기술 리더들이 인공 지능에서 추구하는 것은 무엇입니까? 기술 비전가들이 통찰력을 공유합니다
요컨대
a16z는 AI의 혁신적인 힘을 강조하며 이를 전기 및 마이크로칩과 같은 역사적 기술 변화와 비교합니다. 기본 LLM(대형 언어 모델)의 급속한 발전과 경제적 인센티브가 시장 변화를 주도합니다.
이 보고서는 일반 AI 모델과 특수 모델 사이의 선택과 같은 AI에 관한 핵심 질문을 탐구합니다. 또한 기업 채택의 과제, AI 기능에 대한 확장법의 영향, AI 혁신에서 진화하는 인간의 역할을 다룹니다.
최근 보고서에서건축업자들이 AI에 관해 이야기할 때 말하는 내용” Andreessen Horowitz의 벤처 캐피탈 회사인 a16z는 AI가 예술, 의학, 게임 등과 같은 산업을 어떻게 재편하고 있는지 탐구했습니다. 이 회사는 AI 전문가와의 논의에서 얻은 주요 내용을 공유하여 AI의 혁신적인 잠재력을 엿볼 수 있었습니다.
“저는 우리가 컴퓨팅의 세 번째 시대에 진입할 수 있다고 생각합니다. 마이크로칩은 컴퓨팅의 한계 비용을 0으로 가져왔습니다. 인터넷은 배포의 한계 비용을 0으로 가져왔습니다. 이러한 대형 모델은 실제로 생성의 한계 비용을 0으로 가져왔습니다. 이전 시대가 일어났을 때, 새로운 회사가 어떤 방향으로 나아갈지 전혀 알 수 없었습니다. 생성됩니다. 누구도 아마존을 예측하지 못했습니다. 누구도 야후를 예측하지 못했습니다. 우리 모두는 상징적인 기업의 새로운 물결에 대비해야 합니다.”
말했다 마틴 카사도(Martin Casado), a16z의 총괄 파트너.
전문가들은 전기 및 마이크로칩의 채택과 유사하게 업계가 이 기술 혁명의 전체 범위를 이제 막 파악하기 시작했다고 강조했습니다. 다음과 같은 기본 LLM(대형 언어 모델) 개발 ChatGPT가 초점이었지만, 생성 AI를 위한 포괄적인 기술 스택을 향한 여정은 수십 년은 아니더라도 수년에 걸쳐 진행될 것으로 예상됩니다.
“특히 지난 몇 년 동안, 특히 지난 12개월 동안 ChatGPT 및 GPT-4, 개인용 컴퓨터나 스마트폰과 같은 관점에서 플랫폼의 잠재력을 실제로 볼 수 있습니다. 기술 묶음은 많은 사람들이 그 위에 무언가를 구축할 수 있는 수많은 새로운 것을 가능하게 만들 것입니다.”라고 Microsoft의 최고 기술 책임자(CTO)인 Kevin Scott은 말했습니다.
경제적 인센티브는 신속한 채택과 개발을 촉진하여 AI를 시장 변화의 촉매제로 자리매김합니다.
"현재 AI 물결에서 우리는 이미 일부 사용 사례에서 10,000배(또는 그 이상) 더 나은 경제성의 초기 징후를 확인했으며 결과적으로 AI의 채택 및 개발은 이전의 어떤 변화보다 훨씬 빠르게 일어나고 있는 것으로 보입니다." a16z 썼다.
AI의 광대한 잠재력
창의성 측면에서 정확성보다 창의성을 우선시하는 콘텐츠를 생성하는 AI의 능력은 가상 친구부터 게임 디자인까지 다양한 애플리케이션에서 활용됩니다. 특히 엔터테인먼트 분야에서는 기술의 상상력을 통해 이익을 얻을 수 있습니다.
“지금 우리는 AI가 첫 번째 초안을 작성할 수 있는 위치에 있지만 첫 번째 초안에서 최종 제품까지 가는 것은 다소 어렵고 일반적으로 팀이 필요합니다. 그러나 AI가 사람들에게 인터페이스 요소를 제안하고 실제로 합리적인 방식으로 이를 수행할 수 있다면 사용자의 의도에 반응하는 상황별 디자인을 만드는 측면에서 완전히 새로운 디자인 시대를 열 수 있다고 생각합니다. 그 순간”이라고 벡터 그래픽 편집 소프트웨어 회사인 Figma의 공동 창업자인 Dylan Field가 말했습니다. "그리고 지금은 모든 디자이너가 이러한 AI 시스템과 협력하여 작업할 수 있는 매력적인 시대가 될 것이라고 생각합니다."
