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AGI 타임라인: 2028년 세금 AI? 2032년 현장 학습?

2025-07-07

팟캐스트 진행자인 Dwarkesh는 AGI(범용 인공지능) 타임라인에 대해 논의합니다. 그는 현재의 LLM이 인상적이지만, 지속적인 학습의 부족으로 인해 실제 세계 적용이 심각하게 제한된다고 주장합니다. 색소폰 연주를 배우는 비유를 사용하여 LLM이 인간과 다른 방식으로 학습하며, 인간처럼 경험을 축적하고 기술을 향상시킬 수 없다는 점을 설명합니다. 따라서 향후 몇 년 동안의 AGI 돌파구에 대해서는 신중한 태도를 보이면서 향후 수십 년 동안의 잠재력에 대해서는 낙관적입니다. 그는 AI가 인간 관리자와 동일한 효율성으로 세금 처리(영수증 및 청구서 추적 포함)를 수행하는 시점을 2028년으로, 인간처럼 매끄럽게 현장 학습을 수행하는 AI가 등장하는 시점을 2032년으로 예측합니다. 지속적인 학습이 해결되면 AGI는 엄청난 도약을 가져오고 지능 폭발과 유사한 현상을 초래할 수 있다고 그는 생각합니다.

(www.dwarkesh.com)

AI 지속적 학습

하버드 경제학 교수 로고프: 달러 패권의 쇠퇴와 중국 경제의 곤경

2025-06-12

하버드 대학교 경제학 교수이자 전 IMF 수석 경제학자인 켄 로고프는 그의 저서 'Our Dollar, Your Problem'에서 향후 10년 이내에 미국이 부채 주도의 인플레이션 위기에 직면할 것이라고 예측하지만, 그것은 일본식 금융 위기와는 다르다고 말합니다. 그는 중국의 현재 경제적 어려움이 장기간 금융 억압과 국가 주도 투자에 대한 의존에서 비롯되었으며, 이 모델은 문제를 악화시킬 뿐이라고 주장합니다. 인터뷰에서는 달러 패권의 침식, 세계 시장의 재균형, AI가 적자와 금리에 미치는 영향 등도 논의됩니다. 로고프는 중국이 인프라 구축에서 놀라운 성과를 거두었음에도 불구하고 경제 성장이 크게 둔화되었으며, 부동산 및 인프라 투자에 대한 과도한 의존이 많은 소규모 도시에 어려움을 초래하고 있다고 지적합니다. 그는 미국이 경제적 역동성과 혁신 능력을 통해 선도적 지위를 유지할 것이라고 믿지만, 부채 위기와 인플레이션의 위험에 직면해 있다고 말합니다.

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기술 중국 경제

AI 연구 최신 동향: 강화 학습과 해석 가능성이 주목받다

2025-05-26

Anthropic의 Sholto Douglas와 Trenton Bricken이 Dwarkesh Patel의 팟캐스트에 출연하여 AI 연구의 최근 발전에 대해 논의했습니다. 지난 1년 동안 강화 학습(RL)이 언어 모델에 적용되어 경쟁 프로그래밍 및 수학 분야에서 특히 큰 발전을 이루었습니다. 그러나 장기적인 자율 성능을 달성하려면 맥락 이해 부족 및 복잡한 작업 처리의 어려움과 같은 과제를 해결해야 합니다. 해석 가능성 연구에서는 모델의 "회로"를 분석하여 모델의 추론 과정을 파악하고 잠재적인 편향 및 악의적인 동작을 밝혀낼 수 있었습니다. 앞으로 AI 연구는 모델의 신뢰성, 해석 가능성, 적응성 향상과 AGI가 야기하는 사회적 문제 해결에 중점을 둘 것입니다.

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AI

2045년 AGI? Mechanize 설립자들은 지능 폭발이 아닌 폭발적인 경제 성장에 베팅하다

2025-04-17

Dwarkesh Patel은 작업의 완전 자동화에 초점을 맞춘 스타트업 Mechanize의 공동 설립자인 Ege Erdil과 Tamay Besiroglu와 인터뷰했습니다. 그들은 AI 타임라인에 대해 반대 의견을 제시하며, '지능 폭발'의 가능성을 낮게 보고 대신 AI에 의해 주도되는 폭발적인 경제 성장의 잠재력을 강조합니다. 그들은 진보에는 여러 부문에 걸친 광범위한 기술적 발전이 필요하며 단순히 컴퓨팅 성능 향상만으로는 충분하지 않다고 주장합니다. 2045년까지 원격 작업의 완전 자동화를 예측하지만 AI가 세계 경제와 사회 규범을 근본적으로 변화시킬 것이라고 믿고 있습니다.

(www.dwarkesh.com)

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