o1은 트랜스포머 이후 가장 큰 AI 업데이트이며 AGI(인공지능의 일반화)로 가는 명확한 길을 열어줍니다.

이것이 일리야가 본 것이며, 이것이 샘이 수조 달러의 컴퓨팅 자원을 원했던 이유입니다. 이것이 레오폴드가 우리에게 경고한 것입니다.

트랜스포머와 마찬가지로, o1은 컴퓨팅 자원을 정확성으로 효율적으로 교환할 수 있게 해주지만, 여기서는 사전 훈련이 아닌 추론 시점에서 이루어집니다. 이는 트랜스포머의 알파고 순간과도 같습니다. 모든 대형 연구소가 이 기술을 개발하고 있었지만, OpenAI가 가장 먼저 출시했습니다.

이제 AGI로 가는 길이 명확합니다. 이 기술을 이미지, 비디오, 웹 상호작용, 로봇 센서 데이터 등 우리가 가진 모든 데이터 소스에 적용하세요. 특정 작업에 대한 RL(강화 학습) 보상 함수를 설계할 수 있다면, 코드와 수학 같은 작업에서는 매우 쉽죠. 이제 더 많은 RL과 추론 컴퓨팅 자원을 투입해 그 작업에서 더 나은 성과를 얻을 수 있습니다.

OpenAI는 추론을 위한 놀라운 새로운 로그 스케일링 법칙을 도입했습니다. 이제 이것이 가장 중요한 스케일링 법칙입니다. OpenAI는 이를 10배, 100배, 1000배로 확장해 나갈 것입니다. 물론 발전소를 세우는 것이 컴퓨팅 자원을 확장하는 것보다 더 어려워지고, 규제가 연구의 흐름을 제한하는 문제가 있을 수 있겠지만, 그 혜택이 너무 크고 국가적 의미도 중대하기 때문에 멈출 수는 없을 것입니다.

저는 매우 흥분됩니다. 저는 어린 시절부터 공상 과학적인 미래를 꿈꿔왔습니다. 당신도 그랬지 않나요? 이 기술이 그 미래로 가는 길입니다. 저는 아이언맨 슈트를 원하고, 깨끗한 도시를 원하며, 27살의 기분으로 천 년을 살고, 유럽까지 한 시간 만에 가고, 유로파까지 1년 만에 가고 싶습니다.

인간은 너무 느리고, 게으르고, 정치적이어서 우리 스스로는 이 미래에 도달할 수 없습니다. 우리가 스스로를 멸망시키는 편이 더 빠를 것입니다. 풍부한 지능이야말로 우리가 이 미래에 안전하게 도달할 수 있는 방법입니다.

물론 위험도 있지만, OpenAI의 보고서에서 또 하나 놀라운 결과는 o1이 규칙을 따르는 능력이 실제로 향상된다는 점입니다. 저는 AI가 스스로 혼란을 선택할 것이라는 걱정보다는, 오히려 나쁜 사람들이 이 기술에 접근해 혼란을 향해 RL(강화 학습)을 적용할까 더 걱정됩니다. 우리는 분명히 신중하게 나아가야 합니다.

저는 몇 년간 이 에이전트 시대를 계획해 왔고, 이제 그것이 도래하는 것을 직접 목격하고 있습니다. 그렉은 아마 기억하지 못할 수도 있겠지만, GPT-2 시절, OpenAI 웨스트월드 시사회에서 빈백 의자에 앉아 그와 함께 스케일링 법칙에 대해 논쟁을 벌인 적이 있었습니다. 저는 AGI에 도달하려면 새로운 알고리즘이 필요하다고 생각했지만, 그는 스케일만으로 충분하다고 주장했습니다. GPT-3 이후로 저는 그가 옳다는 생각이 들었습니다. GPT-4 이후로는 확신했습니다. 이제 o1을 보니, 저는 준비되었습니다.

에이전트의 시대가 공식적으로 시작되었으며, 저와 제 팀은 준비되어 있습니다. OpenAI는 우리 사무실에서 한 블록밖에 떨어져 있지 않으며, 우리는 평행한 에너지를 느끼고 있습니다.

많은 추론을 동력으로 삼은 에이전트들은 우리 사회를 빠르게 변화시킬 것입니다. 그 중요성은 그 어느 때보다 큽니다. 우리는 이 과정을 잘 헤쳐 나가기 위해 다양한 종류의 도움이 필요합니다. 제 계획은 이 에이전트들에게 매우 강력한 웹 검색 기능을 제공하는 것입니다. 아무도 여기에 집중하지 않고 있지만, 이것을 올바르게 하는 것이 매우 중요합니다. 당신의 계획은 무엇인가요?