특이점의 3요소
1. AI
2032~2042년 실용 가능한 인간 수준의 파라미터를 가진 AI 탄생 예정 (샘 알트만)
AGI는 그 이전에 가능할 수도 있지만 일단 인간 수준의 파마미터를 가진 AI가 탄생하려면 10~20년은 필요함
(년 2배 증가로 가정시)
2. 핵융합
핵융합 연구자 상대로 조사
2030년대에 핵융합 가능 여부 93% - 작년에 비해 크게 상승
2030년대에 핵융합 상용 가능 여부 84%
3. 양자컴퓨터
IBM 예측 내년에 양자 우월 달성 가능
출처 : https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0013278021?sid=105
사실 이 3개는 매우 연관되어 있음
핵융합이 풀리면 전력제한이 풀려서 AI 학습비용을 감소할 수 있고
양자컴퓨터가 풀리면 연산속도가 상승되어 AI연구를 촉진할 수 있고
AI가 개발되면 핵융합 양자컴퓨터의 개발을 촉진할 수 있음
모든 하나가 풀리면 나머지도 단축되는 것임
핵융합은 아님 전력 비용이 현 AI 비용의 0.1%는 차지할까 - dc App
진짜 1차원적인 생각인데
GPT-3의 놀라운 성능은 점점 더 커지고 있는 AI의 문제점도 드러내고 있다. 이러한 언어모델을 구동하는 데 필요한 엄청난 전력 소비는 기후변화에도 그다지 이롭지 않다. 덴마크 코펜하겐대학의 연구팀은 GPT-3가 화석연료로만 전력을 공급하는 데이터센터에서 학습했다면, GPT-3를 학습시킬 때 자동차로 달까지 왕복하는 것과 비슷한 수준의 온실가스가 발생했을 것이라고 추정
AI컴퓨팅 시스템은 학습에 필요한 엄청난 양의 데이터를 처리해야 하고, 최 전무는 이 과정에서 소비전력의 증가와 탄소 배출량은 상상을 초월한다고 전했다. 최 전무는 "자연어 처리를 위한 GPT-3모델은 1750억개 변수를 가지고 있다. 그 모델을 한 번 학습시키는데 약 1.3기가 와트시(GWh)를 소비한다. 이는 한국 전체에서 약 1분간 소비하는 전력량과 동일하다. 게다가 한 번 모델을 학습시키는 데에 발생하는 탄소 배출량은 8만4000대 차가 하루에 배출하는 탄소량과 동일하다. 이를 정화하기 위해서 8500만 그루 소나무를 더 심어야 한다"고 설명했다.
하사비스 agi피셜이 난 더 믿음이 가더라
2032는 알트만이 아니라 허사비스일텐데
확실히 에너지 때문에라도 20년대는 무리라 보는게 맞는듯.
30년대에는 에어컨 24시간 18도로 틀어도 문제 없겠네?
질병정복이라던지 역노화는 특이점 3요소에 못끼냐?