샘 : 전 여기 온 지 몇 시간밖에 안 됐어요. 정말 존경스럽습니다. 제가 보기에 이 기술은 정말 많은 수준을 가지고 있다고 생각합니다. 이곳의 인터넷 접속 속도, 사물과 로봇의 속도, 많은 자체 개발 솔루션이 기억에 남습니다. 정말 대단한 회사들만 존재하는 것이 아닙니다. 삼성도 그렇고요. 우리가 매우 높게 평가하는 다른 많은 회사들이 있습니다. AI 플랫폼에 구축된 스타트업과도 긴밀히 협력하고자 합니다. 정말 놀라운 일이죠. 우리가 긴밀히 협력하고 있는 한 회사는 이곳에서 매우 의미 있는 작업을 할 것입니다. 그 외에도 많은 다른 회사들이 정말 대단한 일을 하고 있습니다. 그래서 저는 한국을 떠올릴 때 기술이나 혁신 같은 것들을 떠올리게 되는 것 같아요.

그렉 : 저는 혁신에 대한 노력을 정말 좋아하고 혁신 문화도 좋아합니다. 그렇죠? 제 생각에 한국의 분위기는 항상 전통과 새로운 것이 혼합되어 있다고 생각합니다. 전폭적인 지원 덕분에 한국에서 AI 스타트업이 정말 빠르게 성장하고 있고, 사람들은 그 속도를 따라잡는 것을 매우 좋아한다고 생각합니다. 우리가 개발했지만 어떻게 적용해야 할지 몰랐던 기술을 사람들이 받아들이고, 이 기술이 모든 사람에게 큰 영향을 미치고 있다는 사실을 깨닫고 있다는 사실이 저에게는 매우 고무적입니다. 정말 활기차다고 생각합니다.

[오픈AI는 수년 동안 로봇 공학, 강화 학습, 게임 AI 등 다양한 역량에 초점을 맞춰왔다는 것입니다. 하지만 최근에는 언어, 대화형 AI 사용 및 개발 방법에 중점을 둔 전문가를 채용했습니다. 그렇다면 이러한 전문가를 채용하게 된 이유는 무엇인가요? 그리고 모두 각자의 프로젝트가 있는데 다른 모든 방향을 어떻게 따라잡고 계신가요?]

그렉 : "네, 사람들이 우리에 대해 오해하는 것 중 하나는 OpenAI가 규모를 확장하는 회사라고 생각하는 것 같아요. 사실 저희는 그런 작은 회사가 아닙니다. 우리는 기술 중심의 회사입니다. 그리고 이를 통해 우리는 주로 AI를 구현하는 회사라고 생각합니다. 하지만 우리는 이 기술이 효과가 있을 거라고 생각했고, 긍정적인 방향으로 이끌고 발전시키는 데 도움을 줄 수 있다고 생각했습니다. 그래서 많은 시도를 해봤지만 실패했죠? 성공하는 것만 볼 수 있죠."

"제가 항상 믿어온 한 가지는 가장 큰 피벗 프로젝트의 규모와 관련된 사람들의 수, 컴퓨팅 리소스의 규모에 따라 AGI를 향한 우리의 진전을 측정하는 방법은 우리에게 달려 있다는 것이었습니다. 그리고 초기에는 이 작업을 수행할 수 없었습니다. 저희는 로봇 공학에 대해 매우 다양한 야망을 가지고 있었습니다. 사실 어느 시점에서는요. 로봇 공학 분야에서 큰 성공을 거뒀고, 그 결과 로봇을 제어할 수 있는 멋진 비디오를 만들 수 있었으며, 그 프로젝트를 계속할 수 있다고 믿었죠. 이제 막 3년이 지난 새 프로젝트인데 왜 프로젝트를 중단하겠어요? 하지만 그 팀은 결국 초기 생성 모델 중 하나였던 코드 컴파일 작업을 시작했고, 디지털 공간에서 훨씬 더 빠르게 발전했습니다. 이 모든 것을 시도해 본 결과, 정말 효과가 있었던 것은 바로 트랜스포머 모델을 두 배로 늘리고 계속 밀어붙이고 뿌린 것이었습니다. 지금 효과가 있는 것뿐만 아니라 패러다임이 더 이상 작동하지 않기 전에 한계까지 밀어붙여야 한다는 점이 흥미로웠습니다."

