AI의 병목 현상: 알고리즘이 아닌 데이터?

AI는 놀라운 발전을 이루었지만, 그 속도는 느려지고 있는 것처럼 보인다. 이 글은 과거 주요 AI 돌파구(DNN, 트랜스포머, RLHF, 추론 모델)가 새로운 알고리즘이 아닌 새로운 데이터 소스(ImageNet, 웹 텍스트, 인간 피드백, 검증자)의 해제 덕분이었다고 주장한다. 저자는 미래의 돌파구는 알고리즘 혁신이 아닌 비디오와 로봇 센서와 같은 새로운 데이터 소스의 효과적인 활용에서 나올 가능성이 높다고 시사하며, 기존 데이터 세트가 지식 한계에 접근하고 있을 수 있기 때문이라고 말한다.