agi는 llm으로 도달할 수 있을까요
요즘 수년 이내로 agi에 도달할 수 있다는 얘기가 많이 들리는데요. Llm은 확률적으로 그럴듯한 답을 내놓는 구조인데 agi 가 가능한가요?
안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
LLM은 확률적으로 답변을 만들어내는 구조라서 AGI에 도달하는 데 한계가 있다고 볼 수도 있지만 앞으로 기술이 발전하면서 점점 더 인간과 유사한 인지 능력을 갖추게 될 가능성도 열려 있다고 봅니다.
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.
LLM은 말 그대로 많은 데이터를 학습해서 그럴듯한 답을 만들어 내는 구조라, 스스로 사고하거나 이해하는 것은 아닙니다. 그래서 지금 기술만으로 바로 AGI에 도달하기는 어렵다고 보는게 일반적입니다. 다만 LLM을 기반으로 다른 기억 추론 도구 활용 기술이 붙으면서 점점 AGI에 가까워 질 수는 있다는 기대가 있습니다.안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
대형 언어 모델은 현재 확률적으로 답변을 생성하는 구조이기에 문제를 스스로 해결하는 능력이 부족하여 범용 인공지능으로 바로 도달하기 어렵다고 보고 있습니다. 따라서 인간 수준의 연속적 자가학습과 적응 능력을 갖추는 기술력이 필요다고 볼 수 있으며 대체로 10년 이상 소요될 것으로 보고 있습니다.
안녕하세요.
LLM은 기본적으로 확률 계산으로 말을 이어가는 구조입니다. 곧바로 AGI가 되긴 힘들죠. AGI 스스로 추론하고 기억하고 새로운 상황에도 적응을 해야하니까요. 그렇지만 요즘에는 LLM에 기억 시스템이나 다른 기능들을 붙여서 AGI로 발전시키려는 연구들이 활발히 진행되고 있는 것으로 압니다.
감사합니다.
안녕하세요. 박재화 전문가입니다.
현재 보면 LLM은 주어진데이터에서 패턴을 학습해서 그럴듯한 답변을 생성하는 통계적 모델이라고 할 수 있습니다. AGI로 바로 도달하기는 어렵지 않을까 제 개인적 생각입니다. AGI에는 자기이해나 추론, 장기기억 등에 대한 적응이 필요할 수 있는데, LLM 만으로는 이것이 한계가 있다는 분석이 많습니다. 그러나 LLM을 기반으로한 기억과 추론 모듈을 결합하는 시도가 AGI 연구의 중요한 축으로 진행중에 있습니다.
안녕하세요. 박준희 전문가입니다.
LLM만으로는 진정한 AGI에 도달하기 어렵다는 견해가 대다수이죠. 현실적으로 LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 그럴 듯한 답변을 생성하는 데 뛰어나다는건 저또한 동의합니다. 하지만 AGI가 갖춰야 할 일반적인 지능과 추론 능력에는 근본적으로 성능이나 처리에 한계가 있죠.
감사합니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
현재의 LLM은 방대한 데이터 학습을 통해 패턴 기반으로 답을 생성하는 확률적 모델이어서 진정한 의미의 AGI에 직접 도달하기는 어렵습니다. AGI에는 자율적 추론 장기 기억 맥락 이해 환경과의 상호작용 같은 능력이 필요한데 LLM만으로는 한계가 있습니다. 다만 LLM을 기반으로 외부 도구·메모리·강화학습 시스템과 결합하면 AGI에 가까운 형태로 발전할 가능성은 있습니다.
안녕하세요. 하성헌 전문가입니다.
이러한것은 아직 완벽히 개발된 상태는 아니라 장담할수 없습니다. 다만 이러한 개발과정에서 정교하게 만든다면 미래에는 이러한 상황을 해결하거나 접목시켜서 원하는결과를 수현할수 있을것이라는 생각이 듭니다. 일정시간 개발을 위해 가다려야 할것이라 보여져요.