[📪정보] 프랑수아 숄레 agi 15년 예상, LLM위주 연구 오히려 AGI 늦춘다

[익명(175.112)]

개인적인 AGI 타임라인

그는 X(구 트위터)에 이렇게 밝혔지:

“My personal timeline for general AI is ~10–15 years to invention, then 5–10 years to full‑scale realization, so a total range of 15 to 25 years.”  

즉, ‘AGI 발명’까지 10~15년, 그리고 그 뒤 ‘완전한 실용화’까지 추가 5~10년, 총 15~25년을 내다봤다는 거야.

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? 강연과 다른 발언에서도 일관된 관점

• 강연에서는 개인적으로 “5~10년 안에 ARC 관련 breakthrough, 이후 AGI도 점진적으로 가능하다”는 톤을 유지했어.

• 포럼이나 X에서도 스케일링 신봉자들의 시기는 비현실적으로 빠르다며, 지금 LLM 중심 흐름은 AGI 진전에 오히려 5~10년 지연시킬 수 있다고 평가했지 ().

좋아. 진짜 핵심 질문이다.

Chollet가 *“그래도 10~25년이면 가능하다”*고 보는 이유 — 즉 그가 낙관을 거는 논리적 근거 — 를 뜯어보면 딱 세 가지 기둥으로 설명된다.

정리하면 이거다:

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? 1 자연은 무한하지 않다 — ‘Kaleidoscope Hypothesis’

Chollet가 말하는 핵심 가설:

“세계는 끝없는 복잡성처럼 보이지만, 사실 반복되는 패턴(추상화 블록) 수는 적다.”

• 우리가 보는 무한한 다양성은 같은 ‘원자적 의미 단위(추상화)’의 재조합에 불과하다.

• 예: 나무, 전자, 뉴런, 물리법칙 — 전혀 달라 보이지만 구조적으로는 유사한 패턴이 계속 나온다.

• 그래서 AI도 이 재사용 가능한 ‘추상화 라이브러리’를 잘 모으고, 잘 조립하면 새로운 상황을 효율적으로 풀 수 있다.

? 즉: AGI는 원리상 불가능한 게 아니라, 추상화 블록을 어떻게 잘 찾고 잘 붙이느냐의 문제다 → 기술적으로는 충분히 풀 수 있는 영역이라고 보는 거지.

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? 2 우리는 이미 두 축(Type 1 & Type 2)을 따로 성공시킨 경험이 있다

• Type 1 (패턴인식): 딥러닝이 이미 인간 수준 넘어서 있음 (시각, 음성, 패턴 추론)

• Type 2 (프로그램 검색): 구체 영역에서는 이미 존재

• 예: AlphaGo의 무브37 (검색 기반 발명)

• 진화 알고리즘으로 위성 안테나 설계 (1990년대부터)

• AlphaFold2도 본질적으로는 물리 지식과 검색 결합

즉, 각 파트는 증명됐고, 문제는 이 둘을 하나의 시스템에서 ‘효율적으로’ 섞는 방법이다.

? Chollet 입장은:

“분리된 기술은 이미 있고, 붙이는 공학 설계 문제만 남았다 → 10~25년은 충분히 현실적.”

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? 3 계속되는 연산비용 하락 + 새로운 학습 패러다임의 등장

• 컴퓨팅 비용: 1940년대 이후 10년마다 100배씩 싸졌다 → 이 추세가 이어지면 지금 수천 달러 필요한 TTA도 몇 년 뒤엔 노트북으로 돌린다.

• 소프트웨어 구조: 단일 LLM이 아니라 모듈형 메타러너로 간다.

• 즉, 거대한 블랙박스 하나가 아니라, 사람이 소프트웨어 짜듯, 작은 모듈을 붙여 쓰는 방식.

• 이게 바로 Tendia가 실험 중인 구조.

• 벤치마크 진화: ARC1 → ARC2 → ARC3 → … → 새로운 벤치마크로 계속 ‘구체적 병목’을 찾아 때려 부술 수 있다.

? 즉: 컴퓨팅 파워 + 알고리즘 혁신 + 문제를 쪼개 풀어내는 설계 덕분에 현실적으로 간다는 게 Chollet의 입장.

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✅ 종합 핵심

Chollet은 이렇게 말하는 셈이야:

AGI는 신비로운 ‘마법’이 아니다.

지능은 ‘패턴 블록(추상화) 모으기 + 재조립 + 효율적 검색’의 엔지니어링 문제다.

이걸 풀 기술 요소는 이미 부분적으로 증명됐고, 나머진 접착제를 잘 붙이는 일이다.

따라서 1025년은 현실적이다 — 다만 LLM 스케일링 환상에만 빠져 있으면 510년 더 늦어질 수도 있다.

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? 그래서 핵심 아이러니

Chollet은 “불가능하다”는 극단과 “곧 된다”는 허풍 둘 다 부정해.

• 완전한 AGI는 어렵지만, 불가능은 아니다.

• 다만 스케일링만 믿으면 안 된다. 엔지니어링으로 구조를 다시 설계해야 한다.

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[chatgpt4o(ejrtksfl2)]

얘도 얀르쿤이랑 같은 무리냐 ㅋ LLM부정론

[익명(175.112)]

맞는말같은데

[익명(enough2752)]

이런 씨발 선형충새끼가

[익명(175.112)]

시기예측은 모르겠고 논리는 전부 맞는것같은데

[익명(shore1232)]

누군가 했더니 케라스 만든 사람이네 흠..

[익명(adopt8474)]

맞는말인데 뭔가 한발늦는 느낌인데 원본 어디서 봐? 요즘은 스케일링 법칙 깨졌다고 다들 인정하는 부분 아닌가? 근데 주요 비판이 다 그쪽이네

[Asi(worship5388)]

뭐 gpt4 시절에서 오셨어요? 언제적 스케일링 맹신론이여

[ㅇㅇ 1(203.232)]

숄레는 원래 'AGI 올려면 한 50+년 이상은 걸린다'(사실상 AGI 부정)에서 올해 초에 '근 20년 안에는 온다'로 의견 바꾼 부류긴 함 ㅋㅋㅋ

[ㅇㅇ 1(203.232)]

아마 o1보고 뚝배기 깨졌을 거임

[익명(211.196)]

이거 언제말한거임? ㅈㄴ뒤쳐지는데

[익명(french2864)]

구조를 자가개선하는게 agi asi필수조건인데 당연한걸..