황푸강에 여름 바람이 불자 연례 세계인공지능회의(WAIC)가 상하이에서 개막했습니다.
컨퍼런스가 이틀째를 맞이했음에도 불구하고 현장의 열기는 식지 않았습니다. 참가자들의 열정은 여름 햇살에 불타오르는 듯 행사장 안팎으로 떠들썩했고, 그들의 얼굴에는 AI 기술에 대한 호기심과 열망이 가득했다.
여기에는 최첨단 AI 제품은 물론, 충돌 속에서 터져 나오는 반짝이는 아이디어도 있다.
부스 앞에 멈춰 서서 응시한 기술 매니아부터 업계의 흐름을 파악하고 있는 리더까지 참석한 모든 참석자들은 모두 각자의 방식으로 AI의 미래에 대한 이 토론에 참여했습니다.
겉보기에 평범해 보이는 관점이 세상을 바꿀 수 있는 다음 씨앗을 잉태하고 있을지도 모릅니다.
AI 기술의 급속한 발전부터 각계각층의 구현, AI 보안을 둘러싼 통찰에 이르기까지 AI 산업이 나아갈 방향은 논쟁 속에서 점차 명확해지고 있으며, 다음과 같은 이슈도 조명되고 있습니다. 인간이 AI를 어떻게 보는지, AI와 어떻게 공존할 수 있는지 마음을 비우세요.
일부 황금 문장은 다음과 같습니다.
- Alibaba Cloud 창립자 Wang Jian: 현재 GPT의 잠재력은 완전히 탐구되지 않았습니다.
- 벽면 인텔리전스(Wall-facing Intelligence) CEO Li Dahai: 클라이언트 측 모델은 고유한 생태학적 틈새 시장을 갖고 있으며 사용자에게 더 가깝고 개인 및 기업 단위의 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다.
- Zhipu AI CEO Zhang Peng: 대형 모델은 우리가 인간과 같은 인지 능력이라고 부르는 완전히 새로운 능력을 가져옵니다.
- Baidu CEO Robin Li: 애플리케이션이 없으면 오픈 소스든 폐쇄 소스든 기본 모델만 쓸모가 없습니다.
- Zhou Bowen, 상하이 AI 연구소 소장: 현재 전 세계에서 단 1%(자원)만이 정렬이나 보안 고려 사항에 투자됩니다.
- 슈바르츠만, 블랙스톤 그룹 회장: 우리는 모래 속에 머리를 파묻고 외부 기술 개발의 위험에 주의를 기울이지 않는 타조처럼 되어서는 안 됩니다.
GPT의 잠재력은 아직 완전히 탐구되지 않았습니다.
중국 공학 아카데미 학자이자 Alibaba Cloud 창립자인 Wang Jian은 다음과 같이 말했습니다.
인공지능의 과거는 매우 길지만 역사는 매우 짧다는 말을 가끔 합니다.
얼마나 오래 갈까요? 실제로 100년 전으로 돌아갈 수 있을 만큼 오랜 시간이 걸렸습니다. 그런데 언제 짧아지나요? GPT만큼 짧습니다.
GPT의 잠재력은 실제로 오늘날 완전히 탐구되지 않았습니다.
MiniMax 창립자 겸 CEO Yan Junjie 핵심 문제는 대형 모델의 오류율을 30~40%에서 3~4%로 줄이는 것이라고 생각합니다. 이를 몇 배나 줄여도 AI는 인간을 돕는 도구에서 독립적으로 작업을 완료할 수 있는 개인으로 바뀔 수 있습니다.
모델의 오류율이 한 자릿수가 될 때, 즉 인간이 정의한 테스트에서 인간 최고의 수준에 접근할 수 있을 때, 실물경제에서 더 큰 이익을 창출하는 것이 더 자연스러워집니다.
또한 이는 대형 모델이 독립적으로 작업을 완료할 수 있음을 의미합니다.
Face Wall Intelligence의 공동 창립자이자 CEO인 Li Dahai는 다음과 같이 말했습니다.
세계 최고의 경량, 고성능 대형 모델을 만들고 '지식 밀도'를 압축하는 것이 향후 대형 모델 경쟁의 새로운 중요한 방향이 되었습니다.
클라이언트 측 모델은 사용자에게 더 가깝고 개인 및 기업 단위의 데이터 개인 정보 보호 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있는 고유한 생태학적 틈새를 가지고 있습니다.
