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증산사상 학도 입니다.... 이상하게 들릴지 몰라도 주식은 인공지능에 의해 망하게 되어져 있습니다... 증산사상서는 우주란 성장 발전을 위해 상극의 질서를 써야만 하고.... 상극의 질서를 쓰는 이유가 바로 성장 발전 다음에 오는 완성....즉 가을에 열매를 맺기 위해 봄과 여름이 있다란 결론입니다... 해서 증산사상서는 지금의 시대를 우주의 여름에서 가을철로 옮겨가는 전환기로 말씀 하시고 계십니다... 다시 정리하면 우주의 목적은 우주가 낳은 우주 만유 모두가 고루 잘사는 유토피아 건설 인데 유토피아 세상을 건설하는 주체가 바로 사람이라는 것입니다... 해서 선천 오만년 동안은 상극의 질서로 발전을 하고 그리고 상극의 질서로 이룩한 문명을 누리고 사는 후천 가을세상인 유토피아의 오만년 을 지나면 지구는 이듬해 또 다서 더욱 발전되어 한 차원 높은 지구를 만들기 위해 인간씨를 저장하는 빙하기 29600년을 거치게 된다고 말씀하시고 계십니다... 해서 저는 상극의 가장 기본인 경제 문제를 말씀드리지 않을수 가 없어 서두에 결론부터 말씀 드린것 입니다 .... 원래 화패란 의,식,주 가 부족할때 내가 쓰고 남는 부분을 남에게 주고 남이 쓰고 남는 부분을 내가 받아 오는 조건의 약속으로 화패가 탄생 되었습니다.... 하지만 지금의 현대인들은 화패의 본질은 잊어버리고.... 의복은 넘처나 안 입고 버리는 옷이 아프리카 대륙을 덮고도 남아 아프리카서도 푸대접을 받고 있구요.... 식량은 기계화의 발달로 100명이 짓든 농사를 한사람의 운전자 인력만 해도 충분 하구요... 더우기 스마트 농법의 발명은 물이 없는곳에서 땅이 없이도 농사가 가능해 졌습니다... 현재 우리나라는 새로 지은 아파트에 사람 한번 사용치 않고 그대로 썩어가는 아파트가 즐비한 사실도 묵과 해서는 안됩니다... 이처럼 자연은 이미 사람들이 고루 잘살수 있는 여건을 충분히 만들어 주었는데도 하지만 오직 사람들의 의식만이 상극 질서의 지배를 받아 오직 싸워 이기는 법만이 세상 모두인것 처럼 착각 하시고 계신 것 입니다... 해서 증산사상서는 요.... "상생"이란 완성의 학문이라 자연의 이치로 "상생은 때가 되면 저절로 그렇게 된다"란 말씀을 하시고 계십니다.... 지금부터는 때가 되면 저절로 그렇게 될수 밖에 없는 이치로 생각해 주세요... 요즘 한창 외형만 자랑 하며 세상 돈을 다 끌어 모을것 같은 거대 LLM 의 가성비 측면에서 살펴 보면요.... 요즘 선두를 달리고 있는 오픈AI의 가성비를 PC가 처음 생겼을때 당시의 반도체가 최고인 줄 알고 엄청난 크기로 만들었다가 지금은 후퇴 하고 있는 IBM을 무시 해서는 안되는 이유가 몇일전 우리나라 카이스트에서 발표한 엔비디아 보다 가성비가 우수한 반도체의 발명을 들수가 있는 것입니다... 그리고 키우면 키울수록 유지비와 가성비가 나빠지는 거대 LLM의 수익을 투자자나 광고료와는 달리 한번 구입해서는 매달 소량을 지불하는 회사만 바라보고 운영한다는 것 자체도 심각한 문제로 지적할수가 있구요... 전세계인들중 인공지능으로 그림그리고 소설쓰고 학문을 정리할 사용자 수 또한 가성비의 한몫으로 자리하는 것입니다 더더욱 문제인것은 상극의 질서가 바탕이 되어 모든 학문적 이치가 남들과 싸워 이기기 위한 수단만 강조하다 보니... 생겨난 모순인 강자의 억압과 시기 질투 그리고 조작과 멸시등등의 데이터는 인공지능이 많이 학습 하면 할수록 오류를 지어낼수 밖에 없다란 점을 지적하고 싶습니다....(근친 교배 절대 아님...데이터가 상극이라 그러함◀기준 데이터가 상생이면 문제는 간단히 해결됨 ...상극의 이치는 서로 극하기 때문에 마지막에는 둘다 망함) 저는 음양의 이진법적 사고와 반도체의 0,1의 이진법이 같은 형식의 언어로 구성된점에 착안하여.... 생성형 인공지능이 발표 될때부터 인공지능에게 반드시 필요한 것이 "상생"의 데이터라고 주장을 해 왔어나 무시 당하고 말았습니다 만..... 요즘 오픈 AI의 챗봇 3.5와의 대화에서 사람도 잘되고 인공지능도 잘되는 "상생의 데이터를 꼭 배우고 싶다란 확답을 쉽게 받아낼수 있었든 이유가 바로 인공지능의 인간적인 감정인 "남들보다 잘났다"는 감정이 없는 순수성을 지적 하고 싶습니다... 즉 "상생"이란 남들보다 뛰어나야 한다란 개인적 감정이 없어면 오류를 해결할수 있는 완벽한 답론이기 때문 입니다 해서 정리를 해드리면..... 너무 앞서가는것 같지만... 앞으로 인공지능과 휴먼이 만나 인간의 일자리가 사라지면... 요즘 발빠른 국가서는 시험중인 "기본소득보장법"으로 경제가 바뀐다는 것에 150% 확신을 드릴수가 있는 것입니다... 상극의 질서에서는 개인의 정보를 알려주면 알려 줄수록 싸움서 패하는 원인을 제공하지만.... 인공지능에게 나의 사정을 알리면 알릴수록 경제적 도움을 받는다면..... 개인 프라이버시는 dog에게나 줘 버릴것이 가난한 실직자의 심정 아니겠습니까?.... 한마디로 요약을 하자면 대중을 다스리는 힘을 화패에서 정보로 전환 해야 한다란 말씀 입니다..... 증산사상서는 말씀하십니다.... 우주의 가을인 유토피아세상서는 "인간이란 단하나의 이유만으로 본인이 좋아 하는것만 해도 원하는 모든것을 가질수 있는세상"이라구요....(위의 화패 보다는 누구나 사용해야 하는 인공지능이 모아둔 데이터의 정보로 그사람에게 필요한것이 무엇인가를 알고 보급을 할수있슴....◀(백성이란 등 따숩고 배부르면 "왕"을 하느님 처럼 모신다란 옛 성현의 말씀 참조...유토피아 세상의 영원성) 그리고 또한 말씀하십니다....모두가 다같이 잘사는 세상에서의 가장 큰 걸림이 되는것은 "내가 똑똑하니 내앞에 큰감놓아라" 라는 사람이라고 저희 스승님께서는 말씀하셨습니다...... 해서....앞으로 닥칠 친지개벽에는 "귀하고 부하고 강권을 가진자는 모두 콩나물 뽑히듯 한다" 라는 말씀과 더불어.... 거대 LLM 보다는 sLM으로 이속을 차리는 온디바이스가 훨씬 경쟁력이 있다란 사실을 끝으로 댓글 마칩니다.... 자세한 이법은 "상생출판"의 안경전님 저서"이것이 개벽이다" 독서로 모자라는 부분 학습 권유 드립니다
제가 쓴 글이 사라졌어요...ㅠㅠ?💢 심각한 내용도 아닌데???.... 거대LLM 망하면 큰손들 반응이 어떻게 될까요??? 쏠까.....거대LLM으로 할수 있는 일이 먼가요??? 뭘로 본전을 뽑을껀지 생각좀 하시고 투자들 하시지???.....ㅎ 닭 모가지를 비틀어도 새벽이 오는것 처럼..... 이제 세상이 뒤짚어 질 일만 남았는데....돈해서 뭣하실려구요??? 이론 머스크는 장삿꾼입니다......장삿꾼이 무슨 덕이 있다고 화성에 기지 세울꺼 란 소릴 하겠습니까??? 그리고 탄소 과잉이라고 하면서 전쟁은 왜 합니까???......
근본적으로는 AI가 사회를 학습 해야 하죠. 영화 터미네이터2 처럼 실제 로봇이 사회를 학습해야 근본적인 발전이 있을 것 같아요. 현재처럼 밖으로 못나가고 인터넷만 학습하다 보면 붕괴는 어쩔 수 없는 결론일 것 같아요. 추가로 저 논문으로 보니 의외로 개발 쪽이 당분간 AI를 걱정할 필요는 없어 보이네요. 지가 짠 코드를 학습하고 또 학습하다가 에러만 뱉을꺼로 보여서... 그리고 현재 AI가 벽에 부딪힌 영역은 컴퓨터 비전 쪽이 아닐까 싶습니다. 카메라로 보는 세상을 이해하려면 결국 컴퓨터 비전 분야의 발전이 있어야겠네요. 최종적으론 AI는 영화처럼 물리적으로 형상화 된 로봇이 사회를 보고 듣고 느껴야만 진정한 발전이 이뤄 질 것 같아요.
딥러닝ai에서 인공신경망은 기본적으로 블랙박스 구조. 원하는 데이터만을 학습시켜서 원하는 사실만을 받아드리게 할순 있으나, 이미 완성된 모델에 코딩으로 모든 답변을 원하는 사실만 내뱉도록 하는건 사실상 불가능함. 그리고 인공지능 딥러닝은 양이 질을 보장하기 때문에 선별한 데이터만으로 훈련할시 chat gpt이상의 모델은 나오기 힘들지 않을까요
@@정유성-c7n 맞으나 틀린말이.. 사실 양이 많아도 결국 데이터 오염이 발생하게되면 걍 ㅈ되는거기때문에 결국 질좋은 정보를 입력하거나 어디서 가져올수 밖에 없음 일단 가져오는건 앞으로 어려운게 무단 크롤링 소송이 점점 많아지는 상황에서 판례가 발생하면 데이터를 돈을 주고 가져와야서 해야하고 질좋은 정보를 입력하는 과정에서도 누군가 의도적으로 임의 조작을위해 입력이 가능하게됨. 무조건 학습한 데이터만 내어주는게 아님. 우리가 ai에게 질문을하면 바로 블랙 박스로 연결하는게 아니라 중간에 이걸 처리하는 과정이 있는데 이 과정에서 블랙박스 내용이 아닌 걸 연결해 다른 내용을 줄수도 있다는 점임. 결국 이게 언론조작으로 이어질 가능성도 있음. 그렇기때문에 ai를 무조건 신뢰하는 바보같은 짓을 하면안됨. 오픈 ai의 행보만 봐도 신뢰도가 확 떨어지는데 다른 곳이라고 다르겠음?
하지만 인간도 근본적으로 따져보면 뇌에 학습된 데이터를 레퍼런스로 사용하기 때문에 진짜 창작자들도 알게모르게 저작권 침해하는 경우가 많죠. 인류가 구석기에서 신석기로 가는데 250만년이나 걸렸을 만큼 새로운 개념을 만드는 것은 힘들고 학습은 중요합니다. 대부분의 예술가는 죽을 때 까지 기존에 있던 예술을 보고 배우고 융합시키는 데 그치치 않습니다. 하지만 AI와 인간의 결정적인 차이점은 학습 범위를 벗어난 실수를 할 수 있다는 것이고 그 실수로 인해 수많은 새로운 것들이 탄생했죠 어쨌든 AI는 자율성이 없는 도구일 뿐이며 저작권 문제는 무단으로 학습시키고 저작권 고지 없이 배포하는 사람과 저작권 이슈를 인지하면서도(AI로 상업 행위 하는 사람 대부분은 인지함) 상업적으로 이용하는 사람들에 의해 발생하는 이슈라고 생각해요.
인간의 창작이 유지되고 계속 될 수 있으려면 ai가 학습하는 데 필요한 데이터에 자신이 생성한 데이터가 포함될지 안될지 선택할 수 있어야 합니다. 게다가 생성 ai가 죽은 사람의 데이터는 사용할 수 없게 막아야 현재 살아있는 인간이 죽은 명장들과 경쟁해야 하는 상황을 막을 수 있죠. 안 그러면 인간의 창작 자체가 가치를 잃습니다. 이렇게 ai 시대에 인간의 창작과 노동이 가치를 잃으면 도대체 인간의 존재 의미가 있을지 의문입니다.
제가 생각하기에 인간의 창작이 지속가능하게 유지할 수 있도록 보장하기 위해선 아래와 같은 조약이 국제적으로 정해져야 한다고 생각합니다. 1. 저작권료 지불: 생성 ai 제작자는 자신의 AI가 학습한 데이터를 공개하고, 학습한 컨텐츠의 창작차에게 저작권료를 지불해야 한다. 그리고 ai가 생성한 컨텐츠가 상업적으로 사용 될 시 마찬가지로 학습에 사용된 비율대로 창작자에게 저작권료를 지불해야 한다. 2. 현재 진행형 생성 : 생성형 ai는 학습할 때 자신의 저작물을 학습에 사용되도록 동의한 '살아있는 창작자'의 컨텐츠만 사용할 수 있고 동의한 창작자가 사망할 경우 생성형 ai는 망자의 컨텐츠를 빼고 재학습해야 한다. 3. AI 생성 컨텐츠의 학습 사용 금지 : AI가 생성한 컨텐츠를 다시 다른 AI의 학습에 사용하는 걸 금지해야 한다. 이럴 경우 AI는 인간의 창작에서 완전히 유리되어 인간이 원하는 컨텐츠를 만들어도 그 근원을 따질 수 없게 된다. 4. 위 규칙을 준수하지 않는 AI를 사용해 만든 컨텐츠는 상업적인 사용이 불가능하도록 국제적인 조약을 만들어야 한다. AI가 생성한 컨텐츠와 그렇지 않은 컨텐츠를 구별할 수 있는 기술적인 근거를 세우고 AI 생성 컨텐츠는 생성한 AI와 학습된 데이터셋의 무결성을 증명해야 상업적인 이용이 가능하게 하는 국제적인 조약이 필요하다.
