AI가 다 대체할거다 하는데, 이거는 지금 오히려 알고리즘같은 일부 내부 구현분야는 맞말이라 생각함.


즉 장기적이지 않고 단기적인 작업은 금방임. 하지만 프로그래밍은 단기적 작업 위주로 구성되있지 않고,


결국 프로그래밍에서 가장 중요한 작업은 어플리케이션 전체 구조이자 아키텍쳐가 더 본질적인 부분이라 할 수 있음


그리고 그게 아니더라도 실제 AI 최전선인 논문의 초록만봐도 AI가 모든걸 다 할 거라는 건 개소리라고 단언할수 있음,


지금 논문 수준은 AI 작동원리조차 해결 못하고 있음


딥 러닝 모델을 보면 매개변수가 수십만개임, 이것들이 상호작용을 하는데 어떻게 전부 상호작용하는지에 대한 원리적인 무엇이 없음


그리고 신경망 자체가 non-linear 해서 입력과 출력이 직관적으로 바로 나오지 않음.


그리고 이 구조가 여러 Layer에 걸쳐 있어서 더 복잡함.


결과적으로 이러한 부분때문에 현재 AI가 블랙 박스인데


그러니까 지금 AI 학문은


'부싯돌을 부딪혔는데 불이 나왔다!' 라는 결과적이고 경험론적인 것에만 의지하는거


결국 논문들 수준이 '이 파라미터 조정했어용 데헷' 이 수준인 내용이 더 많은듯.


문제는 지금 LLM 모델이나 이 형태의 모델은 전력 사용량 데이터셋의 문제로 발전한계가 온다는 이야기가 많고, 개선 할 수 있는 한계 지점이 명확히 존재하는데


지금 알트만이 AGI를 정의한 것을 돈을 얼마 벌어주느냐로 내부 문서상에서 바꿨는데


사실상 우리가 생각하는 AGI가 아니라 말장난인거지.


사실상 우리가 생각하는 온전한 AGI 초지능으로 가기는 좀 힘들지 않을까 싶다.