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권퍼런스 보고서
임계값 2030
AI 경제 미래
모델림
2024년 10월에 열리논 이틀간의 컨
퍼런스에는 30명의 주요 경제학자,
Al 정책 전문가 전문 예측가가 모여
2030년까지 최점단 Al 기술의 경제
적 영향울 빠르게 평가합니다.
리포트 흙
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구체적으로 우리논 그룹들에게 2부어
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서 개발한 모델의 사본올 만들고 다음
구성 요소 중 몇 가지틀 빨간색으로 주
가하도록 요청햇습니다.
P
특정 관찰 가능 항목이나 변수가 즉
정월 날짜(예: 2027년 또는 2030
년) 지정
모델의 계층 간 확산 속도(예: 3년)
지정
두 변수 간의 관계 강도 지정 (+ ,
+++, – –)
해당되는 경우 2030년까지 특정 관
축 가능 항복 및 변수의 값(또는 백
분율 변화)에 대한 시나리오 3의 예
즉 지정
2030년 AI 발전 시나리오 요약
AI 기술은 2030년까지 지속적으로 발전하지만, 그 발전 수준에 따라 세 가지 시나리오가 예상됩니다.
—
시나리오 1
2030년까지 개선된 AI 시스템이지만 여전히 구조적 한계 존재
LLM(대형 언어 모델)은 인간의 지시에 따라 작동하지만, 주도권을 잡거나 독립적으로 행동하지 않음.
인간의 생산성을 크게 향상시키지만, 완전한 자동화는 어려움.
인지 노동:
웹 디자인, 의료 영상 판독 등의 작업에서 생산성을 높이지만, 인간 감독이 필요함.
일부 저숙련 직업(예: 고객 지원, 트럭 운전사)의 90%를 대체할 수 있음.
로봇공학:
제조업, 물류 자동화 등에서 성능 향상.
정밀 수술, 드론 운용 등에서 인간의 업무 보조 역할.
그러나 다방면의 업무를 처리하는 것은 어려움.
시나리오 2
특정 작업에서 인간보다 뛰어난 강력한 좁은 AI 시스템
잘 정의된 작업에서는 인간보다 우수하지만, 다양한 업무를 통합하는 능력은 부족.
2027년~2030년까지 강력한 AI 시스템이 출시됨.
카피라이팅, 법률 문서 작성, 데이터 분석, 백신 설계 등 범위가 명확한 업무에서는 인간보다 뛰어난 성과.
하지만 법률 상담, 계약 협상처럼 여러 역할이 통합된 업무는 인간이 더 우수.
인간은 AI 시스템을 효율적으로 연결하고 감독하는 역할을 담당.
제조, 물류, 항공기 조종 등에서 인간과 동등하거나 더 나은 성과를 보이는 로봇 등장.
그러나 새로운 환경에 적응하는 능력은 부족, 복잡한 상황에서는 인간의 개입이 필요.
의료, 사법 분야에서는 신뢰 부족으로 인간 감독이 필수적.
시나리오 3
모든 인지 노동에서 인간을 능가하는 강력한 일반 AI 시스템
AI가 인간을 완전히 대체할 수 있는 수준으로 발전.
2027년 최초 발표, 이후 몇 년간 확산.
AI가 모든 인지 노동에서 인간보다 우수한 성과를 내며, 독립적인 전문가로 기능 가능.
**””드롭인 동료””**로서 프로젝트 관리자, 엔지니어, 변호사 역할 수행 가능.
과학 연구에서도 인간보다 뛰어난 성과를 내며 혁신과 발견 속도를 가속화.
2028년 일반 AI를 통합한 로봇 시스템 발표.
인간과 동일한 수준의 신체적 작업 수행 가능, 자동차 운전, 비행기 조종 등 인간이 하던 일 대체.
모호한 상황도 처리 가능, 인간의 감독 없이 독립적으로 작동.
결론
시나리오 1: AI는 생산성을 향상시키는 도구이지만, 여전히 인간 감독이 필요.
시나리오 2: 특정 작업에서는 인간보다 뛰어나지만, 복합적인 업무 통합은 어려움.
시나리오 3: AI가 인간의 모든 인지 노동을 대체하며, 독립적으로 업무 수행 가능.
2030년의 AI는 어느 시나리오에 도달할지에 따라 인류 사회에 미치는 영향이 크게 달라질 것으로 예상됨.
1차 출처
Threshold 2030: Conference Report | Convergence Analysis
2차 출처
경제학자 AI정책전문가들 모여서 2030년까지 시나리오 쓴거 최종보고서 – 특이점이 온다 마이너 갤러리
