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일본일본 업보촌
[피해자 히라오카 미야코]2009년 10월 26일, 시마네현 하마다시 미나토치의 쇼핑몰에서 아르바이트를 하고있던 대학생 히라오카 미야코(19)는 아르바이트를 끝내고 집으로 귀가하던 도중 실종되었음. 미야코는 퇴근 후 동료들과 함께 있었으나 같이 귀가길까지는 함께하지 않았음.미야코의 퇴근길은 2km 남짓이었는데 평소애는 괜찮다가도 저녁만되면 음산하고 무서운 분위기가 되었다고하며 주민들 사이에서도 위험하다고 여겨지던 곳이었음. 그리고 미야코도 이러한 퇴근길 때문에 실종 2일 후에 아르바이트를 그만두기로 했음.경찰조사에서는 범인이 미야코와 안면이 있는 면식범이라 추측하였고 프로파일링에서는 피해자의 통근경로와 가까운 곳에 거주하는 20 ~ 40대 남성이었지만 두 조건에 모두 만족하는 사람들은 확실한 알리바이가 있었기에 사건은 점점 미궁으로 빠짐.[미야코의 시체가 발견된 가류산]약 2주가 지난 11월 6일, 시마네현에서 근접한 히로시마현 키타히로시마초 가류산 정상 근처에서 버섯을 채집하던 남성이 낙엽 위에 놓여진 여자 머리를 발견하고선 경찰에 신고함. 다음날 DNA 검사를 통해 여성이 2주전 실종된 미야코임을 밝혀짐.미야코의 머리는 예리한 칼로 절단된 상흔이 있었으며 안면에는 구타당한 흔적이 발견됨. 결국 미야코의 사망원인은 구타로 인한 뇌출혈로 결론이 남. 그리고 경찰은 시체가 발견된 장소와 피해자의 거주지인 하마다시를 중심으로 집중수색을 하기 시작함.7일에는 산림에서 좌대퇴골 일부, 8일에는 머리 발견 현장 근처인 가류산 입구 4.5km 산길 종점부근에서 양 손발이 없는 몸통 부분, 9일에는 왼쪽 발목, 19일에는 동물의 베설물에서 사람의 것으로 추정되는 손톱이 나왔으며 모두 미야코로 판별이 됨.미야코의 통장에서 돈이 인출된 기록도 없고, 평소 미야코가 누군가에게 스토킹을 당하지도 않았으며 평소 미야코의 행실에서 누군가에게 깊은 원한을 살만한 일조차 없었기에 경찰에서는 명확한 용의자조차 정하지 못하였고 결국 미제사건으로 남았음.[범인 야노 요시하루]7년이 지난 2011년, 경찰은 사건발생 7년만에 특정 인물을 용의자로 확정하고 수사내용을 일부 공개함. 몇 년째 단서부족에 시달리던 경찰을 소거법을 적용하여 용의자 후보군을 계속 넓혀갔고 마스다시에 거주하던 야노 요시하루(33)를 용의자로 특정함.요시하루는 성범죄 전과자였는데, 이미 3건의 강제 외설 혐의로 체퍼되어 징역 3년 6개월의 실형을 선고받고 복역을 하기도 하였음. 그리고 3건의 사건내용은 모두 유사하였는데, 길거리에서 불특정 다수의 여성을 칼로 위협한 이후 성범죄를 저질렀음.여기서 충격적인 반전은 요시하루가 미야코의 시신발견 2일 후에 모친과 함께 부친의 성묘를 다녀오던 중 야마구치현 고속도로에서 교통사고로 사망하였음. 요시하루가 사건 직후에 사망해버린데다가 접점까지 없었기에 지금껏 용의선상에 오르지 않았음.하지만 경찰에서는 요시하루의 사건 당일 행적이 예사롭지 않았음을 발견하였고 요시하루의 유품은 디지털 카메라와 USB 메모리에서 삭제된 57장을 복원하였는데 놀랍게도 요시하루의 집에서 찍힌 미야코의 사진과 범행에 사용된 칼 사진이 나왔음.[실제 요시하루의 집]경찰은 곧바로 요시하루에 대한 수색을 시작하였는데, 요시하루의 집에서 범인의 것과 동일한 유류품이 발견됨. 게다가 요시하루는 사망하기 전부터 주변인들에게 범행을 암시하는 말들을 해왔으며 사건 이후 이틀간 출근하지 않았던 것이 확인되었음.결국 경찰에서는 요시하루가 범인이라는 증거에 대해 보강수사를 하기 시작하였고, 마침내 사건 브리핑 이후 사망한 요시하루를 불구속 입건함. 