[AI 미래 보고서 04] 데이터의 재정의: 보유량에서 '가르치고 평가하는 능력'으로
<원시 데이터의 시대에서 학습·피드백·평가 루프의 시대로> 인터넷을 다 읽고 나면, 그 다음에는 무엇을 읽을까앞선 글, 보고서 3편을 이렇게 끝맺은 바 있습니다. “추론 경제의 최종 병목은 칩이 아니라 칩이 만든 결과를 가르치고 평가하는 데이터다.” 그렇다면 그 데이터는 어디에 있을까요? 한동안 AI업계를 지배하던 걱정이 있었습니다. 바로 데이터가 곧
<원시 데이터의 시대에서 학습·피드백·평가 루프의 시대로> 인터넷을 다 읽고 나면, 그 다음에는 무엇을 읽을까앞선 글, 보고서 3편을 이렇게 끝맺은 바 있습니다. “추론 경제의 최종 병목은 칩이 아니라 칩이 만든 결과를 가르치고 평가하는 데이터다.” 그렇다면 그 데이터는 어디에 있을까요? 한동안 AI업계를 지배하던 걱정이 있었습니다. 바로 데이터가 곧
질문 한 번은 가벼워졌는데, 공장은 무거워졌다 우리가 챗봇에게 이메일 초안을 부탁할 때, 그 질문 한 번을 처리하는 데 드는 비용은 얼마일까요? 소프트웨어와 하드웨어의 발전 덕분에 단순한 텍스트 질문 한 번에 필요한 전력은 이제 같은 시간 동안 텔레비전을 켜놓는 것보다 적은 수준으로 떨어졌습니다. 그런데 이상한 일이 벌어지고 있습니다. 질문 한 번은
코드가 싸질 때, 비싸지는 것은?💡‘40인이 보내온 미래 보고서 02’ 지난주 [AI 미래보고서 01- "프롬프트를 넘어 위임으로"]편에 이어 2번째 보고서입니다. 1편의 질문이 '무엇을 AI에게 맡길 수 있는가'였다면, 2편은 '우리는 어떻게 대응해야할까'입니다. 즉, 기술이 쉬워지고 소프트웨어가 일회용품처럼 '평평해질' 때, 어떤 변화가 예상되는지와 함께 '언제부터 진지하게 다뤄야 할까'에 대해 살펴보았습니다. 다음주