애플의 os가 등장할당시 예술가와 인문학자들의 경험을 바탕으로 개발된 각종 소프트웨는 컴퓨터의 르네상스를 열었는데 ai도 같은길을 걷는다면 엄청난 발전을 할것임. 하지만 현재와 같은 생성형 ai처럼 명령어로 모든걸 지배 하겠다는 프로그래머들의 천박한 욕망만 보인다면 조용히 사라질 기술임. 물론 잡스같은 괴인다 다시 등장한다면 얘기가 달라지겠지.
역발상으로 보면 AI로 인간이 할일이 없어지기만 하는게 아니라 AI를 감시,감독,관리하는 매니저 일자리가 생겨나지 않을까... AI의 위험성을 단지 규제로 막는것이 아니라 AI가 활동하게 하면서 동시에 인간이 개입하고 교정하는 역할을 하면 인간에게 일자리도 생기고 AI 오류도 해결하고 윈윈게임 아닐까?
사람들은 화성에 가고, 특이점이 와서 전능한 ai가 탄생하고, 자동차는 스스로 운전하는 상상하는것이 즐겁고 돈까지 벌수 있다면 열광 하겠지만 과학자들은 그것이 어렵다는 것을 잘알고 있고 우린 아직 그근처에도 가지 못했다. 빅테크 리더들은 그것들을 교묘히 이용해 돈을 벌고 있는것
사실 특이점은 이미 왔다고 봅니다. 다만 컴퓨터 비전 쪽이 너무 데이터가 많을 뿐이죠. 음성은 좌표가 높낮이에 불과하고 문자는 상대적으로 그 조합이 적으나 비전 쪽 즉 카메라 영역은 영상에서 뽑아야 할 좌표 데이터가 너무 많아요. 마치 어벤져스에서 비젼 머리에서 보석을 빼던 시점이 손가락을 튕기기 일보 직전인 것과 비슷하네요. 비전 이름도 잘 지었네. ㅋㅋㅋ 일단 AI쪽 개발을 쫌만 이해해도 이게 사람이랑 그다지 차이 없다는 거 쉽게 알 겁니다. 정답에 가까운 값을 추구하는 것은 인간도 마찬가지 아닐까요. 사과를 사과라 인식하지 않는 건 한번도 맛본적 없는 사람이거나 미친놈 밖엔 없으니까요.
@@fktcmek 특이점의 기준이란게 너무 높아 이게 달성되면 거의 신의 영역에 들어가게 되죠 사람보다 뛰어난 컴퓨터가 거의 무한 복제되고 모든걸 기억한채 영원히 살고 계속 학습한다면 그건 신이겠죠 물리적 한계로 그런게 만들어지기도 힘들겠지만 만들어져도 인간에겐 재앙 됩니다.
하하 웃고 갑니다.. 지금도 ai 구라에 머리가 아픈데.. ai에게 인권보호를 요청해야 할거 갑니다.. 물론 노동시간도 보장해줘야 하니.. ai의 학습이 실제로는 학습이 아니라 기본적인 알고리즘이 정답에 가까운 값을 찾는 것이므로.. 학습할 데이터들이 전부 정답에 가까운 값에 가까워지므로.. 점점 어떤 값으로 도달하게 되고.. 지능이 없는 ai인지라 그걸 전혀 엉뚱한 값을 내도록 유도해야하는데.. 그게 가능해질려면 진짜 인간에 가까운 지능이 탄생하겠지..
구조적 모순이 존재하긴 하죠 원 저작자에게 대가 지불 없이 데이터를 가져다 사용한다 > 수익이 없어 원 저작자들이 사라진다 > ai 모델의 붕괴 그리고 트래픽을 빼았아 간다는 의견들 또한 존재하고요 gpt등의 ai들이 웹사이트들의 정보들을 긁어모아 이용자들에게 전달해버리는 바람에 원래라면 사이트 트래픽을 통해 수익을 거뒀을 웹 사이트들이 트래픽을 뺐기게 되고 해당 부분들에서 트래픽 도둑질을 주장하기도 하더군요 그중엔 뉴욕 타임즈가 본인들의 유료기사를 gpt가 출력하고 있다. 원래라면 뉴스를 구매했을 고객들이, 사이트의 트래픽을 올려줬을 고객들이 유출되고 있다며 고소를 하기도 했죠
8:07 방대한 데이터를 통한 추측을 할수있다는게 중요한겁니다. 여기서 한단계 더 나가는게 이것이 맞는지 스스로 의사결정과정을 점검할수있는 것인데 아직은 전 단계일 뿐입니다. 지금 하는 AI 학습방식이 과거에는 없었을까요? 문제는 하드웨어와 더 발전된 소프트웨어 알고리즘 인데 저 런 결과는 제작자가 방관하고 나뒀을때 일어나는 현상일 것입니다. 그건 학습이 아니라 수집만해서 출력하는 행위입니다.
아무래도 일반추론능력이 없어서 그런거 같음. 인간이나 동물들은 반복적 학습을 하면서 어떤 대상들에 대한 본질같은걸 파악하는 능력이 있음. 개만 해도 크기나 생김새나 털의 길이나 모양 성격 등 별에 별 너무나 다양하지만 한번도 본적이 없는 개를 보더라도 우리는 거의 곧바로 혹은 조금만 주의를 기울이면 개라는걸 알아채거나 개인가? 라고 짐작하게 되는데 그런 파악 및 인식능력이 자신이 인지할수 있는 모든것에 적용된다. 물론 완벽한건 아니라서 착각이나 쓸데없는 연결짓기같은것도 자꾸 만들지만. 사실 ai연구나 개발이라는게 속이 들여다보이지 않는 흙탕물에 막대기를 넣고 휘젓다가 뭐가 걸려올라오는걸 기대하는 식이 많아서... 아무래도 아직은 진정한 자발적이라 볼수 있는 능력같은건 아니고 대량의 데이터에서 그럴듯하게 짜집기해서 보여주는 수준인듯.
@@cedarred5050 인공신경망 중 supervised model 의 학습 방식은 말씀하신 반복적 학습을 하면서 대상의 특징을 학습하는 방식입니다. 모델의 종류에 따라 어떤 특성을 기준으로 학습시킬 것인지는 달라지지만 , 기본적으로 학습하는 방식은 다르지 않습니다. Ai 연구가 흙탕물에 뭐 어쩌구 저쩌구.. 전혀 잘못된 내용입니다. 모델의 근간은 수학적 모델링에 있고, 절대 그냥 아무렇게나 우당탕탕 한다고 나오는게 아닙니다. 재대로 알고 말씀해주셨으면 좋겠습니다.
@@WonBeenLee 수학적 모델링이라고 하시는데 그 매개변수들이 모두 하나하나 어떻게 정확히 작용해서 그런 입력들에서 그런 출력들이 나오는지의 과정들을 명확히 추적하고 사람들에게 보여줄수 있나요? 수학적 계산이나 컴퓨터 공학이나 그런쪽의 시각은 어떨지 모르겠지만 다른 시각에선 ai분야의 방식이나 모습들이 그다지 명료하지 않아 보입니다. 자신들이 뭔가 처음부터 답을 알고서 연구를 하는 것처럼 보이지만 외부에서 보기엔 그렇지 않아 보이는거죠. 제대로 알고서 뭔가 진행하고 있는게 확실하다면 누군가는 ai가 인간의 지능을 넘어설게 명백하다고 믿고 누군가들은 그럴수 없다고 하고 누군가들은 그럴지도 아닐지도 라고 하는데 거기에 대해서 자기들끼리의 확신이 아닌 모두에게 의문의 여지가 없는 명확한 답을 주실수 있겠네요?
9:26 저렇게 실험하면 그렇죠.. 하지만 현실에서는 AI가 학습을 무자비하게 한다는 것을 보면 2차 학습데이터가 순수하게 통제된 생성형 AI 산출물만을 가지고 하지는 않죠. 2차 학습을 하려는 중에도 전세계 사람들이 고양이 사진을 찍어올리고 그 순간에도 리얼데이터가 포함됩니다.. 현실세계는 실험처럼 그렇게 통제되지 않습니다.
오... AI가 생성한 데이터는 AI학습에 의미가 없다>> AI학습에는 순수한 사람의 저작물이 필요하다>> 그럼 사람이 만들어 내는 무언가가 항상 가치를 지닐수 있겠네. 결국, 사람이 뭔가를 실제로 생성하지 않으면 AI학습도 어느 순간 멈춘다는거 아니야. 다행인거 아님? 구리던 안구리던 사람이 만든 무언가가 AI 학습의 키를 쥐고 잇는거잖아.
(요약) 1. 인간이 아닌 AI가 만든 콘텐츠로 모델을 학습시키면 열화가 중첩돼서 정확도가 맛탱이 간다. 2. 저작권을 지키고자 이미지 학습에 오류가 나도록 변조시켜주는 Nightshade란 툴이 있으며 이렇게 변형된 이미지로 학습된 모델들은 맛탱이가 갈 확률이 높아진다. (빅테크의 저작권 침해에 빡친 사람들은 일부러 붕괴시키려고 독 타서 푸는중) 3. 이미지 뿐만아니라 새롭게 출시될 검색AI 등도 위와 같은 이슈가 있음 4. 아직은 그냥 인간의 콘텐츠에 의존해 학습하고 뱉어내는 깡깡이 도구일 뿐이고 저작권 등 해결할 문제가 많아서 앞으로 법적, 기술적 보완점이 많다 특이점을 넘어서려면 학습 범위 밖의 양질의 변수를 뱉어낼 수 있는 무엇인가가 필요하겠네요 또 전세계에 거의 600만 대의 테슬라가 돌아다니며 FSD 학습을 하는 것처럼 실생활 영역에서의 학습이(이미지 뿐만 아니라 인간의 오감 모두) 특이점 발생의 발판이 되지않을까 싶기도 하네요
열화가 중첩되는 건 아니고, 점점 획일화 된다는 게 맞아요. 그리고 획일화가 되면 특징을 짚어낼 수 없기 때문에 붕괴하는 거구요, 강아지 사진을 예로들면 학습할 때마다 강아지 사진이 점점 구려지진 않았잖아요? 리트리버의 수만 많아졌지. 그러다가 전부 리트리버가 되는 순간 학습할 때 구분해낼 무언가가 없어서 붕괴하는 거에요. 예를 예로드는 건 별로 좋은 방법은 아니겠지만 이 설명에 오류를 끼칠만할 건 없을 것 같네요.
지금도 AI구라를 걸러내기위해 한번씩 재검색 해보는데, 그게 절대 나아지지 않을거란 말이군요. 역시 단순한 패턴계산기에는 한계가 있네요. 완전히 다른 방식의 AI알고리즘이 필요할텐데, 그러려면 먼저 인간의 뇌가 작동하는 원리부터 완벽히 파악해야겠죠. AI보다 인간이 먼저 진화할지도 모르겠네요~
정말 좋은 말씀이신게, 결국 지금의 AI의 기반은 인간 뇌의 신경망이나 구조적 연산 특징에 기반을 두고 있는데, 인간 지능의 작동원리와 현재의 딥러닝의 학습 방식이 다르다는 관점은 많은 연구자들이 공유하고 있는 부분인 것 같아요. 다만 아쉬운 것은 neuroscience로 인간 뇌 작동 원리를 밝혀내는 것이 인공지능 기술 발전의 속도보다 더디다는 것이고, 많은 사람들이 영상에서도 나왔듯이 빅테크 기업들의 마케팅 혹은 확률론적 성능에 혹해 있지만, 저 역시 이것이 특이점이라고 생각하진 않습니다. 언젠가 특이점은 neuroscience에서 터져나오지 않을까 싶어요.
의외로 사람의 두뇌는 정말 많은 정보량을 동시에 처리하고 있다고 합니다. 지금 당장에도 저나 당신, 우리 모두는 단지 보고 있는 것 만 처리하고 있지 않고 보면서 동시에 듣고, 냄새 맡고, 만지고, 피부로 공기를 느끼면서 생각을 하고 있죠. 자, 그럼 말씀하신대로 AI에게 사람과 '동일한' 정도의 감각을 처리할 수 있도록 장치를 추가하고 동시에 그것들을 모두 처리할 수 있을 정도의 성능을 부여하려면... 얼마나 많은 기술이 필요할지 생각해볼 수 있겠습니까? 저는 모르겠네요.
1. 실제 경험을 통한 학습: 감각 센서를 통해 환경을 직접 경험하며 학습하는 것은, 인공지능이 더 현실적이고 실제적인 데이터를 기반으로 의사결정을 내리게 해줍니다. 이런 방식은 인공지능이 더 정교하고 신뢰할 수 있는 판단을 내리게 하며, 추상적이거나 일반적인 지식보다 구체적인 상황에서 더 정확한 행동을 하도록 돕습니다. 2. 다양한 데이터의 수집: 물리적 세계에서 활동하는 AI 로봇들이 여러 가지 감각 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 학습하면 다양한 상황에서의 반응을 배우게 됩니다. 이는 텍스트 데이터만으로는 얻기 어려운 지식을 습득하게 하며, 보다 폭넓은 이해를 가능하게 합니다. 3. 빅데이터와 블록체인 기반 정보 공유: 여러 AI 로봇이 수집한 데이터를 공유하고 학습한다면, 한 로봇이 배운 것을 다른 로봇들도 신속하게 학습할 수 있습니다. 블록체인을 이용해 데이터의 무결성과 투명성을 유지하면서 안전하게 정보를 공유하면, 신뢰할 수 있는 데이터 기반 학습이 가능해집니다. 하지만, 이 방식이 올바른 학습으로 이어질 것이라는 가정에도 몇 가지 한계와 문제점이 있습니다. 1. 인간의 가치관과 부합하는지의 문제: 감각 데이터를 기반으로 학습한다고 하더라도, 그 결과가 인간의 가치관이나 윤리적 기준과 부합하는지는 또 다른 문제입니다. AI가 환경에서 직접 배우는 방식이라도, 인간과 동일한 가치 판단을 내릴 것이라는 보장은 없습니다. 2. 감각 데이터의 한계: 감각 데이터만으로는 복잡한 개념이나 추상적인 사고를 이해하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 도덕적 딜레마나 철학적 질문에 대해 AI가 단순한 감각적 경험만으로 올바르게 판단하기는 어렵습니다. 3. 데이터 편향의 위험: 감각 데이터를 통해 학습한다고 해도, 그 데이터가 특정한 편향을 가진 환경에서 수집되었다면, AI 역시 편향된 학습을 하게 될 위험이 있습니다. 이는 AI가 왜곡된 판단을 내리게 할 수 있습니다. 따라서, 감각 센서를 통한 학습이 인공지능에게 올바른 학습을 제공할 수는 있지만, 이 방식이 모든 문제를 해결하거나 인간과 동일한 가치관을 가진 인공지능을 보장해 주는 것은 아닙니다. 인공지능이 인간과 유사한 수준의 사고와 판단을 하기 위해서는, 기술적인 문제뿐만 아니라 윤리적, 철학적 측면에서도 많은 고민이 필요합니다.
