AI가 결국 모랫가에서 번성할 수 있을까?

빅 AI의 비용과 제한,以及 하드웨어 비용에 대한 영향으로 사용자들은 자체 시스템을 구축하도록 강제되고 있습니다. 이는 규제가 증가함에 따라 ‘암흑 AI 경제’를 폐쇄할 위협을 받고 있습니다.

의견 과학 연구 논문에서 나타나는 많은 ‘gotcha’ 중 하나는 논문에서 다루는 문제가 이미 다른 곳에서 해결되었으며, 새로운 연구의 기여는 부차적이거나 점진적인 것이라는 것입니다.

이것은 연구자들이 양자 도약을 기대했지만 quasi-hop만 얻었기 때문일 수 있습니다. 이전의 문제 해결책이 새로운 제안보다 더 많은 자원을 필요로 했기 때문일 수 있습니다. 또는 프로젝트의 목표가 완전히 실패했지만, 학술 연구의 ‘출판하거나 죽어라’ 문화로 인해 팀이 아무리 부차적이거나 점진적인 기여라도 발표해야 했기 때문일 수 있습니다.

기계 학습 문헌에서 상대적으로 새로운 이유가 더 빈번하게 나타나고 있습니다. 즉, 제공된 기능 또는 기능ality는 현재 닫힌 소스, API에 바인딩된 포털을 통해만 사용할 수 있다는 것입니다.

저는 이 아침에 그러한 논문을 하나 고려했습니다. 중국 대학과 아마존 간의 협력으로, 확산 기반 이미지 편집 시스템에서 객체 제거 실패의 반복되는 문제를 해결하는 것입니다. 이는 종종 대상 공간을 유사한 객체로 다시 채우는 것입니다.

가장 왼쪽은 원본 이미지입니다. 그 오른쪽에는 객체를 제거할 부분을 알려주는 빨간 분할 마스크가 있습니다. 다음에는 성공적인 객체 제거 접근 방식이 표시됩니다. 나머지 두 이미지는 유사한 시스템을 보여주며, 버스를 제거하는 대신 다른 버스를 삽입합니다.. 출처

위의 예에서, 중앙 이미지는 새로운 접근 방식으로 버스를 성공적으로 제거하고 합理적인 배경을 삽입하는 것을 보여줍니다. 반면에 이전 두 가지 방법은 버스를 제거하지만 다른 버스를 이미지에 삽입합니다.

Gotcha!

이 도전의 이유와 관련된 내용을 다른 때에 논의하도록 하겠습니다. 이 주제는 매우 흥미롭습니다.
이 새로운 논문에서 발견한 고전적인 ‘gotcha’는 저자들이 고가의 사유 시스템이 이미 이 작업을 매우 신뢰성 있게 수행할 수 있다는 사실을 인정하는 것입니다. 이는 저가 Adobe Firefly를 포함한 다양한 사유 시스템을 사용한 경험에서 알고 있는 것입니다.

‘[확산 기반] 방법은 종종 객체를 제거한 후 예기치 않은 객체를 삽입하여 결과가 일관되지 않게 만듭니다.

‘반면, 최근의 닫힌 소스 멀티모달 모델인 ChatGPT와 Nano Banana는 객체 제거에서 더 강력하지만, 많은 매개 변수와 높은 계산 오버헤드로 인해 에지 디바이스에서 실제 배포가 어려워집니다.

‘따라서, 우수한 제거 성능을 제공하면서도 낮은 추론 지연 시간과 훨씬 적은 매개 변수를 갖는 전용 객체 제거 모델을 개발하는 것이 매우 필요합니다.’

이 설명은 기술적 장애물에 초점을 맞추고 있지만, ChatGPT와 Nano Banana와 같은 닫힌 소스 아키텍처가 로컬 설치에 전혀 사용할 수 없다는 명백한 事実을 생략합니다. 이러한 시스템의 논란의 여지가 있는 자료 생성 능력으로 인해 지난 1년 동안 게이트 키핑에 대한 추가적인 공개 정당성이 부여되었습니다. 그러나 이러한 포털은 주로 상업적 명분으로 인해 사유입니다.

본질적으로, 새로운 논문은 대상 문제가 상업적 시스템에서 해결되었을 수 있지만, 이것이 우리에게는 관련이 없을 수 있으며, 즉 개방형 시스템에서 이를 해결하는 방법을 배우는 것이 필요하다는 것을 의미합니다. 즉, 현실 세계에서, 로컬 설치가 가능하든 아니든, 이러한 시스템을 설치할 수 있어야 합니다.

