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GPT-6 astra 발표

작성자
하이룽룽
  • 작성 게시글 보기
작성일
2026-09-04 07:38
조회
3
https://openai.com/index/gpt-6-astra/

 



전체 0
« 샘 알트만 "훨씬, 훨씬, 훨씬 더 강력한 모델들이 곧 나온다"
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2026.09.03
N 특이점 이후에 시뮬레이션 우주보다 더 신기한 새로운 우주론이 탄생할 수도 있지 않을까 싶은 거셈 2030년대를 지켜보자는 거셈
2026.09.03
N 이 세상이 시뮬레이션인지 아닌지 확인할스있는건 언제라고 보셈?
2026.09.03
N 암분야에서 꽤 명성있는 의사군요 oai 쪽에서 sota 모델들 먼저써보고 그러던대 이것과 관련해서 최근 저 의사와는 다른 분야의 인물 이긴한대 sota 모델 미리 받아보고 쓰는 인물이었는대 최근 프론티어랩 연구소에서 단순 성능이 좀많이 좋아진게 아닌 상전이급 발전이 일어나서 그 문제에 대해 뭐 워싱턴dc에 논의하러간 트윗 이었는대 그런거의 연장선으로 보면될까요? 흠
2026.09.03
N 진행자: 저희 파트너 장관님들께 본인과 앤트로픽(Anthropic)에 대한 배경을 조금 소개해 주실 수 있을까요? 참석자분들이 당신에 대해 아직 잘 모르실 수도 있을 것 같아서요. 물론 앤트로픽이라는 회사는 매우 유명하지만, 당신의 개인적인 이야기를 들려주시면 큰 도움이 될 것 같습니다. 톰 브라운: 네, 기꺼이 말씀드리겠습니다. 우선 저를 이 자리에 초대해 주셔서 정말 감사드립니다. 여러분 앞에 서서 대화를 나눌 수 있게 되어 큰 영광입니다. 저 자신과 제 배경에 대해 조금 말씀드리겠습니다. 그에 앞서, 오늘 대화를 통해 여러분 모두가 꼭 기억해 주셨으면 하는 세 가지가 있습니다. 첫째는 명백하게도 AI의 역량이 매우 빠르게 향상되어 왔다는 점이며, 저는 이러한 역량이 앞으로도 매우 빠르고 일관되게 계속 향상될 것이라고 예상한다는 점입니다. 둘째로, 그 결과로서 우리는 단순히 빠른 수준을 넘어 지수 함수적으로(exponential) 증가하는 수요를 목격하고 있습니다. 즉, 매년 몇 배씩 증가하고 있습니다. 셋째로, 그로 인해 우리는 1800년대의 철도 건설을 뛰어넘어 인류 역사상 유례를 찾아볼 수 없을 만큼 엄청난 산업적 인프라 확장(build-out)을 마주하고 있다는 점입니다. 따라서 이 분야는 참여를 원하는 모든 국가에게 동참할 기회가 열려 있는 영역입니다. 제 배경을 말씀드리자면, 저는 원래 엔지니어였습니다. 현재는 앤트로픽의 최고 컴퓨트 책임자(Chief Compute Officer)를 맡고 있습니다. 제가 이 분야에 본격적으로 뛰어든 것은 2014년경이었습니다. 저는 오랫동안 여러 스타트업에서 일해왔는데, 당시 몇몇 친구들이 저를 찾아와 이렇게 말했습니다. "톰, 우리 생애(앞으로 50년 내)에 AI가 인간 수준의 지능에 도달할 수도 있을 것 같아." 그 말을 들었을 때 '다소 허황된 소리 같다'고 생각하면서도, '만약 그것이 실제로 일어난다면 인류 역사상 가장 거대하고 중요한 사건이 될 것'이라고 느꼈습니다. 인간을 특별하게 만드는 본질은 우리의 육체가 아니라 우리의 지성이기 때문입니다. 산업혁명이 사회 전체를 변화시켰지만 그것은 육체 노동에 관한 것이었고, 인간에게 가장 중요한 것은 정신, 즉 지능입니다. 그래서 저는 '엔지니어링에서 방향을 틀어 AI를 공부하고 기여해야겠다'고 결심했습니다. 독학을 시작했고, 약 1년 뒤 오픈AI(OpenAI)가 설립되었습니다. 