"언어 모델에는 많은 잠재력이 있다고 생각합니다. 그리고 여러 가지 면에서 아직 이 패러다임의 시작 단계에 불과하다고 생각하지만, 사람들이 익숙해지면서 패러다임이 이전되거나 확장되지 않을 곳이 있다고 생각합니다. 즉, AI의 역사는 놀라움으로 가득 차 있으며, 10X의 규모까지 올라간다고 생각할 때마다 X는 아무것도 아닌 것으로 바뀝니다. 그래서 우리는 인류로서 이 문제를 함께 탐구하고 있습니다."

“하지만 우선 개발 측면에서는 이 기술을 어떻게 구현할지 고민할 때 현실을 있는 그대로 직시하는 태도를 가져야 합니다. '아, 이런 접근 방식이나 알고리즘을 사용할 거야'라는 개념을 도입하고 싶은 유혹이 매우 큽니다. 이런 방식으로 배포하거나 가르치면 성공할 것이다'라고 생각하기 쉽지만, 역사적으로 이러한 예측의 실적이 그다지 높지 않다는 것을 알게 되었습니다. 이것이 우리가 배포하는 이유 중 하나입니다. 맞아요. '무슨 일이 일어날지 모르고, 어떻게 전개될지 알 수 없다'는 질문에 직면했을 때 '어떻게 극복할 수 있을까? 어떻게 극복할 수 있을까요? 정답은 소규모로 시도해보고 API를 배포하여 사람들이 다양한 사용 사례에 통합할 수 있도록 하는 것입니다."

"그런 다음 무엇이 제대로 작동하는지 확인하고 많은 데이터와 정보를 얻기 시작하면 됩니다. 우리는 이것이 항상 이 업계에서 리스크를 관리하는 방법이라고 생각합니다. 그리고 어떻게 하면 리스크를 완화할 수 있을지 고민하기 시작하는데, 이것이 우리에게 가장 중요한 일 중 하나라고 생각합니다. 따라잡기란 내부 학습 속도를 높이는 것입니다. 아시다시피, 10배, 100배, 일상 생활에서 사용하는 사람이 너무 많기 때문에 실제로 정량화 할 수 없으며, 이를 통해 학습하고 모델을 개선할 수 있습니다. 따라서 이 프로젝트는 실리콘 밸리에만 국한된 프로젝트가 아니라 모든 사람에게 실제로 도움이 되는 AI를 만들기 위한 글로벌 프로젝트입니다. 이것이 바로 이 모든 것의 근간이라고 생각합니다."

[OpenAI에서 일어난 일 중 정말 흥미로운 점은 금전적 가치뿐만 아니라 인기도 있다는 점입니다. 제가 8년 넘게 교수로 재직하면서 논문을 쓰다 보면 그 분야가 도전으로 가득 차 있다는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면 실제로 과학자로서 우리 모두가 실제 사람들과 함께 일하는 문화로 어떻게 구현할 수 있었나요? 모델 릴리스에는 완전히 다른 재미가 있습니다. 어떻게 관리하셨나요?]

샘 : "우리가 한 일은 GPT를 다른 어떤 프로젝트가 상상할 수 없는 프로젝트로 만들려고 노력한 것입니다. 이를 위해 목표도 설정했습니다. 우리 문화에 대한 명확한 비전을 세웠고, 이를 바탕으로 AGI 구축이라는 사명에 대한 헌신적인 노력을 기울였습니다. 그리고 사람들은 그것을 최우선으로 생각합니다. 저는 그렇게 해준 직원들에게 매우 감사하게 생각합니다. 그런 문화가 있었기에 우리가 성공할 수 있었다고 생각합니다.”

그렉 : “초창기에는 딥마인드 등의 엔지니어들과 이야기를 나누면서 왜 AGI를 개발하는 데 관심이 있는지 물어보곤 했어요. '저는 항상 마음이 어떻게 작동하는지에 대해 호기심이 많았어요. 그걸 이해하고 싶어요. 하지만 OpenAI에서는 같은 질문에 대해 '이것이 가장 중요하다고 생각하기 때문에 영향을 미치고 싶어서'라고 대답합니다."

