AI 개발에서 중요한 원칙으로 자리잡았던 '스케일의 법칙'이 깨지고 있다는 우려가 실리콘밸리에서 제기되고 있다. 오픈AI가 최신 모델 '오라이온'을 개발하면서 이전 모델들에 비해 성능 향상이 기대에 미치지 못하고 있다는 소식이 전해졌다. 스케일의 법칙은 그동안 모델의 크기, 데이터, GPU 수를 늘리면서 AI 성능을 계속해서 향상시키는 중요한 기반이었다. 그러나 최근 성능 개선의 한계가 드러나면서, AI 개발의 초점은 모델의 확장보다는 어플리케이션 활용 등 새로운 방향으로 전환될 필요성이 제기되고 있다.

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@ AI 성능의 한계와 스케일의 법칙: 미래를 어떻게 바라볼 것인가?@

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1. '스케일의 법칙'이 깨진다면 AI 산업에 어떤 영향을 미칠까요?

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- 그동안 스케일의 법칙에 의존해 발전해온 AI 산업이 성능 개선의 한계에 봉착한다면, 기술 발전의 방향성과 산업 구조에 어떤 변화가 있을지 탐구해 보세요.

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2. AI의 성능이 계속해서 개선되지 않는다면, 앞으로의 개발은 어떤 방향으로 나아가야 할까요?

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- LLM의 성능 향상이 한계에 도달했을 때, AI 개발의 새로운 초점이 어디로 향해야 할지, 예를 들어 어플리케이션 개발이나 새로운 학습 기법의 도입 등이 고려될 수 있는지 논의해 보세요.

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3. '생각의 사슬 기법'과 '스케일의 법칙'의 조화는 AI 발전에 어떻게 기여할 수 있을까요?

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- AI 성능 개선을 위해 두 가지 기법이 동시에 적용되는 것이 어떤 의미를 가지며, 각각의 기법이 AI의 기능에 어떻게 기여할 수 있는지 탐구해 보세요.

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4. AI 성능 향상의 둔화가 반도체 산업에 미칠 영향은 무엇인가요?

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- AI의 발전이 더딘 경우, 엔비디아와 같은 반도체 회사들이 직면하게 될 가능성 있는 변화와, 반도체 시장의 수요 구조가 어떻게 변화할 수 있을지 학습해 보세요.

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5. AI가 더 이상 획기적인 성능 향상을 이루기 어렵다면, AI 기술은 어떻게 사회적 가치를 창출할 수 있을까요?

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- 기술 자체의 발전이 둔화되더라도 AI 어플리케이션을 통한 사회적 활용 및 가치 창출의 방법에는 어떤 것이 있을지, 예를 들어 교육, 의료, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 AI가 어떤 영향을 미칠 수 있는지 논의해 보세요.

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