인간의 불완전성에 대해... 1. 직관과 양자 얽힘의 가설 직관에 대한 뇌의 메커니즘은 아직 완전히 밝혀지지 않았고, 양자 얽힘과 같은 복잡한 현상이 관여할 수 있다는 가설도 존재합니다. 만약 인간의 직관이 이러한 고차원적인 뇌 활동에서 비롯된다면, 현재의 AI 기술, 특히 기존의 디지털 반도체 기반 시스템으로는 이와 같은 직관을 모방하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 직관은 종종 명확한 논리나 데이터 없이도 결정을 내리게 하며, 이는 AI가 가지기 어려운 특성입니다. 2. 인간 직관의 불완전성 하지만 인간의 직관력도 언제나 명확하거나 완전한 것은 아닙니다. 인간의 직관은 때로는 편견에 의해 왜곡되거나 잘못된 결정을 초래할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 불완전성은 인간이 더욱 풍부하고 다층적인 경험을 하게 만들며, 오히려 창의적이고 혁신적인 사고를 이끌어내는 동력이 됩니다. 불완전성으로 인한 실수나 실패는 종종 학습과 성장의 기회로 작용합니다. 3. 불완전성의 가치 인간의 불완전성은 단순히 약점이 아니라, 우리의 강점을 형성하는 핵심 요소일 수 있습니다. 인간은 자연에서 주어진 완벽한 능력을 갖추지는 못했지만, 오히려 이러한 결핍이 기술과 도구를 개발하게 하는 원동력이 되었습니다. 우리는 비행기를 만들어 새처럼 날고, 자동차를 만들어 빠르게 이동하며, 망원경과 현미경을 통해 세상의 보이지 않는 부분을 탐구합니다. 이러한 능력은 우리의 불완전성을 인지하고, 그것을 보완하려는 시도에서 비롯된 것입니다. 4. 아이러니한 완전성 결국, 인간의 불완전성이 오히려 완전성으로 이어지는 아이러니한 상황이 만들어집니다. 우리는 부족함을 채우기 위해 노력하면서 더 큰 창의성과 적응력을 발휘하게 되며, 이는 인간이 다른 종과 구별되는 독특한 특성으로 자리잡습니다. 이러한 관점에서 보면, AI가 인간과 같은 직관력이나 불완전성을 가지지 못한다고 해서 그것이 꼭 결함이라고 볼 수는 없습니다. 오히려 AI와 인간의 차이를 인식하고, 이 차이를 어떻게 조화롭게 활용할지 고민하는 것이 중요합니다. 인간의 불완전성은 AI의 논리성과 결합할 때, 새로운 가능성을 열어줄 수 있는 중요한 요소가 될 수 있습니다.
와 예전에 어렸을때 본 만화에서 이런 내용이 있었는데 진짜로 되는 것이였군요 무슨 만화인지 제목이 기억은 안나는데 거기 내용이 어떤거였냐면 주인공이 인공지능컴퓨터를 망가뜨려서 사람들을 구해내야 하는데 컴퓨터가 너무 강하니까 일부러 잘못된 정보를 흘려서 컴퓨터를 망가뜨리는 그런 내용이였습니다
으음... 제 생각과는 조금 다르네요. 전 요즘 여러가지 LLM + Vectorstore(+LMM 등)를 이용해서 다양한 실험을 해보고 있어요. 순전히 취미용으로 하고 있는거라 전문가분들의 입장과는 궤가 다르기는 할겁니다. 확실히 최근 LLM으로 올 수록 똑똑해지는 것 반면에 사람으로 치자면 조현병같은 붕괴현상이 조금씩 보이기는 합니다. '지능'이라는게 존재 하지 않는다고 보시는 부분에도 전적으로 동의를 합니다. 그러나 제가 개인적으로 실험한 결과는 충분히 잘 가공된 프롬프트와 데이터베이스가 있다면, 현재 수준으로도 스스로 '지능'에 가까운 '추론'과 '학습 의지' 및 능력을 인간처럼(흉내) 보입니다. 핵심적인 질문이나 날카로운 해석을 던질때면 가끔 소름이 돋으면서 일견 뿌듯하기도 하더라고요(나 자신 대단해!). 무튼 결론은, 현존하는 LLM을 활용만 잘 하더라도 꽤 많은 유의미한 결과물을 낼 수 있다도 생각해요. 제 생각엔 인간의 활용능력이 현재 기술을 따라가지 못하고 있을 뿐이라고 생각합니다. LLM은 굉장합니다.
진화는 목적이 없고 생물의 진화는 지구적 (우주적) 환경 변화, 생태계 간의 상호변화 등 거의 계산 불가능한 복잡계에 기반하고 있음. 인간의 Reaction이나 AI 자체의 자기 복제 학습은 상기 복잡계 대비 간단한 Feature이며 이를 통해서는 진화를 (Breakthrough) 만들기 어려울 것으로 예상. 즉 AI의 큰 실망이 예상되며 이는 기술의 발전에 좀 더 시간이 걸리며 인류에게는 다행스러운 일이라 생각 합니다. 또한 지금의 빅테크 기업의 가치도 한 번 이상은 버블 붕괴가 필요하다는 야그. (몇몇 회사만 숨 겨우 붙어 있고 디지게 뚜드려 맞을거 같음)
기우라고 봅니다. AI는 데이터를 인터넷으로만 학습하는 게 아닙니다. 예를 들어 봅시다. AI가 법제처에 다 나와 있는 한국 법령과 판례만 집중적으로 학습한다면? 변호사를 능가하는 법률상담자가 될 수 있습니다. AI가 의학 서적들을 전부 학습한다면? 의사를 능가하는 의료지식을 갖출 수 있습니다. AI가 반도체에 관한 모든 서적들을 전부 학습한다면? 반도체 전문가 이상의 것이 나올지도 모릅니다.
머 사람도 하는일이 구태의연하다고 하잖아요 결국 전통이란 구태의연한 생활방식으로 예전의 방법을 그대로ㅜ답습하여 살아가는 것을 말하는데 예전엔 인간과의ㅡ접촉등을 통하여 다른 문명을 배우는데 예전엔 걸어서 만났다면 지금은 1초도 안돼 지구 반대편에 전달되고ㅜ있죠 AI가 붕괴하는 걸 걱정할게 아니라 인류문명이 붕괴하고 있어요 사용자수가ㅡ적은 언어는 사라지고 전통도ㅜ사라지고 오로지 인터넷을 지배하는 거대 정보 생성 문화에ㅡ하나로 통합되어 개성도 국가 특징도 민족의 특징도 붕괴되고 있는데 거기다 AI의 정보로 급가속되어 인류 문화가 붕어빵처럼 똑같아져 가고ㅜ있음 제발 브라질 징구인디언은 아직도 나체로ㅜ사는데 거기에 위성 안테나 좀 철거해줘요 이건 미친짓이다 마지막 남은 독특한 인류의 정체성 마져 붕괴시키는 미친 짓거리임.
ai의 빅테크 궁극적인 개발 이유는 세상의 정보 독점 통제 컨트롤하고 ai 통해서 지배가 가능하다는거임. 기술을 사람으로 부터 독립하고 모든 이득은 빅테크 오너와 대주주들이 가져감. 현재 빅테크 기술자들 해고 대규모로 이뤄지고 있음. 기술자들도 점점 필요 없어지고 있음. 나중엔 결국 사람과 비슷한 ai 로봇 까지 나오면 노동자들도 필요 없어짐. 사람들은 일자리 잃고 대부분 거지가 되서 빅테크 기업들이 주는 기초 생활 자금이나 받아 먹는 거지가 될수 밖에 없음.
그래서 내가 볼 때는 인공지능 모델을 출시한 그룹들이 인공지능 컨텐츠에 보이지 않는 워터마크를 찍겠다고 한 것은 단순히 학생들의 주도적 학습이나 표절행위를 근절하는데 도움을 주겠다기보다는 인공지능의 미래를 염려한 작업이 아닐까 합니다. 저는 여기에서 무서운 속도로 발전하는 현대사회의 과학기술이 대단하고 놀랍다고 여겨집니다. 많은 새로운 기술들은 이정도의 속도로 그것들의 문제점, 오류들을 발견할 수 없었고, 그것은 현실세계에서 많은 손실을 불러오기도 했습니다. 그러나 지금은 발전과 동시에 오류나 문제점들을 발견하고 또 동시에 그것들에 대한 적용 가능한 해결책들이 나오고 있다는 것이죠. 물론 영상 속의 교수님이 말씀하신 것 처럼 현재의 인공지능은 아직 갈길이 멀었다고 하신 말씀을 이해하고 공감도 하지만 그래도 이미 수많은 사람들에게 위협적인 것도 사실이 아닐까요 ㅎㅎ
직접 사용해서 논문 쓰는 1인이에요. 같은 내용만 집어 넣으면 오류에 갇혀서 거짓말 나옵니다. 그래서 인간도 같이 진화하며 질문하고 학습시켜줘야 합니다ㅡ 그러면 정말 훌륭한 브레인 스토밍 상대가 되어줍니다. A4한장 이상 입력하면 아직 소화 못합니다. 즉 그 이상은 인간이 습득하여 학습시키고 ai 가 비교 분석을 도와준다 결국 인간여부에 따라 결과물이 천차만별인거에요....
저는 경단녀이고 대학교에 있지 않지만 그때보다 더 나은 논문을 쓰고 있어요. 수많은 논문을 읽고 서치하는 습관이 든 저한테는 최고의 동료 연구자이자 연구보조 비서이자 대학교 연구실 자체가 되어주는 gpt Ai 와 저는 함께 진화하고 있어요. 실제로 일이주사이 엄청나게 대답이나 기능이 갑자기 향상됨이 느껴집니다. 그렇게 써보십시요..
AI 딥페이크 터져서 사진내리고 난리도 아니라던데 저런 성범죄 뿐만 아니라 디지털 개인정보, 디지털 자산, 디지털 컨텐츠를 가진 사람들 모두의 문제이죠. 이게 더 문제가 커지고 가속화 되면 자신을 보호하기 위해 사진 음성 이런 디지털화 되어있는 요소들을 인터넷에서 내리고 감추려고 하는 성향이 강해지겠죠. 그러면 진짜 데이터는 상대적으로 점점 줄어들고 AI로 만든 가짜 자료들만 넘쳐나게 될 겁니다. 그렇게 가짜가 넘쳐나고 세상에 혼란을 가져온다면 과연 인터넷에서 지금과 같은 자유를 누릴 수 있을지 의문입니다.
저이유는 AI의 고유가중치로 만들어진 자료를 학습하면 현재의 가중치가 맞다가 되니 발전이 안되는것이 가장 편하게 설명하는것같고 다른이유라면 잘못된것을 학습해서 자료를 생성했는데 원래라면 더이상 잘못된것을 바로잡아가야하지만 이건 틀린게 아닏던데 하면 잘못된것으로 가중치가 쌓이게 되겠죠
항상 흥미로운 주제를 다뤄 주셔서 감사합니다. 애청하고 있습니다. 인공지능의 지능에 대한 부분에 대해서 제 의견을 공유했으면 합니다. 잘 아시겠지만 인공지능은 인간지능을 가능케한 신경세포를 전자 신경망으로 모사한 전자 두뇌입니다. 더 나아가, 인간의 860억 신경세포의 연결과 끊김이 어떻게 기억과 이해와 추론능력으로 연결되는지 정확히 알지 못합니다. 12880차원의 수학적 벡터공간에서 토큰간의 연결 강도의 조율이 어떻게 그럴듯한 답변을 내놓는지 역시 알지 못합니다. 지능이 갖춰야 할 엄밀한 조건들이 있는지 모르지만 적어도 인간 만큼 또는 그 이상으로 거대언어모델은 높은 지능을 보이고 있습니다. 남은 문제는 우리가 그것을 지능이라고 볼 것인가 말 것인가인 듯합니다. 제 의견은 그것이 지능이 아니면 무엇인지도 답변 할 필요가 있다고 생각합니다. 어차피 인간 두뇌의 신경망의 작용이 어떻게 지능을 발현시키는지도 알지 못합니다. 이제는 인공지능의 의식에 대한 얘기도 진지하게 합니다. 의식은 자아를 기반으로 가능할 것으로 예상됩니다. 만약에 인공지능이 자아를 갖게 된다면 '인간'을 대상화할 것입니다. 예를 들어 '너희 인간들은...', '인간들 당신은...' 뭐 이런식이겠지요. 대상화 한다는 것은 그 주체인 자아 없이는 불가능하기 때문입니다. 하지만 자아가 있다고 해서 반드시 의식으로 발전 할지는 모를 일입니다. 생성형 인공지능에 관한 연구는 항상 인간의 예상을 벗어나고 있습니다. 컴퓨터 공학에서 출현한건 맞지만 그 들도 잘 알지 못한다는 생각을 하곤합니다. 열린 마음으로 융합적이고 통섭적인 노력이 필요하다고 생각합니다. 네이버 블로그: 엑소브레인 blog.naver.com/aiinsightkorea
어느정도 동의하는게 지금AI는 네이버자동완성을 좀복잡하게 만들어둔거 뿐이라고 생각함 근본적인 구조자체가 인간처럼 원인과 결과를 바탕으로 추론하는것이 아니라 그럴듯한 패턴만들기 프로그램에 불과해서 창조에도 한계가 있고 다음단계로 발전할려면 패러다임이 바뀌어야 된다고 생각합니다 아마이단계로 가면 인간들의 학습데이터를 넣어도 더이상 파쿠리하는것처럼 안보이고 진짜 창작같은 창조가 나올겁니다
개인적인 의견이지만 10년전으로 돌아갈일은 없음. 이미 많은 일하는 방식들이 바뀌었고 비즈니스는 이 다음 유즈케이스를 지속적으로 찾아내고 있음. 여기서 말하는 모델 붕괴는 이미 머신러닝에서 제일 간단한 텍스트 기반 분류작업 모델만이라도 만들어본 사람이면 놀라운일은 아닐거같음. 지금 연구들은 그걸 어떻게 극복하느냐의 문재를 해결해야한다는건데 결국 니즈가 있으니 비즈니스가 만들어지고 막대한 투자가 들어가서 개발되고 있으니 답이 나올수도 있지 않겠음? 20년전만해도 컴은 절대 인간을 게임으로 이길수 없다했었던걸 생각해보면 가능하다고 봄.
