System-1과 System-2의 협력이 AGI 확장의 열쇠인가
Key Point
모델 스케일링 외에 실행 효율성을 먼저 최적화하는 방식이 AGI 달성에 더 효과적일 수 있음을 보여주기 때문에, 대규모 AI 프로젝트의 계산 자원 배분 방향을 재검토하는 데 중요하다.
핵심 요약
- AGI 달성을 위해 지금까지는 더 큰 모델, 더 많은 데이터와 계산력으로 System-2(실행 담당)를 확장하는 방식에 의존해왔다.
- 논문은 System-1(가벼운 의미 인식 예측기)과 System-2를 함께 설계해 System-2가 가치 있는 작업만 수행하도록 게이팅하는 방식을 제안한다.
- 조건부 상호작용 루프는 System-1이 각 후보의 유용성을 추정, System-2가 적응형 임계값으로 승인된 것만 실행, 결과가 System-1을 업데이트하는 구조로 동작한다.