OpenAI의 Karina Nguyen과 함께 최근 2~4년간 AI 연구의 두 가지 핵심 스케일링 패러다임이 소개됩니다. 첫째는 ‘다음 토큰 예측’ 기반의 대규모 사전학습으로, 언어·코드·픽셀 등을 예측하며 세계 모델과 기초 지식을 익힙니다. 둘째는 체인 오브 소트(Chain-Of-Thought)를 활용한 강화학습 확장으로, 모델이 ‘생각하는 법’을 학습해 복잡한 추론‧도구 사용 능력을 높입니다. 이를 바탕으로 코파일럿, ChatGPT, GPT-4o와 o1 등 제품이 탄생했고, 파일 업로드·스트리밍 사고 공개 등 새로운 인터랙션 설계가 요구됐습니다. 창의적 글쓰기·수학·대형 코드베이스 해결처럼 어려운 작업엔 체계적 연산과 추가 계산 자원이 필수적입니다. 앞으로 에이전트는 장기 과제 수행을 넘어 인간과 공동 창조하는 ‘공동 혁신가’로 진화할 것이며, 캔버스형 인터페이스, 합성 데이터, 사용자 피드백, 모듈형 작업 조합, 신뢰 확보 메커니즘을 통해 더 빠른 제품 반복과 맞춤형 학습, 실시간 협력이 가능해질 전망입니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=1XvN5EBDnDw
원문 제목 : Creating Agents that Co-Create — Karina Nguyen, OpenAI