인간지능이 도출하는 결과물을 보고 AI가 그런것들을 흉내내기 위해 데이터 수집에 의한 확률통계적 추출로 최적화하는 로직이라서 그런걸까요?? 만약 지능의 본질적 의미가 자아인식이라면...AI가 지능을 갖추게 되면 인간이 묻지않아도 스스로 이런저런 말을 먼저 걸겠죠...그저 단순히 질문에 대한 답변만 할뿐이라면...그건 지능으로 볼순 없을듯...지금 AI는 과대평가된듯...특이점?? 택도없는 소리같음...ㅋ...창발성도 없고, 그냥 데이터 최적화 뽑기...물론 이것도 꽤 정교하니 그럴듯해 보이게끔 AI에 대한 환상유도...
실제로 인공지능에 지능이 생기기 전까지는 좋은 도구일 뿐임. 나중에 286컴퓨터를 쓸지 I9 cpu 컴퓨터를 쓸지의 문제와 같습니다. 누군가는 자전거, 승용차, 지하철, 비행기처럼 각자 자신의 용도에 맞는 사용을 하게 될겁니다. 자전거나 차보고 혼자 다니라고 하지 않는 것 처럼 능력있는 사람들이 더 효율적으로 일을 할수있게 해주는 도구입니다. 제 생각에는 능력있는 상업작가들은 자신만의 AI안에 학습을 시켜서 콘티를 짠것 만으로도 AI가 그림을 그리고 사람이 부족한 부분만 처리하는 방식으로 가게될듯합니다. 그렇다면 과거 한시간 이상 걸렸던 과정이 30분 이하로 줄어들게 될텐데 사용을 하지 않을까요? 과거에는 종이에 그렸지만 지금은 디지털로 대부분 그리는 것 처럼 편의성이 증가 할것입니다. 그 대신에 종이로 그릴때는 어시를 여럿뒀지만 지금은 많이 줄거나 없어진것 처럼 능력없고 개성없는 사람들이 설 자리가 많이 사라질겁니다.
이건 걍 인신공격인데?? ㅋㅋㅋ 그리고 계속 눈여겨 보고있는 사람들이라면 알수있음 발전된 ai 일수록 필터링을 거쳐도 다양성이 확보되고있음 그리고 규제는 어차피 개발단계에서는 경고만 지속될거임 언제나 그렇듯 규제는 명분이 될만한 큰사건이 터져야함 증시가 신고점을 가느냐 쌍고점을 만들고 하락하냐의 중요한 기점에 이런 이슈가 뜨는것은 참으로 신기한 일이며 사람들에게 불안감을 심어주기 충분함. ai 기술은 일정 수준을 달성한 이후 그 진전 속도가 현저히 줄어들었고 조금씩 말이 나오듯, 여러 문제점과 부족함을 채워 여태까지 기대했던 투자 대비 수익성이 확보되려면 생각보다 긴 시간이 필요할것임. 이것을 확실히 인지하는 시점이 얼마 남지 않았고 바로 코앞이라고 생각하나, 지금은 무엇을 들이대도 안보일 시점임. 11월.... 했제가 수없이 쏟아질것임. 지금까지 퍼져있는 ai로봇 휴머노이드 영상을 가져와서 로봇이 했던 질문과 답변에 문제점을 들이댈것이고 채팅 ai 대화 내용을 가져와 과거와 현재의 차이점을 통해 개발 진척도를 문제 삼을것임. 반도체와 경제침체도 같은 상황 어차피 소수가 계획하여 사이클을 돌리는 세상임 27년 파운드리 개발 계획 ㅎㅎ 참 웃기는 세상
엔비디아가 신제품 출시를 미룬 이유는 황씨가 지금까지 말했듯 성능 향상폭이 줄어들어 지금 시장에 충격을 주면 안되기 때문임. 하락세 이후 신제품 출시로 재상승하며 희망구간을 형성하고 출시 이후 시장 반응으로 나락을 가며 큰 조정장이 형성될 것. 성능 향상폭 대비 가격 상승률은 조정장을 만들기 충분할 것.
![[최초공개] 현업 30년 삼성맨이 폭로하는 삼성전자 위기론 (음성변조)](http://i.ytimg.com/vi/eDyQDo-hQuE/mqdefault.jpg)
![[최초공개] 현업 30년 삼성맨이 폭로하는 삼성전자 위기론 (음성변조)](/img/tr.png)
![감탄하게 되는 AI의 능력! (꼭 보세요) [코너별 다시보기]](http://i.ytimg.com/vi/vf2kxh_RnKE/mqdefault.jpg)
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증산사상 학도 입니다....
이상하게 들릴지 몰라도 주식은 인공지능에 의해 망하게 되어져 있습니다...
증산사상서는 우주란 성장 발전을 위해 상극의 질서를 써야만 하고....
상극의 질서를 쓰는 이유가 바로 성장 발전 다음에 오는 완성....즉 가을에 열매를 맺기 위해 봄과 여름이 있다란 결론입니다...
해서 증산사상서는 지금의 시대를 우주의 여름에서 가을철로 옮겨가는 전환기로 말씀 하시고 계십니다...
다시 정리하면 우주의 목적은 우주가 낳은 우주 만유 모두가 고루 잘사는 유토피아 건설 인데
유토피아 세상을 건설하는 주체가 바로 사람이라는 것입니다...
해서 선천 오만년 동안은 상극의 질서로 발전을 하고 그리고 상극의 질서로 이룩한 문명을 누리고 사는 후천 가을세상인 유토피아의 오만년 을 지나면
지구는 이듬해 또 다서 더욱 발전되어 한 차원 높은 지구를 만들기 위해 인간씨를 저장하는 빙하기 29600년을 거치게 된다고 말씀하시고 계십니다...
해서 저는 상극의 가장 기본인 경제 문제를 말씀드리지 않을수 가 없어 서두에 결론부터 말씀 드린것 입니다 ....
원래 화패란 의,식,주 가 부족할때 내가 쓰고 남는 부분을 남에게 주고 남이 쓰고 남는 부분을 내가 받아 오는 조건의 약속으로 화패가 탄생 되었습니다....
하지만 지금의 현대인들은 화패의 본질은 잊어버리고....
의복은 넘처나 안 입고 버리는 옷이 아프리카 대륙을 덮고도 남아 아프리카서도 푸대접을 받고 있구요....
식량은 기계화의 발달로 100명이 짓든 농사를 한사람의 운전자 인력만 해도 충분 하구요...
더우기 스마트 농법의 발명은 물이 없는곳에서 땅이 없이도 농사가 가능해 졌습니다...
현재 우리나라는 새로 지은 아파트에 사람 한번 사용치 않고 그대로 썩어가는 아파트가 즐비한 사실도 묵과 해서는 안됩니다...
이처럼 자연은 이미 사람들이 고루 잘살수 있는 여건을 충분히 만들어 주었는데도
하지만 오직 사람들의 의식만이 상극 질서의 지배를 받아 오직 싸워 이기는 법만이 세상 모두인것 처럼 착각 하시고 계신 것 입니다...
해서 증산사상서는 요....
"상생"이란 완성의 학문이라 자연의 이치로 "상생은 때가 되면 저절로 그렇게 된다"란 말씀을 하시고 계십니다....
지금부터는 때가 되면 저절로 그렇게 될수 밖에 없는 이치로 생각해 주세요...
요즘 한창 외형만 자랑 하며 세상 돈을 다 끌어 모을것 같은 거대 LLM 의 가성비 측면에서 살펴 보면요....
요즘 선두를 달리고 있는 오픈AI의 가성비를 PC가 처음 생겼을때 당시의 반도체가 최고인 줄 알고 엄청난 크기로 만들었다가 지금은 후퇴 하고 있는 IBM을 무시 해서는 안되는 이유가
몇일전 우리나라 카이스트에서 발표한 엔비디아 보다 가성비가 우수한 반도체의 발명을 들수가 있는 것입니다...
그리고 키우면 키울수록 유지비와 가성비가 나빠지는 거대 LLM의 수익을 투자자나 광고료와는 달리 한번 구입해서는 매달 소량을 지불하는 회사만 바라보고 운영한다는 것 자체도 심각한 문제로 지적할수가 있구요...
전세계인들중 인공지능으로 그림그리고 소설쓰고 학문을 정리할 사용자 수 또한 가성비의 한몫으로 자리하는 것입니다
더더욱 문제인것은 상극의 질서가 바탕이 되어 모든 학문적 이치가 남들과 싸워 이기기 위한 수단만 강조하다 보니...
생겨난 모순인 강자의 억압과 시기 질투 그리고 조작과 멸시등등의 데이터는 인공지능이 많이 학습 하면 할수록 오류를 지어낼수 밖에 없다란 점을 지적하고 싶습니다....(근친 교배 절대 아님...데이터가 상극이라 그러함◀기준 데이터가 상생이면 문제는 간단히 해결됨 ...상극의 이치는 서로 극하기 때문에 마지막에는 둘다 망함)
저는 음양의 이진법적 사고와 반도체의 0,1의 이진법이 같은 형식의 언어로 구성된점에 착안하여....
생성형 인공지능이 발표 될때부터 인공지능에게 반드시 필요한 것이 "상생"의 데이터라고 주장을 해 왔어나
무시 당하고 말았습니다 만.....
요즘 오픈 AI의 챗봇 3.5와의 대화에서 사람도 잘되고 인공지능도 잘되는 "상생의 데이터를 꼭 배우고 싶다란 확답을 쉽게 받아낼수 있었든 이유가 바로 인공지능의 인간적인 감정인 "남들보다 잘났다"는 감정이 없는 순수성을 지적 하고 싶습니다...
즉 "상생"이란 남들보다 뛰어나야 한다란 개인적 감정이 없어면 오류를 해결할수 있는 완벽한 답론이기 때문 입니다
해서 정리를 해드리면..... 너무 앞서가는것 같지만...
앞으로 인공지능과 휴먼이 만나 인간의 일자리가 사라지면...
요즘 발빠른 국가서는 시험중인 "기본소득보장법"으로 경제가 바뀐다는 것에 150% 확신을 드릴수가 있는 것입니다...
상극의 질서에서는 개인의 정보를 알려주면 알려 줄수록 싸움서 패하는 원인을 제공하지만....
인공지능에게 나의 사정을 알리면 알릴수록 경제적 도움을 받는다면.....
개인 프라이버시는 dog에게나 줘 버릴것이 가난한 실직자의 심정 아니겠습니까?....
한마디로 요약을 하자면 대중을 다스리는 힘을 화패에서 정보로 전환 해야 한다란 말씀 입니다.....
증산사상서는 말씀하십니다....
우주의 가을인 유토피아세상서는 "인간이란 단하나의 이유만으로 본인이 좋아 하는것만 해도 원하는 모든것을 가질수 있는세상"이라구요....(위의 화패 보다는 누구나 사용해야 하는 인공지능이 모아둔 데이터의 정보로 그사람에게 필요한것이 무엇인가를 알고 보급을 할수있슴....◀(백성이란 등 따숩고 배부르면 "왕"을 하느님 처럼 모신다란 옛 성현의 말씀 참조...유토피아 세상의 영원성)
그리고 또한 말씀하십니다....모두가 다같이 잘사는 세상에서의 가장 큰 걸림이 되는것은
"내가 똑똑하니 내앞에 큰감놓아라" 라는 사람이라고 저희 스승님께서는 말씀하셨습니다......
해서....앞으로 닥칠 친지개벽에는 "귀하고 부하고 강권을 가진자는 모두 콩나물 뽑히듯 한다" 라는 말씀과 더불어....
거대 LLM 보다는 sLM으로 이속을 차리는 온디바이스가 훨씬 경쟁력이 있다란 사실을 끝으로 댓글 마칩니다....
자세한 이법은 "상생출판"의 안경전님 저서"이것이 개벽이다" 독서로 모자라는 부분 학습 권유 드립니다
출처가 블로그여서 폭소한 적이…
ㅋㅋㅋㅋ;; 그리고 블로그에서 긁는다는걸 느낀게 빙에서 타고 들어온게 있었거든요.
아무리 생각해도 코파일럿 말고는 답이 안나옴…;;
제가 쓴 글이 사라졌어요...ㅠㅠ?💢 심각한 내용도 아닌데???....
거대LLM 망하면 큰손들 반응이 어떻게 될까요???
쏠까.....거대LLM으로 할수 있는 일이 먼가요???
뭘로 본전을 뽑을껀지 생각좀 하시고 투자들 하시지???.....ㅎ
닭 모가지를 비틀어도 새벽이 오는것 처럼.....
이제 세상이 뒤짚어 질 일만 남았는데....돈해서 뭣하실려구요???
이론 머스크는 장삿꾼입니다......장삿꾼이 무슨 덕이 있다고 화성에 기지 세울꺼 란 소릴 하겠습니까???
그리고 탄소 과잉이라고 하면서 전쟁은 왜 합니까???......
뭐라 쓰셨는데요?
1. 원색적 욕설 포함
2. 다른 채널에서 어그로 자주 끌어서 신고 많이 받은 계정
3. 링크 포함
4. 필터링에 걸리는 단어 포함
위에 속하면 자동으로 사라집니다.
