Nvidia의 CEO 인선 황은 최근 경제 포럼에서 인공 일반 지능(AGI)의 미래에 관한 대담한 발언을 했습니다. AGI 달성 일정을 논의하면서 황은 목표가 어떻게 정의되느냐에 따라 다음 다섯 년 안에 현실이 될 수 있다고 제안했습니다.
황은 AGI의 정의가 발전 일정을 이해하는 데 중요하다고 강조했습니다. 인간 테스트 통과가 기준이면, AGI는 예상보다 빨리 도착할 수 있다는 것을 언급했습니다. 황은 종합적인 테스트 목록이 주어진다면, AI가 다음 다섯 년 안에 각각에서 탁월한 성과를 낼 수 있다고 믿는다고 밝혔습니다.
현재 AI는 법학 시험과 같은 특정 테스트에서 능력을 증명했습니다. 그러나 특정한 의료 테스트에서는 여전히 도전에 직면하고 있습니다. 황은 다음 다섯 년 안에 AI가 의료 분야를 포함한 모든 테스트에 통과할 수 있을 것이라고 자신감을 표했습니다.
그러나 황은 대체 정의를 사용하면 AGI의 도래가 지연될 수 있다고 인정했습니다. 과학계는 여전히 인간 인식의 복잡성에 고심하고 있어 명시적인 목표를 가지고 AGI를 기술하는 것이 어려워지고 있다고 강조했습니다. 황은 엔지니어들이 명확하게 정의된 목표를 선호하는 것에 대해 강조하며 이 맥락에서 AGI의 개발이 보다 어려워지고 있다고 설명했습니다.
포럼에서 황은 또한 AI 산업의 급격한 확장을 지원하기 위해 더 많은 칩 공장이 필요하다는 필요성에 대해 언급했습니다. OpenAI의 CEO인 샘 알트먼이 수많은 팹이 필요하다고 보고 있지만, 황은 보다 세밀한 관점을 제공했습니다. 추가 칩 공장의 중요성을 인정했지만 알고리즘과 처리 능력의 개선이 칩 수요를 제한할 것이라고 강조했습니다. 황의 낙관주의는 계산 효율성이 다음 10년 동안 지수적으로 향상될 것이라고 믿기 때문입니다. 백만 배까지 개선될 것으로 예상됩니다.
결론적으로 AGI의 미래는 손에 닿을 수 있으며, 황은 다음 다섯 년 안에 잠재적 도래를 예상하고 있습니다. 그러나 AGI의 정의와 인간 인식을 이해하는 데 따른 어려움이 발전의 일정과 복잡성을 결정하는 데 여전히 영향을 미치고 있습니다. AI 산업이 확장되면, 더 많은 칩 공장이 필요해 보이지만 기술의 진보로 인해 계산 효율이 최적화되고 칩에 대한 전반적인 수요가 줄어들 것으로 예상됩니다.
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