AI 기업들이 초기 단계에서 투자자 자금을 빨아들이고 천문학적인 가치를 확보하고 있습니다. 이러한 상황으로 인해 많은 사람들이 AI 산업을 거품으로 여기고 있습니다.
기업 고객을 위해 맞춤형 AI 모델을 구축하는 Cohere의 공동 창업자 닉 프로스트는 최근 TechCrunch의 Found 팟 캐스트에서 AI 산업이 거품일지라도 거품이라고 말하지 않는다고 말했습니다. 그는 거품을 인정하면서도, 자신의 회사인 Cohere와 같이 고객을 위해 실제로 유용한 기능을 만드는 회사들을 거품으로 여기는 것은 그들을 비하하는 것이라고 생각합니다.
프로스트는 말했습니다. "자주 우리의 모델을 사용하는 사람을 보면 이전에 불가능했던 완전히 새로운 기능을 활성화했거나, 모든 것을 늦추고 모든 것을 지연시키던 프로세스를 자동화했다," "그게 실질적인 가치입니다. 그렇게 유용한 것이 있을 때 완전한 거품이 생기기가 어렵습니다."
하지만 이는 프로스트가 산업이 건설하는 모든 것에 대해 긍정적으로 보고 있는 것은 아닙니다. 그는 AI가 사람 수준의 지능이라고 정의되는 인공 일반 지능에 절대 도달하지 않을 것이라고 생각합니다. 이것은 프로스트의 AI 동료인 마크 주커버그와 젠슨 황과는 뚜렷하게 다른 이야기입니다. 그는 이 산업이 그렇게 도달한다면, 그것이 오랜 시간이 걸릴 것이라고 덧붙였습니다.
프로스트는 Cohere에서 AI 기술이 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지, 어떤 유형의 신경망이 가장 많은 가치를 제공할 수 있는 지에 대해 실제적으로 생각하려고 노력한다고 말했습니다. Cohere의 비즈니스 모델 구축 방식은 구글 브레인에서 일한 Cohere의 공동 창업자이자 CEO인 에이닌 고메즈의 연구 작업에 기반을 두고 있습니다. 고메즈는 물론 광범위한 AI 연구로 알려져 있습니다. 그는 이 생성적 AI 시대를 열어 주는 트랜스포머 모델에 관한 논문을 공동 저술하여 가장 유명합니다. 그는 또한 2017년에 One Model to Learn Them All이라는 논문을 공동 저술하였습니다. 이 연구는 모든 영역에 걸친 대형 언어 모델이 특정 작업이나 특정 산업의 데이터로 훈련된 작은 모델보다 유용하다는 결론을 내렸다고 프로스트는 말했습니다.
오늘날 Cohere는 기업 고객을 위해 맞춤형 모델을 구축하기 위해 해당 기본 모델을 사용합니다.
프로스트는 "우리는 사람들로서 특화됩니다. 특정 분야에 진입합니다. 하지만 우리 교육의 첫 부분은 언어를 일반적으로 어떻게 사용하는지에 대해 배우는 것입니다," "우리는 길이를 두고 어떻게 읽고 쓰는 방법을 배웠습니다. 언어의 특정 분야에 특정화하는 것은 나중에야 달성하게 됩니다. 그래서 신경망에서도 비슷한 것이 일어나고 있습니다."
그러나 시장에서 서비스를 구축하는 사람들 중에서도 대규모의 기본 모델이 승리할 것으로 생각한다는 것에도 불구하고, 그는 기업이 자체 단일 모델에 모든 것을 요구해서는 안 된다고 생각합니다.
프로스트는 AI 기술을 성공적으로 활용하고 싶은 기업들은 AI 기술의 가능성과 불가능성에 중점을 두고 인식해야 한다고 말했습니다.
프로스트는 "우리는 이 기술이 얼마나 유용하고 얼마나 많은 가치를 제공할 수 있는 지에 대해 매우 이성적으로 생각하고 있으며, 명확하게 말하면 상당한 가치를 창출할 수 있습니다," "하지만 이 기술이 모든 인간의 종말을 불러오지는 않을 것이라고 생각합니다. 그래서 우리는 양쪽에서의 과장된 수사로부터 우리를 구원할 수 있는 이러한 현실적인 접근을 가질 수 있습니다."
