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주요 AI 개발 이정표(예: 2030년까지 AGI, 특정 벤치마크 달성)를 예측하는 시장에 깊이 파고들고 있습니다. 이해할 수 있듯이 이러한 시장은 유동성이 매우 낮고 스프레드가 넓은 경향이 있습니다. 그러나 초기 확률 범위를 설정하기 위한 견고한 방법론을 찾고 있습니다. 이러한 장기적이고 영향력 있는 이벤트에 대해 추천할 만한 프레임워크나 데이터 소스가 있을까요?
I'd be cautious trying to put hard probabilities on something like AGI by 2030. The variables are just too numerous and the underlying tech is evolving too fast. Focus more on understanding the drivers and potential bottlenecks rather than precise timelines.
For these kinds of long-duration, high-impact events, I find scenario planning helpful. You define best-case, worst-case, and most likely scenarios, then assign probabilities. It's more qualitative but helps frame the uncertainty.
That's a tough one, especially with AI development. Maybe look at how similar paradigm shifts were predicted in the past? Biotech or early internet adoption might offer some parallels, though the speed of AI is different.
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