AI의 병목 현상: 지능이 아닌, 컨텍스트 엔지니어링

대규모 언어 모델(LLM)은 수학 분야에서 놀라운 성과를 거두어 국제 수학 올림피아드 금메달리스트와 견줄 만한 수준에 도달했지만, 일상적인 기업 응용 프로그램에서의 성능은 상당히 뒤처져 있습니다. 이 글에서는 병목 현상이 모델의 지능이 아니라 작업 명세 및 컨텍스트 엔지니어링에 있다고 주장합니다. 수학 문제는 명확한 명세를 가지고 있지만, 현실 세계의 작업은 모호하며 암묵적인 제약 조건이 많이 포함되어 있습니다. AI를 개선하려면 더 우수한 컨텍스트 엔진과 작업 명세를 구축해야 하며, 데이터 확보, 모델 교육 및 지속적인 학습에서의 혁신이 필요합니다. 단기적으로 AI는 과학 분야에서 놀라운 결과를 가져올 것이지만, 장기적으로 광범위한 기업 자동화는 명세 및 컨텍스트 엔지니어링 과제를 극복해야 합니다.