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25/07/25 14:18
의학상은 전체 진단에 대한 토대를 AI알고리즘 짠 사람이
받을겁니다. 다른 분야도 마찬가지겠구요. 다만 이런건 있을것 같습니다. AI기반으로 가능성 있는 새로운 원소를 찾고 이를 실제 찾아서 증명한 사람이 화학상을 받을것 같구요. 물리학상도 마찬가지일 겁니다. 새로운 물리법칙을 발견한 게 아니라 새로운 물리법칙을 실증적으로 증명한 사람이 받겠죠. 문학이나 평화상은 좀 다르겠지만..
25/07/25 14:48
어느 수준의 물리법칙인지는 모르겠지만, 물리법칙이라고 하면 단순한 귀납적인 추론이 아니라 고전역학에서 양자, 상대론으로와 같은 새로운 패러다임 변화까지 동반합니다. 그걸 AI가 발견한다면 인간의 추론능력을 뛰어넘었다는 뜻인데 그럼 노벨상, 아니 과학자의 의미가 없어지겠죠
25/07/25 14:34
AI를 "가지고" 타기에는 아직 좀 많이 부족합니다. 지금 AI관련으로 노벨상 탄 제프리 힌튼 교수라든가, 데이빗 하사비스라든가 이 분들의 업적은 AI 자체의 설계나 적확한 목적의 AI 모형 설계 같은 데에 있거든요.
아직은 그냥 남들보다 나은 LLM 쓰는 것 가지고는 노벨상 근처도 갈 수 없습니다. 그게 가능해지는 날이 오면 이미 노벨상 따위가 무슨 의미가 있지 싶기도 하구요.
25/07/25 15:31
공감 가는 지점이 많네요. 특히 “사고의 평준화”라는 표현이 인상 깊었습니다.
AI는 정보를 빠르게 가공하고 연결하지만, 말씀처럼 그것만으로는 새로운 돌파구를 만들기 어려운 시대가 올지도 모르겠습니다. 결국 차이를 만드는 건 논리와 규칙을 벗어난 비약적인 발상, 그리고 그걸 밀고 나갈 수 있는 감각과 용기가 아닐까 싶습니다. 그리고 그 비약은, 오히려 비논리적이거나 감정적이라 배제되던 영역에서 자주 나오는 것 같아요. AI의 답변은 늘 똑똑하고 안전하지만, 그래서 더더욱 날것의 인간성이 돋보일 수 있는 시대가 될 거라고 생각합니다.
25/07/25 18:31
생각의 평준화는 이뤄지지 않는다고 생각합니다.
그건 고급 검색 정도인 LLM이나 학습된 내용을 모사하는 딥러닝과는 전혀 다른 이야기고요.
25/07/25 22:29
AI에게 몇가지 아이디어를 제시하고 논문 써달라고 하니 몇 분 고민하더니
엄청난 내용을 줄줄이 써내려가는데 "이게 머여" 라는 생각이 들더군요. 연구도 AI한테 시키고 인간은 검증하고 적용하고 그렇게 하면 되겠더군요.
25/07/26 00:02
일단 이번에 노벨상을 받은 AI는 단백질 폴딩을 사람이 계산하는 것보다 훨씬 빠르게 해낼 수 있는 "도구"긴 했죠. 사실 에니악이 만들어졌던 이유도, 포탄의 탄도계산을 사람보다 빨리 하기 위함이었던 걸 생각해보면 맥락은 비슷하다 할 수 있겠습니다. 적어도 아직까지의 AI는 사람들이 할 수 있는 일을 더 빠르고 정확하게 해내기 위한 도구라고 볼 수 있죠.
LLM도 따지고보면, 각 분야의 전문가들이 모여서 머리를 맞대고 글을 써내면 충분히 해낼 수 있는 일을 더 빠르게 해주는 도구 정도에 머물고 있습니다. 물론 그것만으로도 사용자의 입장에선 시간과 노력을 크게 절약해주는 혁신이긴 합니다. 개인적인 생각으론, 여기서 AI가 인간을 넘어서는 업적을 이루려면, 지금의 구조를 넘어서는 혁신이 한 번은 더 있어야 할 것으로 보입니다. 저도 요즘 단순한 구조의 딥러닝 프로젝트를 수행하는 중인데, 이걸 파면 팔수록 그런 확신은 더 강해지는 중입니다.
25/07/26 10:09
구글-MS-클로드-그록-구글-MS-클로드-그록 이 돌면서 받겠죠. 가끔 메타가 갑툭튀하고, 딥시크가 한두번 받고, 미스트랄도 지역 전형처럼 하나씩 챙겨주지 않을까 싶어요.
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