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레오폴드 아센브레너 00:07:11

10GW 범위는 진정한 AGI를 얻을 때의 제 추측입니다 . Compute는 실제로 과대평가되었습니다. 그것에 대해 이야기해 보겠습니다.

2025-2026년이 되면 우리는 기본적으로 대부분 대학 졸업생보다 더 똑똑한 모델을 갖게 될 것입니다. 경제적 유용성의 상당 부분은 절름발이에서 벗어나는 데 달려 있습니다. 모델은 똑똑하지만 제한적입니다. 챗봇이 있고 컴퓨터를 사용하고 에이전트적 장기적 작업을 수행할 수 있는 것과 같은 것들이 있습니다.

2027-2028년이 되면 가장 똑똑한 전문가만큼 똑똑해질 것입니다. 굽히지 않는 궤적은 챗봇보다 에이전트에 훨씬 더 가까워질 것임을 보여줍니다. 거의 즉석 원격 근무자와 같을 것입니다.

이것은 경제적 수익에 대한 질문입니다. 중간 AI 시스템은 정말 유용할 수 있지만, 이를 통합하려면 많은 노력이 필요 합니다. 비즈니스 사용 사례에서 GPT-4 또는 GPT-4.5로 할 수 있는 일이 많지만, 실제로 이를 유용하게 만들려면 워크플로를 변경해야 합니다. 매우 타일러 코웬 입니다. 과 매우 비슷한 견해입니다. 확산하는 데 시간이 오래 걸립니다. 우리는 SF에 있으므로 그게 그리워요.

하지만 어떤 의미에서, 이런 시스템이 통합되기를 원하는 방식은 이런 종류의 소닉 붐을 얻는 곳입니다. 중간 시스템이 그것을 할 수 있었지만, 그것은 schlep이 필요했을 것입니다. 그것들을 통합하기 위해 schlep을 하기 전에, 당신은 훨씬 더 강력한, 방해받지 않는 시스템을 얻을 것입니다.

그들은 에이전트, 즉석 원격 근무자입니다. 당신은 그들과 동료처럼 상호 작용합니다. 당신은 그들과 Zoom 통화와 Slack을 할 수 있습니다. 당신은 그들에게 프로젝트를 하라고 요청할 수 있고 그들은 떠나서 첫 번째 초안을 쓰고 피드백을 받고 코드에 대한 테스트를 실행하고 돌아옵니다. 그런 다음 당신은 그들에게 더 많은 것을 말할 수 있습니다. 그렇게 하면 통합하기가 훨씬 쉬울 것입니다.

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또 다른 예로, 2027년이나 2028년까지 자동화된 AI 연구원들이 있으면 매일 인터넷 전체의 토큰을 생성할 수 있을 것입니다. 분명히 엄청난 양의 지적 작업을 할 수 있습니다.