무어의 법칙 수년간 기술 진보를 예측하기위한 금 표준이었습니다. 1965 년 인텔의 공동 창립자 인 Gordon Moore가 소개 한이 칩의 트랜지스터 수는 2 년마다 두 배가되어 컴퓨터가 시간이 지남에 따라 더 빠르고 작고 저렴하게 만들 것이라고 밝혔다. 이 꾸준한 발전은 개인용 컴퓨터와 스마트 폰에서 인터넷 상승에 이르기까지 모든 것을 촉진했습니다.
그러나 그 시대는 끝나고 있습니다. 트랜지스터는 이제 원자 규모의 한계에 도달하고 있으며, 더욱 축소되는 것은 엄청나게 비싸고 복잡해졌습니다. 한편, AI 컴퓨팅 전력은 빠르게 증가하여 무어의 법칙을 훨씬 능가합니다. 기존 컴퓨팅과 달리 AI는 강력하고 전문화 된 하드웨어 및 병렬 처리에 의존하여 대규모 데이터를 처리합니다. AI를 차별화하는 것은 알고리즘을 지속적으로 배우고 정제하는 능력으로 효율성과 성능이 급격히 향상됩니다.
이 빠른 가속화는 AI Singularity로 알려진 중추적 인 순간에 더 가깝게 만듭니다. 회사가 좋아합니다 테슬라,,, nvidia,,, Google Deepmind그리고 Openai 강력한 GPU, 맞춤 AI 칩 및 대규모 로이 변형을 이끌어냅니다. 신경망. AI 시스템이 점점 더 개선 될 수있게되면서 일부 전문가들은 2027 년 초에 세상을 영원히 변화시킬 수있는 이정표 인 인공 초 지성 (ASI)에 도달 할 수 있다고 생각합니다.
AI 시스템이 점점 더 독립적이되고 스스로를 최적화 할 수있게되면서 전문가들은 우리가 도달 할 수 있다고 예측합니다. 인공 수퍼 인텔리전스 (ASI) 이런 일이 발생하면 인류는 AI가 혁신을 주도하고 산업을 재구성하며 인간의 통제를 능가하는 새로운 시대에 들어갈 것입니다. 문제는 AI 가이 단계에 도달 할 것인지, 언제, 그리고 우리가 준비되었는지 여부입니다.
AI 스케일링 및 자체 학습 시스템이 컴퓨팅을 재구성하는 방법
무어의 법칙이 추진력을 잃으면 서 트랜지스터를 작게 만드는 데 어려움이 더욱 분명 해지고 있습니다. 히트 빌드 업, 전력 제한 및 칩 생산 비용 상승은 전통적인 컴퓨팅에서 점점 더 까다로워지고 있습니다. 그러나 AI는 더 작은 트랜지스터를 만들지 않고 계산의 작동 방식을 변경하여 이러한 제한을 극복하고 있습니다.
AI는 수축 트랜지스터에 의존하는 대신 병렬 처리를 사용합니다. 기계 학습성능을 향상시키기위한 특수 하드웨어. 딥 러닝 그리고 신경망은 순차적으로 작업을 처리하는 기존 컴퓨터와 달리 방대한 양의 데이터를 동시에 처리 할 수있을 때 탁월합니다. 이러한 변환으로 인해 AI 워크로드를 위해 명시 적으로 설계된 GPU, TPU 및 AI 가속기가 광범위하게 사용되어 효율성이 훨씬 높아졌습니다.
AI 시스템이 더욱 발전함에 따라 더 큰 계산 능력에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 이러한 빠른 성장은 AI 컴퓨팅 전력을 매년 5 배 증가 시켰으며, 2 년마다 무어의 법률의 전통적인 2 배 성장을 훨씬 능가했습니다. 이 확장의 영향은 가장 분명합니다 대형 언어 모델 (LLMS) GPT-4, Gemini 및 Deepseek과 마찬가지로 막대한 데이터 세트를 분석하고 해석하기 위해 대규모 처리 기능이 필요하며 다음 AI 중심 계산의 물결을 주도합니다. Nvidia와 같은 회사는 이러한 요구를 충족시키기 위해 놀라운 속도와 효율성을 제공하는 고도로 전문화 된 AI 프로세서를 개발하고 있습니다.
