우리는 이제 모두 AI 시간에 있고 당신은 그것에 익숙해지는 것이 좋습니다.

"우리는 AI 시간에 있습니다."그것이 사람들에게 AI의 빠른 속도와 모든 연결된 기술, 발전을 이해하려고 할 때 사람들에게 말하는 것입니다.

OpenAi가 전 세계에서 chatgpt를 풀어 준 지 2 년 반이되었지만, 나는 몇 달 동안 기술의 세계에서 우리는 더 이상 무어의 법칙에 대해 더 이상 운영되지 않는다는 것을 직관적으로 알고있었습니다. 이것은 이제 AI 모델 법칙이며,이 모델에서 생성 모델 기능이 3 개월마다 두 배가됩니다.

큰 언어 모델 (LLM)이 그 속도로 발전하고 있다고 믿지 않더라도 전례없는 채택 속도를 부정하지는 않습니다.

Bond Investments의 일반 파트너 인 Mary Meeker의 새로운 보고서 (또는 340 페이지의 프레젠테이션)는 AI의 혁신적인 특성과 다른 이전 기술 시대와는 달리 가장 분명한 그림을 그립니다.

Meeker와 그녀의 공동 저자는“인공 지능 기술 진화와 관련된 변화의 속도와 범위는 실제로 데이터의 지원을받는 바와 같이 전례가 없다”고 말했다.

구글, 뭐?

특히 한 번의 통계가 나에게 두드러졌습니다. Google은 9 년이 걸렸습니다. Chatgpt는 2 년 만에 같은 이정표에 도달했습니다.

Meeker의 프레젠테이션은 내가 한동안 분명히 말하려는 것을 보여줍니다. 이런 시간은 없었습니다.

나는 개인용 컴퓨팅의 부상, 아날로그에서 디지털 출판 도구로의 전환 및 온라인 혁명과 같은 큰 기술 변화를 통해 살았습니다. 그러나이 변화의 대부분은 점진적으로 점진적이었다. 당시에는 빠르게 느껴졌다.

나는 1970 년대 중반에 디지털 출판 도구를 처음 보았고, 1980 년대 중반까지는 우리 중 많은 사람들이 스위치를 만들었습니다. 또한 개인용 컴퓨터가 도착하기 시작한 시간에도 적어도 10 년 동안 유비쿼터스가되지는 않았습니다.

공공 인터넷이 1993 년에 도착하면서 대부분의 사람들이 광대역에 오기까지 몇 년이 걸릴 것입니다. 지식 노동자들은 즉시 일어나지 않았습니다. 대신, 인력은 느리고 꾸준한 변화가있었습니다.

인터넷과 관련 시스템과 플랫폼이 우리 삶의 불가피한 부분이되기 전에 10 년 동안 견고한 조정을 받았다고 말하고 싶습니다.

나는 여전히 인터넷에 의해 평범한 사람이 얼마나 혼란 스러웠는지 기억합니다. 1994 년 오늘 쇼에서 호스트는 문자 그대로 "인터넷은 무엇입니까?" AI 및 Chatgpt, Copilot, Claude AI 등과 같은 플랫폼은 같은 수준의 혼란을 만나지 않았습니다.

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Meeker의 보고서에 따르면 Chatgpt 사용자는 2020 년 10 월에서 0에서 400m로 2024 년 후반과 2025 년 800m로 급등했습니다. 충격적인 20m 사람들이 가입자에게 지불하고 있습니다. 사람들이 인터넷의 콘텐츠에 대한 비용을 지불하도록 설득하는 데 수십 년이 걸렸지 만 AI의 경우 사람들은 이미 지갑을 열어 놓고 있습니다.

인터넷의 상승과 유비쿼터스 및 모바일 컴퓨팅이 AI 시대를 준비했을 수도 있다고 생각합니다. 인공 지능이 파란색 밖에서 나타나는 것처럼 보이지는 않습니다. 그런 다음 다시 한 번 그랬습니다.

거의 10 년 전, 우리는 IBM의 딥 블루 (Deep Blue)에서 경이롭고있었습니다. 2005 년 DARPA 챌린지를 완성한 자율 주행 차가 이어졌습니다. 그 후 10 년 후, 우리는 Deepmind Alphago가 세계 최고의 Go 선수를 이겼습니다.

