AI 확장, 어디까지 가능할까?
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이번 주 월요일, Anthropic의 CEO Dario Amodei가 AI 인플루언서 Lex Fridman과의 5시간짜리 인터뷰에서 AI 발전의 다양한 주제를 논의했습니다.
Amodei는 여전히 모델의 “확장”이 더 능력 있는 AI를 향한 유효한 경로라고 믿고 있습니다.
그는 컴퓨팅을 증가시키고 모델의 크기 및 훈련 데이터를 늘리는 것이 필요하다고 밝혔습니다.
하지만 데이터 부족이 AI 개발의 걸림돌이 될 것이라고는 생각하지 않습니다.
데이터와 비용의 문제
AI 개발자들은 합성 데이터를 생성하거나 기존 데이터를 확대하여 데이터 제한을 “우회”할 수 있을 것이라고 그는 말합니다.
AI 컴퓨팅은 단기적으로 더 비싸질 가능성이 있으며, 2027년까지 수백억 달러가 모델 훈련에 사용될 것이라고 예상합니다.
구글의 홍수 예측 모델
한편, 구글은 홍수 예측을 위한 개선된 AI 모델을 개발했다고 발표했습니다.
이 모델은 전 세계 여러 국가에서 최대 7일 전의 홍수 조건을 정확하게 예측할 수 있다고 합니다.
하지만 많은 지역이 검증할 역사적 데이터가 부족하다고 구글은 지적합니다.
구글은 재난 관리 및 수문학 전문가에게 모델의 API 액세스를 대기자 명단으로 제공하고 있으며, 이 데이터를 연구 커뮤니티에 기여하고자 한다고 밝혔습니다.
출처: TechCrunch
