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AI 연구자와 기업가들의 심층 인터뷰를 바탕으로 거대 언어 모델의 발전과 스케일링 법칙이 오늘날의 인공지능을 만들어 온 과정을 정리한다. 범용 인공지능(AGI)과 초지능의 가능성, AI가 인간의 지능을 넘어설 경우 예상되는 사회적 변화와 위험을 둘러싼 주요 논쟁을 살펴본다.
머리말 사전 지식 1장 스케일링 | 왜 클수록 좋은가? 2장 이밸 | LLM은 무엇을 할 수 있나? 우리는 어떻게 알 수 있나? 3장 내부 | 모델 안에서는 무슨 일이 벌어지고 있나? 4장 안전 | 당신보다 똑똑한 무언가를 어떻게 통제할 수 있는가? 왜 그래야 하나? 5장 투입 | AGI의 비용은 얼마일까? 누가 그 돈을 가장 먼저 쓸까? 6장 영향 | 지금 무슨 일이 일어나고 있는가? 조만간 무슨 일이 일어날 것인가? 7장 폭발 | 지능이 더 나은 지능을 만들면 어떻게 될까? 8장 타임라인 | 언제 AGI를 얻게 될까? 결론 출연자 소개 에세이 쓰디쓴 교훈, 리처드 서턴 스케일링 가설, 그웬 브랜웬 스케일링은 작동할 것인가, 드와르케시 파텔 트랜스포머의 폭넓은 성공에 대하여, 노스탤지브레이스트 용어 해설 주 참고 문헌 감사의 글 저자 소개 이 책에 대하여 『스케일링 시대』 한국어판 해제, 한운희 『스케일링 시대』 인물 요약표
