우리가 잠시 후에 다룰 '이륙(takeoff, 급격한 발전)' 예측을 수행한 방식은 기본적으로, 지능 폭발이 일련의 단계(마일스톤)들을 거쳐 어떻게 진행될지에 대한 저희 생각을 분해하는 것이었습니다. 먼저 코딩을 자동화하고, 다음에는 인간 수준 정도의 에이전트 팀을 이용해 인간이 연구를 수행하는 방식과 매우 유사하게 전체 연구 과정을 자동화합니다. 그 후에 초인간적 수준 등으로 나아가는 식이죠.

그래서 우리는 이를 '초인간적 코더', '초인간적 AI 연구자', 그리고 '초지능적 AI 연구자'와 같은 단계들로 나누었습니다. 그리고 우리의 예측 방식은 각 단계에 대해 '해당 단계를 달성하는 AI를 만들기 위해 무엇이 필요할까?'를 생각하는 것이었습니다. 그리고 일단 그 단계를 달성하면, 전체적인 속도 향상은 얼마나 될까요? 그 다음, 다음 단계를 달성하기 위해서는 무엇이 필요할까요? 이를 전체적인 속도 향상과 결합하면 다음 단계까지 도달하는 데 걸리는 (실제) 시간이 나옵니다. 자, 이제 그 단계에 도달했습니다.

이제 전체적인 속도 향상은 얼마인가요? 그 단계를 달성했다고 가정하고, 다음 단계는 무엇일까요? 다음 단계까지 가는 데 얼마나 걸릴까요? 이런 식으로 우리는 단계별로 차근차근 살펴보고, 각 단계에서 그저 최선의 추측을 할 뿐입니다.

그래서 정량적으로는, 초인간적 코더로부터 알고리즘 발전에 약 5배의 속도 향상이 있을 것으로 생각했고, 초인간적 AI 연구자로부터는 알고리즘 발전에 약 25배의 속도 향상이 있을 것으로 생각했습니다. 왜냐하면 그 시점에는 전체 과정(스택)이 자동화되는데, 이것이 단순히 코딩만 자동화하는 것보다 훨씬 더 유용하다고 생각하기 때문입니다. 그리고 초지능적 AI 연구자에 대해서는 우리가 뭐라고 예측했는지 잊었지만, 대략적으로 생각하기에는 아마 전체적으로 수백 배 또는 1000배 정도의 속도 향상일 것입니다.


코딩의 자동화->초인간적 ai 연구->초지능적 ai 연구자

5배 25배 1000배

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