8월 18일 호치민에서 열린 GenAI Summit 2024에서 구글의 'AI 천재'로 불리는 레 비엣 꾸옥 박사는 AI의 진화에 대한 자신의 견해를 밝혔습니다. 국제수학올림피아드 이는 기계가 추론하는 법을 배우기 시작했음을 보여줍니다.
“"향후 몇 년 안에 인공지능의 추론 능력을 과소평가하지 마십시오. 수학적 데이터 세트를 더 깊이 살펴보면 우리가 해결할 수 없지만 인공지능은 해결할 수 있는 많은 질문들이 있습니다."라고 그는 말했다.
구글 브레인의 공동 창립자는 수학 문제 해결 결과를 받았을 때...라고 말했다. WHO, 그와 그의 동료들은 인공지능이 학습하고 해결책을 개발하는 데 사용할 수 있는 지침이나 문서가 있는지 데이터를 검토했지만 아무것도 발견하지 못했습니다. 이는 인공지능이 인간처럼 독립적으로 추론하기 시작했음을 보여줍니다.
“그는 "언젠가는 기계의 추론과 인간의 추론을 정말로 구분할 수 없게 될 것"이라며, 현재 인공지능의 역량을 10점 만점에 3점으로 평가했다. 이는 아직 뛰어난 수준은 아니지만, 10년 안에 "상상할 수 없는" 발전이 있을 것이라는 전망이다.
구글 딥마인드의 선임 연구원인 탕 루옹 박사는 실무 경험을 바탕으로 인공지능을 검증하거나 분석하는 데 필요한 데이터가 항상 충분하지 않아 인공지능이 자체 추론에 의존할 수밖에 없다고 지적합니다. 그는 미해결 퍼즐 풀이와 같은 복잡한 문제의 경우, 젠아이 논리적 추론 방식을 사용합니다. 각 단계는 인공지능에 의해 옳거나 그른 것으로 분석됩니다. 옳으면 다음 단계로 넘어가고, 틀리면 되돌아가서 다른 접근 방식을 시도하여 정답에 도달하는 공식을 찾아냅니다.
“"초지능이 지나치게 많은 추론 과정을 수반한다면, 너무 많은 단계를 거치게 되어 쉽게 문제가 발생할 수 있습니다..." 환각. "데이터를 구할 수 없을 때, AI는 우회적인 접근 방식을 취합니다. AI 문제 해결에 있어서, 특히 아직 해결되지 않은 고전적인 문제의 경우, 무엇이 착각이고 무엇이 AI의 추론인지 구분하기가 매우 어렵습니다."라고 탕 씨는 말했습니다.
인공지능 환각의 영향을 줄이는 방법에 대해 질문을 받았을 때, 제프 딘, 구글의 최고 과학 책임자이자 구글 브레인과 구글 번역의 공동 창립자인 제미니는 현재의 인공지능(GenAI)이 주로 "추측 및 매칭" 모델을 사용하여 훈련된다고 주장합니다. 이러한 단어 추측 "게임"은 특정 맥락에는 맞는 결과를 내놓지만 다른 맥락에는 맞지 않는 결과를 만들어낼 수 있습니다. 개발자들이 모든 데이터를 혼합하여 훈련시키면 정보가 파편화되어 인공지능이 착각을 불러일으킬 수 있다는 것입니다.
“"모델이 단어의 맥락을 이해하면 다음 단어를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 다시 말해, 입력되고 해독되는 정보는 뒤섞이지 않고 특정 맥락 안에 배치되어야 합니다."라고 딘은 말하며, 이것이 인공지능 환각을 완전히 없애지는 못하더라도 상당히 효과적일 것이라고 덧붙였습니다.
한편, 레 비엣 꾸옥 박사는 또 다른 접근 방식을 제안했습니다. 바로 AI 응답을 검색 엔진에 통합하는 것입니다. AI의 착각에 대응하기 위해서는 모델이 먼저 무엇이 "착각"인지 감지할 수 있어야 합니다. 예를 들어, GenAI의 응답을 개발자가 여러 문장으로 "분해"하고 역방향 쿼리를 수행하여 검증함으로써 응답에서 잘못된 데이터를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 사용자에게 "어떤 데이터 부분이 착각인지"에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다. 이 방법은 여러 개발자가 채택하여 효과적인 것으로 입증되었습니다.
이번 회의에서 응우옌 티 비치 응옥 기획투자부 차관은 구글의 예측을 인용하며 2030년까지 베트남에서 디지털 기술이 창출하는 연간 경제적 효과가 1조 7330억 VND(740억 달러)에 달할 수 있으며, 인공지능(AI)이 그 주요 동력이 될 것이라고 밝혔습니다. 또한, 썬더마크 캐피털의 연구 결과를 인용하여 베트남과 싱가포르가 동남아시아 국가 중 AI 연구 분야에서 세계 30위권에 포함되었다고 언급했습니다.
VNExpress에 따르면
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