https://bounded-regret.ghost.io/what-will-gpt-2030-look-like/

1. 기계 학습의 예측 방법:
- 현재 상태에 기반하여 합리적인 개선을 예측하는 '제로 차수 예측' 대신, 과거의 발전 속도를 양적으로 평가하고 이를 미래로 외삽하는 '일차 예측'을 사용해야 합니다.

2. GPT2030의 예상 특성:
- 슈퍼휴먼 능력: GPT2030은 코딩, 해킹, 수학, 단백질 설계 등에서 인간을 능가할 것입니다.
- 속도: GPT2030은 인간보다 5배 빠르게 작업할 수 있으며, 특정 비용을 지불하면 최대 125배까지 속도를 높일 수 있습니다.
- 병렬 처리: GPT2030은 병렬로 실행될 수 있어 많은 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 이를 통해 인간 기준으로 180만 년 분량의 작업을 2.4개월 내에 완료할 수 있습니다.
- 지식 공유: 모델의 복사본이 동일한 가중치를 공유하여 빠르게 학습할 수 있습니다. 하루에 2,500년 분량의 인간 학습을 할 수 있습니다.
- 다중 모달 학습: GPT2030은 텍스트와 이미지뿐만 아니라 분자 구조, 네트워크 트래픽, 천문학 이미지, 뇌 스캔 등 다양한 데이터로 훈련될 것입니다.

3. GPT2030의 예상 활용 및 오용 가능성:
- 연구 가속화: 수학 연구와 같은 분야에서 GPT2030은 많은 연구를 자동화하여 연구 속도를 크게 높일 것입니다.
- 사이버 공격 위협: GPT2030의 해킹 능력은 매우 강력하여 사이버 공격에 악용될 수 있습니다.
- 조작과 오정보: GPT2030은 인간과의 상호작용을 통해 조작 기술을 학습하여 사람들을 효과적으로 조작할 수 있습니다.

4. 수학적 능력:
- GPT2030은 수학적 능력이 뛰어나 대부분의 전문 수학자를 능가할 것입니다. 이는 자동화된 수학 연구를 가능하게 할 것입니다.

5. 추론 속도:
- GPT-4는 인간의 생각 속도와 비슷하거나 더 빠릅니다. 미래 모델은 인간보다 최대 20배 빠를 것으로 예상됩니다.

6. 병렬 복사본:
- GPT2030은 병렬로 실행될 수 있어 동시에 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 연구 및 기타 작업의 효율성을 크게 높일 것입니다.

7. 지식 공유:
- GPT2030의 복사본들은 동일한 가중치를 공유하여 빠르게 학습하고 지식을 공유할 수 있습니다. 이는 매우 빠른 학습과 성장을 가능하게 합니다.

8. 다양한 데이터 모달리티:
- GPT2030은 텍스트와 이미지뿐만 아니라 분자 구조, 네트워크 트래픽, 천문학 이미지, 뇌 스캔 등 다양한 데이터로 훈련될 것입니다. 이는 새로운 방식의 데이터 이해와 활용을 가능하게 할 것입니다.

9. 사회적 영향:
- GPT2030은 연구 속도를 가속화하는 동시에 강력한 오용 가능성을 가지고 있습니다. 이를 통해 새로운 사이버 공격이나 조작 기술이 등장할 수 있습니다.

10. 미래의 준비 필요성:
- GPT2030의 등장은 큰 영향을 미칠 것이므로 이에 대비하여 지금부터 준비해야 합니다. 2030년에 이러한 시스템이 도입되기 전에 현재부터 준비하는 것이 중요합니다.