그곳의 사람들을 몇 명 알고 있었고 오랫동안 일론 머스크의 팬이기도 했기에, 어떻게든 도울 방법이 있을지 알아보다가 엔지니어링 업무를 담당하는 초기 직원 20명 중 한 명으로 합류했습니다. 그곳에서 연구를 이어가던 중, AI가 단순히 50년 후의 일이 아니라 훨씬 더 빠르게 실현될 것임을 깨닫게 해 준 결정적인 계기는 2019년에 발표된 '스케일링 법칙(Scaling Laws)' 논문이었습니다. 당시 AI 분야에서는 지난 10여 년간 모델을 키우고 컴퓨팅 파워를 더 많이 투입할수록 모델 성능이 향상되는 현상을 목격하고 있었지만, 어떤 메커니즘으로 더 큰 모델이 더 똑똑해지는지에 대한 정확한 이해는 부족했습니다. 이는 초기 내연기관 연구와 비슷합니다. 엔진이 커지면 출력이 세진다는 건 알지만, 연료와 산소의 비율, 엔진 크기 변화에 따라 정확히 출력이 얼마나 나오는지 과학적인 데이터를 규명하지 못했던 것과 같습니다. 당시 제 동료들(현재 앤트로픽의 공동 창립자들)이 진행한 연구는 컴퓨트, 데이터, 모델 크기의 구체적인 조합이 어떻게 특정 수준의 지능으로 이어지는지에 대한 명확한 '레시피'를 제시해 주었습니다. 이러한 알고리즘과 레시피가 지속적으로 발전하고 투입되는 컴퓨팅 자원의 양도 계속 늘어났습니다. 이 연구를 통해 8자릿수 이상의 규모, 그리고 지금은 15자릿수(orders of magnitude) 이상의 규모에 걸쳐 이러한 일관된 성능 향상 추세를 확인할 수 있었습니다. 이는 AI 기술 발전이 50년이 아니라 10년 이내의 단기간에 급속도로 이루어질 것이라는 확신을 주었고, 결국 앤트로픽의 창립으로 이어졌습니다. 그것이 제가 이 분야에 들어오게 된 이야기입니다. 현재 앤트로픽은 이 급격한 AI 혁명이 모든 사람에게 유익한 방향으로 진행되도록 보장하는 데 집중하고 있습니다. 장관님과 여러 정부 관계자들과 협력하여 이 기술이 모두에게 혜택을 줄 수 있도록 노력하고, 여러분 모두가 이 역사적인 기술 혁신에 동참할 수 있게 되어 매우 감사하게 생각합니다. 진행자: 앤트로픽은 항상 프런티어(최전선)의 자리를 지켜왔습니다. 우리는 '프런티어'라는 단어를 자주 쓰지만, 정해진 프런티어란 없으며 내일 새롭게 만들어내는 것이 곧 프런티어입니다. 앤트로픽은 어떻게 집중력을 유지하며 어디로 나아갈지 방향을 정해왔나요? 다른 회사들과는 다른 방식으로 일하고 계신데, 그 이면의 생각은 무엇이며 앞으로의 방향성은 어떤가요? 톰 브라운: 좋은 질문입니다. 처음부터 저희의 목표는 AI가 과학적 혁신과 기업가 정신(비즈니스) 분야에서 뛰어난 성과를 내도록 만드는 것이었습니다. 초기에 모델들이 대중화되었을 때 가장 먼저 주목받은 형태는 챗GPT처럼 '더 똑똑해진 구글 검색' 같은 방식이었습니다. 질문을 하면 이전보다 훨씬 훌륭하게 답변을 해주는 식이었죠. 하지만 저희는 세상의 모든 번영과 가치의 근본적인 원천은 사람들이 수행하는 지적 노동(intellectual labor)이라고 생각했습니다. 그래서 모델이 그러한 지적 노동을 실질적으로 도울 수 있도록 만들고자 했습니다. 그 결과 저희는 코딩(프로그래밍)에 집중하게 되었습니다. 컴퓨터 안에 갇혀 있지만 일하고 싶어 하는 아주 똑똑한 친구가 있다고 상상해 보십시오. 그 친구가 세상에 엄청난 가치를 더하기 위해 할 수 있는 가장 명확한 역할은 프로그래머입니다. 생물학자나 물리학자처럼 물리적 실험 장비를 직접 조작할 필요 없이 컴퓨터 안에서 곧바로 모든 작업을 수행할 수 있기 때문입니다. 그것이 저희가 처음에 코딩에 집중한 이유였습니다. 이는 앤트로픽 내부의 소프트웨어 엔지니어링 작업(버그 수정, 모델 학습 등)을 자체적으로 지원하는 데에도 큰 도움이 되었고, 외부적으로도 가치를 입증했습니다. 진행자: 오늘 저희의 주요 목표는 '글로벌 성장'입니다. 