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데이터 더 넣어도 똑똑해지지 않는 AI의 역설
지금까지 AI 업계를 지배해온 철칙은 간단했다. ‘더 많은 데이터를 넣으면 더 똑똑해진다’는 이른바 스케일링 법칙(Scaling Hypothesis)이다. 하지만 이 필승 공식이 물리적 세계라는 거대한 벽 앞에서 무너지고 있다. 단순히 인터넷을 긁어모은 ‘정크 데이터’만으로는 로봇이 빨래를 개거나 차가 스스로 운전하게 만들 수 없기 때문이다. 이제 AI의 성패는 양이 아니라 질에 달렸다.현재 AI 운동의 향방을 가를 잠재적 위기가 진행 중이다. 모델의 발전에 도움이 되지 않는 이른바 ‘정크 데이터’의 범람을 막지 못한다면, 물리적