Open AI 연구총괄 마크 첸 인터뷰

https://www.youtube.com/watch?v=ZeyHBM2Y5_4

다음 패러다임을 먼저 찾는데 컴퓨트를 많이 씀. 거대모델 학습보다 탐색 실험에 더 많은 컴퓨트를 쓴다고 함

스케일링은 끝났다는 말에 대해 전혀 동의 안 한다. 데이터, 알고리즘 효율 면에서는 갈 길이 엄청 남았다 확신

RL 등 인간이 한 번도 생각 안 해본 방식으로 고난도의 문제를 풀도록 학습이 필요

지금 컴퓨팅 수요는 넘쳐남 당장 3배 더 있으면 바로 효율적으로 쓸 수 있고 10배 있어도 몇 주 안에 다 생산적으로 태울 수 있음 수요는 끝이 없고 할 실험도 끝이 없다는 입장

직접 노벨상을 받기보다 과학자들의 능력치를 올려주는 도구를 만들고 싶어함

AI가 진짜 새로운 정리를 증명해 라는 반응이 많음 일부 믿고 적극 활용하는 소수 과학자들은 다른 사람들보다 엄청 빠르게 앞서갈 것이라고 확신

https://blog.naver.com/mynameisdj