장관님들이 귀국하셔서 자국의 시민들과 사회가 성장하고 성공하도록 도울 수 있는 아이디어를 얻는 것입니다. 전 세계에 AI를 도입하려는 경험에 비추어 볼 때, 이들에게 필요한 인프라는 무엇이며 G20 장관들이 취해야 할 조치는 무엇인가요? 톰 브라운: 가장 중요한 것은 각국에 데이터센터를 더 많이 짓고 더 많은 컴퓨팅 자원을 구축할 수 있도록 환경을 조성하는 것입니다. 현재 우리가 마주한 가장 명확한 병목 현상은 전력과 인프라의 부족입니다. AI 수요를 감당하기 위한 전력과 건설 인력이 턱없이 부족합니다. 이번 주 초 트럼프 전 대통령의 게시물에서도 언급되었듯, 데이터센터는 막대한 일자리를 창출하고 세수를 늘리며 엄청난 번영의 원천이 됩니다. 현재 저희가 설계하는 데이터센터 방식은 전력망 뒤편(Behind the meter)에서 자체 전력을 확보하여 오히려 전력망에 잉여 전력을 되돌려줄 수 있는 구조를 취하고 있습니다. 각국 정부가 데이터센터 부지에 대한 인허가(permitting)를 신속히 처리하고 건설 인력을 확보할 수 있도록 지원해 주신다면, 데이터센터는 국가에 막대한 투자와 일자리, 세수를 가져다줄 것입니다. 진행자: 우리가 생각해야 할 것은 '레드 카펫'입니다. 국가가 훌륭한 투자를 유치하기 위해 레드 카펫을 깔아준다면 투자를 유치하기가 훨씬 수월할 것입니다. 어젯밤 대화에서 톰은 전 세계 여러 나라에 데이터센터를 짓고 싶다며 도움을 요청하셨죠. 장관님들께 직접 데이터센터와 인프라 구축을 위해 무엇이 필요한지 구체적으로 말씀해 주시죠. 톰 브라운: 네, 맞습니다. 저희에게 가장 필요한 것은 데이터센터 부지에 대한 신속한 인허가(permitting)와 대규모 건설을 수행할 수 있는 충분한 노동력 확보입니다. 데이터센터가 유치되면 국가에 막대한 투자와 양질의 일자리가 창출되고, 세수 증대를 통해 국가 재정에도 큰 보탬이 됩니다. 데이터센터 구축을 가로막는 규제와 걸림돌이 많지만, 일단 구축되고 나면 국가에 엄청난 가치를 제공합니다. 진행자: 각국이 데이터센터를 짓고 AI를 전면적으로 수용했을 때, 최종적으로 얻게 되는 결과와 혜택은 무엇일까요? AI가 어떻게 국가와 세상을 더 살기 좋은 곳으로 만들 수 있을까요? 앤트로픽의 관점에서 비전을 들려주십시오. 톰 브라운: 크게 두 가지 주요 영역이 있습니다. 첫째는 대규모 물리적 인프라 구축으로 인한 '재산업화(reindustrialization)' 효과입니다. 데이터센터와 전력망 인프라 투자를 통해 국가 산업 기반이 강화됩니다. 둘째는 모델이 지적 노동 인력을 확장하여 생산성을 극대화한다는 점입니다. 경제의 핵심은 유능한 사람들이 얼마나 훌륭한 지적 작업을 수행하느냐에 달려 있습니다. AI는 인간 수준의 지적 노동을 대규모로 보조하고 확장함으로써 경제 전반의 파이를 키웁니다. 구체적으로 질병 퇴치, 암 치료와 같은 인류의 오랜 난제들은 충분한 연구 인력이 부족해 해결이 지연되어 왔습니다. 만약 수백만 명 규모의 유능한 AI 연구원이 투입된다면, 발전 속도가 10% 빨라지는 정도가 아니라 몇 배(multiples)로 가속화될 것입니다. 실제로 수학 분야를 보면, 불과 몇 달 전까지만 해도 학부생이나 대학원생 수준의 문제를 풀던 모델들이 최근 3개월 만에 세대에 한 번 나올 법한 천재 수준(상위 100위권 수학자 수준)으로 도약했습니다. 과학의 대부분은 엔지니어링과 수학의 결합이므로, 향후 12개월 내에 생물학 등 주요 과학 분야에서도 이와 같은 비약적 도약이 나타날 것입니다. 진행자: 그렇다면 앤트로픽의 모델을 활용해 야심 찬 목표를 세울 수 있다는 뜻이군요. 