Parallel Development

그러나, 왜 유료 시스템에 의존하는 문제를 해결해야 합니까? 이것은 사유 제약으로 인한 것이 아니라, 필요한 GPU 컴퓨팅이 로컬 설정에서 현실적으로 지속할 수 있는 것을 초과하기 때문입니다. 대부분의 새로운 ‘개방형’ 논문과 코드 저장소에는 훈련/추론 설정이 엄청난 자원 요구를 특징으로 합니다. 예를 들어, A100 클러스터와 같은 설정입니다.

잠재적으로 경제를 파괴하는 이러한 AI 데이터 센터가 언젠가 온라인으로 가면, 무엇을 달성할 것입니까? 일반인들은 직업을 대체하고, 구독 비용을 증가시키고, 서비스 수준을 낮추는, 모아진, 사유 AI 시스템을 상상합니다. 초기 VC 자본이 3-5년 동안 운영화되기 위해 기다려야 했기 때문입니다.

그러나 문헌에서 나타나는 趨勢는 대체 미래를 지원하는 것으로 보입니다. ‘고립’ 정신을 가진 많은 온라인 커뮤니티, 예를 들어 920,000명의 사용자를 보유한 r/stablediffusion 서브레딧과 같은 커뮤니티는 이미 닫힌 소스 이미지/비디오 생성 시스템 관련 게시물 게시를 금지했습니다.

이 대체 미래에서, 새로운 글로벌 AI 데이터 센터 공급은 사용자 구성, 사용자 정의 시스템을 위한 원시 컴퓨팅을 제공할 것입니다. 이는 ChatGPT와 Adobe Firefly와 같은 거대한 ‘블랙 박스’ 프레임워크의 요구를 충족하는 것이 아닙니다.

Surface Friction

r/stablediffusion의 복잡한, Patreon 채굴 원격 GPU 워크스루를 살펴보면, 모든 것이 현재 불가능해 보입니다. 모델은不断으로 목표를 변경하고 있습니다. 로컬에서 배포하기 어렵습니다. 사용자 친화적인 프레임워크에서조차도 어려움이 많습니다. 일반적으로 관련된 마찰은 지식 호기심자에게 엄격한 추구만을 위한 것으로 보입니다. 또한 AI에 직접 참여하지 않은 회사지만, 자체 로컬 시스템을 개발하고 유지하고자 하는 회사도 마찬가지입니다.

그러나 지난 30년 동안, 모든 기술에서, 개방적이고 민주적인 단순화 및 대중화를 위한巨大한 수요가 있었던 곳에서는, 이러한 기술이 대부분 단순화되고 유용해졌습니다.

인터넷 연결, 콘텐츠 관리 시스템 및 블로그 프레임워크와 같은 추구는, 인터넷 보안, 사진 및 미디어 관리와 같은 추구는 모두 복잡함에서 단순성과 유용성으로 발전했습니다.

따라서 이후의 AI 풍경은 현재 선도적인 AI 시장 선두주자들이 원하는 것보다 더 다양하고, 실제로 경쟁하는 더 작은 플레이어가 많을 수 있습니다.

Self-Actualization, By Necessity

기묘하게도, ‘빅 AI’는 사용자 끝에서 독립적인 정신을 많이 기여하고 있습니다. 즉, 데이터 센터에 모든 컴퓨터 구성 요소를, 특히 DRAM을 흡수함으로써, ‘일반’ 사용자에게 갈 수 있었던 것입니다.

따라서 많은 사람들이 닫힌 소스 ‘글로벌 AI’ 자원을 얇은 클라이언트를 통해 액세스할 미래를 상상하고 있으며, 기존 장비를 유지하는 데 대한 관심이 증가하고 있습니다.

AI의 기술 공급망 공격으로 인해 기술 서비스 제공업체는 최근 3-6개월 동안 가격을 인상했습니다. 이는 더 작은 회사들이 실제로 하드웨어 가뭄으로 인해 압박을 받고 있거나, 단순히 AI를 이유로 내세우고 있기 때문입니다.

이로 인해 자체 호스팅 및 온프레미스에 대한 관심이 증가했습니다. 이는 기계 학습 네트워크를 포함하여 자체 호스팅에도 포함됩니다.

저도 최근에 이에 참여했습니다. 로컬 LAN 저장소로 사진과 비디오를 이동하고, 파일 백업도 하고 있습니다. 전자는 무료 및 개방형 멀티 플랫폼 미디어 서버인 Immich를 사용하고 있습니다. 이는 저를 iCloud 및 기타 클라우드 저장소 제공업체의 가격 인상 및 기타 문제에서 멀어지게 해주었습니다.

