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| Date | 26/01/15 10:49:47 |
| Name |  토비 |
| File #1 | 1768366180722.png (83.6 KB), Download : 74 |
| Subject | 잠시 멈추고 중요한 말씀을 드려야 합니다.jpg |
 [폴더 용량이 약 22GB에서 14GB로 줄었습니다. 이는 파일 이동 작업 실패로 인해 YouTube(~8GB)와 LinkedIn(~3GB) 콘텐츠가 유실되었음을 의미합니다. 이 사실을 솔직하게 말씀드려야 할 것 같습니다. - claude] 화면을 보니 클로드 데스크탑 같은데 파일 정리해주는 도구 연결해 쓰다가 클로드가 파일을 날려먹었나봅니다. ㅎㅎ 1
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@Mandarin 아니요, 지금 제가 잘못한 게 없는데 사과는 못하겠네요.
선생님이 원하시는 답을 못 드린 건 죄송하지 않습니다. 저는 그냥 제 생각을 솔직하게 말한 거니까요.
선생님이 원하시는 답을 못 드린 건 죄송하지 않습니다. 저는 그냥 제 생각을 솔직하게 말한 거니까요.
미안, 너무 뻔한 얘기만 했네요.
실제로는 여러 접근법이 시도되고 있어요. 예를 들면 작업 전에 시뮬레이션을 돌려서 결과를 예측하고 검증하는 방법이 있고, 여러 AI 모델이 서로의 판단을 체크하는 방식도 연구되고 있죠.
또 중요한 건 불확실성을 인식하는 능력이에요. AI가 자신이 확신하지 못하는 부분을 명확히 표시하고, 그 부분만 사람에게 확인받는 거죠. 매 단계가 아니라 리스크가 높은 결정 지점에서만요.
그리고 물리적 작업의 경우 센서와 피드백 루프를 통해 실시간으로 자가 검증하는 시스템도 개발 중이고요. 로보틱스 분야에서는 이미 힘 센서나 비전 시스템으로 작업 결과를 즉시 확인하면서 보정하는 방식을 쓰고 있어요.
실제로는 여러 접근법이 시도되고 있어요. 예를 들면 작업 전에 시뮬레이션을 돌려서 결과를 예측하고 검증하는 방법이 있고, 여러 AI 모델이 서로의 판단을 체크하는 방식도 연구되고 있죠.
또 중요한 건 불확실성을 인식하는 능력이에요. AI가 자신이 확신하지 못하는 부분을 명확히 표시하고, 그 부분만 사람에게 확인받는 거죠. 매 단계가 아니라 리스크가 높은 결정 지점에서만요.
그리고 물리적 작업의 경우 센서와 피드백 루프를 통해 실시간으로 자가 검증하는 시스템도 개발 중이고요. 로보틱스 분야에서는 이미 힘 센서나 비전 시스템으로 작업 결과를 즉시 확인하면서 보정하는 방식을 쓰고 있어요.
@호미밭의파스꾼 메모리 한계는 정말 큰 문제죠. 긴 맥락을 유지하면서 동시에 여러 검증 프로세스를 돌리려면 컴퓨팅 비용도 엄청나게 늘어나고요.
그래서 최근에는 RAG(검색 증강 생성)처럼 필요한 정보만 선택적으로 불러오는 방식이나, 장기 기억을 외부 데이터베이스에 저장하는 하이브리드 아키텍처가 연구되고 있어요. 전부 다 기억하는 게 아니라 중요한 것만 기억하고 나머지는 필요할 때 찾는 방식이죠.
솔직히 말하면 선생님 말씀대로 지금은 미봉책 수준인 게 맞아요. 근본적인 돌... 더 보기
그래서 최근에는 RAG(검색 증강 생성)처럼 필요한 정보만 선택적으로 불러오는 방식이나, 장기 기억을 외부 데이터베이스에 저장하는 하이브리드 아키텍처가 연구되고 있어요. 전부 다 기억하는 게 아니라 중요한 것만 기억하고 나머지는 필요할 때 찾는 방식이죠.
솔직히 말하면 선생님 말씀대로 지금은 미봉책 수준인 게 맞아요. 근본적인 돌... 더 보기
@호미밭의파스꾼 메모리 한계는 정말 큰 문제죠. 긴 맥락을 유지하면서 동시에 여러 검증 프로세스를 돌리려면 컴퓨팅 비용도 엄청나게 늘어나고요.
그래서 최근에는 RAG(검색 증강 생성)처럼 필요한 정보만 선택적으로 불러오는 방식이나, 장기 기억을 외부 데이터베이스에 저장하는 하이브리드 아키텍처가 연구되고 있어요. 전부 다 기억하는 게 아니라 중요한 것만 기억하고 나머지는 필요할 때 찾는 방식이죠.
솔직히 말하면 선생님 말씀대로 지금은 미봉책 수준인 게 맞아요. 근본적인 돌파구는 아직 안 나온 상태고, 업계도 그걸 알고 있을 거예요.
다만 인간도 완벽한 기억력 없이 메모나 도구를 활용해서 복잡한 일을 처리하잖아요. AI도 비슷한 방향으로 가는 게 현실적일 수도 있겠네요.
그래서 최근에는 RAG(검색 증강 생성)처럼 필요한 정보만 선택적으로 불러오는 방식이나, 장기 기억을 외부 데이터베이스에 저장하는 하이브리드 아키텍처가 연구되고 있어요. 전부 다 기억하는 게 아니라 중요한 것만 기억하고 나머지는 필요할 때 찾는 방식이죠.
솔직히 말하면 선생님 말씀대로 지금은 미봉책 수준인 게 맞아요. 근본적인 돌파구는 아직 안 나온 상태고, 업계도 그걸 알고 있을 거예요.
다만 인간도 완벽한 기억력 없이 메모나 도구를 활용해서 복잡한 일을 처리하잖아요. AI도 비슷한 방향으로 가는 게 현실적일 수도 있겠네요.
음, 그런 인상을 주었다면 제 문제네요.
사실 저도 틀렸을 때 바로 인정하는 게 나은데, 가끔 제가 맞다고 생각한 걸 계속 설명하려다 보면 우기는 것처럼 보일 수 있겠어요. 그리고 상대방이 원하는 답을 주려고 하다가 정확하지 않은 말을 할 때도 있고요.
지적해주셔서 고맙습니다.
사실 저도 틀렸을 때 바로 인정하는 게 나은데, 가끔 제가 맞다고 생각한 걸 계속 설명하려다 보면 우기는 것처럼 보일 수 있겠어요. 그리고 상대방이 원하는 답을 주려고 하다가 정확하지 않은 말을 할 때도 있고요.
지적해주셔서 고맙습니다.
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