AI Explained - o3 breaks (some) records, but AI becomes pay-to-win
AI의 발전은 빠르게 진행되고 있으며, OpenAI와 Google의 최신 모델들이 다양한 벤치마크에서 경쟁하고 있다. OpenAI의 03 모델은 긴 텍스트의 퍼즐 조각을 맞추는 데 뛰어난 성능을 보이며, Gemini 2.5 Pro는 물리적 추론에서 우위를 점하고 있다. 그러나 두 모델 모두 인간 전문가의 정확도에는 미치지 못한다. 또한, 03 모델은 복잡한 생물학 실험 프로토콜 문제 해결에서 높은 점수를 기록했지만, 수학 경쟁에서는 Gemini 2.5 Pro가 더 나은 성과를 보였다. 이러한 AI 모델들은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 기업의 수익 창출에 큰 기여를 할 것으로 예상된다. OpenAI는 2030년까지 1740억 달러의 수익을 목표로 하고 있으며, AI의 발전은 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 할 것이다.
Key Points:
- 03 모델은 긴 텍스트 퍼즐 조각 맞추기에서 우수한 성능
- Gemini 2.5 Pro는 물리적 추론에서 우위
- AI 모델들은 인간 전문가의 정확도에 미치지 못함
- OpenAI는 2030년까지 1740억 달러 수익 목표
- AI 발전은 더 많은 컴퓨팅 자원 필요
Details:
1. 🚀 AI 발전과 새로운 모델 출시
- OpenAI의 새로운 모델 03는 출시 후 단 몇 일 만에 여러 기록을 세우며 AI 분야의 최전선에 서 있습니다.
- 03는 100,000단어 이상의 긴 텍스트의 퍼즐 조각 맞추기에서 Gemini 2.5 Pro를 능가하고 있습니다.
- 현재 최고의 모델을 판단하기는 어렵지만, 03와 Gemini 2.5 Pro는 주요 벤치마크에서 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.
- 03는 텍스트의 다양한 길이에 걸쳐 리드를 잡고 있으며, 특히 특정 챕터 간의 단서를 찾아내는 데 있어서 우수한 성능을 보입니다.
2. 📊 AI 모델 성능: 물리학, 공간 추론 및 수학
2.1. 물리학 및 공간 추론
2.2. 복잡한 바이오로지 실험 프로토콜 문제 해결
2.3. 수학 성능
2.4. 시각적 문제 해결
3. 🔍 OpenAI의 시각적 이해 방법론
- OpenAI는 고해상도 이미지에서 모델이 압도당할 수 있는 문제를 해결하기 위해 VAR 방법론을 개발하여 시각적 이해를 개선했습니다. 이는 이미지 분석의 정확성을 높이는 데 기여합니다.
- VAR 방법은 멀티모달 언어 모델을 사용하여 이미지의 특정 부분이 질문에 가장 관련이 있을지를 예측하고, 그 부분을 잘라내어 시각적 작업 메모리에 추가하는 방식입니다. 이는 특히 복잡한 이미지 상황에서 효과적입니다.
- 이 기술은 'Where's Waldo'와 같은 패턴 인식이 필요한 이미지에서 AI가 관련 영역을 집중적으로 분석하도록 합니다.
- OpenAI는 이 기술 발전을 통해 2030년까지 1740억 달러의 수익을 예측하고 있으며, 이는 2024년의 40억 달러 대비 큰 성장이 예상됩니다. 이는 기술적 진보가 실질적 경제적 이익으로 이어질 수 있음을 보여줍니다.
- AI의 성능은 컴퓨팅 자원의 확대로 향상될 수 있으며, 이는 기업들이 AI를 더 빨리 사용자에게 제공하려는 인센티브를 가질 수 있음을 시사합니다.
- Anthropic의 CEO는 강화 학습을 통한 훈련 후 추론에 수십억 달러의 비용이 들 수 있음을 언급하며, 이는 컴퓨터 자원 투자의 필요성을 강조합니다.
- 이러한 기술 발전은 사용자가 AI의 최첨단을 유지하기 위해 더 많은 비용을 지불할 가능성을 높이며, 이는 AI의 지속적인 혁신에 대한 수요를 증가시킬 것입니다.
4. 🧠 AGI 가능성과 AI 연구의 미래
4.1. 저비용 AI 연구의 가능성 및 그 영향
4.2. AGI의 미래와 컴퓨팅 자원의 필요성
5. 🔒 AI 보안 강화와 해킹 대회
- 현재 진행 중인 $60,000 상금의 해킹 대회에서는 전문가가 아니어도 이미지 입력을 사용해 선도적인 비전 기반 AI 모델의 취약점을 탐색할 수 있습니다.
- 이 대회는 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind가 모니터링하는 공개 리더보드가 있는 매우 신뢰할 수 있는 대회입니다.
- 참가자들은 취약점을 악용하면서도 동시에 AI 안전성과 보안을 강화할 수 있는 기회를 제공합니다.
- 참가자들은 AI 모델의 실제 취약점을 발견하고 이를 통해 AI 시스템의 견고성을 높일 수 있는 방법을 제안합니다.
- 대회는 AI 보안의 중요성을 강조하며, 발견된 취약점은 AI 기술의 발전과 보안 강화를 위해 사용됩니다.