자율차에서 주행 데이터를 모아라 저째라 하지만..

사실 빅테크 수장들이나 현업 엔지니어들의 발언을 보면, AGI가 생각보다 멀지 않았다고 보는 분위기가 꽤 강합니다. 지속학습쪽 연구 방향이 꽤나 분명합니다. 2025년 테스트타임러닝 논문처럼 모델이 추론 시점에 라벨되지않은 데이터를 도메인에 적용하고 로라 같은 경량 업데이트로 성능을 올리는 방식들이 나오고 있고.. 2026년에는 지속학습 분야가 LLM의 핵심 연구축이 됐다고 정리하고 있고요. 그래서 앞으로는 데이터를 무조건 많이 먹이면 된다가 아니라 적은 경험에서 얼마나 잘 일반화하고 시뮬레이션 합성데이터 테스트타임 적응 메모리를 어떻게 쓰느냐가 더 중요해질 가능성이 큽니다. 쉽게 말하면 사람도 운전을 잘하려고 몇백만 km를 직접 달릴 필요는 없잖아요. 핵심 패턴을 잘 일반화하면 몇만 km 경험만으로도 꽤 잘 달리는 운전자가 됩니다. AI도 지금 그 방향으로 가고 있는 거죠. 그만큼 AI 쪽 발전 속도가 빠릅니다. ㅎㅎ 코딩쪽도 작년엔 인간과 비등한 코딩실력이었다면 오늘 열린 휴리스틱 대회에서는 인간을 몇십 몇백배로 압도하고 있습니다. 차량에서 카메라로 데이터를 모으는게 얼마안가 무용지물이 될 수도 있다는 의미 입니다.