"저는 향후 5~10년 동안 개인 영역과 업무 환경 모두에서 생산성이 엄청나게 향상될 것이라고 생각합니다. 하지만 제가 가장 열정을 가지고 있는 일 중 하나이자 AI를 구축하고 싶었던 것은 과학적 발견 자체를 가속화하는 것입니다. 우리는 그 분야에서 선두를 달리고 있으며 아마도 가장 유명한 예는 문제를 해결한 프로그램 Alpha fold일 것입니다."

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제 생각에 이러한 시스템이 일상 생활에 진정으로 유용하려면 공간적 맥락과 시각적 맥락을 포함하여 우리가 있는 상황에 대해 조금 더 이해해야 합니다. 이것이 바로 우리가 현재 Project Astro라고 부르는 새로운 시스템으로 나아가는 방향입니다. 이것은 휴대전화나 유리 또는 다른 장치를 통해 상상할 수 있는 일종의 프로토타입입니다. 실제로 대화할 수 있을 뿐만 아니라 상황을 이해하고, 어떤 것에 대해 기억을 가지고 있으므로 이전에 나누었던 대화를 참조하고 실제로 선호도와 하는 일, 유용하다고 생각하는 것에 대한 이해를 구축하고, 그런 것들을 추천할 수 있습니다.

저는 앞으로 2~3년 안에 우리가 그런 것들을 보게 될 것이라고 생각합니다. 보편적 어시스턴트라고 부르는 것이 다양한 기기에서 여러분과 함께 제공되어 일상 생활에서 원활하게 도움이 될 것입니다.

 

 

데미스 허사비스 데미스는 AI의 변혁적 잠재력을 산업 혁명, 전기의 도입, 불과 비교하며, AI가 인류의 가장 중요한 발명품 중 하나가 될 수 있다고 믿고 있습니다.

AI는 디지털 어시스턴트, 워크플로우 재구상, 개인 및 업무 환경에서의 생산성 향상을 포함하여 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.

AI의 과학적 발견 잠재력은 엄청납니다. 데미스는 단백질 접힘 문제를 해결한 프로그램인 알파폴드를 예로 들며, AI가 약물 발견과 질병 이해에 기여할 수 있음을 강조했습니다.

토니 블레어와 데미스는 AI가 헬스케어, 특히 약물 발견, 맞춤형 의료, 예방 의료에서의 역할에 대해 논의했습니다. AI는 NHS를 데이터 분석, 의료 전문가를 위한 디지털 어시스턴트 생성, 환자 정보 접근성 향상 등으로 혁신할 수 있습니다.

토론은 디지털 어시스턴트의 미래에 대해 다루었으며, 이들은 개인 및 업무 생활에서 컨텍스트, 메모리, 사용자 선호도를 이해하는 범용 어시스턴트가 될 수 있습니다.

데미스는 컴퓨팅 인프라와 인재에 수십억 달러를 투자해야 하는 AI 개발의 막대한 비용을 강조했습니다. 특정 데이터 세트에 기존 모델을 미세 조정하는 것이 덜 비용이 들며, 정부에게는 전략적 접근법이 될 수 있습니다.

대화에서는 정부가 AI를 사용하여 데이터를 분석하기 위해 클라우드 기반 인프라를 사용하는 것을 고려해야 한다고 제안했으며, 대형 언어 모델을 국가의 특정 요구에 맞게 조정하는 방법을 논의했습니다.

영국의 대학 및 역사적 기여 등 AI 분야의 강점은 영국을 글로벌 AI 환경에서 잘 위치하게 합니다. 데미스와 토니는 AI에 관한 국제 협력과 대화의 중요성을 논의했으며, AI 거버넌스 및 배포에서 영국이 리더이자 중재자로서 역할을 할 수 있는 잠재력을 강조했습니다.

데미스 하사비스는 인공지능 일반화(AGI)에 도달하기 위해서는 아직 많은 혁신이 필요하다고 강조했습니다. 그는 현재 AI 시스템들이 특정 분야에서는 매우 뛰어나지만, 인간 수준의 일반지능에 도달하기 위해서는 계획, 메모리, 도구 사용과 같은 여러 기술적 발전이 추가로 필요하다고 언급했습니다.

 

디지털 어시스턴트 요약

멀티모달 기능: 미래의 디지털 어시스턴트는 단순히 언어만 처리하는 것이 아니라, 오디오, 비디오, 이미지, 코딩 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 갖추게 될 것입니다. 이는 인간이 다양한 형태의 정보를 사용해 상호작용하는 방식과 유사하게 만들어, 보다 자연스럽고 유용한 상호작용을 가능하게 합니다.

맥락 이해: 미래의 어시스턴트는 사용자가 처한 상황, 시각적 정보, 공간적 맥락 등을 이해할 수 있을 것입니다. 예를 들어, 사용자의 위치나 주변 환경을 인식하여 더 적절한 도움을 제공할 수 있습니다.

개인화된 경험: 이러한 어시스턴트는 사용자의 과거 대화와 행동을 기억하고, 이를 바탕으로 개인화된 추천과 도움을 제공할 수 있습니다. 사용자의 선호도와 필요에 맞춘 정보를 제공하여, 더욱 효과적으로 지원할 수 있습니다.

계획 및 목표 달성: 현재의 디지털 어시스턴트는 주로 질문에 대한 답변을 제공하는 방식이지만, 미래의 어시스턴트는 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 계획을 세울 수 있는 능력을 가질 것입니다. 예를 들어, 사용자가 특정 목표를 설정하면, 어시스턴트가 이를 달성하기 위한 단계별 계획을 제시하고 지원할 수 있습니다.

생산성 향상: 이러한 발전을 통해 디지털 어시스턴트는 개인 및 업무 환경 모두에서 큰 생산성 향상을 가져올 것입니다. 개인 비서 역할을 하며, 일상적인 업무를 도와주고, 중요한 정보와 일정 관리를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

보편적 어시스턴트: 데미스는 이러한 발전을 통해 미래의 어시스턴트가 '보편적 어시스턴트'가 될 것이라고 전망했습니다. 이는 다양한 디바이스를 통해 언제 어디서나 사용자를 지원할 수 있는 어시스턴트를 의미합니다. 스마트폰, 안경, 기타 디바이스를 통해 사용자는 항상 어시스턴트의 도움을 받을 수 있습니다.

프로젝트 아스트로: 딥마인드의 새로운 시스템인 프로젝트 아스트로는 이러한 보편적 어시스턴트의 프로토타입으로, 사용자의 상황과 대화를 이해하고, 기억을 가지고 있으며, 개인화된 추천을 제공할 수 있는 시스템을 목표로 하고 있습니다.