AI 로 인한 향후 10년동안 예측

📌 자유게시판
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출처: https://ai-2027.com/

밈이나 단순한 기사가 아니라 앞으로 AI 로 인해 바뀔 인류의 미래를 예상한 글입니다.

2025년 중반: 비틀거리는 에이전트

AI 에이전트가 본격적으로 등장한것이 올해라고 합니다.

다들 바이브 코딩 하는데 그냥 그게 오래된것이 아닙니다.

에이전트들은 이론적으로는 인상적이지만 (그리고 체리로 선택한 예시들에서는) 실제로는 신뢰할 수 없습니다.

2025년 말: 세계에서 가장 비싼 AI

오픈브레인은 세계에서 가장 큰 규모의 데이터 센터를 구축하고 있습니다(오픈AI 가 아닌 가상의 회사를 말합니다)

AI 는 이제 단순한 도구가 아니라 거대한 신경망을 갖춘 거대 AI가 되갑니다.

2026년 초: 코딩 자동화

거의 AI로 대체되는 코딩
사실상 AI 없이 코딩은 경쟁이 안될정도입니다 (번역본을 봤을떄 사실상 코딩의 정복 느낌입니다)

2026년 중반: 중국이 깨어나다

중국인 AGI 를 시작합니다. 미국의 수출 기술 통제는 실패하고 중국이 이를 해냅니다.

2026년 말: AI가 일자리를 얻습니다

아주 저렴한 AI 비용으로 인해 인간의 일자리를 대체하기 시작합니다 (뭐 지금도 ;:wink:

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27년 1월: 에이전트-2 학습이 끝나지 않음

오픈 브레인은 이미 획기적인 기존의 AI모델을 더욱더 발전시킵니다.

2027년 2월: 중국, 에이전트-2 탈취

그냥 별로 중요치 않고 미중간의 기술 전쟁을 의미하는듯

2027년 3월: 알고리즘 혁신

2027년 4월: 에이전트-3 정렬

사족을 달기보다는 직접 읽어보심이

2027년 5월: 국가 안보

새로운 AI 모델에 대한 소식은 미국 정부와 그 밖의 지역에서도 서서히 퍼져나가고 있습니다.

2027년 6월: 자율 개선 AI

불과 2년만에 AI 는 인간의 개입 없이도 스스로 개선하는 지경에 이릅니다.

2027년 7월: 저렴한 원격 근무자

오픈 브레인은 AGI 를 달성했습니다. 개발자 일자리가 본격적으로 위험집니다.
각국은 규제로 일자리를 보호할려고 합니다.

2027년 8월: 초지능의 지정학

초지능의 출현 이제 개발자에서 끝나는것이 아니라 사회 지도층까지 AI가 대체할려고 합니다.

2027년 9월: 에이전트-4, 슈퍼휴먼 AI 연구원

연구는 이제 AI 가 한다고 합니다.

2027년 10월: 정부 감독

각정부는 AI로 나라를 운영하는 지경에 이릅니다.

그냥 번역본을 사족을 단것라 안맞을수도 있습니다.
그냥 게임 시나리오 같은 느낌이긴 한데 불과 2년 안에 일어날지도 모르는 일같네요

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같은 주제에 대해서, 빨리 이루어질 수 있다면 왜 그런지, 더디게 이루어질 수 있다면 왜 그런지, 거버넌스/정치적 측면을 배제하고 순수하게 기술적인 측면에서의 요소들을 GPT에 물어봤는데 재미있는 답인 것 같아 공유해봅니다. :smiley:

빠른 실현 가능성을 높이는 기술적 요인

  1. AI 자체가 AI 연구를 가속하는 자기개선 루프

    • 연구 설계, 아키텍처 탐색, 하이퍼파라미터 튜닝, 코드 최적화 등을 AI가 직접 수행하면 속도가 기하급수적으로 올라갈 수 있음.

    • 이미 AutoML, Neural Architecture Search 같은 초기 사례가 존재하며, 앞으로 더 확장 가능.

  2. 컴퓨팅 인프라의 급격한 확장

    • GPU, TPU, NPU 등 특화 칩의 성능 향상 + 칩 대수 확장이 동시 진행.