그리고 범인인 요시하루가 이미 사망한 상태였기 때문에 불기소처분함으로써 사건은 공식적으로 종결됨.하지만 사건에 대한 음모론도 존재하는데, 사건이 지난 몇개월동안 너무나도 갑작스럽고 빠르게 종결되었을 뿐더러 요시하루가 성범죄 전과자이긴하나 평소의 범죄행태와는 전혀 다른 토막살인과 시체유기를 한 것이 납득되지 않는다는 의견도 있음.https://www.youtube.com/watch?v=s_SXAPsJn3w[실제 뉴스영상, 11초 부근]여담으로 해당 사건을 다룬 뉴스가 보도될 당시, 현장에서 한 여성의 흐느끼는 목소리가 잡히게 되었고 내용은 “너무 아팠어… 어째서 나만…”이었던지라 큰 화재가 되었음. 그리고 이에 대해 피해자의 목소리가 들리는 심령현상이었다는 주장도 있음. [시리즈] 일본일본 사건촌 · 일본일본 네팔촌 · 일본일본 방화촌 · 일본일본 원죄촌 · 일본일본 모녀촌 · 일본일본 정치촌 · 일본일본 재명촌 - 1 · 씨발씨발 병신촌 · 일본일본 재명촌 - 2 · 일본일본 생방촌 · 일본일본 페도촌 · 일본일본 전화촌 · 일본일본 메모촌 · 일본일본 화재촌 · 일본일본 닉값촌 · 일본일본 고딩촌 · 일본일본 콜라촌
작성자 : 고이즈미_준이치로고정닉
레오폴드 SITUATIONAL AWARENESS 요약
전문 읽어보니 흥미로운 내용이 많은대 특갤에 대충 번역기 돌린것만 돌아다녀서 내용 압축 요약해봄출시 당시 얀르쿤을 포함한 AI 업계인들에게 충격을 준 GPT-2의 성능문장에서 it이 무엇을 뜻하는지 이해하는 수준이었다 지금으로썬 하찮지만그마저 성공한 몇 케이스만 나열한 수준이 저정도였다 그리고 GPT-4는 오류가 있을지언정 미적분과 코딩을 건드리는 수준이 되었다GPT-2와 비교가 실례일 정도의 격차다 마치 유아와 고딩 수준의 격차다그리고 이 부분이 이 글의 핵심이다1. GPT-2와 GPT-4의 격차는 유아와 고등학생 차이2. 그렇다면 둘 만큼의 격차를 한번더 벌리면 AGI가 나올수 있다!그렇다면 GPT-2와 GPT-4의 격차는 대충 얼마만큼 인걸까?일단 학습에 사용된 컴퓨팅 양을 비교하면 대략 3000~10000배 정도 차이가 있다고 한다그럼 AGI는 컴퓨팅 파워를 대충 10000배 늘리면 가능 할까?여기서 눈물나는 소식이다 컴퓨팅 파워의 상승은 느려지고 있다처음엔 단순히 주변에 널려있는 칩을 끌어다가 서버로 만들고 한계에 봉착하자지금은 GPU 성능 올리겠다고 BF8로 정확도 내리고 트렌스포머 전용 칩설계 하고가지각색의 화려한 칩설계 똥꼬쇼로 비약적 성능 향상을 이루워 냈지만점점 최적화로 인한 성능 향상에 한계가 오고있다물론 매년 칩 성능은 향상되지만 과거 수년 만큼의 향상을 기대하기 어려워지고 있다는뜻이다 그렇다면 싹다 노동시켜야 하는걸까? 얀르쿤은 신인걸까?위 첨부 사진은 세가지 이미지 처리 모델들의 같은 성능대비 컴퓨팅 비용을 보여준다놀랍게도 10년동안 꾸준히 컴퓨팅 효율이 2년 마다 100배 가까이 늘었다!즉 단순 하드웨어 성능이 아닌 알고리즘의 향상으로 인한 실질적 컴퓨팅 (Effective computing)은계속해서 늘어나고 있다하지만 방금 자료는 이미지 구분 AI지 우리가 관심있는 LLM이 아니다그리고 현재 LLM 훈련의 세부사항은 기밀이기 때문에 우리는 알수없다대신 간접적인 예측은 할수있다위 표는 MATH 벤치마크에서 50% 성능을 내기위해 필요한 추론비용이다이 부분에서도 대략 2년마다 100배 이상 싸지는걸 볼수있다물론 이걸 훈련비용과 연관짓는건 비약이라고 할수있겠지만내부자가 아닌 특붕이들은 이걸로 만족하자컴퓨팅 파워 향상 + 알고리즘 향상을 겹쳐보면둘의 완벽한 상호보완 을 볼수있다 이정도면 충분한걸까?