혁신적인 AI 생성 모델 DALL-E 2는 오픈 AI의 CEO에게 3가지의 교훈을 남겼다.

오픈AI가 최근 발표한 대규모 언어모델 ‘챗GPT’는 여전히 거짓 정보를 생성한다. 그래도 자신이 내놓은 답변에 담긴 실수를 스스로 인정할 수 있다.

두 연구팀이 자연에서 발견되지 않았던 새로운 단백질을 설계하는 ‘생성모델’을 발표했다. 단백질 구조 설계용 AI는 이미지 생성도구 DALL-E 2에서 영감을 받았다

인터넷에는 아직 AI 학습 데이터로 사용된 적 없는 방대한 양의 비디오가 존재한다. 오픈AI는 이러한 영상들을 AI 학습에 활용하는 방법을 찾아냈다.

이는 타협이 필요한 복잡한 현실 문제들을 처리할 수 있는 AI의 개발로 이어질 수 있다.

메타가 과학자들에게 도움을 주려고 공개한 대규모 언어모델 ‘갤럭티카’는 편향적이고 부정확하며 비상식적인 결과만 생산했다.

우리가 어려운 결정을 내릴 때 자동화가 도움을 줄 수 있을지 모르지만, 단순히 자동화 자체에만 의존하는 건 위험하다.

사람들은 진정한 ‘지능’을 가진 기계를 만들기 위해 노력해왔다. 어쩌면 우리는 이 작업을 기계가 스스로 해나가도록 해야 할 필요가 있을지 모른다.

딥마인드가 게임 AI ‘알파제로’를 활용해 컴퓨터과학의 핵심 문제인 ‘행렬 곱셈’을 더 빨리 푸는 방법을 알아냈다. 알파제로는 50년 넘게 깨지지 않았던 행렬 곱셈법보다 더 빠른 방법을 찾아내는 등 다양한 행렬 곱셈법을 발견했다.

지난해 영국의 자율주행 스타트업 웨이브는 여러 도시를 운전할 수 있는 딥러닝 모델을 선보였다. 이제 웨이브의 AI 모델은 승용차뿐만 아니라 승합차도 운전할 수 있다.