이 기술은 Q*(Q-star) 프로젝트라고 하는데요. Q-learning과 A* 알고리즘을 합친 것으로 추측되는 것으로, 인공 일반 지능(AGI)을 향한 중요한 돌파구로 보고 있다고 합니다.

추측에 따르면 Q*는 굉장히 큰 계산 자원이 필요하지만, 기본적인 수학 문제를 해결하는 데 성공했고, 이는 인간 지능과 유사한 추론 능력을 가질 수 있음을 암시한다고 합니다.

그.런.데. 반면에 약간 반대되는 다른 연구 결과도 있는데요.

Meta, Hugging Face, AutoGPT 연구원들이 GAIA 라는 벤치마크 결과입니다. 이는 인간에게 어려운 일이 아닌 매우 쉽고 당연한 작업을 AI에게 시켜보는 테스트인데요.

이 테스트에서 인간 실험 참가자는 92%의 성공률을 보였지만, GPT-4는 단 15%의 성공률만 보였다고 합니다.

제가 개발자가 아닌 분들께 종종 말씀드리는 이야기 중, 인간이 생각하기에 쉬우면 컴퓨터로는 어렵고, 인간이 생각하기에 어려우면 컴퓨터로는 쉽다는 말과 일맥 상통하는 결과여서 개인적으로 더 재밌게 보았는데요. ㅎㅎ

아무튼, 이에 따르면 인간에게 어려운 작업을 인간과 유사하게 혹은 더 잘 한다고 해서 일반 인공지능을 달성하는 것은 아니라는 말이 되기도 하기 때문에, Q*가 AGI를 달성하게 할까에 대해서는 약간 갸우뚱한 느낌이 있습니다.

하지만 샘 알트먼이 OpenAI에서 본 네 번째 Breakthrough라고 할 정도로 강력한 발견이니, 이런 기본적으로 생각할 수 있는 성능 외에 분명 무언가 발견한 것이 더 있지 않을까라는 생각도 들고요.

글을 쓰다보니 어떤면에서 그렇게 이야기 한 것인지 점점 더 궁금해지는데요. OpenAI가 비영리 기관으로써 한 번 홍역을 치룬만큼, OpenAI 답게 빨리 발견을 Open 해 줬으면 좋겠습니다. 🤣😜😁

— Source —

OpenAI researchers warned board of AI breakthrough ahead of CEO ouster, sources say - https://www.reuters.com/technology/sam-altmans-ouster-openai-was-precipitated-by-letter-board-about-ai-breakthrough-2023-11-22/

GAIA: a benchmark for General AI Assistants - https://arxiv.org/abs/2311.12983