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얀 르쿤은 인공지능의 영향은 평범한 일자리에만 미칠 것이라고 말합니다

에 의해아미르 셰이크아미르 셰이크
읽는 데 3분 소요
얀 르쿤
  • 인공지능의 대부 얀 르쿤은 인공지능이 너무 많은 사람들의 일자리를 빼앗지는 않을 것이라고 말합니다.
  • 르쿤은 창의력과 추론 능력이 요구되는 직업에는 인간이 필요할 것이라고 말합니다.
  • 르쿤은 기계가 인간 지능 수준에 도달하려면 수년이 걸릴 것이기 때문에 인공지능의 종말론에 대한 일반적인 믿음에 반대합니다.

인공지능의 대부로 불리는 얀 르쿤은 인공지능이 일자리에 영구적인 영향을 미치지는 않을 것이며, 작가들의 일자리를 완전히 없애지는 않겠지만, 수준이 떨어지는 작가들은dent잃게 될 것이라고 말했습니다. 프랑스계 미국인 컴퓨터 과학 및 기계 학습 교수이자 메타(Meta)의dent 겸 최고 인공지능 과학자인 르쿤은 또한 부정적인 영향을 받는 사람들은 부정행위를 하는 학생, 자체 조사 대신 보도자료를 그대로 베껴 쓰는 기자, 그리고 게으른 교수들이라고 지적했습니다. 

그는 창의적인 요소를 가미한 인간적이고 진정성 있는 스토리텔링은 AI에 의해 위협받을 필요가 없다고 생각합니다. 왜냐하면 그것이 모든 중요한 작품의 본질이기 때문입니다. 르쿤은 AI가 대체할 것은 반복적인 작업뿐이며, 복잡한 의사 결정, 사회적 감각, 창의성이 요구되는 분야는 당분간 대체되지 않을 것이라고 믿습니다.

출처: 세계경제포럼

르쿤은 모든 종류의 공포 조장자들은 단지 관심을 끌려는 사람들일 뿐이라고 생각합니다. 기계가 결국 인간을 능가하게 될 것이라는 사실에는 동의하지만, 아직은 멀었고, AI가 세상을 지배할 것이라고 예측하는 사람들은 AI가 쥐만큼의 인지 지능조차 갖추지 못했다는 점을 깨달아야 합니다. 물론 쥐가 세상을 지배할 수는 없으며, 설령 그런 시도를 하더라도 모든 AI 모델은 데이터센터에서 작동하고 있으므로 언제든 작동을 멈출 수 있는 스위치가 있다는 것을 우리는 알고 있습니다. 

창의적인 직종은 사라지지 않을 것이다.

인공지능(AI)이 많은 직종을 대체할 가능성이 있다는 인식이 널리 퍼져 있는 가운데, 실제로 많은 기업들이 특정 직종에 대한 채용을 중단했습니다. 하지만 르쿤 교수는 AI가 많은 사람들을 영원히 일자리에서 밀어내지는 않을 것이라고 생각합니다. 그는 업무의 본질과 업무 방식이 변화할 것이며, 20년 후 어떤 직종이 수요가 많을지는 예측하기 어렵다고 말합니다. 

출처: 세계경제포럼

얀 르쿤은 인류가 인쇄기 발명이나 인터넷 보급 당시처럼 노동 시장에서도 전환기를 맞이해야 할 것이라고 말합니다. 그는 인공지능(AI)의 비용 절감과 효율성 향으로 데이터 입력, 재무 분석, 고객 서비스 관련 일자리가 줄어들 것이라고 예측합니다. 하지만 교사, 치료사, 변호사, 운동선수, 예술가와 같은 직종은 유지될 것이라고 전망합니다. 메타의 수석 과학자인 그는 기업과 정부가 변화하는 업무 환경에 적응할 수 있도록 직원 교육에 투자해야 한다고 강조합니다.

출처: 세계경제포럼

얀 르쿤, 인공 일반 지능(AGI)에 대해 낙관적이지 않아

얀 르쿤은 대중적인 통념과 상반되는 독자적인 인공지능 이론을 가지고 있으며, 여러 차례 업계 리더들과 의견 충돌을 빚어왔습니다. 그는 인공지능이 세상을 지배할 것이라고 생각하지 않고, 오히려 인간이 기계에 투영한 것이라고 봅니다. 또한, 인공지능 연구를 억압하는 것은 잘못된 일이라고 주장합니다. 

이전에 르쿤은 일론 머스크가 2025년까지 인류를 능가하는 인공 일반 지능(AGI)을 개발하겠다는 구상에 반대했었습니다. 엔비디아의 CEO 젠슨 황 역시 5년 안에 AGI가 현실화될 수 있다고 예측했었죠. 하지만 르쿤은 AGI에 대해 그다지 낙관적이지 않은 듯하며, 아직 AGI라는 것은 존재하지 않는다고 주장합니다. 왜 그럴까요? 르쿤의 주장은 인간 지능의 핵심이 보편적이지 않다는 것입니다. 하지만 르쿤에 따르면, 이는 아직 먼 미래의 일입니다. 인간 지능의 근본적인 특징은 주변 물리적 세계에 대한 이해, 추론, 계획, 그리고 지속적인 기억력입니다. 동물 역시 이러한 특징들을 가지고 있습니다. 

르쿤은 우리가 인간의 지능 수준에도 한참 못 미치며, 하물며 그것을 뛰어넘는 것은 더욱 불가능하다고 말합니다. 그의 말에 따르면, 네 살짜리 아이가 접한 데이터 양이 가장 뛰어난 언어 학습 로봇(LLM)이 학습한 양의 50배에 달합니다. 인간은 언어만으로 학습하는 것이 아니라 주변 환경과 세상으로부터 학습합니다. 따라서 LLM 훈련의 구조를 바꿔야 하며, 단순히 텍스트만 입력하는 것 외에 다른 매개변수들을 포함시켜야 합니다. 그래야만 최소한 현재 가장 똑똑한 LLM보다 훨씬 뛰어난 인지 능력을 가진 고양이 수준에라도 도달할 수 있을 것입니다.

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아미르 셰이크

아미르 셰이크

아미르는 암호화폐 및 기술 업계에서 약 6년의 경력을 쌓은 기술 전문 기자입니다. MAJ 대학교에서 재무 및 마케팅 MBA 학위를 취득했으며, 현재 Cryptopolitan에서 암호화폐 시장의 최신 동향과 가격 예측을 보도하고 있습니다.

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