"기술자들은 '미래를 만들고 싶어합니다.'라고 답할 것입니다. 그리고 저는 이러한 동기가 우리가 단순히 과학만 하는 것이 아니라 많은 과학을 하고 있지만 거기서 멈추지 않는다고 생각합니다. 우리는 엔지니어링만 하는 것이 아닙니다. 많은 엔지니어가 있습니다. 여기서 멈추지 않습니다. 이 모든 것을 통합하고 실제로 이 모든 사람들을 모아 실제로 직원들과 함께 일하는 비즈니스를 구축해야만 합니다. 이렇게 한 걸음 더 나아가야만 목적에 부합하는 영향력을 발휘할 수 있습니다."

[매우 큰 이 비전을 판매하는 올바른 방법은 무엇일까요? 어떻게 해보셨나요?]

그렉 : "네, 실패한 시도가 많았죠. 첫 번째는 자신을 믿어야 한다는 것입니다. 특히 이 분야에서는 절대적으로 정답이 있을 수 없다는 것이 사실입니다. 시간이 지남에 따라 현실에서 배우면서 점점 더 정확해지는 정답이 있을 뿐입니다. 우리의 여정을 되돌아보면, 우리는 일이 어떻게 될지에 대한 순진한 확신을 가지고 있었고, 향후 50년 동안 가장 중요한 질문을 던지고 있었습니다. 하지만 오늘날 우리가 기술의 발전에 영향을 미치기 위해 어떤 행동을 취해야 하는지에 대한 질문은 여전히 남아 있습니다. 이는 어려운 문제입니다."

"처음에는 시간이 지나도 변하지 않는 답이 있었습니다. 최초의 강력한 인공지능이 모든 사람을 통제할 수 있을 거라는 것이 우리의 초기 개념이었습니다. 하지만 곧 현실에서는 여러 개의 중요한 AI 모델이 필요할 것이라는 사실을 깨달았습니다. 처음에는 두 개가 될 것이라고 생각했지만 나중에 GPT-3, 4, 5, 6, 7 등이 될 것이라는 사실을 깨달았습니다. 오픈소스로 공개하면 모든 사람이 모델에 액세스할 수 있고 모든 것이 잘 될 것이며 우리는 아무런 책임도 지지 않을 것이라고 말하고 싶은 유혹이 있었습니다. 하지만 약속을 지키기란 어려운 일이죠."

"우리에게 힘들었던 한 가지는 큰 비전을 세웠기 때문에 바꾸고 싶지 않았지만 전술은 바뀌어야 한다는 것이었습니다. 근본적인 것이 무엇인지 명확히 하는 것이 중요하다고 생각합니다. 우리는 우리가 하고 있는 일에 대해 개방적이고 끊임없이 전술을 바꾸고, 무엇이 잘못되었는지에 대한 학습을 바탕으로 끊임없이 업데이트해야 합니다. 자신이 틀렸다고 기꺼이 말하는 것은 사실 꽤 어려운 일입니다. 지금 이 자리에 앉아 있는 저조차도 몇 년 전에 우리가 틀렸다는 것을 인정하는 것이 어렵습니다. 하지만 그것이 성공할 수 있는 유일한 방법이라고 생각합니다."

샘 : "스타트업에는 세 가지 단계가 있다고 생각하는데, 모두 매우 중요한 단계입니다. 첫 번째 단계는 사람들이 마음을 다잡는 단계입니다. 추상적인 비전과 신념만 있을 뿐입니다. 저희는 성공이 보장된 것은 아니지만 성공할 수 있다는 강한 확신을 가지고 있었습니다. 우리는 신경망이 작동하고 있고 규모에 따라 개선되는 것 같다는 관찰을 바탕으로 회사를 시작했습니다. Greg이 언급했듯이 완전히 정확하지는 않은 몇 가지 전략이 있었지만, 세부 사항을 알지도 못하고 증거도 없으며 어떤 형태가 될지 알 수 없었지만 이 궤도에서 성공할 수 있다는 확신이 깊었습니다. 우리는 성공하는 것이 매우 가치 있고 중요하다고 믿었습니다."

"당시에는 상당히 어려운 일이었습니다. 전 세계적으로도 그런 믿음을 가진 사람이 많지 않았고, 더군다나 구글이나 IBM과 같은 고임금 직장을 기꺼이 떠날 의향이 있는 사람도 적었습니다. 그것은 도전이었습니다. 그런 사람들을 찾아낸 것은 행운이었고 그들에게 매우 감사하게 생각합니다. 이제 사람들은 그들이 얼마나 일찍 입사했는지 생각하면서 당연하게 생각합니다. 제 생각에 우리가 이 분야에서 이룬 최고의 성과는 엔지니어링, 제품, 연구, 안전 문화가 함께 어우러진 것입니다. 여러 가지 시도를 거쳐 GPT 시리즈를 향한 길을 찾아야 했습니다. 이를 한 가지로 정리하자면 실수로부터 배웠다는 것입니다. 과거로 거슬러 올라가면 쉽게 알 수 있지만, 미래를 내다보면 오랜 시간 동안 많은 시행착오가 있었습니다."

