Examining Current AI Growth Limitations (현 시점의 AI 성장 한계 분석)

EBS 이현석의 귀가 트이는 영어 (2025년 3월 4일 화요일 방송분)

 

Examining Current AI Growth Limitations

현 시점의 AI 성장 한계 분석

 

 

[ Part 1 ]

Recent observations from Silicon Valley suggest that advancements in generative artificial intelligence may be facing unexpected slowdowns.

생성형 인공 지능의 발전이 예상 외로 둔화될 수 있다고 최근 실리콘 밸리에서 관측되고 있다.

 

Major tech companies are experiencing diminishing returns in their newer models, with reports indicating smaller improvements in performance compared to previous iterations.

기존 버전에 비해 성능 개선 폭이 축소되는 등 주요 기술 기업들은 신규 모델에서 수확 체감을 겪고 있다.

 

This development has sparked discussions about whether the industry is approaching a temporary *plateau.

이 같은 현상은 업계가 일시적인 정체기에 접어든 것이 아닌지에 대한 논의를 불러일으키고 있다.

*plateau: [ Plateau의 대표적인 뜻 ] 1) (지형) 고원 – 주변보다 높고 비교적 평평한 지형 2) (성장‧변화 등의) 정체기, 안정기 – 일정 수준에 도달한 후 더 이상 증가하거나 감소하지 않는 상태 [ 예문 ] 1) (지형적 의미) The Colorado Plateau is known for its stunning rock formations and deep canyons. (콜로라도 고원은 놀라운 암석 지형과 깊은 협곡으로 유명하다.) 2) (정체기 의미) After months of rapid progress, his language skills reached a plateau. (몇 달간 급격히 발전한 후, 그의 언어 실력은 정체기에 접어들었다.)

 

[ Part 2 ]

The slowdown may be attributed to what experts call the data wall, where companies are running out of quality training data for their models.

이러한 둔화는 전문가들이 ‘데이터 벽’이라 일컫는 현상에 기인할 수 있다. 기업들이 모델 훈련에 사용할 양질의 데이터가 점차 고갈되고 있는 것이다.

 

Some organizations have turned to synthetic AI-generated data as an alternative solution, though concerns exist about its effectiveness.

일부 기업들은 대안이 되는 해결책으로 AI가 생성한 합성 데이터를 활용하고 있지만, 효과성에 대한 우려가 있다.

 

This challenge questions the widely accepted theory that continuous scaling of computing power and data inevitably leads to better models.

이러한 어려움은 연산 능력과 데이터의 지속적인 확대가 필연적으로 더 나은 모델로 이어질 수 있다는 기존 정설에 의문을 제기한다.

 

[ Part 3 ]

Industry leaders remain divided on this issue, with some maintaining that foundation model scaling remains intact while others acknowledge limitations.

업계 리더들은 이 문제에 대해 계속 엇갈린 입장을 내비치고 있다. 일부는 기본 모델의 확장이 여전히 유효하다고 주장하는 반면, 한계를 인정하는 이들도 있다.

 

The focus is shifting toward practical applications of existing technology, particularly in AI agents.

이에 특히 AI 에이전트 등 기존 기술의 실질적인 활용 방안으로 초점이 전환되고 있다.

 

These developments could represents the next frontier, potentially transforming how AI operates alongside humans.

이러한 발전된 응용 기술을 차세대 혁신의 핵심이 되어 인공 지능이 인간과 협업하는 방식을 크게 변화시킬 수 있을 것으로 전망된다.

 

 

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[자료 출처]

○ 입트영 (2025년 3월호)

○ 이미지

• https://www.adcocksolutions.com/post/6-limitations-of-ai-why-it-wont-quite-take-over-in-2023
• https://rockcontent.com/blog/artificial-intelligence-pros-and-cons/