AI 혁신과 미래 전망
1. AI 혁신의 요소
- 뇌과학: 인간의 뇌를 그대로 구현하고 싶어
신경망(뉴런 과학)을 도입.
- 오픈소스: AI 연구 및 기술 발전의 핵심.
- 확률: 현재 AI는 확률 기반으로 문장을 생성.
- 지식 공유: 과거의 지식 보호에서 현대의
지식 공유로 변화.
2. 효율적 이타주의
- 공리주의와 효용성이 결합된 개념
- 샘 알트만 해고 사태도 효율적 이타주의 작용
- 기술발전에서 윤리적 접근과 시장원리의 경쟁
- 피터 싱어가 주장한 개념
3. 인간지능과 인공지능
- 인간지능 복제 위해 신경망 기반으로 AI 개발
- 뉴로사이언스 연구자들이 데이터를 학습하며
현재 AI 기술에 도달
4. AI 발전의 주기: 골든에이지와 다크에이지
- 문제 해결의 한계에 도달하면 ‘다크에이지’
- 새로운 해결책이 등장하면 ‘골든에이지’
이러한 반복 속에서 AI는 발전해 왔음
5. Distilling the Knowledge
- AI 모델이 학습된 지식을 다른 모델에 전이
- 선생님이 학생에게 지식을 전수하는 개념
이러한 반복 속에서 AI는 발전해 왔음
6. 오픈 액세스 논문
- arXiv: 미국 코넬대학에서 운영하는
무료 논문 저장소
- 물리,수학,공학 등 다양한 분야 연구 공유
7. 지식 체계와 검증 체계
-DIKW 피라미드
데이터: 원시 데이터, 가치 판단 불가
정보: 규칙이 부여된 구조화된 데이터
지식: 질문에 구체적 답을 제시할 수 있는 단계
지혜: 경험과 맥락이 포함된 실천 단계
- 데이터 축적의 증가 속도에 비해 AI 검증 체계
발전 속도가 늦어지고 있으며,
그로 인해 미래의 블루오션이 될 가능성 존재
8. LLM RAG 챗봇 활용
- Search : 새로운 정보 검색
- Retrieval : 기존 지식 검색
9. AI의 현재와 미래
① Reasoning AI 등장
2025년 딥시크 출현 (추론 AI)
분석>예측>생성>추론 단계로 발전
② 에이전트의 시대
- 자율 에이전트 등장으로 독립적 학습/ 판단
- 2025년 Manus AI 발표
(앱, 보고서, PPT 자동 생성)
- 오픈소스 코드 공개를 통해 지식 공유 증가
③ 에이전트 + 로봇 = Physical AI
- 자율 에이전트가 로봇과 결합하여
인간과 동일한 역할 수행
④ 에너지 문제
- AI용 GPU 데이터 센터 가동으로
에너지 부족 심화
- SMR(소형 원자력 발전) 대체 에너지로 주목
- Bionic Computer
에너지를 사용하지 않는 신경망 컴퓨터 등장
2025년 3월 Cortical Labs CL1:
인간 뇌세포와 연결된 바이오 컴퓨터 발표
- 에너지/환경 분야에서 AI 활용
각종 센서 데이터를 수집하여
이상 탐지, 예측, 시뮬레이션 수행
IoT 데이터 수집> AI 예측
> 실시간 모니터링 및 문제 해결
★발표자가 생각하는 우리의 과제
1. AI 연구/개발자의 효율적 이타주의는 공리에 기반을 두고 있어 자칫하면 기술 엘리트주의와 선민의식의 윤리적 위험성을 내포하고 있다.
2. AI 기술의 파급력은 "With great power comes great responsibility" (스파이더맨의 유명한 대사)가 따르는데 현재 AI 업계는 이를 이타주의라는 자율성으로 해결 중. 범용 인공지능(AGI)의 도달에 수단을 가리지 않지만 그 결과에 대한 책임이 부재하다.
3. 빠르게 발전하는 기술(로그 스케일)을 제도권에서 통제할 수 있을까
(*^^)~고우주 박사님
감사합니다~!
수고하셨습니다~!
(*^^)
고우주 대표님의 강의를
간결하게 정리해 주신
박하경님께도 감사드립니다~!
<함께 하신 분들>
박정열, 배진아, 김성균, 최재천, 김익수,
권세은, 박하경, 고우주, 이충하 총 9명
(*^^)
미닝에코
권세은 대표님의 오늘에도
기운을 ~팍 ~팍
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