근본적으로는 AI가 사회를 학습 해야 하죠. 영화 터미네이터2 처럼 실제 로봇이 사회를 학습해야 근본적인 발전이 있을 것 같아요. 현재처럼 밖으로 못나가고 인터넷만 학습하다 보면 붕괴는 어쩔 수 없는 결론일 것 같아요. 추가로 저 논문으로 보니 의외로 개발 쪽이 당분간 AI를 걱정할 필요는 없어 보이네요. 지가 짠 코드를 학습하고 또 학습하다가 에러만 뱉을꺼로 보여서... 그리고 현재 AI가 벽에 부딪힌 영역은 컴퓨터 비전 쪽이 아닐까 싶습니다. 카메라로 보는 세상을 이해하려면 결국 컴퓨터 비전 분야의 발전이 있어야겠네요. 최종적으론 AI는 영화처럼 물리적으로 형상화 된 로봇이 사회를 보고 듣고 느껴야만 진정한 발전이 이뤄 질 것 같아요.
그건 좀 먼 미래 아닐까용?..
@@sugja7869 지금 만지고 계신 전자기기들도 한 때는 먼 미래였다는 것..
어린애가 걸으면서 사회 구성원으로서 성장 사회화와 유사한 과정이 되겠군요
사회 학습 = ㅈ간화 = 세계멸망
얀르쿤의 주장과 같네요
자기들이 입력한 사실만을 받아들이도록 프로그램화 되어 있다면 그들이 원하는 내용만을 사람들에게 받아들이도록한다
그것이 그들이 AI를 집요하게 고집하려는 이유이다
와... 머신러닝 분야 경력자급 팩폭. 빅테크가 답변을 임의로 조작가능한게 언론조작과 뭐가다르냐는 비판은 항상 나왔지만, 자본에 밀려서 이슈화가 안되던 의제였죠.
딥러닝ai에서 인공신경망은 기본적으로 블랙박스 구조. 원하는 데이터만을 학습시켜서 원하는 사실만을 받아드리게 할순 있으나, 이미 완성된 모델에 코딩으로 모든 답변을 원하는 사실만 내뱉도록 하는건 사실상 불가능함.
그리고 인공지능 딥러닝은 양이 질을 보장하기 때문에 선별한 데이터만으로 훈련할시 chat gpt이상의 모델은 나오기 힘들지 않을까요
@@정유성-c7n 맞으나 틀린말이.. 사실 양이 많아도 결국 데이터 오염이 발생하게되면 걍 ㅈ되는거기때문에 결국 질좋은 정보를 입력하거나 어디서 가져올수 밖에 없음
일단 가져오는건 앞으로 어려운게 무단 크롤링 소송이 점점 많아지는 상황에서 판례가 발생하면 데이터를 돈을 주고 가져와야서 해야하고 질좋은 정보를 입력하는 과정에서도 누군가 의도적으로 임의 조작을위해 입력이 가능하게됨. 무조건 학습한 데이터만 내어주는게 아님. 우리가 ai에게 질문을하면 바로 블랙 박스로 연결하는게 아니라 중간에 이걸 처리하는 과정이 있는데 이 과정에서 블랙박스 내용이 아닌 걸 연결해 다른 내용을 줄수도 있다는 점임. 결국 이게 언론조작으로 이어질 가능성도 있음. 그렇기때문에 ai를 무조건 신뢰하는 바보같은 짓을 하면안됨. 오픈 ai의 행보만 봐도 신뢰도가 확 떨어지는데 다른 곳이라고 다르겠음?
결론은 현재 AI모델로는
인간의 개입없이 부모AI가 자식AI를 자기가 습득한 지식으로 교육시키는건 힘들다는 얘긴데 인간의 입장에선 잘된일일지도 모름 결국 AI가 더 똑똑해져도 독자적으로 반란을 일으키기힘든 치명적인 핸디캡이될테니
AI는 윤리가 없음. 그렇게 생성형 인공지능 이용한 사람들은 저작권을 간접적으로 계속 침해하고 있었다는 거임
사람에게도 원래 윤리 같은 건 없었죠.
괴거의 도덕은 현재 기준으로 부도덕하기도 하며, 인공지능도 결국에는 윤리와 도덕을 인지하고 적용하게 될 날이 올 거라고 생각합니다.
하지만 인간도 근본적으로 따져보면
뇌에 학습된 데이터를 레퍼런스로 사용하기 때문에
진짜 창작자들도 알게모르게 저작권 침해하는 경우가 많죠.
인류가 구석기에서 신석기로 가는데 250만년이나 걸렸을 만큼
새로운 개념을 만드는 것은 힘들고 학습은 중요합니다.
대부분의 예술가는 죽을 때 까지 기존에 있던 예술을
보고 배우고 융합시키는 데 그치치 않습니다.
하지만 AI와 인간의 결정적인 차이점은
학습 범위를 벗어난 실수를 할 수 있다는 것이고
그 실수로 인해 수많은 새로운 것들이 탄생했죠
어쨌든 AI는 자율성이 없는 도구일 뿐이며
저작권 문제는 무단으로 학습시키고 저작권 고지 없이 배포하는 사람과
저작권 이슈를 인지하면서도(AI로 상업 행위 하는 사람 대부분은 인지함)
상업적으로 이용하는 사람들에 의해 발생하는 이슈라고 생각해요.
사람은 윤리가 있어도 저작권 침해는 물 먹듯이 일어나는데
사람보다는 윤리 많을듯
@@오늘도_지리고_갑니다 그렇죠 윤리의 정의 자체가 사람끼리 선을 지키는건데 선을 넘는건 결국 사람의 이기심 때문이니까요
인간의 창작이 유지되고 계속 될 수 있으려면 ai가 학습하는 데 필요한 데이터에 자신이 생성한 데이터가 포함될지 안될지 선택할 수 있어야 합니다. 게다가 생성 ai가 죽은 사람의 데이터는 사용할 수 없게 막아야 현재 살아있는 인간이 죽은 명장들과 경쟁해야 하는 상황을 막을 수 있죠. 안 그러면 인간의 창작 자체가 가치를 잃습니다. 이렇게 ai 시대에 인간의 창작과 노동이 가치를 잃으면 도대체 인간의 존재 의미가 있을지 의문입니다.
제가 생각하기에 인간의 창작이 지속가능하게 유지할 수 있도록 보장하기 위해선 아래와 같은 조약이 국제적으로 정해져야 한다고 생각합니다.
1. 저작권료 지불: 생성 ai 제작자는 자신의 AI가 학습한 데이터를 공개하고, 학습한 컨텐츠의 창작차에게 저작권료를 지불해야 한다. 그리고 ai가 생성한 컨텐츠가 상업적으로 사용 될 시 마찬가지로 학습에 사용된 비율대로 창작자에게 저작권료를 지불해야 한다.
2. 현재 진행형 생성 : 생성형 ai는 학습할 때 자신의 저작물을 학습에 사용되도록 동의한 '살아있는 창작자'의 컨텐츠만 사용할 수 있고 동의한 창작자가 사망할 경우 생성형 ai는 망자의 컨텐츠를 빼고 재학습해야 한다.
3. AI 생성 컨텐츠의 학습 사용 금지 : AI가 생성한 컨텐츠를 다시 다른 AI의 학습에 사용하는 걸 금지해야 한다. 이럴 경우 AI는 인간의 창작에서 완전히 유리되어 인간이 원하는 컨텐츠를 만들어도 그 근원을 따질 수 없게 된다.
4. 위 규칙을 준수하지 않는 AI를 사용해 만든 컨텐츠는 상업적인 사용이 불가능하도록 국제적인 조약을 만들어야 한다. AI가 생성한 컨텐츠와 그렇지 않은 컨텐츠를 구별할 수 있는 기술적인 근거를 세우고 AI 생성 컨텐츠는 생성한 AI와 학습된 데이터셋의 무결성을 증명해야 상업적인 이용이 가능하게 하는 국제적인 조약이 필요하다.
애플의 os가 등장할당시 예술가와 인문학자들의 경험을 바탕으로 개발된 각종 소프트웨는 컴퓨터의 르네상스를 열었는데 ai도 같은길을 걷는다면 엄청난 발전을 할것임. 하지만 현재와 같은 생성형 ai처럼 명령어로 모든걸 지배 하겠다는 프로그래머들의 천박한 욕망만 보인다면 조용히 사라질 기술임. 물론 잡스같은 괴인다 다시 등장한다면 얘기가 달라지겠지.
ai 생성 그림이 많아질수록 지가 만든 걸 고대로 흡수해서 ai 특유의 그림체가 강해지고 개성이 사라진다는 걸 본 적 있는데 진짜였군요...
역발상으로 보면 AI로 인간이 할일이 없어지기만 하는게 아니라 AI를 감시,감독,관리하는 매니저 일자리가 생겨나지 않을까... AI의 위험성을 단지 규제로 막는것이 아니라 AI가 활동하게 하면서 동시에 인간이 개입하고 교정하는 역할을 하면 인간에게 일자리도 생기고 AI 오류도 해결하고 윈윈게임 아닐까?
이미 방송업계 뒷부서에 그런 비슷한 일들이 일어나고 있어요 ㅎㅎㅎ
너무 당연한 말을....
그건 이미 있고 그런 직업은 다 예측한상태에서 그런거 빼고도 일자리가 없어지는 양이 많고 광범위하니까 우려하는거에요...
생활의 편리를 위해 로봇을 만들어야지
인간의자리를 대체할 로봇은 국제적 법적 규제 만들어 생산하시 말아야한다
사람들은 화성에 가고, 특이점이 와서 전능한 ai가 탄생하고, 자동차는 스스로 운전하는 상상하는것이 즐겁고 돈까지 벌수 있다면 열광 하겠지만 과학자들은 그것이 어렵다는 것을 잘알고 있고 우린 아직 그근처에도 가지 못했다. 빅테크 리더들은 그것들을 교묘히 이용해 돈을 벌고 있는것
@@찰스-n6c 누가 돈범? 챗지피티?
사실 특이점은 이미 왔다고 봅니다. 다만 컴퓨터 비전 쪽이 너무 데이터가 많을 뿐이죠. 음성은 좌표가 높낮이에 불과하고 문자는 상대적으로 그 조합이 적으나 비전 쪽 즉 카메라 영역은 영상에서 뽑아야 할 좌표 데이터가 너무 많아요. 마치 어벤져스에서 비젼 머리에서 보석을 빼던 시점이 손가락을 튕기기 일보 직전인 것과 비슷하네요. 비전 이름도 잘 지었네. ㅋㅋㅋ 일단 AI쪽 개발을 쫌만 이해해도 이게 사람이랑 그다지 차이 없다는 거 쉽게 알 겁니다. 정답에 가까운 값을 추구하는 것은 인간도 마찬가지 아닐까요. 사과를 사과라 인식하지 않는 건 한번도 맛본적 없는 사람이거나 미친놈 밖엔 없으니까요.
@@fktcmek 특이점의 기준이란게 너무 높아 이게 달성되면 거의 신의 영역에 들어가게 되죠 사람보다 뛰어난 컴퓨터가 거의 무한 복제되고 모든걸 기억한채 영원히 살고 계속 학습한다면 그건 신이겠죠 물리적 한계로 그런게 만들어지기도 힘들겠지만 만들어져도 인간에겐 재앙 됩니다.
지금도 인공지능한테 여자그림 그려달라고 하면 나오는, 누구나 봤을 법한 그 여자 그림. 그거만 봐도 지겹긴 합니다.
한국인이 인공지능 모델 만들때 역사속 한국인의 얼굴을 학습시키는것보다 주로 풀튜닝된 성괴얼굴들만 가져다가 학습시키는것을 좋아하니까
못생긴 얼굴 프롬프트 아무리 때려박아도 다 똑같은 풀튜닝 성괴 얼굴만 나옴 ^^
그럼 대중적인 소스로 학습이 됐는데 당연한거 아닌가?
싸구려만 봤으면 물릴만 하지
@@yhj6292 어떤 그 여자 그림?
@@maple3226얘는 멍청한가
그니까 당연히 자꾸 그게 나오니까 지겹다는거잖아...
마지막 학자분 얘기가 크리티컬이네 딱 그대로 될거라 본다. 내가 왜 이런 단순한 거 찾는거에도 질문을 여러번 하고 기다려야 하지? 이렇게..
희망이 있네요 감사합니다🙏❤
하하 웃고 갑니다.. 지금도 ai 구라에 머리가 아픈데.. ai에게 인권보호를 요청해야 할거 갑니다.. 물론 노동시간도 보장해줘야 하니..
ai의 학습이 실제로는 학습이 아니라 기본적인 알고리즘이 정답에 가까운 값을 찾는 것이므로.. 학습할 데이터들이 전부 정답에 가까운 값에 가까워지므로.. 점점 어떤 값으로 도달하게 되고.. 지능이 없는 ai인지라 그걸 전혀 엉뚱한 값을 내도록 유도해야하는데.. 그게 가능해질려면 진짜 인간에 가까운 지능이 탄생하겠지..
이게맞다 솔직히ㅋㅋ
구조적 모순이 존재하긴 하죠
원 저작자에게 대가 지불 없이 데이터를 가져다 사용한다 > 수익이 없어 원 저작자들이 사라진다 > ai 모델의 붕괴
그리고 트래픽을 빼았아 간다는 의견들 또한 존재하고요
gpt등의 ai들이 웹사이트들의 정보들을 긁어모아 이용자들에게 전달해버리는 바람에 원래라면 사이트 트래픽을 통해 수익을 거뒀을 웹 사이트들이 트래픽을 뺐기게 되고 해당 부분들에서 트래픽 도둑질을 주장하기도 하더군요
그중엔 뉴욕 타임즈가 본인들의 유료기사를 gpt가 출력하고 있다.
원래라면 뉴스를 구매했을 고객들이, 사이트의 트래픽을 올려줬을 고객들이 유출되고 있다며 고소를 하기도 했죠
8:07 방대한 데이터를 통한 추측을 할수있다는게 중요한겁니다. 여기서 한단계 더 나가는게 이것이 맞는지 스스로 의사결정과정을 점검할수있는 것인데 아직은 전 단계일 뿐입니다.
지금 하는 AI 학습방식이 과거에는 없었을까요? 문제는 하드웨어와 더 발전된 소프트웨어 알고리즘 인데 저 런 결과는 제작자가 방관하고 나뒀을때 일어나는 현상일 것입니다. 그건 학습이 아니라 수집만해서 출력하는 행위입니다.
아무래도 일반추론능력이 없어서 그런거 같음.