    • 반도체 공정 혁신(3nm, 2nm, HBM 메모리 등)으로 단위 성능당 전력/면적 효율이 올라가면서 더 큰 모델 학습 가능.

    • 분산 학습 프레임워크(DeepSpeed, Megatron-LM 등)와 효율화 기법(ZeRO Redundancy, mixture-of-experts 등)이 자원 활용을 최적화.

  3. 알고리즘 효율 개선

    • Transformer 이후에도 Sparse Attention, Linear Attention, RNN 부활, 구조 최적화 등 새로운 패러다임이 등장.

    • 학습 비용을 줄이고 성능을 높이는 알고리즘 혁신이 병목을 뚫을 가능성.

  4. 멀티모달 융합

    • 언어, 시각, 청각, 로보틱스 데이터가 하나로 통합되면 더 일반화된 학습과 추론이 가능.

    • 이는 범용 AI로 가는 징검다리 역할을 할 수 있음.

  5. 실험 과학과 시뮬레이션 가속

    • 분자 동역학, 신약 개발, 물리 시뮬레이션 같은 영역에서 AI가 직접 과학 연구를 돕고 → 새로운 지식 자체를 생산.

    • AI가 과학을 “발견”하는 주체가 되면, 인간 연구 속도를 압도적으로 앞지를 수 있음.

빠른 실현을 가로막는 기술적 요인

  1. 지능의 복잡성에 대한 과소평가

    • 현재 LLM은 “언어 통계 모델”에 불과하며, 추론·계획·인과관계 이해에서 한계를 가짐.

    • “일반지능(AGI)”로 가려면 언어/패턴 처리 이상의 심층 추론 능력이 필요하지만, 이 부분의 돌파구는 불확실.

  2. 컴퓨트 확장 물리적 한계

    • 전력 소비, 발열, 데이터센터 물리적 한계가 실제 병목으로 작동.

    • 반도체 미세화 한계(원자 수준 접근), 소재 혁신의 지연 가능성.

    • 무작정 확장이 아니라 효율 혁신이 없으면 현재 속도로는 지속 불가.

  3. 데이터의 질적·양적 한계

    • 웹 기반 텍스트는 이미 상당 부분 학습에 사용됨.

    • 고품질 데이터(실험 데이터, 전문 지식, 시뮬레이션 데이터)는 희소하고, 확보·정제에 한계가 있음.

    • 데이터 부족은 “더 큰 모델 = 더 똑똑하다”는 단순 스케일링 법칙에 제동을 걸 수 있음.

  4. 해석 가능성(Interpretability) 부족

    • 모델 내부 동작 원리를 이해하지 못하면, 의도적 개선(예: 특정 추론 능력 강화)을 설계적으로 넣는 데 한계.

    • 블랙박스 상태에서는 “우연한 개선”에 기대해야 하고, 이는 속도를 늦춤.

  5. 지속적 학습과 메모리 문제

    • 현재 모델은 학습 이후 고정(frozen) 상태라, 새로운 지식을 점진적으로 학습하는 online/continual learning이 미흡.

    • 인간과 같은 유연한 적응 학습은 아직 난제.

  6. 공학적 안정성/스케일링 리스크

    • 대규모 분산 학습에서의 장애율, 통신 병목, 메모리 파편화, 수치 불안정성 같은 공학적 한계는 단순히 “돈을 더 쓰는 것”으로 해결되지 않음.

    • 초대규모 실험일수록 작은 버그나 결함이 시스템 전체 실패를 유발할 수 있음.

정리

  • 빠른 경로 요인: AI 스스로 연구를 가속 → 컴퓨트 확장 → 알고리즘 효율화 → 멀티모달 융합 → 과학 발견 자동화.

  • 느려질 요인: 인지 복잡성 돌파 미비 → 컴퓨트·전력 물리적 한계 → 데이터 부족 → 해석 불가능성 → 학습 지속성 한계 → 공학적 안정성 병목.

즉, 순수 과학/공학 관점에서도 “폭발적 자기개선 루프”가 열릴 수 있는 경로는 분명히 있지만, 그 이전에 반드시 뚫어야 하는 난제(추론, 데이터, 효율, 안정성)가 많기 때문에 속도는 예측 불확실성이 크다 할 수 있습니다.