- 제프리 힌튼: 결국 중국이 AI개발에 있어 서구를 따라잡을것.(1/18)

- 실시간 OpenAI 병신되고 있는 역사적 관점.jpg

중국이 화약 만들어서 인간로켓 만들고 부잣집 불꽃놀이하고 있을 때

서양에서는 화약으로 개인화기를 만들어서 압도적 군사력으로 문명을 지배하기 시작했고 

중국이 나침반으로 풍수지리 보고 주역으로 부잣집 점치고 있을 때

서양에서는 대항해 시대를 열고 무역으로 막대한 부를 쌓았음 



근데 시발 지금은 거꾸로 가네?

서민 코스프레하면서 뒤에서는 조 단위로 유니콘 벤처 빨아먹고

이거 때문에 OAI 나락 가느니 마느니 했던게 엇그제인데 정신못차림

공개한다는 오퍼레이터라는건 쥐꼬리만한 부스러기..

그것도 선심 쓰듯이 약오르게 던져줘서 민심 나락

o3 mini도 나와봤자 o1 못따라가는게 기정사실화

그런데 수출규제 때려 맞은 똥양 불모지에서

o1 죽빵날리는 딥식 r1이 튀어나옴..


가성비는 수십에서 수백배로 좋은데 성능은 비슷하거나 더 좋음


지금 OAI는 중국이 역사적으로 벌였던 병신테크 그대로 타게 된 꼴..


확실히 절박한 놈이 살아남으려고 발버둥치면 제일 무섭게 성장하는듯

물론 경쟁하면서 엎치락 뒷치락 하는게 가장 이상적인 발전방향이지만


우당탕탕 오픈소스 누더기질 해서 만든 딥식이 내놓은 결과보면


그동안 얼마나 꿀을 빨면서 징징댔는지 알수있는 부분임..

- 데미스 하사비스 20250124 인터뷰 정리

1. (AGI에 도달하기까지 얼마나 걸릴까요?)

우리는 AGI가 인간이 할 수 있는 모든 인지 능력을 보여줄 수 있는 시스템이라는 일관된 견해를 가지고 있었습니다.

제 생각에 저희가 점점 더 가까워지고 있다고 생각하지만, 아직 몇 년은 걸릴 것 같습니다.

(handful of years away - 일반적으로 3~5년 정도의 기간)

현재 모델에는 추론, 계층적 계획, 장기 기억과 같은 일부 누락된 속성이 여전히 있습니다.

또한 전반적으로 일관성이 부족합니다.

AGI는 기존의 가설이나 추측을 증명할 뿐만 아니라, 과학에 대한 자체 가설이나 추측을 발명할 수 있는 능력이 있어야합니다.

예를 들어, 시스템이 바둑 자체를 발명하거나, 새로운 리만 가설을 내놓을 수 있거나 하는 것입니다.

그런 종류의 창의성, 창의적인 능력에 도달하기까지 3~5년 정도 남았다고 생각합니다.

2. (그렇다면 누군가 2025년에 AGI에 도달했다고 하면 그건 아마 마케팅일까요?)

저는 단기적으로 오늘날의 AI 연구가 과대평가 되었다고다고 생각하는 동시에 중장기적으로는 과소평가되었다고 생각합니다.

그래서 저희는 조금 이상한 공간에 있는 것 같아요.

그 이유 중 하나는 많은 사람들이 기금 모금을 해야하는 등이 있기때문입니다.

그래서 우리가 꽤 이상하고 약간 과장된 주장을 할 것이라고 생각하며, 사실 저는 그것이 조금 안타깝다고 생각합니다.

3. (저희가 앞으로 더 개선해야할 점은 무엇이 있을까요?)

저는 물론 Gemini 2를 매우 자랑스럽게 생각하지만, 여전히 연구 분야를 요약하는 등의 작업에서 사용되며

더 일상적인 생활에서 널리 퍼져 있지는 않다고 생각합니다.

진정한 AGI 시스템은 어렵게 프롬프트할 필요가 없으며, 다른 사람과 대화하는 것처럼 훨씬 더 간단해야 합니다.

수학 측면에서 말하자면, 저희는 알파 지오메트리에서 올림피아드 은메달을 획득한 반면, 일부 시스템은 여전히 다양한 이유로 상당히 기본적인 수학적 오류를 범하고 있습니다.

'strawberry'에 있는 r을 센다던지, 9.11이 9.9보다 더 크다고 하는 것들과 같이요.

제 생각에 이런 시스템의 견고성에 여전히 약간 부족한 점이 있습니다.

진정한 AGI 시스템은 그런 종류의 약점이 없을 것입니다.

4. (Sam Altman이 최근에 AGI를 어떻게 만드는지 알게 되었다고 했는데, 이에 대해 어떻게 생각하시나요?)

그가 말한 방식은 꽤 모호했습니다. 만약 그의 의미가 우리가 필요한 기술 영역을 대략적으로 알고,

무엇이 부족한지, 어떤 부분을 함께 조합해야 하는지 알고 있다는 것이라면 저는 동의할 것입니다.

하지만 그것이 사실이라 해도 여전히 그것을 모두 작동하게 만들기 위해서는 믿을 수 없을 만큼 많은 연구가 필요하다고 생각합니다.

저는 우리가 하나 또는 두 개의 새로운 기술이 더 필요할 50% 확률이 있다고 생각합니다.

Transformer와 같은 획기적인 발전이 한두 번 더 필요할 수도 있습니다.

