1시간치 작업 하나를 성공시키는 확률이 90%인 AI가 24시간짜리 작업을 완벽하게 할 확률은 7.98%

구글의 카플란 논문에 따르면 오류율은 연산량 c와 계수 k에 대해 c^(-k) 수준으로 감소시킬 수 있다고 한다. 이때, 코딩의 경우, 절차가 명확하여 k가 다소 높은 수준인 0.5로 설정할 수 있다.


이 ai를 24시간 90%의 성공률로 올리려면 필요한 연산량은 515배 증가한다. 

이때, chinchilla 법칙에 의하여 필요한 학습 데이터 양과 학습 파라미터 양은 23배.

엔비디아 최신 칩의 학습 성능 증가율은 3년마다 2배정도. 대략 13.5년분의 성능 증가가 더 필요하다.


그렇기에, 현재 ai가 장기기억으로 효율적인 테스크 분해를 하지 않는 이상, 현행 llm 방식으로 몇년 내에 며칠 수준으로 올리는 것은 불가능에 가깝다.