[일반] 기술정체얘기는 특정한 분야에 한해서는 맞는얘기인거같긴한데

[떼껄룩해적단(piracykitten)]

특히 배터리같은 분야생각해보면

단위면적당 용량이나 충전속도같은데 계속 한계가있어서.. 잘모르겠음

그런분야들에서 기술정체가생겨가지고 전체적으로 기술이 정체된다는 주장은 개인적으로 일리있어보이긴함.

[ㅇㅋ(ijh2005)]

뭐 재귀개선으로 AI가 과학연구시키게 하지않는한 기술발전속도는 계속해서 더 느려지긴할거임, 인간머리와 집중력으로 속도를 내기에는 너무 기술이 고도화되어있음

[익명(210.106)]

현재 인공지능에는 해당 안되는듯

[익명(221.144)]

옛날에 과학의 한계였나 종말이었나. 외국 과학 기자가 쓴 책이 있었음. 뭔 내용이었냐면, 각 과학 분야마다 어쩔 수 없이 만나게 되는 한계들에 대한 설명. 뭐 입자 가속기는 뭐를 증명하려면 크기가 태양계만큼 커져야 한다. 그럴 돈이 없다. 라든지...각 과학 분야에서 이런 난제들을 모두 모아둠. 현실은, 결국 그때 난제도 뚫고 발전하는거지. 물론 AI 겨울이 2번 올 때도, '이건 끝이다. 극복 못 한다.' 라고 하긴 했지만, 결국 뚫었고, 뭐 립서비스일 진 모르겠지만 '이젠 진짜 겨울 안 온다. 영원한 봄이다.' 이런 발언들 나오고 있는 시점인데 '기술정체' 'LLM 한계' 이런 말 하면......최소한 GPT4 나온지 몇달 안 된 지금 이야기 하기엔 이른 감이 있지 않나 싶음. 일반인 입장에선.

[익명(221.144)]

당장 한두달 전에 'AI가 학습할 정보가 바닥나고 있다.' 라는 발언 나왔지만, 뭐 슈츠케버는 자료는 여전히 많다고도 했고 내가 이 분야 최전선에 있는 연구원분들이나 교수도 아니니까 정확하진 않아도, 어설프게 건너 듣기로는 비지도학습, 정확히는 자기지도학습을 통해서 라벨링 되지 않은 데이터를 학습할 수 있도록 하는데 힘 쏟는다더라. 이게 되면 어느정도 데이터 문제는 해결되는거겠지. 불가능한 난제 수준도 아니고, 시도할 아이디어는 넘쳐나고, 논문도 넘쳐나고. 물론, 마냥 긍정적 발언이나 논문만 있으면 안 되겠지. 한 4,5월에 특갤 몇일 달궜던, MIT 교수였나. GPT가 21년9월 이후 코딩 중급 문제는 전부 틀렸다. 라고 기사 썼었음. 어떤 애 하나가 그거 나르면서 GPT도 학습한거다. 라면서 도발했고.

[익명(221.144)]

0점이라고 도배하고 그랬고, 네이버 기사도 그런 식으로 '사기다. 엉터리다.' 이렇게 적었었지만 실제 교수링크 타고 들어가보니, 원래 업계의 과장에 대해서 경고 해왔던 교수였고 LLM이나 GPT 자체를 부정하는 게 아니라, '다 좋은데, 이건 과장일 수 있어. 신중해지자. 조심하자.' 같은 소신발언하는 사람이었음. 이렇게 비판적인 목소리도 나와야 건강하게 발전한다고 생각함. 근데, 논문 한두개랑, 자기 귀에 솔깃한 내용이 없으면 '기술 정체' 'AI 겨울' 'AGI가 오겠냐' 이러고 원래 LLM은 한계가 있다고 수없이 말하면서 '그러니까 AGI 걱정하지 말고 투자랑 연구 더 적극적으로 하자.' 라는 말 하는 얀르쿤 발언 가져와서 'AI 거품이다.' 라고 이상하게 해석하는 글에 동의하기엔, 아직 너무 이름.