AI 스케일링은 최첨단 하드웨어 및 자체 개선 알고리즘에 의해 구동되므로 기계는 그 어느 때보 다 방대한 양의 데이터를보다 효율적으로 처리 할 수 있습니다. 가장 중요한 진보는 다음과 같습니다 테슬라의 도조 슈퍼 컴퓨터딥 러닝 모델을 훈련하도록 명시 적으로 설계된 AI-OPTIONIZED 컴퓨팅의 획기적인 획기적인.
일반 목적 작업을 위해 구축 된 기존 데이터 센터와 달리 DOJO는 특히 Tesla의 자율 주행 기술을 위해 대규모 AI 워크로드를 처리하도록 설계되었습니다. Dojo를 구별하는 것은 전통적인 컴퓨팅보다는 딥 러닝에 최적화 된 맞춤형 AI 중심 아키텍처입니다. 이로 인해 전례없는 교육 속도가 발생했으며 Tesla는 효율적인 전력 관리를 통해 에너지 소비를 줄이면서 AI 교육 시간을 몇 달에서 몇 주까지 줄일 수있었습니다. Tesla가 에너지가 적은 크고 고급 모델을 훈련시킬 수있게함으로써 Dojo는 AI 구동 자동화를 가속화하는 데 중요한 역할을하고 있습니다.
그러나 테슬라는이 경주에서 혼자가 아닙니다. 업계에서 AI 모델은 학습 과정을 향상시킬 수있게되고 있습니다. 예를 들어 DeepMind의 알파 코드는 코드 작성 효율성을 최적화하고 시간이 지남에 따라 알고리즘 논리를 개선하여 AI 생성 소프트웨어 개발을 발전시키고 있습니다. 한편, Google DeepMind의 고급 학습 모델은 실제 데이터에 대한 교육을 받았으며, 최소한의 사람의 개입으로 동적으로 적응하고 의사 결정 프로세스를 개선 할 수 있습니다.
더 중요한 것은 AI가 이제 스스로를 향상시킬 수 있습니다 재귀 적 자기 개선AI 시스템이 자체 학습 알고리즘을 개선하고 최소한의 인간 개입으로 효율성을 높이는 과정. 이 자기 학습 능력은 전례없는 속도로 AI 개발을 가속화하여 업계를 ASI에 더 가깝게 만듭니다. AI 시스템이 지속적으로 정제, 최적화 및 개선되면서 세계는 지속적으로 독립적으로 진화하는 새로운 지능형 컴퓨팅 시대에 들어가고 있습니다.
수퍼 인텔리전스로가는 길 : 우리는 특이점에 접근하고 있습니까?
AI 특이점은 지점을 나타냅니다 인공 지능 인간 지능을 능가하고 인간의 의견없이 스스로를 향상시킵니다. 이 단계에서 AI는 지속적인 자기 개선주기에서 더 고급 버전 자체를 만들 수 있으며, 인간의 이해를 넘어 빠른 발전을 초래할 수 있습니다. 이 아이디어는 개발에 달려 있습니다 인공 일반 정보 (AGI), 인간이 ASI로 진행할 수있는 지적 과제를 수행 할 수 있습니다.
전문가들은 언제 일어날 수 있는지에 대해 다른 의견을 가지고 있습니다. Ray KurzweilGoogle의 미래 학자이자 AI 연구원은 AGI가 2029 년까지 도착할 것이라고 예측하고 ASI가 밀접하게 이어질 것이라고 예측했습니다. 다른 한편으로, Elon Musk는 ASI가 2027 년 초에 등장하여 AI 컴퓨팅 전력의 급속한 증가와 예상보다 빠르게 확장 할 수있는 능력을 지적 할 수 있다고 생각합니다.
AI Computing Power는 이제 6 개월마다 두 배가되어 무어의 법칙을 훨씬 능가하여 2 년마다 트랜지스터 밀도가 두 배가 될 것으로 예측했습니다. 이 가속도는 병렬 처리의 발전, GPU 및 TPU와 같은 특수 하드웨어 및 모델 양자화 및 희소성과 같은 최적화 기술로 인해 가능합니다.
AI 시스템도 점점 독립적이되고 있습니다. 일부는 이제 아키텍처를 최적화하고 인간의 참여없이 학습 알고리즘을 향상시킬 수 있습니다. 한 가지 예입니다 신경 건축 검색 (NAS)AI는 효율성과 성능을 향상시키기 위해 신경망을 설계합니다. 이러한 발전은 AI 모델을 지속적으로 정제하는 데 도움이되며, 이는 초 지능을 향한 필수 단계입니다.
