Hacker News 의견

• Gemini 2.5 Pro는 나에게 중요한 전환점임. 이전의 LLM들은 특히 코딩 작업에서 매우 인상적이었음. 그러나 코딩 보조 외에는 구글 검색보다 조금 더 유용한 정도였음. 최근에 2.5 Pro를 사용하여 큰 연구 제안서를 작성하는 데 도움을 받았음. 세부 사항은 생략하지만, 내가 요청하지 않았기 때문에 전체를 작성하지 못한 것처럼 느껴졌음. 마감일이 다가오면서 더 많은 부분을 맡기게 되었고, 프로젝트 계획과 일정 생성 등 복잡한 작업을 수행했음. 이는 10배의 효과를 가져왔음.

• 과학적 질문에서는 2.5 Pro를 팀의 전문가들보다 더 신뢰하게 되었음. 연구 데이터 전체를 Gemini에 연결하면 더 큰 변화를 가져올 것이라고 확신함. 이는 AI가 객관적이기 때문임. "AGI"를 막는 주요 요인은 사람들의 도전 정신과 컨텍스트 윈도우 및 컴퓨팅 가용성임.

• AI의 능력은 gpt3 이후로 비범해졌음. 그러나 AGI에 대한 일반적인 합의는 아직 없음. 많은 사람들이 AGI가 곧 다가올 것이라고 기대하고 있지만, 이는 과장된 기대와 함께 올 것임. 이 기사는 합리적이지만 제목과 슬로건에서 과장된 기대를 조장함.

• AI가 수수께끼를 잘못 읽는 것이 아니라, 사용자가 수수께끼를 제대로 제공하지 않았다고 가정하는 것 같음. AI가 후속 질문을 할 수 있다면 좋겠지만, 현재는 그렇게 하지 않음.

• o4-mini-high가 수수께끼를 해결하는 예시: "용기의 파운드와 파운드 코인 중 무엇이 더 무거운가?" 둘 다 "파운드"이므로 무게가 같음.

• AGI에 대한 정의가 없기 때문에 "Jagged AGI"라는 용어를 만들어냄. AI는 일부 작업에서 신뢰할 수 없지만, 다른 작업에서는 초인적임. AI는 이미 일반적인 능력을 보여주고 있음.

• 모델이 외부 시스템과 상호작용하면 놀라운 응용 프로그램이 가능해짐. 그러나 이는 AGI로의 진전이 아니라 수평적 이동임.

• Gemini 2.5를 좋아하며 가격도 훌륭함. AGI 서사는 피곤하게 느껴짐. 이러한 시스템을 "문화 기술"로 봐야 한다고 생각함.

• 비디오 인터뷰에 대해 언급한 사람이 없어서 놀라움. 처음 60초만 봤지만 AI 생성이라고 듣지 않았다면 진짜라고 생각했을 것임.

• AGI가 자율성, 장기 기억, 동기, 호기심, 회복력, 목표, 선택, 두려움 같은 것들을 가질 필요가 있는지 의문임. AGI는 결국 그것을 제어하는 사람의 연장이 될 것임.

• AI는 일반적으로 신뢰할 수 없으며 특정 작업에서 테스트되어야 함. 이는 단일 출력의 인간 검토 또는 작업별 평가일 수 있음. AI의 일반적인 성능에 대해 이야기하는 것은 어렵고, 새로운 모델이 특정 작업에 적합한지에 대한 합리적인 추측만 가능함.