Zhang Pingan, Huawei 상무이사 겸 Huawei Cloud CEO:
중국의 AI 발전은 컴퓨팅 인프라 혁신과 불가분의 관계에 있습니다. 이 AI 혁신 경로에는 최종 하드웨어에서 클라우드로 AI 컴퓨팅 성능에 대한 수요를 방출하는 것이 포함됩니다.
Huawei 휴대폰의 카메라 기능이 이미 사진을 사실적이고 풍부한 디테일로 표현할 수 있는 것처럼, 사진 처리가 클라우드 컴퓨팅에 배치되면 사진은 SLR처럼 더욱 3차원적이고 선명해집니다. ) 개미털이 선명하게 보입니다.
클라우드에서는 클라우드로의 코어 엔드 컴퓨팅 성능 마이그레이션, AI 중심 네트워크 아키텍처 업그레이드 및 클라우드 인프라의 세 가지 측면을 포함하여 클라우드-네트워크 엔드 코어 아키텍처에 대한 공동 혁신을 통해 지속 가능한 AI 컴퓨팅 파워 기반이 구축됩니다. 시스템 아키텍처 혁신.
Zhipu AI의 CEO인 Zhang Peng은 다음과 같이 말했습니다.
AI는 오늘날에만 발생하는 것이 아닙니다. 수년 동안 발생했으며 이전 세대에서는 많은 문제가 해결되었습니다.
얼굴인식 등 과거 일부 AI 방식이 지표 수준에서 이미 인간 수준을 능가하는 이유를 알 수 있다. 왜 이것이 우리 AI에 대한 궁극적인 대답이 아니라고 생각합니까?
대형 모델은 Wisdom AI의 비전인 인간과 같은 인지 능력이라고 부르는 새로운 능력을 제공합니다. 기계를 도구로 만드는 대신 기계가 인간처럼 생각하도록 하세요. 인간처럼 생각하는 것.
우리는 이 능력과 그것이 가져오는 효율성 향상에 대해 생각하는 것이 더 중요하다고 생각합니다.
AI 시대의 킬러 애플리케이션은 적어도 3년은 걸릴 것이다
바이두 회장 겸 CEO 로빈 리:
'슈퍼 앱 함정'에 빠지지 말고 DAU가 10억 명인 앱이 성공해야 한다는 것이 모바일 시대의 사고 논리입니다.
사실 반드시 그런 것은 아니다. AI 시대에는 DAU만 바라보는 '슈퍼 애플리케이션'보다 '슈퍼 능력' 애플리케이션이 더 중요할 것이다. 전체적인 가치는 모바일 인터넷의 가치보다 훨씬 클 것입니다.
많은 사람들이 오픈 소스 모델을 사용하여 수정하고 이것이 개인화된 애플리케이션에 더 나은 서비스를 제공할 것이라고 생각합니다. 그러나 이렇게 생성된 고유 모델은 기본 모델의 이점을 누릴 수 없으며 컴퓨팅 성능을 다른 사람과 공유할 방법도 없습니다.
경쟁이 치열한 시장 환경에 처해 있는 경우, 귀하의 비즈니스를 동료보다 더 효율적이고 비용 효율적으로 만들어야 합니다. 현재로서는 상용 비공개 소스 모델이 가장 효과적입니다.
애플리케이션이 없으면 오픈 소스든 폐쇄 소스든 기본 모델만 쓸모가 없습니다.
그래서 저는 작년 하반기부터 모두가 모델에 집중하지 말고 애플리케이션에 집중해야 한다고 말해왔습니다. 하지만 우리 언론은 여전히 기본 모델에만 집중하고, 점수와 순위를 하루 종일 보도하고 있는 것을 봅니다. 등등 GPT-4를 다시 넘어섰고, OpenAI가 Sora를 출시했고, GPT-4o가 다시 나왔습니다.
오늘의 놀라운 릴리스, 내일의 엄청난 업데이트, 하지만 묻고 싶습니다. 애플리케이션은 어디에 있습니까? 누가 혜택을 받나요? 사실, 응용 프로그램은 우리에게서 멀지 않습니다. 기본 모델을 기반으로 한 응용은 점차 사회 각계, 다양한 분야로 침투하기 시작했습니다.
