인공일반지능(AGI)의 스파크 : GPT-4의 초기 실험

초록

인공지능(AI) 연구자들은 다양한 영역과 작업에서 놀라운 능력을 발휘하는 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하고 개선하여 학습과 인지에 대한 우리의 이해에 도전해 왔습니다. OpenAI가 개발한 최신 모델인 GPT-4 [Ope23]는 전례 없는 규모의 컴퓨팅과 데이터를 사용하여 학습되었습니다. 이 논문에서는 OpenAI가 아직 개발 중이던 GPT-4의 초기 버전에 대한 조사 결과를 보고합니다. 우리는 (이 초기 버전의) GPT4가 이전의 AI 모델보다 더 일반적인 지능을 보여주는 새로운 LLM 코호트(예: ChatGPT 및 Google의 PaLM)의 일부라고 주장합니다. 이러한 모델의 향상된 기능과 의미에 대해 논의합니다. GPT-4는 언어에 대한 숙달을 넘어 수학, 코딩, 시각, 의학, 법률, 심리학 등을 아우르는 새롭고 어려운 과제를 특별한 지시 없이도 해결할 수 있음을 입증했습니다. 게다가 이러한 모든 작업에서 GPT-4의 성능은 인간 수준의 성능에 놀라울 정도로 근접했으며, ChatGPT와 같은 이전 모델을 크게 능가하는 경우가 많았습니다. GPT-4의 기능의 폭과 깊이를 고려할 때, 저희는 이를 인공일반지능(AGI) 시스템의 초기(아직 불완전한) 버전으로 합리적으로 볼 수 있다고 생각합니다. GPT-4에 대한 탐구에서 우리는 그 한계를 발견하는 데 특히 중점을 두었으며, 다음 단어 예측을 넘어서는 새로운 패러다임을 추구해야 할 필요성을 포함하여 보다 심층적이고 포괄적인 버전의 AGI로 발전하기 위한 앞으로의 과제에 대해 논의합니다. 마지막으로 최근의 기술 도약이 사회에 미치는 영향과 향후 연구 방향에 대한 성찰로 마무리합니다.