Hacker News 의견

• Waymo의 자율주행에 대한 주장은 너무 자기만족적임. Waymo가 자율주행이 아니라고 주장하는 기준이 너무 모호하고 광범위함

  • Waymo가 1-2마일마다 인간의 개입이 필요하다고 주장하지만, 실제로는 100마일 이상일 수도 있음
  • Waymo가 1000마일마다 개입이 필요하다고 해도, 이는 자율주행이 아니라고 주장할 수 있음

• 딥러닝 예측 이후의 다음 큰 혁신은 거짓임. LLM은 딥러닝의 확장판이며, 딥러닝을 넘어선 새로운 기술을 찾고 있지 않음

  • OpenAI는 2016년부터 확장 가능성을 증명해왔고, 언어 Turing 테스트를 통과함
  • 규모와 추론이 중요하며, 상징적 AI는 막다른 길일 가능성이 높음

• Waymo는 자율성이 부족하다는 주장

  • Waymo 차량이 원격 지원이 필요한 빈도는 명확하지 않음
  • Tesla와 Baidu는 원격 운전자를 사용함
  • Waymo 차량이 멈추는 경우는 드물고, 대부분 특이한 상황에서 발생함

• 비행 자동차는 2028년 로스앤젤레스 올림픽에서 시연될 가능성이 있음

  • EHang은 고체 배터리를 사용하여 비행 시간을 늘렸음
  • EHang은 대형 쿼드로터 드론으로, 더 나은 배터리가 필요함

• 예측 시장의 문제점은 목표를 자주 변경하는 것임

  • Polymarket과 같은 시장은 예측 결과를 확정하기 위한 메커니즘을 제공함

• eVTOL은 부유층을 위한 비행 자동차로 판매되고 있음

  • 여전히 드물지만, 일반 대중에게도 판매되고 있음

• LLM이 단순히 답을 찾는 것이 아니라 새로운 시나리오에 대한 질문에 답할 수 있음

  • GPT-4와 같은 최신 모델을 사용해보기를 권장함

• 기술의 성장 곡선은 S-커브를 따르며, 현재 위치를 알 수 없음

  • 새로운 기술이 필요할 수 있음

• 예측의 정의적 문제는 특정 예측이 맞는지 틀린지가 아니라, 큰 그림과 추세를 이해하는 것임

  • 로봇이 모든 가정을 자율적으로 탐색할 수 있다는 예측은 실질적으로 80%의 시장을 차지하는 것이 중요함

• AI의 현재 발전이 자율주행차 모델을 따를 가능성이 있음

  • 80%는 상대적으로 쉬우나, 나머지 20%는 매우 어려움

• 원격 운영 지원이 필요한 시스템은 경제적 이점을 감소시킬 수 있음

  • 제조업에서 자동화가 성공한 이유는 운영자를 완전히 제거한 것이 아니라, 한 운영자가 여러 기계를 동시에 관리할 수 있었기 때문임

• 세상에 대한 예측을 하고, 그 예측을 평가하며, 편향을 반성하는 것이 중요함

  • 이 글에서는 2018년에 자신이 옳았다는 주장을 하려는 것처럼 보임

• 로보택시에 대한 논의에서 중국에 대한 언급이 없음

  • 중국은 로보택시 배치에서 미국보다 앞서 있음