최소치임(희망이 아님)


그림분야: 사진 몇 장만 주면 스타일을 완벽히 따라할 수 있는 AI 탄생. 심지어 초당 최소 100장은 생성함.
원펀맨 몇페이지만 보여주면 무라타 유스케 복제본 완성.
현재 상황 분석: 거장의 스타일을 따라할 수 있는 수준은 가능하지만 사전에 학습된 모델임. 그림의 안정성도 아직은 부족하지만 파인튜닝과 적절한 수준의 스케일을 올리면 그림의 안정성 문제는 해결 가능한 수준. 트랜스포머 모델이 많으나 스테이블 디퓨전같은 트랜스포머에서 조금 떨어져 있는 모델도 많음.

언어분야: AI만의 중심 언어 체계를 내장해서, 하나의 모델로 모든 언어를 학습 가능한 AI가 탄생. GPT-4 수준의 인지능력을 모든 언어에 적용 가능.
그동안 골치아픈 문제였던 맥락 이해를 새로운 알고리즘으로 해결. 단, AGI에는 못미치는 것은, 실행을 하며 동시에 학습은 불가능.
그에 따라 번역 또한 완벽히 맥락에 맞는 단어를 출력할 수 있게 됨.
현재 상황 분석: GPT-4가 출시되기 직전이고, 트랜스포머를 기반으로 한 각종 모델들이 등장하고 있음. 트랜스포머는 기존의 NLP 모델들보다는 맥락과 상황을 더 잘 이해하지만, 한계가 분명함.

사물,패턴인식 분야: 완전히 처음 본 것도 기존의 사물의 모습을 바탕으로 사물들의 단어를 조합해서 새로운 표현을 만들어낼 수 있게됨. 노이즈가 심한 경우의 사진을 인간급으로 분석 가능하며, 캡챠 방식은 더이상 쓰이지 않는 보안임.
그동안 A아니면 B라는 생각으로부터 벗어나 A+B+C 의 표현을 할 수 있음. 보이지 않는 부분을 추론하여 미리 제시할 수 있음.
현재 상황 분석: 낮은 코스트로 실행하는 모델들은 캡챠조차 통과하기 버거워함. 사물 자체는 인식 가능하지만, 처음 보는 사물은 미리 학습되어있는 정보중 하나를 출력함.

자율주행 분야: 기존에 학습된 수준은 완전히 자율주행이 가능하고, 학습되지 않은 부분에 한정하여 사용자의 패턴을 분석하여 스스로 적용하고 클라우드에 분석을 적용하여 양의 피드백으로 빠른 속도로 학습되지 않는 부분이 사라짐.
위기 대응능력은 사물, 패턴인식 분야의 발달과 함께 완전히 사람을 능가하게 됨.
현재 상황 분석: 2~3단계 자율주행 수준에서 머물고 있음. 현재 대중화된거는 2단계에서 조금 발전한 수준.

이정도만 나와도 치명적이거나 중대한 판단을 요구하는 직업 빼고는 다 대체될듯.