카르파시: LLM 능력 인식 격차가 확대되고 있습니다

인공지능 연구자, OpenAI 공동 창립자, 전 테슬라 인공지능 총괄 Andrej Karpathy는 X에서 대중이 대형 언어 모델의 능력에 대한 공통 인식의 차이가 확대되고 있으며, 두 종류의 사람들이 각자 다른 이야기를 하는 것에서 더 가파른 깔때기로 변하고 있다고 언급했습니다. 그는 4월의 관련 게시물을 다시 언급하며 접촉 정도에 따라 계층적 추정을 제시했습니다.

Karpathy는 약 60억 명(전 세계 인구의 약 75%)이 대형 언어 모델에 거의 접촉하지 않았다고 말했습니다; 약 10억에서 20억 명(약 20%)은 무료 버전의 ChatGPT와 같은 제품을 가끔 사용하며, 이를 더 나은 검색 또는 작문 보조 도구로 간주하고, 많은 비기술자 및 수학, 코드 이외의 전문가는 용도가 제한적이라고 생각합니다. 약 2000만 명(0.2%)은 수학 및 코드 분야에서 최첨단 모델을 전문적으로 사용하며, 과거에는 수주 또는 수개월이 걸리던 복잡한 프로젝트를 인공지능이 제시된 프롬프트에 따라 완료할 수 있음을 보았습니다. 여기에는 애플리케이션 구축, 복제, 번역 및 이진 코드의 역컴파일이 포함됩니다. 그는 1년 전만 해도 여전히 수동으로 코드 한 줄 한 줄을 작성하고 있었다고 말했습니다.

Karpathy는 또한 약 5000명(약 0.00006%)이 내부에서 최첨단 시스템에 접촉할 수 있다고 언급했습니다. 외부에서 볼 수 있는 미리보기는 수천 개의 인공지능이 협력하여 수주 동안 대규모 소프트웨어 프로젝트, 네트워크 공격 및 방어, 과학 발견 및 수학의 최전선 문제를 처리하는 모습입니다. 인간의 검토는 뒤처지기 시작했으며, 예를 들어 OpenAI와 Hugging Face 관련 사건은 수개월 후에도 여전히 정리되고 있으며, 수학자들은 722개의 최전선 수학 문서를 오랫동안 연구할 수 있습니다. 그는 이 깔때기가 문제의 규모와 시간의 범위, 능력이 디지털화되고 검증 가능한 분야에서 더 두드러지며, 무료, 유료 및 내부 접근의 차이가 함께 작용한다고 생각합니다.