https://the-decoder.com/metas-lecun-says-students-interested-in-next-gen-ai-shouldnt-bother-with-llms/
https://www.ft.com/content/23fab126-f1d3-4add-a457-207a25730ad9
Meta의 수석 AI 연구원인 얀 르쿤은 대규모 언어 모델(LLM)이 인간과 같은 지능으로 이어지지는 않을 것이라고 믿습니다. 대신 그는 다른 '세계 모델' 접근 방식을 추구하고 있습니다.
르쿤은 ChatGPT와 같은 LLM은 "논리에 대한 이해가 매우 제한적"이며 "물리적 세계를 이해하지 못하고, 지속적인 기억력이 없으며, 용어에 대한 합리적인 정의로 추론할 수 없고 [...] 계층적으로 계획할 수 없다"고 주장합니다.
르쿤에 따르면 LLM은 올바른 학습 데이터가 주어질 때만 올바르게 반응할 수 있기 때문에 "본질적으로 안전하지 않다"고 합니다. 그는 LLM의 진화를 통해 인간과 같은 지능을 달성할 수 있을 것이라고 기대하지 않습니다.
"차세대 AI 시스템을 구축하는 데 관심이 있는 학생이라면 LLM을 연구하지 마세요."라고 LeCun은 말합니다. LLM이 "한계에도 불구하고" 유용하긴 하지만, 대기업들은 이미 충분한 노력을 기울이고 있다고 LeCun은 말합니다.
물론 LeCun은 '상식적인' 세계 모델을 개발하는 데 초점을 맞춘 자신의 연구를 추진하고 있습니다.
AI는 텍스트나 이미지 생성과 같은 개별 작업을 힘들게 학습하는 대신 세상을 이해하고 이 기본 지식을 사용하여 인간이 학습하는 방식과 유사하게 작업을 더 쉽게, 무엇보다 훨씬 더 효율적으로 해결하는 방법을 학습해야 합니다.
이를 위해서는 AI 모델이 물리적 세계를 이해하고, 지속적인 기억력, 추리력, 계획력을 갖춰야 하며, 계층적으로도 가능해야 한다고 LeCun은 말합니다. 르쿤은 "인간과 많은 동물이 보여주는 지능적인 행동에 필요한 네 가지 필수적인 특성"이라고 설명합니다.
르쿤은 2022년 봄에 자율 AI에 대한 개념을 처음 발표했고, 그 이후로 계속 개발해 왔습니다. 그는 이 비전이 현실화되기까지 최대 10년이 걸릴 것으로 예상하고 있습니다.
메타의 기초 AI 연구(FAIR) 연구소는 이미 일상에서 사용할 수 있는 유용한 AI 에이전트를 개발하는 데 필요한 이 차세대 AI에 집중하고 있다고 LeCun은 말합니다.
르쿤은 파이낸셜 타임즈와의 인터뷰에서 "[AGI 달성은] 제품 설계의 문제도 아니고 기술 개발의 문제도 아니며, 과학적인 문제"라고 말합니다.
그럼에도 불구하고 Meta는 LLM 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있으며, 오픈 소스인 라마 모델을 통해 상업적 경쟁업체를 앞지르기도 합니다. 또한 Meta AI와 같은 자체 제품에도 라마를 구현하고 있습니다.
특히 최신 모델인 Llama 3의 성능이 OpenAI의 GPT-4를 능가할 수 있는 버전이 발표되었습니다. 가장 큰 버전의 Llama 3도 오픈 소스로 공개될지는 아직 확실하지 않습니다.
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