AI 근친교배. AI의 자살. AI의 카니발라이제이션

AI 근친교배. AI의 자살. AI의 카니발라이제이션

충분히 가능성이 있다.

나는 맨 처음에 AI의 학습에 대해 알게 되었을때..

이 질문을 했었다.

"리얼 데이터가 없어지면 즉 다 소진되면... 가상 데이터가 창조가 될까?"

아뭏든...이 영상에서 말하듯이

텍스트 외의 형태로 된 데이터가 요구되어진다면...

내가 그런 수익모델을 만드는데 개입할 수 있을까? 

와… 경험한 적 없는 대폭락장 온다; 내부 폭로로 드러난 역대급 기술 위기

https://www.youtube.com/watch?v=Rm9V72EResE

2028년에는 AI가 붕괴될 수 있다는 경고가 담긴 이 영상은 기술 발전의 근본적인 한계를 조명합니다. AI 모델이 생성하는 데이터가 고갈되고 있으며, 이로 인해 창의성 저하와 데이터 품질 저하 문제가 심각해질 것으로 예상됩니다. 또한, AI가 자체적으로 생성한 데이터를 반복 학습할 경우 품질이 점차 나빠져 결국 시스템이 붕괴할 수 있음을 강조합니다. 특히, 데이터 부족 문제는 AI 기업들이 향후 경쟁에서 승자를 결정짓는 중요한 요소로 작용할 것입니다. 이러한 경고는 미래의 AI 기술에 대한 신중한 접근이 필요하다는 메시지를 전달합니다.

핵심 용어

• AI 붕괴: AI 붕괴는 인공지능 기술이 더 이상 발전하지 못하고 멈추는 상황을 뜻합니다. 이는 AI가 필요한 데이터를 받지 못하거나 그 데이터의 질이 떨어질 때 발생할 수 있습니다. ...

1. ⚠️ 2028년의 AI 위기와 데이터 고갈

• 2028년에는 AI가 멈출 수 있으며 이는 기술 발전의 갑작스러운 중단을 가져올 수 있다.

• 네이처에서 발표된 연구에 의하면, AI 학습에 필요한 300조 토큰의 데이터는 부족하며, 인터넷 콘텐츠의 증가 속도는 이를 따라가지 못한다고 한다.

• 이러한 데이터 부족 문제는 엔비디아, 하이닉스, 그리고 메타 등 AI 기업의 성장 둔화로 이어질 수 있다.

• 주가 하락이 예상되며, 이는 인류 역사상 가장 심각한 기술적 위기로 여겨질 수 있다.

• 이미 연구자들은 인터넷이 무한하지 않고 AI 학습 가능한 자원이 고갈되고 있다고 강조하고 있다.

 

2. 🤖 AI 발전의 한계와 사회적 문제

• AI 발전은 무어의 법칙과 유사한 한계에 직면하고 있으며, 이는 반도체 산업에서처럼 40~50년 후 기술적인 한계에 도달할 가능성이 있다.

• AI는 단 10년 만에 이러한 문제가 발생하고 있으며, 이는 발전 속도가 매우 빠르다는 것을 나타낸다.

• AI의 알고리즘 개선은 성능 유지에 필요한 컴퓨팅 파워를 8개월마다 절반으로 줄이고 있어, 이는 과도한 자원 소모를 초래할 가능성이 있다.

• AI는 사람의 표정이나 감정을 잃고, 2030년까지 AI 폐기물이 8,200만 톤에 이를 것으로 예상되며, 이는 지구 온난화에 기여하는 요소가 될 수 있다.

• AI의 발전에 따른 사회적 문제로는 창의성의 위축과 가짜 정보의 확산이 있으며, 이는 사회 시스템을 무너뜨릴 수 있는 주요 요인으로 지적된다.

 

3. 🔍 AI 데이터 문제와 붕괴 가능성

• AI의 데이터 부족 문제는 단순히 데이터가 부족하다는 것 이상의 복잡한 이슈이다.

• AI가 생성한 데이터를 반복 학습할 경우, 품질이 점점 저하되어 붕괴에 이른다고 한다.

• AI는 반복 학습을 통해 점차 왜곡된 패턴을 강화하게 되며, 결국 창의적이지 않거나 의미 있는 콘텐츠를 생성할 수 없게 된다.

• 다양한 데이터 소스 활용이 가능하지만, 저작권과 프라이버시, 법적 문제로 인해 실질적인 데이터 수집은 어려움이 있다.

• 데이터 고갈 문제는 주식 산업과 깊은 연관이 있어, 누가 생존하고 승자가 될지가 중요한 관건으로 떠오르고 있다.

 

4. 🤖 AI 산업의 데이터 확보 경쟁

• AI 기업들은 데이터 확보를 위해 사활을 걸고 있으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 승자를 결정짓는 핵심 요소로 작용할 것이다.

• 메타는 VR 기기인 메타 퀘스트를 통해 사용자 데이터를 수집하고, 새로운 돌파구를 찾고 있다.

• 애플은 아이폰 사용자 데이터를, 구글은 유튜브를 통해 방대한 양의 데이터를 축적하고 있는 상황이다.

• 현대 AI 창시자 얄르 그에 따르면, 언어 훈련만으로는 초 인공지능에 도달할 수 없으며, 새로운 데이터가 필요하다고 주장했다.

• 결국, 주요 AI 기업들은 언어 데이터가 포화된 이후, 자신들만의 새로운 데이터를 더 많이 가진 곳이 승자가 될 것으로 보인다.

 

5. 🤖 AI의 자기 성찰과 발전 가능성

• 카네기 멜론대학교 연구자 앤디 주도는, 인터넷을 모두 읽은 AI가 더 이상 데이터 없이도 발전할 수 있다고 주장한다.

• AI는 자기 성찰을 통해 발전할 수 있으며, 이는 부처님이나 예수님 같은 현자의 자기 성찰과 유사하다고 언급된다.

• AI의 강화 학습 방식은 인간의 정답 제공 없이 스스로 정답을 찾아가는 과정을 통해 최적의 결과를 도출할 수 있는 가능성이 있다.

• 알파고 제로는 추가적인 데이터 없이도 뛰어난 성과를 보이며 AI의 자기 성찰 가능성을 입증한 사례로 언급된다.

• 그러나 메타의 얄루 쿤은 현재의 AI가 네 살 아이보다도 못하며, AI는 텍스트만 학습했기 때문에 시각이나 촉각 정보가 부족하다고 경고한다.