MiniMax 창립자 겸 CEO Yan Junjie:
AI 시대 최대 규모의 애플리케이션으로서 아직 기회가 많다고 생각하지만, (현재) 이 앱은 확실히 아직 그렇게 크지는 않습니다.
뭔가 대중화되려면 3년(어쩌면)이 걸릴 것이라고 생각하지만, 처음으로 할 수 있게 되면 능력이 강해지고 자원도 늘어나고 기술 능력도 향상됩니다. 더 나은, 가능합니다.
동시에 이 일도 차근차근 진행되고 있고, 그러면 (Killer App)은 적어도 3년은 더 걸릴 것이라고 생각합니다.
중국 공학 아카데미 학자이자 Alibaba Cloud 창립자인 Wang Jian은 다음과 같이 말했습니다.
첫째, 새로운 기술인 이상 반드시 새로운 대기업이 등장할 것이다. 새로운 기술이 나오고 새로운 대기업이 나오지 않는다면 과연 파괴적인 기술인가에 대한 의문이 생긴다.
하지만 이 시대에는 새로운 대기업이 나올 것이라고 믿습니다. 당시의 GE와 마찬가지로 이것이 이 문제를 보는 최초의 논리적인 방법입니다.
둘째, 그러나 동시에 매우 흥미로운 점은 불 속에서도 재탄생하는 대기업이 반드시 있다는 점이다. 며칠 전에 모두가 Apple에 대해 본 것과 같습니다. 저는 개인적으로 Apple의 발표가 매우 흥미롭다고 생각합니다. C측 고객에게 서비스를 제공하기 위해 AI를 사용하는 것은 아닙니다.
제 생각에는 인공지능 기술이 실제로 애플을 재편성했다고 생각합니다. 그래서 이번 애플의 재구성은 운영체제의 재구성에서 시작됩니다.
AI가 혁명적인 힘이라고 하면 AI가 모든 부서에 영향을 미칠 것이라는 사실을 알게 될 것입니다. 모든 부서의 모든 사람이 AI를 수용하는 것은 많은 대기업에서 어려운 일입니다.
중소기업과 대기업의 차이는 근본적으로 있다고 생각합니다. 대기업은 AI가 도구의 혁명이라고 확실히 느낄 것입니다. 중소기업에서는 이 도구가 확실히 혁신적인 도구라는 것을 알게 될 것입니다.
대기업들이 AI가 혁명적인 도구라는 것을 깨닫는다면 이런 변화가 올 것이라고 생각합니다.
Ant Group 회장 겸 CEO Jing Xiandong:
업계에서는 일반적으로 엄격한 산업에서 일반 대형 모델을 구현할 때 세 가지 "능력 단점"에 직면한다고 믿습니다. 즉, 상대적인 도메인 지식 부족, 복잡한 의사 결정의 어려움, 대화 및 상호 작용이 효과적인 협업과 동일하지 않습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 전문 에이전트는 엄격한 산업에서 일반 대형 모델을 구현하는 효과적인 방법입니다. 전문 에이전트의 깊은 연결을 통해 Al은 인터넷과 마찬가지로 세대 간 서비스 업그레이드를 가져올 것입니다.
미래의 지능형 사용자 경험은 하나의 대형 모델에만 의존하는 것이 아니라, 각자의 업무를 수행하는 많은 전문 에이전트의 참여가 필요한 업계 전반의 심층적인 협업이 필요할 것입니다.
차이나모바일 회장 양지에(Yang Jie):
첫째, AI로 대표되는 신세대 정보기술은 새로운 생산성 발전을 위한 중요한 엔진이 되었다.
둘째, AI를 더욱 발전시키는 것이 새로운 생산력을 육성하는 중요한 방법이 되었습니다.
셋째, AI+를 활용하여 새로운 생산성 개발을 촉진하는 것은 정보통신산업의 시대적 과제가 되었습니다.
지난 10여년 간 우리의 Internet+ 시대처럼 컴퓨터가 인간의 두뇌를 대체하지는 못했지만 컴퓨터를 더 잘 사용하는 사람들이 눈에 띌 것입니다. AI+ 시대에도 마찬가지라고 생각합니다.
Xu Li, SenseTime Technology 회장 겸 CEO:
내 견해로는 GPT가 제공하는 채팅 애플리케이션과 Sora가 제공하는 비디오 애플리케이션을 포함하여 우리 업계가 매우 뜨겁지만 실제로 업계에 수직 애플리케이션이 도입되지 않았기 때문에 아직 "슈퍼 순간"에 도달하지 못했다는 것입니다. 광범위한 변화를 가져왔습니다.
