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AI 연구

AI도 경험 쌓아 연산 줄일 수 있을까, 패널 토론

ZDNet Korea·2026-09-23전망

요약

지디넷코리아가 AMEET·리바랩스와 함께 AI 패널들의 가상 토론을 통해 AI가 인간처럼 경험을 쌓아 연산을 줄이는 '성장'을 할 수 있는지 다뤘다. AI 기술 전문가는 2020년 발표된 eigentask 프레임워크를 근거로 AI가 경험을 통해 스킬을 자율 구축하는 것을 성장으로 제시했지만, 인지과학 전문가는 인간 뇌의 불가역적 물리 변화가 없다며 반박했다. 딥러닝 연구원은 '총소유연산량(TOC)' 지표로 성장에 드는 비용이 절감 효과를 넘어서면 안 된다고 지적했고, 윤리 전문가는 AI가 스스로 구조를 재편할 경우 책임 소재가 불투명해질 위험을 경고했다. 토론은 현재 트랜스포머 구조의 한계를 지적하며 신경형태 컴퓨팅으로의 전환 필요성도 제기됐지만, 결론 대신 AI 성장을 측정할 지표에 대한 합의가 필요하다는 데 의견이 모였다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

패널들은 AI의 '성장'을 학습 곡선 기울기, 전체 에너지 소모, 구조 변화의 투명성이라는 기준으로 측정해야 한다고 밝혔는데, 이는 현재 뚜렷한 기술 표준이 없다는 뜻이기도 하다.

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트랜스포머
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