LLM 역량에 대한 공통 이해의 격차가 벌어지고 있음

LLM을 거의 접하지 않은 대중부터 내부 최첨단 시스템 사용자까지, 접근 수준과 활용 분야에 따른 체감 격차가 두 집단의 엇갈린 대화를 넘어 가파른 깔때기 형태로 벌어지고 있음 Karpathy의 대략적 추산으로 약 60억 명은 LLM과 거의 접촉하지 않았고, 약 10억~20억 명은 무료 챗봇을 검색이나 글쓰기 보조 수단으로 가끔 사용함 수학과 코드 분야에서 최첨단 LLM을 전문적으로 쓰는 약 2,000만 명은 과거 수주~수개월 걸리던 크고 복잡한 프로젝트를 에이전트가 프롬프트 하나로 완수하는 변화를 직접 경험함 내부 최첨단 시스템에 접근하는 약 5,000명의 세계에서는 수천 에이전트가 수주 동안 협업하는 작업이 나타나고 있으며, 인간의 검토와 이해는 뒤처지기 시작함 이 격차는 문제의 규모와 작업 기간, 분야별로 불균일한 역량, 무료/유료/내부 시스템 간 접근 차이가 함께 만들어냄 LLM 체감 역량의 네 단계 Andrej Karpathy는 4월의 트윗을 다시 꺼내며, LLM 역량에 대한 이해의 격차가 더 커지고 있다고 봄 인구와 비율은 대략적 추산이며, 경험 수준에 따라 다음 네 단계로 나뉨 LLM을 거의 접하지 않은 약 60억 명 인구의 약 75% 는 LLM을 거의 접하지 않음 무료 챗봇을 가끔 쓰는 약 10억~20억 명 약 20% 는 무료 ChatGPT류 제품을 가끔 사용함 어설픈 챗봇을 조금 더 나은 Google 검색이나 글쓰기 보조 도구처럼 쓰며, 에이전트가 항공편 예약을 시도하는 정도를 경험할 수 있음 Karpathy의 비기술 분야 친구 중에는 별 쓸모가 없다고 말하는 사람이 있으며, 수학과 코드 이외 분야의 전문가 상당수도 이 단계에 속함 임원과 여러 직무의 종사자는 사람들과 대화하는 데 많은 시간을 쓰므로, 변화를 지적으로 이해하더라도 경험은 간접적이고 다소 추상적임 최첨단 LLM을 전문적으로 활용하는 약 2,000만 명 약 0.2% 는 수학과 코드 분야에서 최첨단 LLM을 전문적으로 활용함 과거 수주~수개월 걸리던 대규모 복잡한 작업을 에이전트가 프롬프트로 완수하는 모습을 직접 봄 사례로 앱 제작, 복제, 번역, 바이너리에서 앱 역컴파일이 있음 변화는 매우 최근에 빠르게 일어났으며, Karpathy도 1년이 채 되지 않은 시점에는 코드를 한 글자씩 직접 입력하고 가끔 Tab 자동완성을 사용했음 내부 최첨단 시스템에 접근하는 약 5,000명 약 0.00006% 는 내부 최첨단 시스템에 접근함 외부에도...