GeekNews의 xguru님께 허락을 받고 GN에 올라온 글들 중에 AI 관련된 소식들을 공유하고 있습니다. 
소개
![[GN] 2024 기술 트렌드: AI, 그리고 그외 모든 것들](https://discuss.pytorch.kr/uploads/default/original/2X/1/15851402db0e585da0b401e93990296ca6e6eaa4.png)
- 베네딕트 에반스의 2024년 리포트 (87p 슬라이드) 간추린 요약
- AI가 기술업계 Hype Cycle을 주도(HN 첫페이지 기사 수가 아이폰, 암호화폐를 뛰어넘음)
- YC 스타트업들도 AI가 메인 분야
- 벤처 투자는 줄어들었지만, AI는 예외
- 2023년의 모델 붐: OpenAI가 시작 → 구글과 메타가 자신들의 모델을 출시 → 신규 모델과 오픈소스 붐 → 수많은 모델과 수많은 질문들
- NVidia 는 GPU 수요를 따라잡을 수가 없을 정도여서 수익이 엄청나게 증가
- 빅3 클라우드(AWS/구글/Microsoft)도 인프라를 엄청 확장중. 2023년에만 인프라에 $100bn(130조원) 투자
- 기존 회사들도 이제 AI에 큰 관심을 보이는중 "우리의 AI 전략은 뭔가요?"
- ChatGPT 주간 활성 사용자 1억명. OpenAI $1.3bn 매출
- 기술분야 모두들 이게 "The Thing" 이라는 것에 동의하지만, 정확히 뭘 의미하는지는 명확하지 않음
- 플랫폼 이동? → 이게 소프트웨어의 본질을 바꿀까? → 이게 우릴 AGI로 인도할까?
Platform Shift : 플랫폼 이동?
- 기술업계는 플랫폼 변화에 따라 움직임 : 메인프레임 → PC → 웹/오픈소스 → 스마트폰/클라우드 → 생성형 AI
- 새로운 기술은 S커브로 옴 : Why this is useful 이게 왜 유용한가? → Exciting 재미나네! → Boring 지겨워
- 스마트폰은 이미 다 성숙해서 "지겨움"단계에 들어섰음
- 머신러닝도 이제 10년이 다 되어서 "지겨움"단계에 들어가고 있음
- 생성형 AI는 "유용한가" 에서 "재미나네" 단계로 접어드는 중
- 2013년에 머신러닝은 "똑똑해 보이는데 이거 어디다써?" 라고 했음
- 2023년의 생성형 AI도 마찬가지 "똑똑해 보이는데 이거 어디다써?"
- 생성 ML 결과는 정확해 보일 가능성이 매우 높으며, 주의하지 않으면 설득력이 떨어질 수 있음
- 우린 아직 이 시스템이 동작하는 방법을 알아가는 중
- Machine Learning, Automated Learning
- 2013 ML 1.0 "컴퓨터가 어떻게 고양이를 인식하게 만들까?" → 컴퓨터에게 고양이 사진 수백만장을 준다
- 2023 ML 2.0 "컴퓨터가 어떻게 추론하고 이해하게 만들까?" → 컴퓨터에게 인간의 모든 지식이 적혀진 출력물을 준다
- 2023: 우리는 어떻게 생성형 ML을 이해해야 할까 ?
- 패턴 생성? → 합성 및 요약? / 추론? / 그외? → 우리는 이걸로 뭘 할 수 있을까?
- "AI는 당신에게 무한한 인턴들을 제공한다"
- "인터넷의 모든 텍스트 상자들은 LLM을 가지게 될 것"
- "아마존의 모든 팀들이 생성형 AI를 탐색하고 있음 - 아마존 CEO"
- 생성형 AI가 새로운 플랫폼이라면, 플랫폼 변화 과정에서 어떻게 가치를 포착해야 할까 ?
- 기존 기업들(incumbents)은 AI를 하나의 기능으로 도입하거나
- 스타트업들이 언번들링 하는데 사용하거나
- 때로는 시장의 본질을 바꾸기도 함
- Adobe 는 두가지를 모두 하고 있음
- 기능 도입 : 포토샵에 Generative Fill 기능을 추가
- 언번들 : 새로운 별도 앱인 Firefly
- 링크의 종말 : ChatGPT를 위한 SEO는?
- 웹 → 구글 & 페이스북 → 유튜브/인스타그램/틱톡 → LLM
- 하지만 추정하지 말 것 : 생성형 AI가 처음엔 챗봇으로 다가왔지만, 이것만이 맞다거나 유일한 모델이라고 생각하진 말아야 함
플랫폼 이동을 넘어서?
- "제 인생에 있어서 혁명적이라고 느낀 기술 데모는 단 2가지 입니다. GUI와 ChatGPT" - 빌게이츠. 2023년 3월
- 일반화로의 한단계 이동
- 커맨드 라인 (명령을 배우고 타이핑) → GUI (옵션을 보고 선택) → 생성형 AI (컴퓨터에게 원하는 것을 말하기)
- 'agent' 의 귀환 : 나를 위해 모든 것을 해주는 다목적 AI Agent의 꿈이 실현
- 언번들링
- 모든 Unix function 들이 회사가 되었음
- 모든 Excel 템플릿이 회사가 되었음
- 모든 Notion 템플릿이..
- 모든 ChatGPT 추천이..
- 프로덕트 패러독스
- '모든 것'을 다해주는 진정한 범용 소프트웨어 → 더 많은 일들이 적은 수의 앱들로 자동화 가능
AGI 로 가는 길?
- 우리가 'AGI'를 얘기할때 뭘 만들려고 하는걸까?
- 생성형 AI는 아마 그리로 가는 길 일수도
- 우리는 알지 못함
- 뭐가 AGI인지, 얼마나 멀리 있는지, 어떻게 가야하는지, LLM이 얼마나 그에 도달했는지, 얼마나 더 좋아질수 있는지
그리고 모든 것들
- From Vision to Deployment
- 2000년의 아이디어 "많은 사람들이 온라인에서 물것을 사게 될꺼야"
- 2010년의 아이디어 "SaaS, 자동화, 협동, 워크플로우.."
- 2030년의 아이디어 "
Crypto,Metaverse, 생성형 AI"
- Meta 는 아직도 VR을 믿고 있음. 지난 12개월동안 $16bn을 투자
- 이커머스의 성장세는 다시 트렌드 라인으로 회귀했음(Covid 기간동안 폭증했던것들이 돌아오면서)
- 1993년 지구에는 1억대의 PC가 전부였는데, 이제는 50억명이 온라인임
- 2020년 이후엔 미국에서 맺어진 커플의 절반이 온라인을 통함
- 새로운 번들과 새로운 채널이 새로운 글로벌 패스트 패션 비즈니스를 만들어냄 (Shein)
- 그리고 또다시 새로운 모델이 나옴. 2022년 중반에 오픈한 Temu 가 급속히 성장하면서 Shein 을 따라가는 중
- 어떤 질문을 해야할까 ? : 소프트웨어가 세상을 먹어 치우게 되면, 대부분의 질문은 소프트웨어 질문이 아님
- 마지막에 이런 일이 있었던 걸 생각해 보면
- 차가 나왔던 첫 50년간: 자동차가 뭔가요? 자동차 회사는?
- 그리고 다음 50년간: 모든 사람이 자동차가 있다면 뭐가 바뀌게 될까요?
- 어떤 종류의 회사와 비즈니스가 만들어졌을까 ?
- 마지막에 이런 일이 있었던 걸 생각해 보면
원문
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발표 영상
