💡 인터뷰는 Demis Hassabis가 스케일링 법칙(더 많은 컴퓨트·데이터·더 큰 모델)이 여전히 “꽤 좋은 수익”을 내며, AGI까지 가려면 스케일업 외에도 1~2개의 큰 혁신(예: 월드 모델, 장기 계획, 더 강한 추론)이 필요하다고 진단하는 것에서 출발합니다. 그는 현 LLM을 “울퉁불퉁한 지능(jagged intelligence)”으로 규정하며, 온
🗣️ Demis Hassabis의 핵심 입장은 ‘스케일링은 여전히 유효하지만, AGI를 위해서는 월드 모델·장기 계획·더 강한 추론 등 추가 혁신이 필요하다’는 것입니다. 동시에 AI의 혜택(과학·의약·에너지)을 강하게 믿는 ‘조심스러운 낙관론자’로서, 악의적 사용과 에이전
스케일링 법칙의 지속 가능성과 수익 체감 논쟁AGI까지의 남은 ‘결손 역량’(일관성·지속학습·독창적 가설 생성)월드 모델(world models)·비디오/인터랙티브 모델(Genie, Veo)과 LLM의 수렴컴퓨트/에너지 병목과 효율화(증류, Flash 모델, 와트당 성능)안전·사회적 영향(산업혁명 대비 10배 규모/속도, 악의적 사용, 에이전틱 통제)