AGI 사례연구를 통한 자율주행

OpenAI의 창립멤버이자 Tesla에서 AI 담당 수석 디렉터로 근무하며 Tesla 오토파일럿의 컴퓨터 비전 팀을 이끌었던 Andrej Karpathy가 바라보는 웨이모를 기준으로 AI의 발전과 사회,경제적 영향 그리고, AGI에 대한 개인 의견 내용입니다. 나름 인사이트 있는 내용이기에 관심있는 분들은 참고하시면 좋을거 같습니다. :-) AGI 정의 * AGI: 경제적으로 가치 있는 대부분의 작업에서 인간의 능력을 뛰어넘는 자율 시스템. * 완전한 자율성을 가진 시스템, 즉 인간의 감독을 거의 또는 전혀 받지 않고 스스로 작동하는 시스템 * 경제적으로 가치 있는 대부분의 업무에서 자율적으로 운영되어야 함 부분 자동화 * 차량 자율 주행의 경우, 현재 많은 자동차가 인간과 협력하여 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 '레벨 2' 운전자 보조 기능(완전 자율 주행은 아니지만 운전의 낮은 수준의 세부 사항을 처리하는 AI)을 갖추고 제조되고 있음 * 업계 전반에 걸쳐 많은 레벨 2 자동화가 있지만, 모든 자동화가 반드시 LLM을 기반이 아님. ex) TurboTax부터 아마존 물류창고의 로봇, 번역, 글쓰기, 예술, 법률, 마케팅 등의 다양한 '도구 AI'에 이르기까지 모든 자동화가 레벨 2에 해당되는 것은 아님 완전 자동화 * 샌프란시스코에서는 Uber 대신 Waymo를 사용 가능 * 무인 자동차가 차를 세우고, 유료 고객인 여러분을 목적지까지 데려다 줄 수 있는 기능까지 구현된 상태 * 이러한 완전 자동화 구현 상태에서는 도시 내 교통 수단으로, 매끄러운 운전, 음악 청취 및 재생, 친구들과 채팅등 운전이 아닌 다른 작업 가능 완전 자동화의 혼합 경제 * Waymo를 이용할 수 있다는 사실은 인지하지 못하는 사람들이 여전히 많음 * 아직은 자동화된 시스템을 완전히 신뢰하지 못하고, 대화가 가능한 사람이 운전하는 것을 선호하는 사람들이 더 많음. * 수요를 충족시킬 만큼의 웨이모(Waymo)의 공급 제약 * 더 많은 공급을 위한 AGI는 개발자들의 자제, 규제, GPU 데이터센터 증설과 같은 단순하고 직접적인 리소스 부족 등 정확히 같은 이유로 제약 받을 가능성 완전 자동화의 세계화를 위한 추가 고려 사항들 * 이 기술의 완전한 글로벌화는 여전히 매우 비싸고, 작업 집약적이며, 속도에 제한이 있음. * 현재 Waymo는 샌프란시스코와 피닉스에서만 운전을 할 수 있지만, 접근 방식 자체가 상당히 일반적이고 확장 가능하기 때문에 곧 LA, 오스틴 등으로 확장 가능성 * 폭설 속 주행과 같은 다른 환경적 요인으로 인해 여전히 제약 가능성 / 드물지만 사람의 구조가 필요한 경우 존재 가능성 * "공짜"로 제공되지 않는 기능 확장 * 거리를 매핑하고, 고유한 상황이나 해당 지역의 규칙이나 규제에 맞게 인식과 계획/통제 시스템을 조정 필요 사회의 반응 * 웨이모의 자율 주행 실제 구현 * But, 사회 반응은 여전히 미비하며, 대다수 사람들의 인지 부족 상태 경제적 영향 * 사라지거나 줄어드는 일자리: 운전자 * 늘어나거나 새로 창출될 일자리: 신경망의 학습 데이터를 수집하는 데 도움을 주는 인간 라벨러, 문제가 발생한 차량에 원격으로 연결하는 지원 에이전트, 차량과 지도를 구축하고 유지하는 사람들 등, 첨단 자동차를 조립하기 위해 다양한 센서와 관련 인프라로 구성된 완전히 새로운 산업 경쟁 환경 * 크루즈, 죽스, 테슬라를 포함한 여러 회사들 * 나중에 소수의 기업이 경쟁을 벌이는 형태로 통합 가능성 존재 * 도구형 AI(예: 오늘날의 레벨 2 ADAS 기능)와 일부 개방형 플랫폼(예: 쉼표)이 활발히 사용될 것으로 예상 * 완전한 자율주행을 위한 전략: 자율성 -> 확장(웨이모 방식), 확장 -> 자율성(테슬라) AGI * 점진적으로 발전하고 있는 자율주행 * 인력, 정보, 물질, 에너지 등 다양한 방식의 확장 속도 제안 * 자율주행으로 더 안전하게 될 교통수단의 자동화, 스모그와 혼잡 줄어들 가능성, 사람들의 생활에 더 많은 변화를 줄 가능성