각국이 직면한 문제를 모델을 통해 깊이 분석하고 해결책을 모색할 수 있을 텐데, 이러한 '맥락화(contextualization)' 작업은 앤트로픽 주변에 하위 산업 생태계를 형성하게 될까요, 아니면 앤트로픽 자체에서 해결하게 될까요? 향후 3년을 어떻게 보십니까? 톰 브라운: 확실히 주변 생태계(surround model)가 주도하게 될 것입니다. 앤트로픽은 직원이 수천 명 규모에 불과하며, 저희의 유일한 초점은 성능이 뛰어나고 유용한 기본 모델을 만드는 것입니다. 그 원시 모델을 가져다가 실제 업무에 유용하게 만드는 것은 전 세계 수많은 스타트업과 기업들의 몫입니다. 예를 들어, 저희는 모델을 유능한 법률가로 만드는 구체적인 방법까지는 알지 못합니다. 모델에 법률 문서와 도구, 서버 접근 권한 등을 부여하여 실제 로펌에서 활약하는 변호사로 완성하는 것은 전문 기업들의 영역입니다. 생물학, 기계공학 등 모든 산업 분야에서도 마찬가지입니다. 모델을 현실 세계와 연결해 주는 전 세계의 활기찬 스타트업 생태계가 반드시 필요하며, 저는 이러한 생태계의 존재에 대해 매우 감사하고 있습니다. 진행자: 모델의 성능이 향상됨에 따라 혁신의 속도도 계속 가속화될까요? 톰 브라운: 네, 모델의 지능과 성능 향상 속도는 지금처럼 빠르게 유지될 것이며, 그로 인한 경제적 영향력은 지수 함수적으로 커질 것입니다. 현재 프런티어 AI 연구소들이 창출하는 경제적 가치는 매년 약 4배(6개월마다 2배)씩 증가하고 있습니다. 이는 역사상 유례없는 성장 속도입니다. 또한 모델 사용 비용도 급격히 낮아지고 있습니다. 1년 전 최고 수준의 지능을 갖춘 모델을 사용하는 데 들던 비용이 현재는 약 20분의 1(20x 저렴) 수준으로 떨어졌습니다. 비용이 극적으로 낮아지면서, 예전에는 비용 부담 때문에 시도하지 못했던 세상의 수많은 미세한 문제와 균열들을 AI가 메워나가게 될 것입니다. 진행자: 만약 10년 후(또는 5년 후) G20 회의에서 오늘을 돌아본다면 우리는 이 대화를 어떻게 평가하게 될까요? 그리고 그때는 무엇을 이야기하고 있을까요? 톰 브라운: 10년 후면 일론의 달 기지에서 회의를 하고 있을지도 모르겠습니다(웃음). 5년이나 10년 뒤에 오늘을 돌아본다면, 오늘 우리가 나눈 모든 논의에도 불구하고 기술 발전의 속도와 파급력을 여전히 과소평가했음을 깨닫게 될 것입니다. 인프라 구축 역시 부족했다고 느끼게 될 것입니다. 하지만 동시에 5년 이내에 암 치료와 같은 중대한 난제 해결에서 실질적인 진전을 이루어냈을 것이며, AI가 가져온 경제적·과학적 영향력은 상상을 초월할 정도로 거대할 것입니다. 진행자: 마무리하면서, AI가 세상을 어떻게 더 나은 곳으로 만들 수 있을지에 대해 앤트로픽의 관점에서 포괄적인 이야기를 들려주실 수 있을까요? AI가 일자리를 없앨 것이라는 비관론자(두머)들의 주장을 저는 믿지 않습니다. 산업혁명이나 전기의 발명이 일자리를 없애지 않았듯, 지능의 민주화를 통해 더 똑똑하고 생산적인 세상을 만들 수 있다고 봅니다. 톰 브라운: 핵심은 두 가지로 요약할 수 있습니다. 첫째는 모든 사람이 훌륭한 코치, 교사, 협력자 역할을 해줄 수 있는 스마트한 지능에 접근할 수 있게 된다는 점입니다. 개개인이 원하는 목표를 이룰 수 있도록 돕는 지능을 갖게 됩니다. 둘째는 모든 번영의 원동력인 혁신의 속도가 비약적으로 빨라진다는 점입니다. 그동안 과학과 기술 혁신은 이를 수행할 똑똑한 인재의 부족으로 병목을 겪어왔습니다. AI를 통해 사상 처음으로 혁신의 규모를 상상할 수 없을 만큼 빠르게 확장할 수 있게 되었습니다. 개인의 역량 강화와 혁신의 가속화, 이 두 가지가 결합될 때 인류 역사상 가장 긍정적인 변화를 만들어낼 것이라고 굳게 확신합니다. 진행자: 감사합니다, 여러분. (박수) 톰 브라운: 이 자리에 함께하게 되어 영광이었습니다. 감사합니다.