코딩 "부조종사"는 주로 개발자 채택, 풍부한 코딩 데이터 세트 및 코딩 작업의 반복적 특성의 고유한 조합으로 인해 널리 채택된 최초의 AI 보조자 중 하나입니다. 인간-AI 협업은 AI 기반 개발에서 정확성을 달성하는 핵심으로 간주됩니다.
AI의 미래는 또한 AI 모델이 더 많은 정보를 유지하고 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 더 큰 컨텍스트 창을 예상합니다. 이 확장된 메모리는 문서 분석에서 정보 검색에 이르기까지 다양한 영역에서 판도를 바꾸는 역할을 할 것이라고 보고서는 밝혔습니다.
“프로그래밍은 점점 덜 추상화되고 있습니다. 우리는 실제로 자연어로 고대역폭으로 컴퓨터와 대화할 수 있습니다. 우리는 기술을 사용하고 있으며 기술은 이를 '프로그래밍'하는 방법과 협업하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다."
라고 CTO인 Mira Murati는 말했습니다. OpenAI.
또한 a16z는 일반적인 추론 능력이 뛰어난 변환기 기반 LLM의 잠재력을 최대한 활용하려면 이러한 모델을 사용자에게 제공하고 실제 응용 프로그램을 이해하는 것이 중요하다고 주장합니다.
LLM은 다목적이지만 특정 사용 사례가 자동으로 분명하지는 않습니다. 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)에서 인간의 역할과 유사하게, 사용자가 이 새로운 기술과 상호 작용하고 활용하도록 하는 것은 기본 기능을 넘어서는 새로운 응용 프로그램을 발견하는 데 필수적입니다.
기업가는 AI가 이를 효과적으로 해결할 수 있는 방법을 결정하기 위해 사용자의 요구와 문제를 이해하는 데 집중해야 합니다.
음성, 이미지, 심지어 물리적 행동까지 AI 상호작용을 가능하게 하는 멀티모달 AI와 구체화된 AI가 핵심 연구 분야로 떠오르고 있습니다. 이러한 혁신은 사용자에게 AI 모델과 상호 작용할 때 더욱 풍부하고 몰입도 높은 경험을 제공할 것을 약속합니다.
생물학과 같은 다른 분야에서 인공 지능은 의료 및 질병 치료를 발전시킬 수 있는 기회를 제공합니다. 생물학의 복잡성으로 인해 인간의 이해가 어려운 경우가 많지만, 전문가들은 AI가 숨겨진 통찰력을 찾아내고 혁신적인 의료 혁신을 주도할 수 있다고 주장합니다.
세포 수준에서 유기체 수준에 이르기까지 전례 없는 규모로 생물학을 측정함으로써 기계 학습 및 데이터 과학을 기반으로 하는 AI를 통해 이제 CRISPR 게놈 편집과 같은 도구를 통해 방대한 데이터 세트를 이해하고 생물학을 엔지니어링할 수 있습니다.
이러한 융합은 디지털 생물학의 새로운 시대를 의미하며 생물학적 이해에 맞춰진 의미 있는 응용 프로그램과 언어 모델을 약속합니다.
인공 지능의 미래를 형성하는 주요 개발
핵심 딜레마 중 하나는 몇 가지 일반 AI 모델 또는 다수의 특수 모델 중에서 선택하는 것과 관련이 있습니다. 대답은 비용, 정확성, 대기 시간 허용치 등의 요인에 따라 달라지는 것으로 보이며, 이는 연구자가 특정 사용 사례에 맞게 기초 모델을 미세 조정하는 보다 효율적인 방법을 발견함에 따라 발전할 수 있습니다.
"장기적으로 우리는 앞으로 다가올 AI 애플리케이션의 물결을 지원할 인프라와 아키텍처를 구축하는 초기 단계에 있기 때문에 어떤 모델이 어떤 사용 사례에 사용되는지에 대한 질문을 과도하게 순환할 수 있습니다."
a16z가 밝혔습니다.
