Ndea의 포부

Ndea는 현재의 인공지능 모델이 직면하고 있는 한계 없이 스스로 개선할 수 있는 인공지능 시스템을 만들고자 합니다.

이 비전은 자율적이고 반복적인 자기 개선을 달성하는 데 중점을 두고 있으며, 이는 슈퍼 지능으로의 빠른 발전 가능성에 자주 연결되는 개념입니다.

현재의 한계

기사에서는 Nvidia와 다른 회사들이 개발한 현재의 인공지능 시스템이 여러 가지 요인에 의해 제약을 받고 있다고 설명합니다. 이에는 대규모의 고품질 데이터셋의 필요성이 포함되며, 이는 종종 인간의 능력에 의해 구축되고 선별되는 과정에서 병목 현상을 겪습니다.

또한, 현재의 인공지능 모델은 데이터 수집과 모델 훈련이 각각의 단계로 구분되어 있으며, 이는 인간에 의해 관리됩니다.

Ndea의 접근 방식

Ndea는 이러한 한계를 극복하기 위해 능동 학습과 강화 학습 기법에 집중할 계획입니다.

이러한 방법은 AI 시스템이 데이터 수집과 학습 과정에 직접 참여하도록 하여 환경과 상호작용하고, relevant한 데이터를 수집하며, 스스로의 실수를 수정할 수 있게 합니다.

이런 접근 방식은 더 효율적이며 지속적인 자기 개선에 필수적인 초효율적 데이터 수집이 가능할 것으로 여겨집니다.

기술적 도전

야심찬 목표에도 불구하고, 기사에서는 관련된 상당한 기술적 도전 과제가 있음을 인정합니다.

예를 들어, 자동으로 좋은 데이터셋을 구축하고 학습에 중요한 데이터 포인트를 이해하는 것은 아직 해결되지 않은 매우 어려운 문제입니다. Ndea는 이들의 비전을 현실로 만들기 위해 획기적인 돌파구를 마련해야 할 것입니다.

정렬 및 안전

기사에서는 인공지능의 안전성과 정렬에 대한 더 넓은 우려 사항도 언급합니다.

인공지능 시스템이 스스로 개선할 수 있는 능력을 갖추게 되면, 이들이 인간의 목표와 일치하도록 하고 존재적 위험을 초래하지 않도록 하는 것이 중요한 문제가 됩니다. Ndea는 개발 과정에서 이러한 우려를 해결해야 할 필요가 있습니다.

요약하자면, Ndea는 현재의 인공지능 기술의 병목 현상 없이 스스로 개선할 수 있는 혁신적인 AI 시스템을 만드는 방향으로 작업하고 있지만, 이러한 노력은 극복해야 할 기술적, 윤리적, 안전적 도전 과제에 직면해 있습니다.