"두 번째 단계는 일이 잘 풀리고 있지만 대부분의 사람들이 깨닫지 못하는 단계입니다. 이 단계가 가장 쉬운 단계라고 생각합니다. 이 단계에 모이는 사람들은 지적이고 매우 헌신적이며 무언가를 보고 있습니다. 저희는 바로 이 시기에 확장이 유익하다는 것을 깨달았습니다. 기적과도 같았죠. 첫째, 학습하는 알고리즘이 있다는 것이 기적의 첫 번째 이유였습니다. 둘째, 규모를 확장할수록 점점 더 좋아진다는 점입니다. 당시에는 대부분의 사람들이 알아차리지 못했지만 이 분야의 많은 사람들이 알아차렸고, 많은 재능을 함께 모을 수 있었던 엄청난 발견이었다고 생각합니다."

"그리고 역설적이게도 가장 어려운 세 번째 단계는 모든 것이 작동하고 모두가 그것을 깨닫는 지금 단계입니다. 이전에는 암호화폐에 관심이 많았지만 지금은 AI에 흥미를 느끼는 사람들이 많이 있습니다.”  

샘 : “솔직히 말씀드리자면 처음 이 여행을 시작했을 때는 확신이 없었습니다. 처음 시작했을 때는 그저 개발자들을 만나고 교류하는 하나의 방법일 뿐이었죠. 곧, GPT에 대한 전 세계의 관심을 감안할 때 외교적인 미션으로 바뀌었습니다. 제가 알기로 많은 리더들은 AI의 잠재력을 잘 알고 있었습니다. 10년 후를 내다볼 때 잠재적인 엄청난 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 완화하기 위해 전 세계적으로 힘을 합쳐야 할 필요성은 분명합니다. 지금까지의 대화는 매우 긍정적이고 생산적이었을 뿐만 아니라 매우 깨달음이 있었습니다. 함께 일하고자 하는 의지가 매우 고무적이었습니다. 그리고 저는 이것이 실제로 굉장한 키포인트입니다.”

그렉 : "AI에 대한 논의가 오랫동안 진행되어 왔기 때문에 기술 기업이 국제적으로 협력할 수 없을 것이라거나 정부가 절대 이해하지 못할 것이라고 믿는 사람들은 더 큰 그림을 보지 못한 채 회사, 구성원 또는 국가를 위해 무엇을 할 수 있는지에만 집중하는 경향이 있습니다. 아직은 초기 단계이므로 앞으로의 상황을 지켜봐야 합니다. 저는 이러한 사고방식을 재설정할 필요가 있다고 생각하며, 많은 사람들이 이 문제에 대해 사려 깊게 생각하는 것을 보는 것은 고무적인 일입니다. 저는 이것이 정말 중요하다고 생각합니다. 그렇기 때문에 오늘 이 자리에서 이렇게 많은 사람들이 대화에 참여하는 것을 볼 수 있는 것은 매우 의미 있는 일입니다.”

[미래의 교육은 어느 방향으로 가야하는가?]

그렉 : "정말 중요한 질문이라고 생각해요, 그렇죠? 미래에는 어떤 기술이 중요해질까요? 어떻게 변화할까요? 그리고 우리 모두는 그 변화에 어떻게 적응할 수 있을까요? 그리고 단순히 생존하는 것이 아니라 어떻게 번창할 수 있을까요? 이 기술이 존재하지 않았을 때보다 모두가 더 나은 삶을 살 수 있도록 어떻게 만들 수 있을까요? 저는 우선 AI를 통해 가능하다고 생각합니다. 그렇죠? 기술은 인간에게 도움이 되어야 합니다. AI가 가져올 변화는 분명 많은 것이겠죠? 상황은 빠르게 변할 것이고, 오늘날 기술의 세부 사항은 2년 후와 같지 않을 수도 있습니다."

