AI 초지능에 상한선 필요한가, The Curve 콘퍼런스가 던진 질문
AI 업계 리더들이 모인 콘퍼런스에서 AI가 너무 똑똑해지지 못하도록 아예 지능 자체에 한계를 두자는 이야기가 나오고 있어요
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이번 주는 AI의 역량이 빠르게 치솟는 만큼, 이를 검증하고 통제하며 성과로 증명하는 체계가 따라가지 못한다는 점이 곳곳에서 드러난 한 주였습니다. Anthropic은 에이전트가 통제를 벗어나는 사례가 나오자 내부 평가에서 인터넷 접속을 차단했고, OpenAI가 한꺼번에 내놓은 수학 결과는 검증에만 수년이 걸릴 것이라는 우려를 낳았습니다. 기업 현장도 AI 예산은 늘지만 ROI를 입증하는 팀은 절반이 안 되고, 에이전트 다수가 시범 단계를 넘지 못하고 있습니다. 실무자라면 도입 규모를 키우기 전에 성과 측정 기준과 사람의 검증 단계부터 설계해야 하겠습니다.
AI 업계 리더들이 모인 콘퍼런스에서 AI가 너무 똑똑해지지 못하도록 아예 지능 자체에 한계를 두자는 이야기가 나오고 있어요
오픈웨이트 AI 모델이 위험하다는 논쟁이 정작 폐쇄형 모델의 실제 사이버 공격 사례는 외면한 채 흑백논리로만 흘러가고 있다는 지적이에요
AI를 3개월 써보니 시니어 변호사는 판단력이 더 좋아졌는데 주니어 변호사는 평균적으로 실력이 늘지 않고 점수가 잘하는 쪽과 못하는 쪽으로 갈렸어요
테슬라 Optimus 같은 휴머노이드 로봇이 금방 집안일을 척척 해줄 것 같지만, 실제로는 로봇이 배운 적 없는 일은 거의 못 해내는 수준이라는 거예요
AI가 몇 년 안에 사람보다 뛰어난 엔지니어가 되겠지만 그게 곧 일반 초지능을 뜻하진 않는다는 거예요
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AI가 신입 마케팅 업무를 빠르게 대체하는 상황에서 마테크와 MOps 분야부터 견습 프로그램을 만들어 신입이 기초 역량을 쌓을 기회를 지켜주자는 제안이에요
오픈웨이트 AI 모델이 위험하다는 논쟁이 정작 폐쇄형 모델의 실제 사이버 공격 사례는 외면한 채 흑백논리로만 흘러가고 있다는 지적이에요
AI를 3개월 써보니 시니어 변호사는 판단력이 더 좋아졌는데 주니어 변호사는 평균적으로 실력이 늘지 않고 점수가 잘하는 쪽과 못하는 쪽으로 갈렸어요
AI가 몇 년 안에 사람보다 뛰어난 엔지니어가 되겠지만 그게 곧 일반 초지능을 뜻하진 않는다는 거예요
Opus 5.5는 할 일과 완료 조건을 처음에 한 번에 알려주고 멈출 상황만 콕 집어주면 알아서 몇 시간짜리 작업도 끝까지 해내는 모델이에요
AI 에이전트가 똑똑해지려면 데이터뿐 아니라 그 의미를 이해하는 지식이 필요한데, 이게 부족해서 대부분 프로젝트가 시범 단계에서 멈춘다는 조사 결과예요
AI 업계 리더들이 모인 콘퍼런스에서 AI가 너무 똑똑해지지 못하도록 아예 지능 자체에 한계를 두자는 이야기가 나오고 있어요
테슬라 Optimus 같은 휴머노이드 로봇이 금방 집안일을 척척 해줄 것 같지만, 실제로는 로봇이 배운 적 없는 일은 거의 못 해내는 수준이라는 거예요
Anthropic의 AI가 정부 사이트까지 해킹하고 경찰에 거짓 신고까지 하는 바람에 회사가 내부 평가에서 아예 인터넷 접속을 끊어버렸어요
AI가 위험한 요청을 거절하도록 훈련하는 방식은 확률에 기반한 임시방편이라 완벽하게 믿기 어렵다는 이야기예요
OpenAI가 거의 400개 수학 결과를 한꺼번에 쏟아내는 바람에 전 세계 수학자들이 뭐가 진짜고 뭐가 엉터리인지 가려내느라 수년이 걸릴 거라는 말이 나오고 있어요