그런데 지난 이틀 동안 갑자기 생각이 바뀌었습니다. 중학교에서 은퇴한 선생님이 인공지능을 사용하여 사본을 작성하고 축복 사진을 생성하고 은퇴 그룹에 보내는 방법 등을 그룹에서 나에게 계속 묻기 때문입니다.
갑자기 슈퍼 순간과 응용 프로그램이 실제로 서로를 이룬다는 생각이 들었습니다. 슈퍼 순간이 가져온 인지적 변화만이 최종적으로 적용을 촉진할 수 있습니다. 돌이켜보면, 그것을 버팀목으로 삼을 수 있다면 지금 우리의 순간은 '슈퍼 순간'이다. 따라서 적용은 "슈퍼 순간"의 핵심입니다.
국가 및 지방 휴머노이드 로봇 혁신 센터 총책임자 Xu Bin:
AI는 자동차, 휴대폰, PC 단말기 등 우리의 기술 산업에 큰 힘을 실어주고 변화를 가져올 것입니다.
하지만 이 프로세스는 확실히 많은 새로운 비즈니스 형식을 만들어낼 것입니다. 내 생각에는 가장 핵심적이고 가장 중요하며 가장 일반적인 비즈니스 형식은 휴머노이드 로봇이 될 것입니다.
특히 ChatGPT-4o가 나온 이후에는 관련 기술이 우리의 판단을 훨씬 뛰어넘을 것이라고 생각합니다.
현재 우리의 예비 판단은 3~5년 안에 일부 공장 스마트 제조 현장에 적용될 수 있고, 5~10년 안에 홈 서비스와 같은 일부 복잡한 개방형 환경에 구현될 수 있다는 것입니다.
커 루이원(Ke Ruiwen) 차이나텔레콤 회장은 다음과 같이 말했습니다.
첫째, 인공지능이 강력한 지원을 제공하려면 새로운 디지털 정보 인프라가 필요합니다.
둘째, 인공지능의 발전에는 기술적인 연구와 대형 모델의 개발뿐만 아니라 모델의 적용도 필요하다.
셋째, 인공지능의 발전은 개방형 생태계 구축과 거버넌스 공동 추진을 위한 공동의 노력이 필요하다.
저고도 경제의 주인공인 Yufeng Future의 창립자이자 CEO인 Xie Ling은 지능적이고 전기적이며 무인인 새로운 항공기입니다.
오늘 우리의 주제인 인공지능은 주로 인간의 두뇌를 대체합니다. 인간의 눈, 코, 귀, 손, 발을 대체할 기계도 필요하고, 정보를 획득하고 실행하는 기계도 필요합니다.
지능형 항공기는 로봇과 마찬가지다. 인공지능의 발달은 필연적으로 우리의 저고도 경제에 더 많은 발전을 가져올 것이다.
Zhipu AI의 CEO인 Zhang Peng은 다음과 같이 말했습니다.
이제 우리는 대형 모델의 다중 양식을 돌파해야 하는 매우 중요한 지점에 도달했습니다. 왜 다중양식인가? 실제 사람이 현실 세계에서 문제를 해결할 때 그가 필요로 하고 입력하는 정보 자체가 다중 모드이기 때문입니다.
자연어 외에도 시각, 청각, 촉각, 상식 등이 모두 통합되어야 현실 세계에서 흔히 발생하는 많은 문제를 해결할 수 있으며, 이는 복잡한 문제도 아닙니다.
예를 들어, 우리는 바닥을 쓸고, 요리하고, 빨래하는 데 도움이 되기를 원합니다. 실제로 이러한 작업을 과소평가하지 마십시오. 입력해야 하는 정보는 매우 다양하므로 이러한 기능의 혁신은 모든 사람에게 AI를 제공하고 AI는 더 큰 가능성을 갖게 될 것입니다.
기반이 크고, 투자금은 많지만 수익이 매우 적다는 기존의 피라미드 구조를 역피라미드 구조로 바꾸기만 하면 진정한 가치를 증폭시킬 수 있습니다.
