딥러닝2 AI 특이점 (AGI 단계, 할루시네이션, 질문의 질) 솔직히 저는 처음에 AI를 그냥 검색의 업그레이드 버전 정도로만 생각했습니다. 논문 몇 편 요약해주고 번역 좀 도와주는 정도겠지, 하고 가볍게 시작했는데 직접 써보니 생각이 완전히 달라졌습니다. 동시에 이게 정말 인간의 지능을 넘어설 수 있는 기술인지, 아니면 부풀려진 기대인지 헷갈리기도 했습니다. 그 혼란을 정리해보려 이 글을 씁니다.AGI 단계, 어디까지 왔나AGI란 Artificial General Intelligence의 약자로, 특정 분야가 아닌 인간이 하는 거의 모든 지적 활동에서 인간 수준 이상의 성과를 낼 수 있는 인공 일반 지능을 뜻합니다. 지금 우리가 쓰는 챗GPT 같은 도구는 대화형 AI, 즉 AGI로 가는 첫 단계에 불과합니다.오픈AI는 AGI로 가는 단계를 다음과 같이 정의한 바 .. 2026. 4. 30. 인공지능과 자연지능 (효율성, 뇌과학, 공진화) 인공지능이 바둑에서 인간을 이긴 지 벌써 몇 년이 흘렀습니다. 하지만 같은 일을 학습하는 데 인공지능은 인간보다 최소 천 배, 많게는 수백만 배 더 많은 데이터가 필요합니다. 저는 회사에서 ChatGPT를 업무에 활용하면서 이 점이 늘 신기했습니다. 분명 빠르고 정확한데, 왜 이렇게 비효율적일까요? 그 답은 인공지능이 아닌 우리 뇌, 즉 자연지능에 있었습니다.인공지능은 왜 인간보다 비효율적일까ChatGPT나 구글 제미나이 같은 대형 언어 모델(LLM)은 수억 개의 데이터로 학습합니다. 여기서 LLM이란 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델을 의미합니다. 제가 직접 써보니 간단한 질문에는 즉답을 주지만, 조금만 예외 상황이 생기면 엉뚱한 답을 내놓곤 했습니다.계산.. 2026. 3. 9. 이전 1 다음