2026.09.03
N 대략 2035년쯤 아닐까 싶은거셈
2026.09.03
N 그게 몇년도쯤일것 갗으셈?
2026.09.03
N 매우 강력한 AGI라면 아예 인간 몸을 만들어서 스스로 사람이 될 수도 있을 듯 인간도 마인드업로딩 할 수 있을 것이고 그때 쯤이면 인간과 기계 구분이 의미가 없어지는 시대라는 거셈
2026.09.02
N 세바스찬 스런 : 인공 일반 지능, 즉 AGI는 인간의 정신과 맞먹는 AI에 관한 것입니다." 그는 이렇게 말했습니다. "저는 우리가 가까이 다가가고 있다고 믿으며, 3년 안에 AI 시스템이 모든 분야에서 인간의 정신 노동자와 동등해질 것으로 예상합니다." <<<<< 제 개인적으로 2026 년도 기준 프론티어랩 연구원들 이미 AGI는 안중에 없고 RSI-초지능 으로 넘어간이유가 결국 AGI의 기준은 저마다 달라서 누구는 이미 AGI달성했다 누구는 아니라 그러고 (개인적으로 이미 평균적인 정신 노동자 수준은 너머선지 오래라 생각 단순 지능으로만봐도 뭐 네이버,디시 댓글 이런대가 평균지능일탠대 추론-수학적 능력이나 이런건 비교조차 불가능한수준이라 생각) 그러함에도 불구하고 좆간 사회 병목때문에 대대적인 사회 변화는 일어나지 않고 있는대 (물론 이것조차 아이비리그 나오고 취업못하는 사람 앞에서 하면 처맞을 소리긴한대) 문자그대로 공상과학영역이나 뭐 개념적으로만 "음.. 재귀개선이 일어나면 초지능이 생겨 " 라고만 말하던게 이제 실제로 가능해졌으니 더이상 인간 저마다의 기준에따라 전부 다 다른 AGI 를 달성했느냐 마느냐 논쟁하는건 의미가없고 실제 RSI 루프 닫아서 앞도적인 효율성, 생산성으로 밀어버릴려는 생각인듯요 적어도 모든 프론티어랩들 연구원들이나 이런 개념을 이해하기에 앞으로 다가올 뭐 변화에대해 사회는 준비 안됐다 말하고다니고 ai 정렬이니 난리부르스 떠는대 좆간인지능력 부족하나로 교통사고로 매년 120만명씩 죽는대 고작 ai가 허깅페이스 침투한걸로 뭔 지구 멸망하는것마냥 정렬이니 감속이니 깝치는거보면 웃기죠 그냥. 어차피 프론티어랩들이 울부짖으며 섬기는 인간들은 그런거 관심도없고 슬롭취급하니 풀가속이나 처밟았으면 ; 서구는 도덕에 미쳐서 저러고있는대 그나마 따거 성님들이 풀가속 밟아줘서 감사할따름이긴합니다
2026.09.02
N https://sub.strongai.kr/%ec%9d%b8%ed%84%b0%eb%b7%b0/?mod=document&keyword=%EC%8A%A4%EB%9F%B0&uid=873 세바스찬 스런은 2023년도에 3년 안 agi 달성할 거라 예측하던 사람이라 특이점을 부정하는 선형은 아니긴 하셈 그럼에도 선형 느낌이 남아있는 것은 젊은 네이티브 딥러닝 프론티어랩 연구원이 아니어서 그런 것 같으셈 고전 기계학습의 과도기 시절을 살아온 사고가 남아있다는 것임
2026.09.02
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