스탠포드, 하버드, UC의 최신 연구 논문인 ‘의지 있는 AI의 적응’에서는 대부분의 ‘의지 있는 AI’ 시스템이 신뢰할 수 없는 도구 사용, 약한 장기 계획, 부족한 일반화 등에 여전히 어려움을 겪고 있다고 설명하고 있다. 이러한 시스템은 대규모 언어 모델 위에 있으며 도구, 기억, 외부 환경과 연결되어 있다. 이미 이러한 시스템은 과학적 발견, 소프트웨어 개발, 임상 연구를 지원하고 있지만, 여전히 불안정한 도구 사용, 약한 장기 계획, 부족한 일반화 등에 어려움을 겪고 있다.

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