AI 모델 훈련이 점점 어려워지는 이유

AI 모델의 학습 방식을 개선하기 위해 앤스로픽과 마이크로소프트가 지원하는 (MSFT) 오픈AI는 두 가지 주요 전략에 집중하고 있다. 첫째, '짐'이나 강화학습 환경이라고 불리는 가짜 앱 버전을 사용해 모델을 훈련시킨다. 둘째, 다양한 분야의 실제 전문가들을 고용해 모델에 새로운 정보를 가르친다. 이러한 방법들은 지금까지 성공적이었지만, 더 인포메이션에 따르면 인간이 이러한 모델들이 아직 수행할 수 없는 작업을 찾는 것이 점점 어려워지고 있다.

예를 들어, 작년에 오픈AI의 o3 모델 작업에 참여한 언어학자는 과거에는 AI가 해결할 수 없는 작업을 주당 3~4개씩 찾았다고 말했다. 하지만 이제 더 새로운 GPT-5로 작업하면서는 1~2개만 찾고 있다. 생물학이나 화학 등 다른 분야의 전문가들은 여전히 모델이 할 수 없는 일들을 찾는 데 어느 정도 성공하고 있지만, 모델이 발전함에 따라 그것조차 더욱 어려워지고 있다. 또한 작업 자체가 극도로 복잡해졌다.

예를 들어, 한 화학 문제는 모..............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................


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