저는 솔직히 이것에 대해 정말 확신이 서지 않아서 50%라고 말합니다.

기존 기술과 이미 알고 있는 것들을 올바른 방식으로 결합하고 확장하더라도 거기에 도달할 수 있을지,

아니면 1~2개가 누락된 것으로 판명될지, 어느 쪽이든 놀랍지 않을 것입니다.

5. (AI에 대한 기준을 너무 높게 잡고 있는 건 아닐까요? 이 작업을 하면서 인간에 대해 뭔가 배운 점이 있나요?)

먼저, 저는 인간이 놀랍다고 생각합니다. 특히 각 분야에서 최고의 인간들이 그렇습니다.

어떤 분야든 절정에 있는 스포츠 선수나 재능 있는 음악가, 게임 플레이어를 보는 것은 항상 놀랍습니다.

종으로서 우리는 놀랍고, 개인적으로도 우리가 우리의 뇌로 할 수 있는 것은 놀랍습니다.

새로운 기술을 다루는 방식을 보면, 우리가 이러한 것들에 거의 노력 없이 적응하는 것이 항상 매혹적입니다.

이는 우리 마음의 힘과 일반성을 보여줍니다.

AGI를 그렇게 높은 기준으로 설정한 이유는, 이것이 단순히 이러한 시스템에서 경제적 가치를 얻을 수 있느냐의 문제가 아니기 때문입니다. (*이는 OpenAI의 AGI 정의를 말함)

그것은 이미 곧 실현될 것입니다.

AGI는 상업적 이유나 다른 이유로 목표를 바꾸지 않고 과학적 진실성을 가지고 다루어져야 합니다.

이론적으로 생각해보면, 튜링 머신만큼 강력한 시스템을 갖는 것이 목표였습니다.

앨런 튜링이 설명한 튜링 머신은 계산 가능한 모든 것을 계산할 수 있는 시스템입니다.

인간의 뇌도 일종의 튜링 머신일 것이라고 저는 믿습니다.

AGI는 진정으로 일반적이고 이론적으로 모든 것에 적용될 수 있는 시스템입니다.

우리는 인간이 가지고 있는 모든 인지 능력을 보여줄 때만 그것을 알 수 있을 것입니다.

6. (최대 수명에 대해서는 어떻게 생각하시나요?)

노화 연구를 하는 많은 사람들을 잘 알고 있습니다. 그들이 하는 선구적인 작업은 매우 흥미롭습니다.

나이 들어 신체가 쇠약해지는 것에는 좋은 점이 없습니다.

가족이나 당사자에게 매우 힘든 일입니다.

그래서 인간의 고통을 줄이고 건강한 수명을 연장하는 것은 좋은 일입니다.

자연적인 한계는 약 120세인 것 같습니다.

그 나이까지 살 만큼 운이 좋은 가장 오래 산 사람들을 보면 그렇습니다.

이것이 한계일 것이라고는 생각하지 않습니다.

여기에는 두 가지 단계가 있습니다:

1. 모든 질병을 치료하는 것 - 우리는 Isomorphic과 하고 있는 작업으로 이를 할 것입니다.

2. 하지만 그것만으로는 120세를 넘기기에 충분하지 않을 것입니다. 특정 질병이 아닌 자연적인 시스템적 쇠퇴가 있기 때문입니다.

그래서 세포를 재생하거나 줄기세포 연구가 필요할 것입니다.

Altos와 같은 회사들이 세포 시계를 리셋하는 작업을 하고 있습니다.

그것이 가능해 보이지만, 생물학이 매우 복잡한 시스템이기 때문에

제 생각에는 이와 가까운 것을 깨기 위해서는 AI의 도움이 필요할 것 같습니다.

노화는 질병인가, 질병의 조합인가, 건강한 수명을 연장할 수 있는가 등이 모두 중요한 질문입니다.

저는 AI가 이러한 질문들에 대한 답을 찾는 데 매우 유용할 것이라고 확신합니다.

7. (재료 과학 분야에서도 많은 발견이 있었다고 들었습니다.)

우리는 재료 과학에 정말 열심히 노력하고 있습니다.

제게는 이것이 생물학 분야의 AlphaFold 수준의 다음 큰 영향력이 될 것 같습니다.

이번에는 화학과 재료 분야에서요.

저는 언젠가 상온 초전도체를 발견하는 것을 꿈꿉니다.

이는 에너지 위기와 기후 위기 해결에 도움이 될 것입니다.

우리는 실제로 일부 초전도체 재료가 있다고 생각합니다.

하지만 상온에서 작동하는 것은 아직 의심스럽습니다.

그러나 언젠가 물리학적으로 가능하다면 AI 시스템이 그것을 찾아낼 것이라고 생각합니다.

8. (중국의 성과에 대해 어떻게 생각하시나요? DeepSeek이라는 새로운 모델이 인상적인가요?)

서방의 시스템에 얼마나 의존했는지는 약간 불분명합니다.

훈련 데이터나 시작점으로 일부 오픈소스 모델을 사용했다는 소문이 있습니다.

하지만 그들이 할 수 있었던 것은 확실히 인상적입니다.

서방의 최첨단 모델이 어떻게 선두를 유지할 것인지 생각해봐야 할 것 같습니다.

지금은 아직 그렇다고 생각하지만, 중국은 매우 유능한 엔지니어링과 확장 능력을 가지고 있습니다.