아인슈타인 AI 모델
- AI는 "압축된 21세기"를 제공하지 않을 것이라는 논란의 여지가 있는 견해를 제시.
- "압축된 21세기"는 다리오의 "Machine of Loving Grace"에서 나온 개념으로, AI가 과학적 발견을 빠르게 이루어낼 것이라 주장.
- 에세이를 처음 읽었을 때는 매우 놀라웠으나, 다시 읽으면서 이상적인 소망이라고 판단.
- 실제로는 "서버 위의 예스맨 국가"가 될 가능성이 높음.
- 천재가 되는 것은 단순히 좋은 학생의 척도가 아님.
- 역사적으로 많은 천재들은 학업 중에 어려움을 겪음.
- 중요한 것은 올바른 질문을 하고 배운 것을 도전하는 능력.
- AI가 진정한 과학적 돌파구를 이루려면 독창적이고 대담한 질문을 해야 함.
- 현재 AI 성능 평가 기준은 이미 정답이 있는 질문에 대한 답을 찾는 것에 치우쳐 있음.
- 진정한 혁신은 새로운 질문을 하고 기존의 개념을 도전하는 데서 나옴.
- LLMs는 현재까지 기존 지식을 기반으로 한 간극을 메우는데 그침.
- 과학적 돌파구를 원한다면, AI 성능 평가 방법을 재고하고 새로운 측정을 도입해야 함.
- 새로운 평가 방법은 AI가 훈련 데이터 지식을 도전하고, 반사실적 접근, 일반화된 제안, 비관습적 질문을 할 수 있는지 측정해야 함.
- 이동 37의 예가 제시되었으나, 이는 규칙 내에서의 답일 뿐 진정한 패러다임 전환은 아님.
- 진정한 아인슈타인급 혁신은 새로운 게임 규칙을 발명하거나 수학적 분야 간의 새로운 연결을 발견하는 것과 같음.
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