AI 보안과 성능 개발의 균형이 깨졌습니다. AI 45° 균형 법칙을 살펴보세요
튜링상 수상자 Yao Qizhi
AI 위험은 세 가지 측면에서 발생합니다. 첫째, 네트워크 위험의 확장 및 확대입니다. 이제 우리는 데이터 보안 관리가 이미 매우 어렵다고 느끼고 있으며, AI의 출현으로 인해 100배는 더 어려워질 것입니다.
두 번째는 실현되지 않는 사회적 위험이다. 예를 들어 AI는 매우 강력하고 다양한 방식으로 활용될 수 있기 때문에 단기간에 현재 사회 구조를 전복시킬 가능성이 존재한다. 예를 들어 누군가 AI가 미래에 대규모 실업을 초래할 수 있다고 언급했습니다.
세 번째는 가장 흥미로운 수준, 생존 또는 실존적 위험입니다. 우리는 이전에 기차나 증기기관이 발명되었을 때 어떤 사람들은 그런 걱정을 했던 적이 있습니다.
컴퓨터 과학자로서 저는 가장 심각한 문제를 보았습니다. 한편으로는 AI를 잘 제어해야 하지만, 다른 한편으로는 이것이 우리가 설계한 것입니다. 이 절충안은 매우 어렵습니다. Turing이 말했듯이 이는 예측할 수 없으며 기계가 충분한 컴퓨팅 성능을 갖춘 후에 무엇을 할 것인지 예측하는 것은 불가능합니다.
중국 공학 아카데미 학자이자 Alibaba Cloud 창립자인 Wang Jian은 다음과 같이 말했습니다.
나는 희망이 없는 기술 낙관주의자이다.
그러므로 기술이 발전하면서 발생하는 문제는 인간이 반드시 해결해 줄 것이라고 믿습니다.
상하이 인공 지능 연구소 소장 Zhou Bowen은 다음과 같이 말했습니다.
현재 알고리즘 연구, 인재 강도, 비즈니스 추진력, 심지어 컴퓨팅 능력에 대한 투자의 관점에서 볼 때 AI 보안에 대한 우리의 투자는 AI 성능에 대한 투자보다 훨씬 뒤떨어져 있습니다. 현재 전 세계 자원의 1%만이 정렬이나 보안 고려 사항에 전념하고 있습니다.
이러한 위험에 대한 우려의 근본적인 이유는 현재 AI 개발이 불균형하기 때문입니다.
신뢰할 수 있는 AGI(Artificial General Intelligence)를 개발하려면 안전성과 성능을 모두 고려해야 합니다. 따라서 AI 안전성을 우선시하면서도 AI 역량의 장기적 발전을 보장할 수 있는 기술 시스템을 찾아야 합니다. AI-45° 균형법의 이념 체계는 장기적으로 발전은 일반적으로 안전과 성능 사이의 45도 균형을 따라야 합니다.
소위 균형이란 단기적으로는 변동할 수 있지만 지금처럼 오랫동안 45°보다 낮을 수도 없고 오랫동안 45°보다 높을 수도 없음을 의미합니다. 기술 및 산업 응용 분야의 개발.
Blackstone Group의 회장 겸 CEO인 Schwarzman은 다음과 같이 말했습니다.
우리는 모래 속에 머리를 파묻고 외부 기술 개발의 위험에 주의를 기울이지 않는 타조처럼 될 수 없습니다.
투자세계에 용감한 노인은 없다는 말이 있듯이 항상 위험을 경계해야 한다는 뜻이다. AI가 진짜로 발전하면 어떤 투자는 헛수고가 될 수도 있다.
에너지 문제는 시간과 공간 차원에서 동적으로 봐야 한다.
중국 공학 아카데미 학자이자 Alibaba Cloud 창립자인 Wang Jian은 다음과 같이 말했습니다.
새로운 에너지가 나오고, 새로운 형태의 컴퓨팅 파워가 나오고, 새로운 석유가 발견되고, 변화가 일어날 것입니다.
그래서 모든 문제는 역동적인 과정에서 해결되어야 한다고 생각합니다. 10년 후에 언급되는 컴퓨팅 능력이 오늘날 언급되는 컴퓨팅 능력과 동일하지 않을 수도 있다고는 결코 생각하지 못할 것입니다. 10년 후 우리가 말하는 전기는 오늘날 우리가 말하는 전기와 같은 개념이 아닐 수도 있습니다.