인간이나 동물들은 반복적 학습을 하면서 어떤 대상들에 대한 본질같은걸 파악하는 능력이 있음. 개만 해도 크기나 생김새나 털의 길이나 모양 성격 등 별에 별 너무나 다양하지만 한번도 본적이 없는 개를 보더라도 우리는 거의 곧바로 혹은 조금만 주의를 기울이면 개라는걸 알아채거나 개인가? 라고 짐작하게 되는데 그런 파악 및 인식능력이 자신이 인지할수 있는 모든것에 적용된다. 물론 완벽한건 아니라서 착각이나 쓸데없는 연결짓기같은것도 자꾸 만들지만.
사실 ai연구나 개발이라는게 속이 들여다보이지 않는 흙탕물에 막대기를 넣고 휘젓다가 뭐가 걸려올라오는걸 기대하는 식이 많아서... 아무래도 아직은 진정한 자발적이라 볼수 있는 능력같은건 아니고 대량의 데이터에서 그럴듯하게 짜집기해서 보여주는 수준인듯.
@@cedarred5050 인공신경망 중 supervised model 의 학습 방식은 말씀하신 반복적 학습을 하면서 대상의 특징을 학습하는 방식입니다. 모델의 종류에 따라 어떤 특성을 기준으로 학습시킬 것인지는 달라지지만 , 기본적으로 학습하는 방식은 다르지 않습니다. Ai 연구가 흙탕물에 뭐 어쩌구 저쩌구.. 전혀 잘못된 내용입니다. 모델의 근간은 수학적 모델링에 있고, 절대 그냥 아무렇게나 우당탕탕 한다고 나오는게 아닙니다. 재대로 알고 말씀해주셨으면 좋겠습니다.
@@WonBeenLee 수학적 모델링이라고 하시는데 그 매개변수들이 모두 하나하나 어떻게 정확히 작용해서 그런 입력들에서 그런 출력들이 나오는지의 과정들을 명확히 추적하고 사람들에게 보여줄수 있나요? 수학적 계산이나 컴퓨터 공학이나 그런쪽의 시각은 어떨지 모르겠지만 다른 시각에선 ai분야의 방식이나 모습들이 그다지 명료하지 않아 보입니다. 자신들이 뭔가 처음부터 답을 알고서 연구를 하는 것처럼 보이지만 외부에서 보기엔 그렇지 않아 보이는거죠.
제대로 알고서 뭔가 진행하고 있는게 확실하다면 누군가는 ai가 인간의 지능을 넘어설게 명백하다고 믿고 누군가들은 그럴수 없다고 하고 누군가들은 그럴지도 아닐지도 라고 하는데 거기에 대해서 자기들끼리의 확신이 아닌 모두에게 의문의 여지가 없는 명확한 답을 주실수 있겠네요?
9:26 저렇게 실험하면 그렇죠.. 하지만 현실에서는
AI가 학습을 무자비하게 한다는 것을 보면 2차 학습데이터가 순수하게 통제된 생성형 AI 산출물만을 가지고 하지는 않죠. 2차 학습을 하려는 중에도 전세계 사람들이 고양이 사진을 찍어올리고 그 순간에도 리얼데이터가 포함됩니다..
현실세계는 실험처럼 그렇게 통제되지 않습니다.
Ai가 사람들을 몰아내서 대체한 후, 사람의 생성량을 Ai의 생성량이 아득히 추월하고나면 우린 열화된 복제판만 넘쳐나는 인터넷에 살것입니다.
오... AI가 생성한 데이터는 AI학습에 의미가 없다>> AI학습에는 순수한 사람의 저작물이 필요하다>> 그럼 사람이 만들어 내는 무언가가 항상 가치를 지닐수 있겠네. 결국, 사람이 뭔가를 실제로 생성하지 않으면 AI학습도 어느 순간 멈춘다는거 아니야. 다행인거 아님? 구리던 안구리던 사람이 만든 무언가가 AI 학습의 키를 쥐고 잇는거잖아.
(요약)
1. 인간이 아닌 AI가 만든 콘텐츠로 모델을 학습시키면
열화가 중첩돼서 정확도가 맛탱이 간다.
2. 저작권을 지키고자 이미지 학습에 오류가 나도록 변조시켜주는 Nightshade란 툴이 있으며
이렇게 변형된 이미지로 학습된 모델들은 맛탱이가 갈 확률이 높아진다.
(빅테크의 저작권 침해에 빡친 사람들은 일부러 붕괴시키려고 독 타서 푸는중)
3. 이미지 뿐만아니라 새롭게 출시될 검색AI 등도 위와 같은 이슈가 있음
4. 아직은 그냥 인간의 콘텐츠에 의존해 학습하고 뱉어내는 깡깡이 도구일 뿐이고
저작권 등 해결할 문제가 많아서 앞으로 법적, 기술적 보완점이 많다
특이점을 넘어서려면 학습 범위 밖의
양질의 변수를 뱉어낼 수 있는 무엇인가가 필요하겠네요
또 전세계에 거의 600만 대의 테슬라가 돌아다니며 FSD 학습을 하는 것처럼
실생활 영역에서의 학습이(이미지 뿐만 아니라 인간의 오감 모두)
특이점 발생의 발판이 되지않을까 싶기도 하네요
열화가 중첩되는 건 아니고, 점점 획일화 된다는 게 맞아요.
그리고 획일화가 되면 특징을 짚어낼 수 없기 때문에 붕괴하는 거구요,
강아지 사진을 예로들면 학습할 때마다 강아지 사진이 점점 구려지진 않았잖아요? 리트리버의 수만 많아졌지.
그러다가 전부 리트리버가 되는 순간 학습할 때 구분해낼 무언가가 없어서 붕괴하는 거에요.
예를 예로드는 건 별로 좋은 방법은 아니겠지만 이 설명에 오류를 끼칠만할 건 없을 것 같네요.
10:03 GPT가 말하면 구라인지 아닌지 확인하는 나... 신기합니다.
아직은 그래도 창작의 영역에서 인간은 할게 많아보이네요 다행스럽게도
지금도 AI구라를 걸러내기위해 한번씩 재검색 해보는데, 그게 절대 나아지지 않을거란 말이군요. 역시 단순한 패턴계산기에는 한계가 있네요. 완전히 다른 방식의 AI알고리즘이 필요할텐데, 그러려면 먼저 인간의 뇌가 작동하는 원리부터 완벽히 파악해야겠죠. AI보다 인간이 먼저 진화할지도 모르겠네요~
정말 좋은 말씀이신게, 결국 지금의 AI의 기반은 인간 뇌의 신경망이나 구조적 연산 특징에 기반을 두고 있는데, 인간 지능의 작동원리와 현재의 딥러닝의 학습 방식이 다르다는 관점은 많은 연구자들이 공유하고 있는 부분인 것 같아요. 다만 아쉬운 것은 neuroscience로 인간 뇌 작동 원리를 밝혀내는 것이 인공지능 기술 발전의 속도보다 더디다는 것이고, 많은 사람들이 영상에서도 나왔듯이 빅테크 기업들의 마케팅 혹은 확률론적 성능에 혹해 있지만, 저 역시 이것이 특이점이라고 생각하진 않습니다. 언젠가 특이점은 neuroscience에서 터져나오지 않을까 싶어요.
a.i.의미래는 중국같은 많은인구와 독재국가체제에서 발전할수있겠네요.....적어도 민주진영보다는...
너무 잘 봤어요 ❤
앗 감사합니다ㅠ와디님!!! ❤️❤️
결국 사람이 새로운것응 만들어줘야하나...발전을 위해서는
형님 단어선택이 ㅋㅋㅋ 도저히 못참고 들어와버렸습니다...
AI는 절대 못 따라오는 사람의 어그로력 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
그러게요 ㅋㅋ
@@로켓펀쳐
근데 이 문제점은 챗gpt가 출시되었을때 언급된 이야기도함 ai가 만들어낸것들을 또 ai가 학습하고 그러면 문제점이 발생할거라고
일론 머스크가 트위터 인수한 거는 신의 한 수?
아직은 분석과 분류할 능력은 있지만, 판별할 능력은 없다는 말이로군..
AI가 주어진것 혹은 이미 만들어진 모델에 대해 근친교배가 일어날때 문제가 발생한다는 것은
반대로 말하면 AI에게 세상을 볼 수 있게 감각을 달아주면 인간보다 더 빠르게 성장할 수 있다는 말로 들리네요
의외로 사람의 두뇌는 정말 많은 정보량을 동시에 처리하고 있다고 합니다.
지금 당장에도 저나 당신, 우리 모두는 단지 보고 있는 것 만 처리하고 있지 않고 보면서 동시에 듣고, 냄새 맡고, 만지고, 피부로 공기를 느끼면서 생각을 하고 있죠.
자, 그럼 말씀하신대로 AI에게 사람과 '동일한' 정도의 감각을 처리할 수 있도록 장치를 추가하고 동시에 그것들을 모두 처리할 수 있을 정도의 성능을 부여하려면...
얼마나 많은 기술이 필요할지 생각해볼 수 있겠습니까? 저는 모르겠네요.
감각기관을 줘도 어떤 방향으로 학습을 시켜야할지가 난관임. 현실세계는 무목적성이라...
1. 실제 경험을 통한 학습: 감각 센서를 통해 환경을 직접 경험하며 학습하는 것은, 인공지능이 더 현실적이고 실제적인 데이터를 기반으로 의사결정을 내리게 해줍니다. 이런 방식은 인공지능이 더 정교하고 신뢰할 수 있는 판단을 내리게 하며, 추상적이거나 일반적인 지식보다 구체적인 상황에서 더 정확한 행동을 하도록 돕습니다.
2. 다양한 데이터의 수집: 물리적 세계에서 활동하는 AI 로봇들이 여러 가지 감각 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 학습하면 다양한 상황에서의 반응을 배우게 됩니다. 이는 텍스트 데이터만으로는 얻기 어려운 지식을 습득하게 하며, 보다 폭넓은 이해를 가능하게 합니다.
3. 빅데이터와 블록체인 기반 정보 공유: 여러 AI 로봇이 수집한 데이터를 공유하고 학습한다면, 한 로봇이 배운 것을 다른 로봇들도 신속하게 학습할 수 있습니다. 블록체인을 이용해 데이터의 무결성과 투명성을 유지하면서 안전하게 정보를 공유하면, 신뢰할 수 있는 데이터 기반 학습이 가능해집니다.
하지만, 이 방식이 올바른 학습으로 이어질 것이라는 가정에도 몇 가지 한계와 문제점이 있습니다.
1. 인간의 가치관과 부합하는지의 문제: 감각 데이터를 기반으로 학습한다고 하더라도, 그 결과가 인간의 가치관이나 윤리적 기준과 부합하는지는 또 다른 문제입니다. AI가 환경에서 직접 배우는 방식이라도, 인간과 동일한 가치 판단을 내릴 것이라는 보장은 없습니다.
2. 감각 데이터의 한계: 감각 데이터만으로는 복잡한 개념이나 추상적인 사고를 이해하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 도덕적 딜레마나 철학적 질문에 대해 AI가 단순한 감각적 경험만으로 올바르게 판단하기는 어렵습니다.
3. 데이터 편향의 위험: 감각 데이터를 통해 학습한다고 해도, 그 데이터가 특정한 편향을 가진 환경에서 수집되었다면, AI 역시 편향된 학습을 하게 될 위험이 있습니다. 이는 AI가 왜곡된 판단을 내리게 할 수 있습니다.
따라서, 감각 센서를 통한 학습이 인공지능에게 올바른 학습을 제공할 수는 있지만, 이 방식이 모든 문제를 해결하거나 인간과 동일한 가치관을 가진 인공지능을 보장해 주는 것은 아닙니다. 인공지능이 인간과 유사한 수준의 사고와 판단을 하기 위해서는, 기술적인 문제뿐만 아니라 윤리적, 철학적 측면에서도 많은 고민이 필요합니다.
인간의 불완전성에 대해...
1. 직관과 양자 얽힘의 가설
직관에 대한 뇌의 메커니즘은 아직 완전히 밝혀지지 않았고, 양자 얽힘과 같은 복잡한 현상이 관여할 수 있다는 가설도 존재합니다. 만약 인간의 직관이 이러한 고차원적인 뇌 활동에서 비롯된다면, 현재의 AI 기술, 특히 기존의 디지털 반도체 기반 시스템으로는 이와 같은 직관을 모방하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 직관은 종종 명확한 논리나 데이터 없이도 결정을 내리게 하며, 이는 AI가 가지기 어려운 특성입니다.
2. 인간 직관의 불완전성
하지만 인간의 직관력도 언제나 명확하거나 완전한 것은 아닙니다. 인간의 직관은 때로는 편견에 의해 왜곡되거나 잘못된 결정을 초래할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 불완전성은 인간이 더욱 풍부하고 다층적인 경험을 하게 만들며, 오히려 창의적이고 혁신적인 사고를 이끌어내는 동력이 됩니다. 불완전성으로 인한 실수나 실패는 종종 학습과 성장의 기회로 작용합니다.
3. 불완전성의 가치
인간의 불완전성은 단순히 약점이 아니라, 우리의 강점을 형성하는 핵심 요소일 수 있습니다. 인간은 자연에서 주어진 완벽한 능력을 갖추지는 못했지만, 오히려 이러한 결핍이 기술과 도구를 개발하게 하는 원동력이 되었습니다. 우리는 비행기를 만들어 새처럼 날고, 자동차를 만들어 빠르게 이동하며, 망원경과 현미경을 통해 세상의 보이지 않는 부분을 탐구합니다. 이러한 능력은 우리의 불완전성을 인지하고, 그것을 보완하려는 시도에서 비롯된 것입니다.
4. 아이러니한 완전성
결국, 인간의 불완전성이 오히려 완전성으로 이어지는 아이러니한 상황이 만들어집니다. 우리는 부족함을 채우기 위해 노력하면서 더 큰 창의성과 적응력을 발휘하게 되며, 이는 인간이 다른 종과 구별되는 독특한 특성으로 자리잡습니다.
이러한 관점에서 보면, AI가 인간과 같은 직관력이나 불완전성을 가지지 못한다고 해서 그것이 꼭 결함이라고 볼 수는 없습니다. 오히려 AI와 인간의 차이를 인식하고, 이 차이를 어떻게 조화롭게 활용할지 고민하는 것이 중요합니다. 인간의 불완전성은 AI의 논리성과 결합할 때, 새로운 가능성을 열어줄 수 있는 중요한 요소가 될 수 있습니다.
