전 Tesla FSD 리더인 Karpathy가 인공 일반 지능의 미래에 대해 간략하게 설명합니다

Tesla Autopilot의 전 이사인 Andrej Karpathy는 자율주행 기술의 진화와 유사점을 그려 인공일반지능(AGI)에 대한 흥미로운 관점을 제시합니다. 세계가 AGI의 영향을 놓고 고군분투하는 가운데 Karpathy는 자율주행차의 궤적이 AGI가 수반할 수 있는 것과 사회에 미치는 영향에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다고 제안합니다.

이후 해당 블로그 게시물은 삭제되었지만 여기에서 계속 확인할 수 있습니다 . Karpathy는 AGI를 가장 경제적으로 가치 있는 작업에서 인간의 능력을 초과하는 자율 시스템으로 정의합니다. 이 정의는 완전한 자율성과 광범위한 경제적 적용 가능성이라는 두 가지 기준에 달려 있습니다. Karpathy에 따르면, 자율주행 기술의 여정은 자동화 증가의 사회적 역학과 더 나아가 AGI의 잠재적 진화를 예시합니다.

자동화의 점진적인 증가

자율주행 기술은 높은 가시성, 상당한 경제적 영향력, 대규모 인력, 운전 자동화라는 복잡한 과제로 인해 두각을 나타내고 있습니다. 자동화를 본 다른 분야와 달리 자율주행으로 가는 길은 접근성, 경제적 중요성, 인력 영향, 기술적 도전과 같은 AGI의 특성을 보여주는 대표적인 예입니다.

Karpathy는 운전 자동화의 점진적인 발전을 간략하게 설명합니다. 처음에 차량에는 AI가 내비게이션에서 인간과 협력하여 인간의 개입을 허용하면서 많은 낮은 수준의 운전 측면을 처리하는 레벨 2 운전자 지원 기능이 탑재되었습니다. 이러한 부분 자동화는 프로그래밍의 GitHub Copilot과 같은 다양한 산업의 AI 도구와 유사하며 AI 발전의 점진적인 특성을 강조합니다.

Waymo의 무인 자동차에서 볼 수 있듯이 완전 자동화로의 도약은 중요한 이정표입니다. 샌프란시스코와 같은 도시에서 Waymo는 지리적으로 울타리가 있는 작은 지역에서 자율주행차를 제공하지만 AI가 인간의 운전 능력을 능가하는 미래를 보여주는 데 도움이 됩니다. 완전한 자율성으로의 전환은 대규모 자동화 차량 생성에 대한 대중의 인식, 신뢰, 선호도 및 공급 제약에 따라 달라집니다.

글로벌 확장: 도전과 기회

Karpathy는 완전 자동화의 세계화는 점진적이고 리소스 집약적인 프로세스라고 말합니다. 특정 도시에 대한 Waymo의 현재 제한 사항은 지역 조건 및 규정에 적응하는 것을 포함하여 자동화된 서비스를 확장하는 데 따른 어려움을 보여줍니다. 이번 확장은 확장성이 달성 가능하고 점진적인 다양한 부문에 걸쳐 AGI 배포의 더 넓은 궤적을 반영합니다.

자율주행 기술에 대한 사회의 반응은 AGI의 잠재적 영향과 유사합니다. 상당한 발전에도 불구하고 대중의 인식과 수용은 다양합니다. 어떤 사람들은 자율주행차를 호기심과 회의적으로 보는 반면, 다른 사람들은 빠르게 적응합니다. 이러한 응답 범위는 사회가 다양한 산업 분야에서 AGI에 어떻게 적응할 수 있는지를 제시합니다.

경제적으로 자율주행 기술은 일자리를 없애기도 하고 창출하기도 했습니다. 운전자 역할이 단계적으로 폐지되는 동안 데이터 라벨링, 원격 지원, 차량 유지 관리 및 센서 기술 분야에서 새로운 위치가 등장합니다. 이러한 변화는 작업이 단순히 제거되는 것이 아니라 리팩토링되고 재구성되는 AGI의 광범위한 경제적 의미를 반영합니다.

Waymo, Tesla 등과 같은 회사와의 자율주행 기술 경쟁 환경은 AGI 관련 산업의 예상되는 통합을 반영합니다. 자율주행과 마찬가지로, 초기 폭발적인 성장과 경쟁 이후 AGI 공간을 지배할 수 있는 기업은 소수에 불과합니다.

Karpathy는 AGI를 갑작스럽고 통제할 수 없는 도약이 아닌 점진적이고 사회와 관련된 진화로 상상합니다. 자율주행 기술이 교통수단을 변화시켜 더 안전하고 효율적으로 만드는 것처럼 AGI는 다양한 부문을 재편할 것을 약속합니다.