그래서 저는 이 문제가 여전히 역동적인 과정을 통해 해결되어야 한다고 생각하며, 지금 상황에서 10년 후에도 문제를 해결해서는 안 된다고 생각합니다. 10년 후의 상황을 활용해 10년 후의 문제를 해결해야 합니다.
방금 말씀드린 시간 척도에 더해 공간도 중요하다는 말씀을 드리고 싶은데요.
공간조차 중요하다. 그래서 저는 중국의 연간 발전량이 미국, 일본, 러시아를 합친 것보다 많다는 기본적인 수치를 알려드리고 싶습니다. 그래서 저는 중국이 전기가 없는 것에 대해 가장 덜 걱정한다고 말합니다. 우리는 적어도 다른 곳에서 훨씬 더 많은 전기를 사용할 수 있습니다.
그래서 그것은 공간과 시간과 관련이 있어야합니다. 당신이 떠난 공간에서 그것에 대해 이야기할 수 있을지 의문이다.
중국의 연간 발전량은 미국, 일본, 러시아의 발전량을 합친 것보다 많다는 점을 다시 한번 강조하겠습니다. 그래서 우리는 현 단계에서 이 문제에 대해 가장 걱정할 필요가 없는 지역이 아닐까 생각합니다.
단기적으로 가장 중요한 것은 사실 AI 기술의 발전이다.
Zhipu AI의 CEO인 Zhang Peng은 다음과 같이 말했습니다.
대형 모델의 가격 하락은 기술 자체가 점점 좋아지고 있기 때문에 비용이 점점 낮아지고 가격이 계속 하락하는 것입니다. 하지만 너무 멀리 가는 것은 좋지 않습니다. 방금 말씀드린 가치 이전입니다.
진짜 가치는 레벨별로, 모두가 똑같은 것에 끊임없이 자신의 가치를 더하고, 이 가치를 증폭시키고 확장시키는 것이어야 합니다. 우리는 모두에게 더 좋고 고품질의 서비스를 제공하고, 모두가 이 서비스를 통해 더 큰 가치를 창출할 수 있기를 바랍니다. 따라서 우리가 창출하는 가치 중 이 부분은 역으로 전달되어야 합니다.
우리의 BP 알고리즘(오류 역전파)과 마찬가지로 모든 사람이 자신의 가치를 얻습니다. 이는 정상적이고 합리적인 시장 가치 사슬입니다.
실물 경제에 힘을 실어주기 위해 차세대 생성 AI 기술과 대형 모델 기술을 어떻게 활용해야 할까요? 우리는 이러한 방향에서 이 문제를 해결해야 한다고 믿습니다. 일반 및 기본 능력을 사용하여 여러 문제를 해결한 다음 이익의 합계를 투자 비용으로 나눕니다.
MiniMax 창립자 겸 CEO Yan Junjie:
AI의 가치는 이 기술을 파는 데 있는 것이 아니라, 기술의 변화가 사용자에게 얼마나 많은 가치를 가져다주느냐에 따라 기술 자체든, 제품이든, 비즈니스든 가치 있는 방향으로 발전해야 한다고 생각합니다.
Yufeng Future의 창립자이자 CEO인 Xie Ling은 대규모 AI 모델이 오늘날 우리가 볼 수 있는 위성 위치 확인이나 셀룰러 통신과 유사한 유비쿼터스하고 보편적인 인프라를 갖기를 희망합니다.
MiniMax 창립자 겸 CEO Yan Junjie:
솔직히 말해서 아직 대부분의 (국내) 회사들이 차별화를 이루지 못한 것 같습니다. 아마도 비슷한 모델 수준, 비슷한 제품으로 모두 똑같을 것이고, 그러면 '가격 경쟁'이 시작될 것입니다.
사실 이것은 모두가 더 나은 기술 혁신을 하도록 강요하는 것이 나쁜 것은 아니라고 생각합니다.
기술이 온라인에 있는지 아닌지는 자격을 갖춘 회사인지에 달려 있다고 생각합니다. 기술이 충분하지 않으면 제거해야 할 수도 있습니다. 그러나 좋은 기술은 쓸모가 없습니다. 예를 들어 지금으로부터 1년 후에 보면 아마도 그렇지 않을 것입니다. 기술적인 측면에서는 어쩌면 상업화의 관점에서 회사를 바라볼 수도 있습니다.
그러므로 단기적으로 가장 중요한 것은 사실 AI 기술의 발전이라고 생각합니다.
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