토마스 울프는 AI가 지시를 실행하는 데 능숙하지만, 새로운 지식을 생성하는 데는 부족하다고 언급했습니다. X에 게시된 글에서 허깅페이스의 경영진은 AI가 훈련 데이터를 도전하고 비전통적인 방법을 채택할 필요성을 강조했습니다. 울프의 발언은 에이전틱 AI에 대한 현재의 기술적 강조와 일치합니다. “AI는 지시를 따르는 데 훌륭하지만, 이해의 경계를 넓히고 있지 않습니다, ”라고 울프는 말했습니다. 그는 아마존과 엔비디아의 지원을 받는 오픈 소스 AI 회사 허깅페이스의 최고 과학 책임자이자 공동 창립자로서, 목요일 X에 대형 언어 모델의 한계를 검토했습니다. 그는 이 산업이 혁신가보다는 "과도하게 순응하는 도우미"를 만들어내고 있다고 주장했습니다. 현재 울프는 AI가 새로운 지식을 생성하지 않고, 단순히 확립된 사실들 사이의 공백을 메우고 있다고 말하며, 이를 "다면적 채우기"라고 지칭했습니다. AI가 진정한 과학적 발전을 촉진하기 위해서는, 울프는 AI가 단순히 정보를 검색하고 종합하는 것에 그쳐서는 안 된다고 강조했습니다. AI는 훈련 데이터를 비판적으로 평가하고, 비전통적인 전략을 수용하며, 최소한의 정보로 새로운 아이디어를 형성하고, 새로운 연구 경로를 열 수 있는 예상 밖의 질문을 해야 합니다. 울프는 또한 다리오 아모데이가 쓴 "사랑의 기계"라는 10월 에세이에 등장하는 "압축된 21세기" 아이디어에 대해 언급했습니다. 아모데이는 AI가 과학적 발전을 가속화하여 다음 세기 동안 예상되는 발전이 5~10년 이내에 이루어질 수 있다고 제안했습니다. “나는 이 에세이를 두 번 읽었습니다. 처음엔 정말 놀랐습니다: AI가 5년 안에 과학을 혁신할 것이라고 생각했어요!”라고 울프는 X에서 공유했습니다.

“다시 읽으면서는 그 대부분이 최선의 경우 희망적인 생각처럼 보인다는 것을 깨달았습니다. ” 울프는 AI 연구가 방향을 전환하지 않으면, 데이터 센터에서 새로운 앨버트 아인슈타인이 등장할 가능성은 낮으며, 결국 미래에는 "서버 위의 예스맨"만 남게 될 것이라고 경고했습니다. 울프는 정상 근무 시간 외에 논평 요청에 응답하지 않았습니다. 에이전틱 AI의 출현 울프의 발언은 AI 분야가 에이전틱 AI에 집중하고 있는 가운데 나온 것입니다. 관련된 이야기는 OpenAI의 CEO인 샘 알트먼의 견해를 포함하고 있으며, 그는 올해 첫 번째 "에이전트"—자율적으로 작업을 수행할 수 있는 AI 도구의 범주가 도입될 수 있다고 제안했습니다. “2024년이 LLM의 해였다면, 2025년은 에이전틱 AI의 해가 될 것이라고 믿습니다, ”라고 인사이트 파트너스의 매니징 디렉터인 프라빈 아키라주가 1월 비즈니스 인사이더와의 인터뷰에서 전했습니다. 그의 벤처 캐피탈 회사는 Writer, Jasper, Torq와 같은 에이전틱 관련 스타트업에 투자했습니다. 투자자들은 이러한 개념에 강한 관심을 보이고 있으며, PitchBook 데이터에 따르면 에이전트 응용 프로그램에 중점을 둔 스타트업은 작년에 82억 달러를 확보했습니다. 정보를 수집하고 요약하는 AI 어시스턴트와는 달리, 에이전트는 복잡한 작업을 분석하고 자율적으로 결정을 내리며 결과에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 게다가 연구자들은 AI를 활용하여 중요한 과학적 성과를 이뤄냈습니다. 예를 들어, 옥스포드 대학교의 매튜 히긴스 교수는 알파폴드2라는 알파벳의 딥마인드가 개발한 AI 도구를 사용하여 중요한 말라리아 단백질의 구조를 결정했습니다. 그의 연구실이 수년 동안 직면했던 문제였습니다. 이 괄목할 만한 성과는 현재 인간을 대상으로 테스트되고 있는 실험적인 말라리아 백신으로 이어졌습니다. 히긴스는 2023년 비즈니스 인사이더와의 대화에서 “알파폴드가 없었다면 솔직히 말해 우리는 아마도 아직도 시도하고 있었을 것입니다, ”라고 인정했습니다.