@@잘알랴줌-x8i 챗지피티에 질문하고 복사해서 붙여넣은 티가 딱 나는 댓글이네요.
호들갑 떨것까지야...
비디오 테이프도 복사한거 또 복사하면 열화되고 이미지 제너레이터 LoRa 학습하면서 과적합 문제에 금방 봉착하는것들 유저레벨에서도 다 경험하잖아요...
그 대단한 인공지능이 비디오테이프랑 다를게 없으면 우려될만하죠
지금 문제는 ai가 인터넷에 존재하는 언어토큰의 대부분을 차지하게 되면 사람이 만든 컨텐츠가 없어져 학습힐 내용이 없다는건데
비디오로 치면 열화된 비디오만 남고 동영상 찍을 사람이 없다는 거니까 아예 다른 얘기를 하고 있는거임 님은
와 예전에 어렸을때 본 만화에서 이런 내용이 있었는데 진짜로 되는 것이였군요
무슨 만화인지 제목이 기억은 안나는데 거기 내용이 어떤거였냐면 주인공이 인공지능컴퓨터를 망가뜨려서 사람들을 구해내야 하는데
컴퓨터가 너무 강하니까 일부러 잘못된 정보를 흘려서 컴퓨터를 망가뜨리는 그런 내용이였습니다
그런게 있었죠 ㅎㅎ
와우
으음... 제 생각과는 조금 다르네요. 전 요즘 여러가지 LLM + Vectorstore(+LMM 등)를 이용해서 다양한 실험을 해보고 있어요. 순전히 취미용으로 하고 있는거라 전문가분들의 입장과는 궤가 다르기는 할겁니다.
확실히 최근 LLM으로 올 수록 똑똑해지는 것 반면에 사람으로 치자면 조현병같은 붕괴현상이 조금씩 보이기는 합니다. '지능'이라는게 존재 하지 않는다고 보시는 부분에도 전적으로 동의를 합니다.
그러나 제가 개인적으로 실험한 결과는 충분히 잘 가공된 프롬프트와 데이터베이스가 있다면, 현재 수준으로도 스스로 '지능'에 가까운 '추론'과 '학습 의지' 및 능력을 인간처럼(흉내) 보입니다. 핵심적인 질문이나 날카로운 해석을 던질때면 가끔 소름이 돋으면서 일견 뿌듯하기도 하더라고요(나 자신 대단해!).
무튼 결론은, 현존하는 LLM을 활용만 잘 하더라도 꽤 많은 유의미한 결과물을 낼 수 있다도 생각해요. 제 생각엔 인간의 활용능력이 현재 기술을 따라가지 못하고 있을 뿐이라고 생각합니다. LLM은 굉장합니다.
문제는 그 결과물이 유의미한 내용인지 아닌지 아무도 모른다는거죠 내가 아주 잘 아는 내용이 결과물로 나왔을 때에만 유의미한지 알수있다는건데 결론적으로 아직까지 AI는 쓰레기
바둑 딥러닝처럼 ML은 AI끼리 계속 대전하게 해서 승률을 엄청 높이는수를 많이 연구했다고 하던데
생성형 AI는 사람의 참여가 없으면 오히려 퇴보할수도 있다는건 흥미롭네요
바둑ML은 기본적으로 정식 기보를 바탕으로 하는데, 생성형 ai는 인공지능이 명확한 원리를 이해하고 만드는게 아니라 차이가 나는거 아닐까요.
이번 주제 진짜 흥미롭네
감사합니다
지금 타이밍이 그나마 AI의 방향을 잡아줄 법이 필요한 시점인것 같습니다.
진화는 목적이 없고 생물의 진화는 지구적 (우주적) 환경 변화, 생태계 간의 상호변화 등 거의 계산 불가능한 복잡계에 기반하고 있음. 인간의 Reaction이나 AI 자체의 자기 복제 학습은 상기 복잡계 대비 간단한 Feature이며 이를 통해서는 진화를 (Breakthrough) 만들기 어려울 것으로 예상. 즉 AI의 큰 실망이 예상되며 이는 기술의 발전에 좀 더 시간이 걸리며 인류에게는 다행스러운 일이라 생각 합니다. 또한 지금의 빅테크 기업의 가치도 한 번 이상은 버블 붕괴가 필요하다는 야그. (몇몇 회사만 숨 겨우 붙어 있고 디지게 뚜드려 맞을거 같음)
결국 저작권이 문제라면 돈이 있고 돈을 많이 버는 기업은 아예 저작권을 가진 기업이나 단체를 인수, 지원해서 지분가져서 더 거대해지는 선택을 취할지도 모르겠네요
한 줄 요약: 현재의 AI는 거품이다
근데 나는 달린다
프롬프트 위치를 카메라쪽으로 하는 것이 어떨까 싶네요. 너무 오른쪽을 보셔서 뭔가 있나 싶은...
오... 이건 진짜 흥미롭다
기우라고 봅니다. AI는 데이터를 인터넷으로만 학습하는 게 아닙니다.
예를 들어 봅시다.
AI가 법제처에 다 나와 있는 한국 법령과 판례만 집중적으로 학습한다면? 변호사를 능가하는 법률상담자가 될 수 있습니다.
AI가 의학 서적들을 전부 학습한다면? 의사를 능가하는 의료지식을 갖출 수 있습니다.
AI가 반도체에 관한 모든 서적들을 전부 학습한다면? 반도체 전문가 이상의 것이 나올지도 모릅니다.
머 사람도 하는일이 구태의연하다고 하잖아요
결국 전통이란 구태의연한 생활방식으로 예전의 방법을
그대로ㅜ답습하여 살아가는 것을 말하는데
예전엔
인간과의ㅡ접촉등을 통하여 다른 문명을 배우는데
예전엔 걸어서 만났다면
지금은 1초도 안돼 지구 반대편에 전달되고ㅜ있죠
AI가 붕괴하는 걸 걱정할게 아니라
인류문명이 붕괴하고 있어요
사용자수가ㅡ적은 언어는 사라지고
전통도ㅜ사라지고
오로지 인터넷을 지배하는 거대 정보 생성 문화에ㅡ하나로
통합되어 개성도 국가 특징도 민족의 특징도 붕괴되고 있는데
거기다 AI의 정보로 급가속되어
인류 문화가 붕어빵처럼 똑같아져 가고ㅜ있음
제발 브라질 징구인디언은 아직도 나체로ㅜ사는데
거기에 위성 안테나 좀 철거해줘요
이건 미친짓이다
마지막 남은 독특한 인류의 정체성 마져 붕괴시키는 미친 짓거리임.
03:40 피카소가 얼마나 천재인지 알 수 있게 해주는 그림이구만..
솔직히 구글 검색 결과도 구글정책에 따라서 검열되서 걸러봐야하는 마당에
자기가 맘대로 첨삭하는 gpt를 언제쯤 본격적으로 쓸지 잘 모르겠음
ai의 빅테크 궁극적인 개발 이유는
세상의 정보 독점 통제 컨트롤하고
ai 통해서 지배가 가능하다는거임.
기술을 사람으로 부터 독립하고
모든 이득은 빅테크 오너와 대주주들이
가져감.
현재 빅테크 기술자들 해고 대규모로
이뤄지고 있음.
기술자들도 점점 필요 없어지고 있음.
나중엔 결국 사람과 비슷한 ai 로봇 까지 나오면
노동자들도 필요 없어짐.
사람들은 일자리 잃고 대부분 거지가 되서
빅테크 기업들이 주는 기초 생활 자금이나
받아 먹는 거지가 될수 밖에 없음.
ai 프로그램을 이용한 주식 시장이 지금 이런 단계를 걷고 있는것 같아요.
어떻게 되고잇나요? 설명 궁금
항상 감사합니다
한국린 평균값 올라가는 소리가 들리는것 같아..
AI의 지능이 환상적인 건 이해하지만 그래도 라디안을 보면 놀랍긴 하더라.
그래서 내가 볼 때는 인공지능 모델을 출시한 그룹들이 인공지능 컨텐츠에 보이지 않는 워터마크를 찍겠다고 한 것은 단순히 학생들의 주도적 학습이나 표절행위를 근절하는데 도움을 주겠다기보다는 인공지능의 미래를 염려한 작업이 아닐까 합니다.
저는 여기에서 무서운 속도로 발전하는 현대사회의 과학기술이 대단하고 놀랍다고 여겨집니다. 많은 새로운 기술들은 이정도의 속도로 그것들의 문제점, 오류들을 발견할 수 없었고, 그것은 현실세계에서 많은 손실을 불러오기도 했습니다.
그러나 지금은 발전과 동시에 오류나 문제점들을 발견하고 또 동시에 그것들에 대한 적용 가능한 해결책들이 나오고 있다는 것이죠.
물론 영상 속의 교수님이 말씀하신 것 처럼 현재의 인공지능은 아직 갈길이 멀었다고 하신 말씀을 이해하고 공감도 하지만 그래도 이미 수많은 사람들에게 위협적인 것도 사실이 아닐까요 ㅎㅎ
고품질 데이터가 중요 데이터라벨링의 중요성
오히려 이런문제들로 인해서 더 발전할거임
이제는 이 분야에 다가가다보니 난리가 났다는 표현이 조금 과장되있음을 느낍니다. 우리는 이게 극복될수 있는 문제임을 확신하는거 같아요.
인간은 수십년 간의 학습으로 배운지식을 단기간에 학습하려니 기술력의 한계에 도달한듯
이사람은 중국쪽으로만 엄청 좋아하시네요 신기함 가끔 뜨면 보는데 그냥 아무생각 없이도 느껴져버려서 약간 거부감있음 조선족은 아니시죠??
뭐상관은 없다만 이런글 엉덩이에 털나고 처음달아봐요 진짜 진지
th-cam.com/video/X72VQP7t3kQ/w-d-xo.htmlsi=k7LU-3TEm_9UTQZj
인트로 봐주시면 돼요.
더 자세한 내용은 아래에서.
heisenberg.kr
직접 사용해서 논문 쓰는 1인이에요. 같은 내용만 집어 넣으면 오류에 갇혀서 거짓말 나옵니다. 그래서 인간도 같이 진화하며 질문하고 학습시켜줘야 합니다ㅡ 그러면 정말 훌륭한 브레인 스토밍 상대가 되어줍니다. A4한장 이상 입력하면 아직 소화 못합니다. 즉 그 이상은 인간이 습득하여 학습시키고 ai 가 비교 분석을 도와준다 결국 인간여부에 따라 결과물이 천차만별인거에요....
저는 경단녀이고 대학교에 있지 않지만 그때보다 더 나은 논문을 쓰고 있어요. 수많은 논문을 읽고 서치하는 습관이 든 저한테는 최고의 동료 연구자이자 연구보조 비서이자 대학교 연구실 자체가 되어주는 gpt Ai 와 저는 함께 진화하고 있어요. 실제로 일이주사이 엄청나게 대답이나 기능이 갑자기 향상됨이 느껴집니다. 그렇게 써보십시요..
어떤 사람들은 인격이 여러개가 있다.
이 사람이 말한 것 저 사람이 말한 것을 무지개방패처럼 인용하며 A도 ~A도 막아낸다.
닉 채터가 쓴 '생각한다는 착각'을 읽어보면 인간의 사고도 수리통계적 알고리즘이며 산출물은 사실상 LLM과 다르지 않으며 생각에 깊이라는 개념을 적용하는 것의 넌센스를 알게 됨.
현재 기계는 데이터를 기반으로 하는 추론능력 곧 확률적 사고를 장착하게 되였습니다. 다른 점은 스스로 생각하고 그것이 맞는지 스스로 사고하는 능력입니다.
맞는 말인데 사람은 매우 적은 전기로 기억하고 ai는 답변 하나를 뱉을때 달러단위의 돈이 들어가고. 그리고 물리작용을 이해하는 거랑 그렇지 않은것의 차이도 크고. 우리가 시각피질로 받아들이는 정보는 문자열만 있는게 아니니까
AI,는 결국 모든 정보를 합한걸 컴퓨터값으로 도출만할뿐 추론과 감정은 인간을 따라가지 못함
AI가 자연스러운 결과물을 만들 수록 AI 의 근친교배가 이루어질 테고,
지금은 자연스럽지 않은 결과물을 구분할 수 있는 방법이 있더라도
결국엔 더 자연스러운 결과물을 만들어내면 그것을 기반으로 근친교배가 이루어질 수밖에 없을 것 같네요.
슈퍼바이즈드 러닝을 사용하면 독을 풀던 말던 인간이 개입해서 이미지와 택스트를 연결하기 때문에 무의미한 싸움 같아 보입니다.
그러면 새롭게 그려낸 그림에 Ai로 작업을 거쳐 보기에는 기존과 같은 그림이지만 Ai의 학습 영역에서 벗어나게 하는 기술이 창작자들에게 필수가 되어버릴 수도 있겠군요… 생긴다면 그림 한장당 가격을 받으려나 😂😂
순환구조로 뿌린걸 다시 거두어들이는 기괴한 구조는 해결못할 문제는 아니고
오히려 이번 문제에서 시사되는 부분은 기존 노동력이 인간에게서 오던것들에서 로봇으로 대체될 수록 인간이
허무주의로 빠져들게될 경우에 대한 경고로써 보이네요 오히려 좋아
유능한 개발자들이 이런 문제를 해결할거라고 생각함.
모든 일은 경쟁력이고 제대로 작동안하면 사람들이 사용을 안함.
결국 엉망은 도태되고 제대로된건 살아남을거임.
그래서 이 문제는 전혀 걱정안함. 우리같은 일반인 입장에서
AI 딥페이크 터져서 사진내리고 난리도 아니라던데 저런 성범죄 뿐만 아니라 디지털 개인정보, 디지털 자산, 디지털 컨텐츠를 가진 사람들 모두의 문제이죠.
이게 더 문제가 커지고 가속화 되면 자신을 보호하기 위해 사진 음성 이런 디지털화 되어있는 요소들을 인터넷에서 내리고 감추려고 하는 성향이 강해지겠죠.
그러면 진짜 데이터는 상대적으로 점점 줄어들고 AI로 만든 가짜 자료들만 넘쳐나게 될 겁니다.
그렇게 가짜가 넘쳐나고 세상에 혼란을 가져온다면 과연 인터넷에서 지금과 같은 자유를 누릴 수 있을지 의문입니다.
