능력을 뛰어넘었다. 그러나 오늘날의 모델—그리고 더 중요하게는 그 주변 시스템—은 매우 폭넓은 작업을 수행할 수 있으며, 때로는 인간만큼, 혹은 그보다 더 나은 결과를 내기도 한다. 이 ‘범용성’ 덕분에 엔지니어, 과학자, 예술가들은 모델 개발자들이 전혀 상상하지 못했던 방식으로 혁신을 이끌 수 있다. 또한 이러한 범용성이 시장의 힘과 결합되어, 2025년을 더욱 흥미로운 해로 만들 것이다.
AI에 익숙해지기(AI-native): 이 모델들의 범용성과 자연어 인터페이스 덕분에 누구나 AI를 사용하고 탐색할 수 있다. 그리고 우리는 이미 그렇게 하고 있다! 우리는 기계에게 상황을 설명하고, 맥락과 가이드를 제공하며, 개인화된 답변과 해결책을 기대하는 법을 배우는 중이다. 내가 공동 창업자로 참여한 RunLLM에서는 고품질 기술 지원 에이전트를 개발하고 있다. 점차 더 많은 사용자가 문제 해결뿐 아니라 자기 작업에 맞춘 솔루션을 개인화하기 위해 우리의 에이전트를 활용한다는 것을 발견했다. 놀랍게도, 사람들은 다른 사람과 공유하지 않을 많은 내용을 AI와는 기꺼이 공유한다는 사실도 알게 되었다.
한편 UC 버클리에서는, 학생들이 AI를 활용해 내 강의를 다시 설명받거나 AI가 만든 연습 문제로 공부하는 모습을 보며 감탄하고 있다. 그들은 AI를 이용해 학습 경험을 개인화하고 개선하는 방법을 스스로 찾아냈다. 2025년에는 우리가 무언가를 배우거나 도움을 필요로 할 때 인간보다 AI를 선호하게 될지도 모른다.
이처럼 다양한 사용 사례를 통해 볼 때, 우리는 대형 언어 모델의 한계를 극복하고 AI를 불과 12개월 전에는 상상조차 못했던 방식으로 활용하는 데 점점 능숙해지고 있다.
AI 수익(Return on AI): 2025년의 초점은 과거에 투자한 AI가 실제로 어떤 가치를 창출했느냐로 옮겨갈 것이다. 투자자들과 기업은 스타트업 및 기업 AI 팀이 탐색 단계를 넘어 비용 절감, 매출 창출, 고객 경험 개선 등 실제 문제를 해결해 주길 기대한다. 이는 연구 자금이 필요한 학자들에게는 나쁜 소식일 수 있지만(2024회계연도 예산이 남아 있다면 DM 달라), 새로운 AI 기반 기능의 물결을 타고 갈 수 있는 다른 모든 사람에게는 좋은 소식이다.
제품과 비즈니스의 모든 측면에 AI를 도입하려는 혁신 경쟁이 일어날 것이다. 처음에는 다소 성급하게 만든 챗봇이나 자동 요약 기능처럼, ‘AI 여정’의 첫 단계에 불과한 시도들을 목격하게 될 것이다. 나는 이러한 기능들이 빠르게 ‘맥락 기반 에이전트’로 대체되어, 사용자 요구에 맞춰 진화하고 사용자와의 상호작용을 통해 학습하길 바란다. 팬데믹은 원격(디지털) 어시스턴트에 대한 길을 열어주었고, 향후 에이전트에 필요한 도구들을 갖춘 사실상 가상 사무 환경이 마련되는 계기가 되었다. 이 에이전트들은 과거 인간이 맡았던 역할을 대체하거나, 혹은 다른 에이전트들이 만들어낸 새로운 역할을 담당하게 될 수도 있다. 어쩌면 우리 모두가 각자 고유한 맞춤형 에이전트 팀을 운영하는 순간이 AI가 약속을 제대로 이행한 시점일 것이다.
챗은 시작에 불과하다: 내가 바라는 2025년은 단순 대화를 넘어, AI로 멋진 일들을 실제로 이루는 방법을 찾는 것이다! 나는 배경에서 작동하며 우리 일상 업무를 눈에 띄지 않게 도와주는 AI 에이전트가 등장하길 기대한다. 이러한 에이전트들은 우리가 결정을 내릴 때 적절한 정보를 제공하고, 세상의 변화에 맞춰 학습을 지원해줄 것이다. 또, 맥락과 도구를 통해 우리가 놓치고 있는 것은 무엇인지, 흘리고 가는 문제는 없는지 알려줄 것이다. 우리는 채팅에 들이는 시간을 줄이고, 대신 AI가 우리를 대신해 더 많은 일을 해낼 것이다. 나는 키보드에서 벗어나 진정으로 중요한 인간적 상호작용에 집중할 수 있는 날이 오길 고대한다.
Joseph Gonzalez는 UC 버클리의 교수이자 RunLLM의 공동 창업자이며, Genmo와 Letta의 고문으로 활동하고 있다.
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