아쉽게도 그렇지만은 않다 GPT-4 또한 알고리즘 향상의 수혜를 입었으니GPT-2 와 GPT-4 의 격차가 최대 100만배 로 뛰어버렸다...다만 이건 너무 비관적으로 본거고 본문에선 대충 중간값인 10만배 차이로 가정한다그러나 여기서 우리의 마지막 희망이 등장하니본문에선 Unhobbling 이라고 표현했는데대충 우리에게 익숙한RLHF, 프롬프트(Chain of Thought 등), Context length, 그리고 요즘 최고 떡밥인 Agent 등을 통칭하는거다이미 닳고 닳은 특붕이들은 이게 뭐 싶을지도 모르나 이게 생각보다 훨씬 중요하다는게 저자의 입장이다RLHF (대충 인간이 내린 체점으로 학습시키기) 가 없었으면 chatgpt는 존재할수없었고단순 벤치마크만 봐도 Chain of Thought 프롬프트로 10배의 성능향상 = 10배 실질적 컴퓨팅 향상 을 보여줬고Context length의 중요성은 특붕이라면 잘알태고Agent 이 새끼는 사실상 GPT-5 떡밥의 절반 이상이다이 부분은 컴퓨팅 파워 향상과 알고리즘 향상에 비해 불연속적이고 예측이 어렵다따라서 예측또한 매우 불확실하다 당장 내일 이걸로 인공지능 성능이 미쳐날뛸수도 있고특붕이들 말라죽일때까지 특레발만 떨수도 있다 하지만 확실한건 이것으로 인한 성능 향상은 필연적이고 불가피하다는것이다이 모든 요소를 종합한 예측치 즉 GPT-4로 부터 10만배의 실질적 컴퓨팅을 쏟아부은AI가 탄생하는 시점이 2027년일 확률이 매우 높아 보인다는게 이 글의 핵심이다다른거 다 볼 필요없고 "규모"에만 집중해서 GPT-2와 GPT-4의 "규모" 즉 10만배의 (5OOMs)을 내는 시기가 2027년 이라는 것이다!그리고 사실 This decade 즉 늦어도 2030년 즈음 까지 AGI가 오지 않으면AGI 꿈은 당분간 혹은 오랫도록 날아갈 (bust) 거라는게 저자의 예측이다왜냐하면 미친듯이 늘어나는 투자비용의 한계하드웨어 향상의 한계 그리고 알고리즘의 한계를 가만하면지수적인 실질적 컴퓨팅의 상승도 거기까지가 한계이기 때문다르게 말하자면 GPT-4와 AGI가 실질적 컴퓨팅 10만배 차이 이상이면특붕이들의 멸망인것이고 그 이하면 늦어도 6년안에 AGI님이 오시는거다요약1. GPT-2와 GPT-4의 "실질적 컴퓨팅" 차이는 대략 10만배2. 여려요소를 종합해보면 2027년에 GPT-4의 10만배 "실질적 컴퓨팅" 때려박은 AI 나옴3. 그게 AGI면 특붕이 성불 아니면 싹다 노동시켜https://situational-awareness.ai/from-gpt-4-to-agi/ I. From GPT-4 to AGI: Counting the OOMs - SITUATIONAL AWARENESS AGI by 2027 is strikingly plausible. GPT-2 to GPT-4 took us from ~preschooler to ~smart high-schooler abilities in 4 years. Tracing trendlines in compute (~0.5 orders of magnitude or OOMs/year), algorithmic efficiencies (~0.5 OOMs/year), and “unhobbling” gains (from chatbot to agent), we should expect another preschooler-to-high-schooler-sized qualitative jump by 2027. Look. The models, they justsituational-awareness.ai
작성자 : 다이아몬드핸드고정닉
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