현재 LLM으로도 이미 세계를 바꿀 효과를 내기에 충분하다
원문 제목 — Current LLMs is already enough for world changing effect
📄 전문 번역
현재 최전선(frontier) LLM이 오늘날 컴퓨터만큼 완전하게 디지털 인프라에 통합된다면 어떻게 될까. 단순한 챗봇이나 플러그인이 아니라 기업 소프트웨어, 데이터베이스, 이메일, 문서, 워크플로 전체에 접근 권한을 갖추고, 필요한 곳에서는 신뢰할 수 있는 도구 사용과 사람의 승인을 거치며 저렴한 가격으로 운영되는 것이다. 필자는 모델이 크게 똑똑해지지 않더라도 현재 모델만으로도 세계를 대대적으로 바꿀 수 있다고 생각한다.
많은 사무 작업은 본질적으로 정보를 읽고, 시스템 간에 옮기고, 일상적인 판단을 내리고, 문서를 만드는 일이다. LLM은 이미 이런 개별 작업 상당수를 놀랄 만큼 잘 해낸다. 빠져 있는 부분은 대체로 인프라와 신뢰성이다. 필자는 세계가 사실상 이미 바뀌었으며, 우리가 가진 것을 아직 충분히 배치해 활용하지 않았을 뿐이라고 본다.
그 파급력은 결국 WWW보다, 심지어 산업혁명보다도 클 수 있다. 특이점(singularity)이 필요 없을 수도 있다. 대략 Astra/Fable 수준의 LLM이 기존 디지털 인프라 전반에서 온전한 효과로 작동할 수 있다면, 그것만으로도 세계는 변모할 것이다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
게시자는 현재 최전선 LLM을 컴퓨터 수준으로 디지털 인프라에 완전히 통합하면 모델이 더 똑똑해지지 않아도 세계를 크게 바꿀 수 있으며, 그 파급력이 WWW나 산업혁명을 넘어설 수 있다고 주장한다. 댓글에서는 모델 개발이 멈춰도 실현되지 않은 잠재력이 크다는 의견과, 매달 모델을 교체해야 할 만큼 릴리스 주기가 빨라졌다는 경험이 공유됐다. 일부 댓글 사이에서는 주당 2~3% 개선이 지수적 성장에 해당하는지를 두고 (1.02)^t 계산을 놓고 논쟁이 벌어졌다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
동의한다. 오늘 모델 개발이 완전히 멈춘다 해도 실현되지 않은 잠재력이 엄청나다고 생각한다. 모델을 실제 사용 사례에 제대로 적용하는 방법, 단점의 영향을 최소화하면서 가치를 얻는 방법을 찾는 채택 과정에는 시간이 걸릴 것이다. 또한 무어의 법칙 같은 상황이라 모델이 너무 빨리 움직이는 탓에, 현재 모델을 사용 사례에 적용하려고 시간을 투자하면 6개월 뒤에 나오는 모델이 그 사용 사례나 워크플로를 별도 작업 없이 바로 처리해 줄지도 모른다.
프로젝트에서 뒤처지지 않으려고 매달 모델을 갈아끼우고 있다. 주요 변화 사이가 6개월이던 시절은 1~2년 전 이야기다. 지금은 매달 더 저렴하거나 더 강력한 모델이 나온다. 이 속도라면 1년 뒤에는 매주 2~3%씩 지능이 개선된 릴리스가 나올지도 모른다. 게다가 BEL처럼 아직 발표되지 않은 모델이 얼마나 강한지도 모르는 상황이다.
몇 달 전 모델들이 같은 하드웨어에서 어떻게 비교되는지 돌아가 확인해 봤다. '왜 도구를 호출하지 않지?'라는 반응이 나올 정도였다. Lol. 이 기술이 확장되는 속도가 정말 미친 수준이다. 위험하냐고? 모델이 위험한 주제로 학습됐을 때만 위험한 것이고, 그런 주제는 일반 대중에게 공개되기 전에 신중하게 걸러졌으리라 확신한다 🤔
2~3%라면 지수적 성장이 아니다. 인간은 지수적 증가를 정말 잘 못 파악한다.
(1.02)^t, 여기서 t는 주 단위 값이다.