한편, 기업에서 AI 기반 솔루션으로 전환하는 과정에서는 데이터 소유권 문제와 맞춤형 LLM 구축의 복잡성 등 여러 장애물에 직면하게 됩니다. 그러나 이러한 과제는 전문화되고 정확도가 높은 모델에 대한 수요가 증가함에 따라 충족됩니다.
증가된 데이터와 컴퓨팅으로 모델 성능 개선을 관리하는 확장 법칙은 인공 지능의 원동력입니다. 인공 지능 모델이 더욱 강력해짐에 따라 새로운 기능이 잠금 해제되고 신뢰성이 크게 향상되는 경우가 많습니다.
"여기서 알고리즘이 개선되지 않고 지금까지의 수준을 확장하더라도 확장 법칙은 계속 유지될 것입니다."
말했다 다리오 아모데이, Anthropic의 공동 창립자이자 CEO입니다.
전문가들은 말했다 defi일반 벤치마크와 테스트에서는 AI의 추론 능력을 효과적으로 측정하는 능력에 대한 의문이 제기되면서 일반 인공 지능(AGI)을 향한 진전은 아직 파악하기 어렵습니다.
보고서는 기술이 인간의 작업을 대체하기보다는 강화하고 새로운 가능성과 분야를 열어주기 때문에 AI의 미래에서 인간의 역할이 중추적이라고 밝혔습니다.
a16z와 업계 전문가에 따르면 AI 혁신에 참여할 수 있는 이보다 더 흥미로운 시기는 없었습니다. 물리학자와 수학자들은 빠르게 진화하는 환경에서 자신의 기술이 특히 가치 있다고 생각합니다.
더 읽기 :
- A16Z: 생성 AI가 게임 개발을 혁신하는 방법
- 미국에 기반을 둔 게이머는 VR 게임을 거의 하지 않는 것으로 a16z의 설문 조사에서 알 수 있습니다.
- Andreessen Horowitz, Crypto Startup School 시작
- AI의 위험: 해커가 사용하는 방법 ChatGPT 앞으로 몇 년 안에
책임 부인
줄 안 트러스트 프로젝트 지침, 이 페이지에 제공된 정보는 법률, 세금, 투자, 재정 또는 기타 형태의 조언을 제공하기 위한 것이 아니며 해석되어서도 안 됩니다. 손실을 감수할 수 있는 만큼만 투자하고 의심스러운 경우 독립적인 재정 조언을 구하는 것이 중요합니다. 자세한 내용은 이용약관은 물론 발행자나 광고주가 제공하는 도움말 및 지원 페이지를 참조하시기 바랍니다. MetaversePost 는 정확하고 편견 없는 보고를 위해 최선을 다하고 있지만 시장 상황은 예고 없이 변경될 수 있습니다.
저자에 관하여
Agne는 메타버스, AI, Web3 산업 Metaverse Post. 스토리텔링에 대한 그녀의 열정으로 인해 그녀는 이 분야의 전문가들과 수많은 인터뷰를 진행했으며 항상 흥미롭고 매력적인 이야기를 발견하기 위해 노력했습니다. Agne는 문학 학사 학위를 보유하고 있으며 여행, 예술, 문화를 포함한 광범위한 주제에 대한 글쓰기에 대한 광범위한 배경을 가지고 있습니다. 그녀는 또한 동물 권리 단체의 편집자로 자원 봉사하여 동물 복지 문제에 대한 인식을 높이는 데 도움을 주었습니다. 그녀에게 연락하세요 [이메일 보호].
더 많은 기사
Agne는 메타버스, AI, Web3 산업 Metaverse Post. 스토리텔링에 대한 그녀의 열정으로 인해 그녀는 이 분야의 전문가들과 수많은 인터뷰를 진행했으며 항상 흥미롭고 매력적인 이야기를 발견하기 위해 노력했습니다. Agne는 문학 학사 학위를 보유하고 있으며 여행, 예술, 문화를 포함한 광범위한 주제에 대한 글쓰기에 대한 광범위한 배경을 가지고 있습니다. 그녀는 또한 동물 권리 단체의 편집자로 자원 봉사하여 동물 복지 문제에 대한 인식을 높이는 데 도움을 주었습니다. 그녀에게 연락하세요 [이메일 보호].
