Google DeepMind 출신, 인간 데이터로 학습하지 않는 AI 구축 위해 11억 달러 조달

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요약 - DeepMind 출신의 David Silver가 자신의 새로운 스타트업 Ineffable Intelligence를 위해 51억 달러의 기업 가치로 11억 달러를 조달했다. - Silver는 초지능(superintelligence)으로 가는 최선의 길은 대규모 언어 모델(LLM)이 아니라 강화학습이라고 주장한다. - 이 스타트업은 시뮬레이션과 자가 대국(self-play)을 통해 학습하는 AI "superlearners"를 구축하는 것을 목표로 한다. 2016년 AlphaGo가 세계 바둑 챔피언 Lee Sedol을 상대로 역사적인 승리를 거둘 당시 DeepMind의 과학자였던 David Silver가 AI의 다음 시대가 오늘날의 지배적인 기술에서 나오지 않을 것이라고 확신하며 스타트업을 시작하기 위해 11억 달러를 조달했다. Silver의 회사인 Ineffable Intelligence는 1월에 51억 달러의 기업 가치로 출범했으며, AI 시스템이 시행착오를 통해 개선되는 방식인 강화학습에 베팅하고 있다. Silver는 현재 이 분야를 지배하고 있는 대규모 언어 모델(LLM)보다는 이러한 접근 방식이 초지능으로 가는 더 신뢰할 수 있는 경로를 제공한다고 주장한다. Silver는 Wired와의 인터뷰에서 "우리의 임무를 초지능과의 첫 접촉을 만드는 것으로 생각한다"며, "내가 말하는 초지능은 정말 놀라운 것을 의미한다. 그것은 스스로 과학, 기술, 정부 또는 경제의 새로운 형태를 발견해야 한다"고 말했다. 철학자 Nick Bostrom이 2014년 저서 "Superintelligence"를 통해 대중화한 이 용어는 거의 모든 영역에서 인간의 지능을 능가하는 AI를 의미하며, 인공 일반 지능(AGI)은 광범위한 작업에서 인간 수준의 추론 능력을 갖춘 시스템을 설명한다. Silver는 대규모 언어 모델(LLM)이 경험을 통해 스스로 이해를 구축하는 대신 인간이 생성한 데이터로부터 학습하기 때문에 근본적으로 한계가 있다고 주장한다. 그는 "인간의 데이터는 놀라운 지름길을 제공한 일종의 화석 연료와 같다"며, "스스로 학습하는 시스템은 재생 가능한 연료, 즉 한계 없이 계속해서 학습할 수 있는 무언가로 생각할 수 있다"고 말했다. Silver는 자신의 경력 대부분을 이 주장을 발전시키는 데 보냈다. 인간의 훈련 데이터와 강화학습 및 자가 대국(self-play)을 결합한 AlphaGo는 최고의 인간 선수들조차 놀라게 한 전략을 개발했으며, AI가 좁은 영역에서 어떻게 인간의 선례를 뛰어넘을 수 있는지 보여주었다. 그는 Wired에 "이 접근 방식에 100% 집중하는 엘리트 AI 연구소가 있다는 것이 정말 중요하다고 생각한다"며, "LLM에 전념하는 다른 곳의 한 구석이 되어서는 안 된다"고 말했다. Ineffable Intelligence는 Silver가 "superlearners"라고 부르는 것을 구축할 계획이다. 이는 정적인 인간 데이터셋의 한계 없이 목표를 추구하고, 실패하고, 적응하고, 개선할 수 있는 시뮬레이션 내에 배치된 AI 에이전트이다. Silver는 이러한 시뮬레이션이 어떤 모습일지에 대한 설명은 거부했지만, 이 접근 방식을 통해 에이전트들이 협력하고 자율적으로 능력을 개발할 수 있을 것이라고 말했다. Silver는 대규모 언어 모델(LLM)이 훈련받은 데이터에 의해 제한된다고 주장하며, 모든 사람이 지구가 평평하다고 믿는 세상에서 훈련된 모델은 스스로 현실을 검증할 수 없다면 그 믿음을 유지할 가능성이 높다고 덧붙였다. 그는 경험을 통해 학습하는 시스템이라면 그렇지 않다는 것을 발견할 수 있을 것이라고 말했다. Ineffable Intelligence는 Decrypt의 논평 요청에 즉각 응답하지 않았다.

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