#확률론

LLM은 더 높은 수준의 추상화가 아니다

최근 LLM(대형 언어 모델)이 어셈블리어에서 C, 파이썬으로 이어지는 프로그래밍 추상화의 다음 단계라는 주장이 유행하고 있습니다. 하지만 기존의 언어들이 특정 입력(x)에 대해 항상 동일한 결과(y)를 보장한 반면, LLM은 확률에 기반해 원치 않는 결과(z)를 섞어서 반환한다는 결정적인 차이가 있습니다. 따라서 개발자들은 LLM이 단순한 상위 추상화 계층이라는 환상에서 벗어나, AI가 생성한 코드의 치명적인 부작용을 검증할 수 있는 철저한 주체적 인식과 테스트를 갖춰야 합니다.

르네상스 도박 분쟁이 확률론을 탄생시킨 방식

17세기 파스칼과 페르마는 중간에 중단된 도박 게임에서 상금을 공정하게 분배하는 방법(점수의 문제)을 논의하며 현대 확률론의 기초를 확립했습니다. 이들의 연구는 주식 투자부터 보험에 이르기까지 오늘날 모든 종류의 위험 평가와 합리적 의사결정의 근간이 되었습니다.