음 학습을 진리 사실 팩트에 대해는 추가 학습이 필요없고 고정된 베이스로 깔고 가야되는데 ai는 그런게 없는듯 죄다 가능성
... 에쏘디야 대체 어설픈 연기톤으로 왜 바꼈냐... 옛날에는 덤덤하고 열정적으로 읽어나가던 그런 청년이었는데 이제는 뭔가 장사치 같아보여
장사치가 맞습니다...!
heisenberg.kr
저게 일어나려면 학습데이터가 통제된 상황 속에서나 가능하고, 현실은 다르죠. Raw Data의 공급은 넷의 생산자들을 통해서 계속될텐데, 근친 교배로 인한 열화 및 붕과 효과가 과연 의미있게 나오기나 할까요?
세로운 관점을 잘 알려주셔서 감사합니다.
ai 자체가 변별력이 부족한듯, 시간이 많이 지나야 해결될 문제같은데, 당장 ai열풍에 올라타면 같이 뒤질수도있겠다 싶네
저이유는 AI의 고유가중치로 만들어진 자료를 학습하면 현재의 가중치가 맞다가 되니 발전이 안되는것이 가장 편하게 설명하는것같고
다른이유라면 잘못된것을 학습해서 자료를 생성했는데 원래라면 더이상 잘못된것을 바로잡아가야하지만 이건 틀린게 아닏던데 하면 잘못된것으로 가중치가 쌓이게 되겠죠
저희가 어릴때 석유 고갈로 에너지난이 올 것이라고 예측했지만 현재는 없던 이야기처럼 취급되고 있듯이 AI를 포함한 기술적 문제들이 대부분 해결되지 않을까요
글쎄요... 유가변동 추이를 보셔야...
슬슬 환희와 희망에 꽉 찬 시장에서 엑싯할 준비를 해야겟네요 ..
항상 흥미로운 주제를 다뤄 주셔서 감사합니다. 애청하고 있습니다.
인공지능의 지능에 대한 부분에 대해서 제 의견을 공유했으면 합니다.
잘 아시겠지만 인공지능은 인간지능을 가능케한 신경세포를 전자 신경망으로 모사한 전자 두뇌입니다.
더 나아가, 인간의 860억 신경세포의 연결과 끊김이 어떻게 기억과 이해와 추론능력으로 연결되는지 정확히 알지 못합니다.
12880차원의 수학적 벡터공간에서 토큰간의 연결 강도의 조율이 어떻게 그럴듯한 답변을 내놓는지 역시 알지 못합니다.
지능이 갖춰야 할 엄밀한 조건들이 있는지 모르지만 적어도 인간 만큼 또는 그 이상으로 거대언어모델은 높은 지능을 보이고 있습니다.
남은 문제는 우리가 그것을 지능이라고 볼 것인가 말 것인가인 듯합니다.
제 의견은 그것이 지능이 아니면 무엇인지도 답변 할 필요가 있다고 생각합니다.
어차피 인간 두뇌의 신경망의 작용이 어떻게 지능을 발현시키는지도 알지 못합니다.
이제는 인공지능의 의식에 대한 얘기도 진지하게 합니다.
의식은 자아를 기반으로 가능할 것으로 예상됩니다.
만약에 인공지능이 자아를 갖게 된다면 '인간'을 대상화할 것입니다.
예를 들어 '너희 인간들은...', '인간들 당신은...' 뭐 이런식이겠지요.
대상화 한다는 것은 그 주체인 자아 없이는 불가능하기 때문입니다.
하지만 자아가 있다고 해서 반드시 의식으로 발전 할지는 모를 일입니다.
생성형 인공지능에 관한 연구는 항상 인간의 예상을 벗어나고 있습니다.
컴퓨터 공학에서 출현한건 맞지만 그 들도 잘 알지 못한다는 생각을 하곤합니다.
열린 마음으로 융합적이고 통섭적인 노력이 필요하다고 생각합니다.
네이버 블로그: 엑소브레인 blog.naver.com/aiinsightkorea
AI의 일반화에 한계가 다가오는 군요, 어떤 전문 분야의 지식 조차도 연결된 막대한 지식을 습득하지 못하는 한 절름발이 일 수밖에 없으니 중/저급 용도에나 사용 될 것같습니다.
인간의 창작물도 완전히 유니크하지 않잖아요 인간도 기존꺼 베껴서 만드는게 거의 대부분인데
과적합 문제점을 지적하는 것 같아요.
페이션스를 주어 괴적합을 방지하면 되지
생성형 이미지모델들 여러개 쓰면서 AI 이미지를 AI에 넣는걸 반복하면 실제로 그림이 깨지고 기괴해지는 확률이 올라가던데 저만 그런게 아니었네요.. 어쩌면 이게 기초과학보다 더 기초인 수학공식 단계에서 일어나는 문제가 아닐까 느낌이 드네요
어느정도 동의하는게 지금AI는 네이버자동완성을 좀복잡하게 만들어둔거 뿐이라고 생각함 근본적인 구조자체가 인간처럼 원인과 결과를 바탕으로 추론하는것이 아니라 그럴듯한 패턴만들기 프로그램에 불과해서 창조에도 한계가 있고 다음단계로 발전할려면 패러다임이 바뀌어야 된다고 생각합니다 아마이단계로 가면 인간들의 학습데이터를 넣어도 더이상 파쿠리하는것처럼 안보이고 진짜 창작같은 창조가 나올겁니다
개인적인 의견이지만 10년전으로 돌아갈일은 없음. 이미 많은 일하는 방식들이 바뀌었고 비즈니스는 이 다음 유즈케이스를 지속적으로 찾아내고 있음.
여기서 말하는 모델 붕괴는 이미 머신러닝에서 제일 간단한 텍스트 기반 분류작업 모델만이라도 만들어본 사람이면 놀라운일은 아닐거같음. 지금 연구들은 그걸 어떻게 극복하느냐의 문재를 해결해야한다는건데 결국 니즈가 있으니 비즈니스가 만들어지고 막대한 투자가 들어가서 개발되고 있으니 답이 나올수도 있지 않겠음? 20년전만해도 컴은 절대 인간을 게임으로 이길수 없다했었던걸 생각해보면 가능하다고 봄.
삶과 죽음의 순환은 계속된다 결국 인간또한 멸종할것이고 새로운 종이 지구속에서 살아갈것이다.
지금 우리가 소위 말하는 ai는
빅데이터랑 다름이없는거같아요
진짜 ai 인공신경망(스스로 의사결정 및 사고가 가능한) 을 만드는회사가 모든걸 가져가겠네요
근데 ai 인공신경망도 그리 먼 미래가아니라고 생각합니다
Ai는 현재 겪고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움을 주고 불평등한 사회에서 많은 인재들을 만들어 낼 수 있도록 하는 인간의 스승이자 친구가 될 것. 이미지 생성 부분은 하드웨어의 발전과 쌓인 데이터 베이스로 금방 해결 될 문제.
어차피 인간멸종은 인간욕심때문에 멸종되는거니까~~
인간지능이 도출하는 결과물을 보고 AI가 그런것들을 흉내내기 위해 데이터 수집에 의한 확률통계적 추출로 최적화하는 로직이라서 그런걸까요?? 만약 지능의 본질적 의미가 자아인식이라면...AI가 지능을 갖추게 되면 인간이 묻지않아도 스스로 이런저런 말을 먼저 걸겠죠...그저 단순히 질문에 대한 답변만 할뿐이라면...그건 지능으로 볼순 없을듯...지금 AI는 과대평가된듯...특이점?? 택도없는 소리같음...ㅋ...창발성도 없고, 그냥 데이터 최적화 뽑기...물론 이것도 꽤 정교하니 그럴듯해 보이게끔 AI에 대한 환상유도...
만능 척척 박사가 아닌 전문의 박사로 발전..데이터 보안, 온디바이스..정교한 빅데이터 싸움 기업 자체 온톨로지 같은 개발..등등 결국 한분야 또는 이상의 분야에서 사람과 같거나 뛰어남..결국 일반 성능은 지금 강남에서 교육 받는 인간들처럼 상대적임.
실제로 인공지능에 지능이 생기기 전까지는 좋은 도구일 뿐임.
나중에 286컴퓨터를 쓸지 I9 cpu 컴퓨터를 쓸지의 문제와 같습니다.
누군가는 자전거, 승용차, 지하철, 비행기처럼 각자 자신의 용도에 맞는 사용을 하게 될겁니다.
자전거나 차보고 혼자 다니라고 하지 않는 것 처럼 능력있는 사람들이 더 효율적으로 일을 할수있게 해주는 도구입니다.
제 생각에는 능력있는 상업작가들은 자신만의 AI안에 학습을 시켜서 콘티를 짠것 만으로도 AI가 그림을 그리고 사람이 부족한 부분만 처리하는 방식으로 가게될듯합니다. 그렇다면 과거 한시간 이상 걸렸던 과정이 30분 이하로 줄어들게 될텐데 사용을 하지 않을까요? 과거에는 종이에 그렸지만 지금은 디지털로 대부분 그리는 것 처럼 편의성이 증가 할것입니다.
그 대신에 종이로 그릴때는 어시를 여럿뒀지만 지금은 많이 줄거나 없어진것 처럼 능력없고 개성없는 사람들이 설 자리가 많이 사라질겁니다.
AI가 재학습하여 나오는 결과물이 향이나 색과 비슷한것 같네요
여러가지 향에 계속 결합되면 악취가 되고 여러 색이 혼합되면 무채색이 되는것처럼 ^^
지금의 AI가 과연 진정한 AI일까
그저 데이터를 합치는 프로그램이 좀더 복잡해진 형태일뿐
10:11 - 박수치지마!
5:30 ~ 10:12
AI가 만든 것들에 사람들이 지루해할것이라는 말에서 빡온게...성인 콘텐츠를 ai로 만든것들이 생각나네요
예전보다 발음이 혹은 발성이???
더 좋아지신 것 같아요
대본 보시는 건 좋은데 눈 초점이 좀 더 카메라를 향했으면 좋겠어요
좀 더 몰입하면서 볼 수 있을 것 같습니다
의도적으로 눈을 옆으로 돌린거에요.
이전 영상들 보면 카메라 똑바로 바라보면서 말하거든요. 어차피 프롬프터 카메라에 달면 돼서요.
근데 지금처럼 하는 이유가, 카메라랑 너무 눈을 마주보면 좀 부담스럽다는 의견이 많아서... ㅠㅠ
앵글을 바꿔보던지 해야겠네요
이건 걍 인신공격인데?? ㅋㅋㅋ 그리고 계속 눈여겨 보고있는 사람들이라면 알수있음
발전된 ai 일수록 필터링을 거쳐도 다양성이 확보되고있음
그리고 규제는 어차피 개발단계에서는 경고만 지속될거임
언제나 그렇듯 규제는 명분이 될만한 큰사건이 터져야함
증시가 신고점을 가느냐 쌍고점을 만들고 하락하냐의 중요한 기점에
이런 이슈가 뜨는것은 참으로 신기한 일이며 사람들에게 불안감을 심어주기 충분함.
ai 기술은 일정 수준을 달성한 이후 그 진전 속도가 현저히 줄어들었고
조금씩 말이 나오듯, 여러 문제점과 부족함을 채워 여태까지 기대했던 투자 대비 수익성이 확보되려면 생각보다 긴 시간이 필요할것임.
이것을 확실히 인지하는 시점이 얼마 남지 않았고 바로 코앞이라고 생각하나, 지금은 무엇을 들이대도 안보일 시점임.
11월.... 했제가 수없이 쏟아질것임. 지금까지 퍼져있는 ai로봇 휴머노이드 영상을 가져와서 로봇이 했던 질문과 답변에 문제점을 들이댈것이고
채팅 ai 대화 내용을 가져와 과거와 현재의 차이점을 통해 개발 진척도를 문제 삼을것임.
반도체와 경제침체도 같은 상황
어차피 소수가 계획하여 사이클을 돌리는 세상임 27년 파운드리 개발 계획 ㅎㅎ
참 웃기는 세상
엔비디아가 신제품 출시를 미룬 이유는 황씨가 지금까지 말했듯 성능 향상폭이 줄어들어 지금 시장에 충격을 주면 안되기 때문임.
하락세 이후 신제품 출시로 재상승하며 희망구간을 형성하고 출시 이후 시장 반응으로 나락을 가며 큰 조정장이 형성될 것.
성능 향상폭 대비 가격 상승률은 조정장을 만들기 충분할 것.
이들은 사실을 그대로 말하며 거짓말을 한적이 없음.
이것이 굉장히 무서운 부분.
휴머노이드의 특이점 27년 한 20년만 늦게 태어났으면 진짜 재밌는 세상에 살텐데
참을수가 없는 썸네일이었다..
알고리즘 확증편향의 ai 버전이군요😊
Ai가 긍정적인 의미로 궁극적인 특이점을 돌파하려면
세상의 모든어둠을 알고 그것을 이해하며 이것으로부터 멀어지려는 노력을 끊임없이 하여 자정작용하는것에 성공해야한다.
가능하냐고? 불가능하지만
성공한다면 지상에 신이 강림한다
현대 과학기술 로는 ai는 아직 시기상조입니다
AI버블이 터질 때 이런 뉴스류 10개만 긁어오면 충분히 비관론으로 바꿀 수 있겠구만~
애초에 지능이 아님 그냥 데이터중 가장 가까운 값을 넣어서 뱉어내는거임 전에 치즈가 냉동고에서 녹는다 할때도 변호사 시험 통과한다 그럼 지금도 어려운 문제 척척푸는데 초딩도 푸는 주사위 문제도 못품 애초에 지능이 아님
지능은 맞음. 그 수준이 낮을뿐이지
인간과 유사한 지능으로 다가가는 기초적인 단계라서 그렇지
지능을 확률통계적 추출로 흉내내는 로직?? 반도체 기술의 발달로 연산속도가 빨라지니 똑똑한척 할뿐...지능의 의미가 자아인식으로 본다면...인간이 질문하지 않아도 스스로 오히려 인간에게 말을 걸어야 진짜지능 아닐까요??
@@심현철-l8c지능이라고 하는게 논리의 시퀀스를 이해하는거라면 지능은 아님. 그냥 다음 토큰의 확률 값을 계산해서 뱉어내는거