이러한 발전 중 일부는 놀랍지 만 비교적 소화 가능한 속도로 도착했습니다. 그럼에도 불구하고 2016 년에 상황이 시작되었고 다양한 그룹이 AI에 대한 경고 종을 들기 시작했습니다. 아무도 "LLM"또는 "Generative"라는 용어를 공개적으로 사용하지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 IBM, Amazon, Facebook, Microsoft 및 Google의 Deepmind가 AI에 대한 비영리 파트너십을 구성했는데, 이는 "사람과 사회에 혜택을주기 위해 AI 기술과의 기회와 도전을 해결하기위한"AI에 대한 비영리 파트너십을 구성하는 것이 었습니다.

그러나 그 그룹은 여전히 ​​존재하지만, 누구나 권장 사항에주의를 기울이고 있는지 확신 할 수 없습니다. ai 시간은 자기 반성을 위해 시간이 거의 남지 않습니다.

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2030 년 AI에 대한 2016 년 스탠포드 대학 (Stanford University) 연구 (더 이상 온라인으로 이용할 수 없음)에 따르면 "인기있는 언론에서 AI에 대한보다 환상적인 예측과는 반대로, 연구 패널은 AI가 인류에게 임박한 위협이라는 우려의 원인이 없다고 밝혔다."

그러나 Meeker의 프레젠테이션은 한 가지 경고와 함께 우려의 원인을 제기하는 가속화 된 그림을 제시합니다. 예측은 Chatgpt에서 나옵니다 (이것은 더 큰 관심사입니다).

예를 들어 2030 년까지 AI가 전장 영화와 게임을 만드는 능력을 예측합니다. Gemini의 Veo 3이 우리가 잘 진행되고있는 증거라고 말하고 싶습니다.

AI가 인간과 같은 로봇을 작동시키는 능력을 약속합니다. 나는 AI Time이 25 년 동안 로봇 공학을 다루는 방식으로 Humanoid Robotic Development를 가속화했다고 덧붙였다.

AI는 자율 비즈니스를 구축하고 운영 할 것이라고 말합니다.

10 년 안에 Chatgpt는 AI가 인간과 같은 마음을 시뮬레이션 할 수있을 것이라고 생각합니다.

우리가 대부분의 LLM과 마찬가지로 chatgpt가 알려진 우주에 대한 대부분의 지식을 기초로한다는 것을 기억한다면, 우리는 이러한 예측이 어화 적이라고 생각할 수 있다고 생각합니다. AI조차도 우리가 모르는 것을 모릅니다.

사무실에는 방정식이 잘못되었다는 주장이있었습니다. AI 모델 법은 없으며 Huang의 법률이 있습니다 (Nvidia의 창립자이자 CEO 인 Jensen Huang의 경우). 이 법은 적어도 2 년마다 GPU 성과의 배가를 예측합니다. 그 프로세서의 힘이 없으면 AI는 마구간입니다. 어쩌면이 모델의 힘은 아직 NVIDIA의 GPU가 제공하는 처리 능력을 따라 잡지 못했다고 생각합니다.

Huang은 단순히 모든 사람과 비즈니스가 GPU 기반 생성력을 원하는 미래를 위해 구축하고 있습니다. 즉, 더 많은 프로세서, 더 많은 데이터 및 개발 도약이 필요하다는 것을 의미합니다. 그러나 GPU 개발은 실시간으로 모델 개발을 방해하지 않습니다. 이러한 생성 업데이트는 실리콘 발전보다 훨씬 빠르게 발생합니다.

AI 시간과 같은 것이 있고 AI 모델 법 (Heck, "Ulanoff 's Law"라고 부르 자)이 진짜라는 사실을 인정한다면, 우리의 임박한 현실에 대한 Chatgpt의 견해를 받아들이는 것은 쉽습니다.

당신은 그것을 준비하지 않았을 수도 있지만, 그것은 모두 똑같이옵니다. Chatgpt가 그것에 대해 어떻게 생각하는지 궁금합니다.