AI가 너무 빨리 발전 할 수있는 잠재력으로 인해 OpenAi, Deepmind 및 기타 조직의 연구원들은 AI 시스템이 인간의 가치와 일치 할 수 있도록 안전 조치를 수행하고 있습니다. 와 같은 방법 인간 피드백으로부터의 강화 학습 (RLHF) AI 의사 결정과 관련된 위험을 줄이기 위해 감독 메커니즘이 개발되고 있습니다. 이러한 노력은 AI 개발을 책임감있게 안내하는 데 중요합니다. AI 가이 속도로 계속 진행하면 특이점이 예상보다 빨리 도착할 수 있습니다.
수퍼 인텔리트 AI의 약속과 위험
ASI가 다양한 산업을 변화시킬 수있는 잠재력은 특히 의학, 경제 및 환경 지속 가능성에서 엄청납니다.
- 건강 관리에서 ASI는 약물 발견 속도를 높이고 질병 진단을 개선하며 노화 및 기타 복잡한 조건에 대한 새로운 치료법을 발견 할 수 있습니다.
- 경제에서는 반복적 인 일자리를 자동화하여 사람들이 창의성, 혁신 및 문제 해결에 집중할 수 있습니다.
- AI는 더 큰 규모로 에너지 사용을 최적화하고 자원 관리를 개선하며 오염을 줄이기위한 솔루션을 찾음으로써 기후 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
그러나 이러한 발전에는 상당한 위험이 있습니다. ASI가 인간의 가치와 목표와 정확하게 일치하지 않으면 인간의 이익과 상충되는 결정을 내려 예측할 수 없거나 위험한 결과를 초래할 수 있습니다. ASI가 빠르게 개선 할 수있는 능력은 AI 시스템이 발전하고 더 발전함에 따라 제어에 대한 우려를 제기하여 인간의 감독하에 남아있는 것이 점점 어려워 지도록합니다.
가장 중요한 위험은 다음과 같습니다.
인간 통제 상실 : AI가 인간 지능을 능가함에 따라, 우리의 규제 능력을 넘어 운영을 시작할 수 있습니다. 정렬 전략이 제자리에 있지 않으면 AI는 인간이 더 이상 영향을 줄 수없는 행동을 취할 수 있습니다.
실존 위협 : ASI가 인간의 가치를 염두에두고 최적화를 우선시하면 인류의 생존을 위협하는 결정을 내릴 수 있습니다.
규제 문제 : 정부와 조직은 AI의 빠른 발전에 발 맞추기 위해 노력하여 적절한 보호 수단과 정책을 제 시간에 설정하기가 어렵습니다.
OpenAi 및 Deepmind와 같은 조직은 RLHF와 같은 방법을 포함하여 AI 안전 조치를 적극적으로 작업하여 AI가 윤리적 지침에 맞게 유지하고 있습니다. 그러나 AI 안전의 진보는 AI의 빠른 발전을 따라 잡지 않으며, AI가 인간의 통제를 넘어서는 수준에 도달하기 전에 필요한 예방 조치가 있을지 여부에 대한 우려를 제기합니다.
Superintelligent AI는 큰 약속을 지니고 있지만 그 위험은 무시할 수 없습니다. 오늘날의 결정은 AI 개발의 미래를 정의 할 것입니다. AI가 위협이 아닌 인류에게 혜택을주기 위해서는 연구원, 정책 입안자 및 사회가 총체적으로 협력하여 윤리, 안전 및 책임있는 혁신을 우선시해야합니다.
결론
AI 스케일링의 빠른 가속화는 인공 지능이 인간 지능을 능가하는 미래에 더 가깝게 만듭니다. AI는 이미 산업을 변화 시켰지만 ASI의 출현은 우리가 어떻게 일하고, 혁신하고, 복잡한 도전을 해결 하는지를 재정의 할 수 있습니다. 그러나이 기술적 인 도약에는 인간 감독의 잠재적 손실과 예측할 수없는 결과를 포함하여 상당한 위험이 있습니다.
AI가 인간의 가치와 일치하는 것이 우리 시대의 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 연구원, 정책 입안자 및 업계 리더는 인류에게 도움이되는 미래를 향해 AI를 안내하는 윤리적 보호 조치 및 규제 프레임 워크를 개발하기 위해 협력해야합니다. 우리가 특이점에 가까워지면서 오늘날 우리의 결정은 AI가 앞으로 몇 년 동안 우리와 공존하는 방법을 형성 할 것입니다.
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