안녕하세요 여러분, 인공지능(AI)의 세상에서 방향을 놓치지 않게 돕는 나침반 같은 블로그입니다. 오늘은 최근 AI 모델의 발전에 대한 회의적인 시각과 그 이유에 대해 알아보도록 하겠습니다. AI 기술은 눈부시게 발전하고 있지만, 그것이 과연 얼마나 실질적인 유용성을 제공하고 있는지는 의문점이 많습니다. 실제로 이런 발전이 허상에 불과하다는 목소리가 점점 커지고 있죠.
AI 모델의 경이로운 발전, 하지만 실질적인 유용성은?
최근 필자와 필자의 팀은 AI가 대규모 코드베이스를 자율적으로 관리할 만큼 발전했다고 생각되자 이를 활용해 보안 도구를 만들 회사까지 설립하게 되었습니다. 초기에는 Claude 3.5와 같은 모델 출시를 통해 즉각적인 성과를 보였지만, 곧 내부 벤치마크가 포화 상태에 도달했습니다. 여러 AI 모델을 테스트했으나, 결과적으로 대부분의 모델이 개발자나 보안 전문가의 문제 해결 능력에 크게 기여하지 못했다고 합니다.
그렇다면 AI의 발전이 어떻게 허상으로 느껴지는 걸까요? LLMs(대형 언어 모델)가 재미있는 대화나 통제된 실험에서 멋진 성과를 보이긴 하지만, 실제 경제적인 유용성이나 일반적인 작업 성과로 이어지지 않는 경우가 많습니다. 이는 AI 스타트업 창업자들 사이에서도 공통된 견해입니다.
벤치마크의 진실은 무엇인가?
AI 연구소가 벤치마크 결과를 과장하거나, 유리한 데이터만 선택적으로 공개할 가능성도 무시할 수 없습니다. 표준화된 시험처럼 보이는 벤치마크가 AI 모델이 실제으로 유용한 작업을 수행하는 능력을 평가하기에는 부족하다는 의견도 있습니다. 특히 장기적인 작업에서의 성과를 평가하는 새로운 벤치마크가 필요하다는 주장이 큽니다.
AI 모델은 똑똑하지만, 왜 문제를 해결하지 못하는가?
AI는 매우 똑똑해 보이지만, 막상 사용자의 구체적인 지시나 문제를 해결하는 데는 허점을 보이는 경우가 빈번합니다. 이는 필자가 시작한 회사에서도 겪는 문제인데요. 소프트웨어 코드베이스에서 보안 문제를 스캔하는 AI 모델들이 보안성을 높이는데 큰 기여를 하지 못하고 있다는 것입니다. 결국, AI의 실제 유용성을 높이려면 더 효과적인 문제 해결 능력을 갖춘 모델이 필요합니다.
결론: 진짜 AI가 필요하다!
AI 모델의 발전은 눈부신 것 같지만, 결국 그것이 정말 실질적인 문제 해결에 얼마나 기여하고 있는지는 재고해봐야 합니다. AI가 과장된 벤치마크 정보에 의존하지 않고 진정한 유용성을 제공할 수 있는 시기가 오길 기대해 봅니다. 여러분의 의견을 듣고 싶습니다. 여러분이 경험한 AI의 현실은 어떤가요? 댓글로 남겨 주시면 좋겠습니다.
오늘도 기술의 흐름을 놓치지 않도록 유익한 정보로 다시 찾아오겠습니다. 다음 시간까지 안녕히 계세요!