무료 Immich 플랫폼은 미디어를 장비에 유지하고, 개인 채널에 비공개로 유지할 수 있습니다. 이 경우, 저는 또한 Docker에서 Immich를 사용하여 로컬에서 NVIDIA 3090 GPU를 LAN으로 제공하여, 더 강력한 GPU가 무거운 이미지/비디오 처리를 처리할 수 있도록 합니다.

제 경험을 보면, ‘vibe-coding’은 이 독립성의 물결을 주도하고 있습니다. 이는 현재 많은 온라인 커뮤니티에서 저주받은 것입니다. 그러나 이는 또한 오픈 소스 저장소에 의존하는 것을 위협합니다.

예를 들어, 네트워킹은 저의 약점입니다. 따라서 저에게는 AI 지원이 필수적이었습니다. 이는 저에게 보안 VPS를 실행하고, 새로운 자체 호스팅 서비스를 지원하는 데 도움이 되었습니다.

이러한 방식으로, ‘빅 AI’는 작은 AI를 강화하고 있습니다. 따라서 우리는 현재의 초대형, 초가치 AI 회사들의 상승을, 더 민주적인 사용자 중심 AI 사회가 등장하기 전에 필요한 nhưng 과渡적인 상태로 간주할 수 있습니다. 이는 2000년의 닷컴 버블이 남긴 인프라를 이용하여 웹을 가속화한 것과 마찬가지입니다.

The Age of Compliance

그러나 이것은 이번에는 반복되지 않을 것입니다.

우리가 ‘모래’를 형성한 사회를 형성하려고 한다면, AI에 대한 규제와 함께 현재의 전 세계적인 추세인 연령 확인은 이러한 발전의 경로를 예상하고 차단할 가능성이 있습니다.

_shadow AI 경제’를 방지하는錨은 규제입니다. 이미 GitHub와 Hugging Face와 같은 중앙 저장소는 로컬에서 저장소를 복제하기 전에 온라인 로그인을 요구하는 경우가 있습니다.

따라서 AI 프레임워크를보다 넓게監視하는 메커니즘은 이미 존재합니다. 또한 이러한 감시를 강화하려는 의지는 현재 개인 정부의 이니셔티브에서 글로벌 추진력으로 консол리디팅되고 있습니다.

따라서 시장의 힘과 FOSS 운동의 지성이 캐주얼 AI 배포의 마찰을 제거할 경우, 규제 요구 사항의 형태로 장애물이 돌아올 수 있습니다. 이는 회사에서는 가치가 있지만 개인에게는 아닐 수 있는, 규제 요구 사항입니다. 이는 소비자 수준의 온라인 결제 시스템에 추가된 마찰과 유사합니다. 예를 들어, 2000년대의 PayPal의 황금기와 같습니다.

메타가 OS 수준의 연령 제어를 위해 20억 달러를 로비에 사용했는지, 또는 그들의 데이터 수집 интерес에 따라했는지 여부와 상관없이, 빅 테크의 연령 제어 지원으로 인해 ‘로컬’ AI는 마약과 같은 물질로 규제될 수 있습니다. 또한 DMCA는 특정 저작권 침해 메커니즘보다는 의도를 범죄화하기 위해 설계되었듯이, 국제적인 AI 규제는 비준수적인 기계 학습 사용을 범죄화할 수 있습니다. 이는 거의 Oversight이 필요하지 않습니다.

이것은 1년 전에는 과도한 디스토피아적인 관점으로 보였을 것입니다. 그러나 그것은 캘리포니아와 systemd가 하드웨어 수준의 연령 확인 아이디어를 지지하기 시작한 이후입니다. 이는 현재 많은 사람들에게 CCP 스타일의 온라인 익명성 금지로 보입니다.

Conclusion

따라서 법적 및 입법적 배경은 AI를高度規制되는 공간으로 편입시키는 것으로 준비되고 있을 수 있습니다. 이는 사용자가 더 이상 규제된 물질을 생성하거나 발효하지 못하는 것과 마찬가지로, 사용자가 더 이상 자체 AI를 ‘브루’할 수 없도록 할 것입니다. 그러나 연구 부문은 더 낙관적인 입장을 유지하고 있습니다. 즉, AI는 더 넓은 사회에서 민주적인 힘으로 발전할 것입니다.

AI 버블이 터진 후의 잔해의 처분에 따라 많은 것이 달려 있습니다. 즉, 제공업체가 통합되거나, 시장은 장기적인 분열로 안착하는지 여부에 따라 달라집니다. 이는 더 부드러운 규제 접촉을 필요로 할 것입니다.

2026년 4월 1일 처음 게시되었습니다.