"따라서 제가 드릴 수 있는 가장 좋은 조언은 현재 존재하는 기술에 대한 전문가가 되되, '엔지니어링은 이런 식으로 해야 한다' 또는 '내가 사용하는 특정 기술은 이런 것이다'와 같은 특정 기술이 그대로 유지될 것이라고 기대해서는 안 된다는 것입니다. 하지만 새로운 것을 보고 '이것을 어떻게 사용할 수 있을까', '이제 어떤 문제를 해결할 수 있을까', '어디에 적용할 수 있을까'라고 생각하는 데에는 메타 스킬이 있습니다. 이 기술에 대한 전문 지식을 쌓고 실제로 사용하면서 그 잠재력을 파악하는 것이 핵심입니다."

[샘은 AI 규제가 필요하다는 입장이죠? 그리고 AI를 군사적으로도 이용할 수 있다고도 했습니다. 콘텐츠 크리에이터에 대한 보상에 대해서도 궁금하군요.]

샘 : "국가마다 다른 방식으로 현재 사용을 규제할 것이라고 생각합니다. 사용 사례를 규제하는 것은 국가마다 정말 중요합니다. 예를 들어 국방이나 군사 작전에는 사용할 수 없습니다. 때로는 의학적 조언을 위해 사용할 수 있지만 이러한 규정을 준수해야 한다고 말할 수 있습니다. 저는 다양한 기술 시스템에서 사용 용도와 여러 기관이 어떻게 해결할 수 있는지 살펴볼 수 있다고 생각합니다. 이러한 시스템이 매우 강력해짐에 따라 특별한 관심이 필요하며 전 세계에 영향을 미친다는 것입니다."

"따라서 전 세계적인 협력도 필요합니다. 정부 지원을 졸업하고 이러한 결정을 내리고 이러한 일을 시작하는 데는 시간이 오래 걸릴 것이라고 생각합니다. 하지만 단기적으로는 무기를 사용하고 다양한 부서와 다양한 카테고리를 관할하는 기관에 권한을 부여하는 방안을 생각해 볼 수 있다고 생각합니다."

[AI가 교회 같은 종교 조직을 대체할 수 있을까]

그렉 : “모든 기업이 AI를 어떻게 통합할 것인지에 대한 문제라고 생각합니다. 통합하지 않기로 결정한 조직이 있어도 놀랍지 않을 것이며, 그 결과 조직 환경이 크게 변화할 것입니다. 예를 들어, 구성원들이 다양한 의사 결정에 대해 질문하고 인사이트를 얻고 조언을 제공할 수 있도록 AI 상담사를 구축하는 사람들을 이미 보았습니다. 이처럼 기술에만 초점을 맞추면 생각하지 못할 영역에서 혁신이 일어나고 있다고 생각합니다. 근본적으로 AI는 인간의 활동을 향상시키는 것이지만, 활동뿐만 아니라 인간 관계와 상호 작용 방식도 향상시킬 수 있습니다. 다양한 산업에 큰 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 몇 가지 변화가 있을 것으로 예상하지만, 몇 년 전과 똑같아 보이는 것들이 있어도 놀라지 않을 것입니다.”

[가장 가슴 아팠던 실패는]

샘 : “오후 내내 이야기해도 시간이 모자라다. 외부에서 보면 분명하고 기하급수적인 상승 추세로 보이기 쉽다고 생각합니다. 하지만 초창기에는 아주 완만한 움직임이 있었고, AI와 매우 밀접한 관련이 있는 사람들은 성공 가능성이 0.0%라고 생각했습니다. 초창기에는 몇 가지 아이디어가 있었지만 제대로 작동하지 않았습니다. 정말 힘든 시기였죠. 일이 진전되고 있다는 외부적인 신호 없이 유망한 연구 프로젝트만 매일 나타나고 있었죠. 충분한 자본, 충분한 인재, 충분한 전산 리소스를 어떻게 확보할 수 있을지, 심지어 제품 전략이나 연구 전략이 있는지조차 확신할 수 없었습니다.”

그렉 : “잘 될 거라고 생각했지만 결국 실패로 끝난 프로젝트도 있었습니다. 한 가지 예로, 잘 될 것 같았고 시대를 앞서가는 프로젝트였던 OpenAI Universe가 있습니다. 들어보신 분? 1명 있네요. 인간처럼 화면과 키보드로 상호작용할 수 있는 AI를 만든다는 멋진 아이디어였습니다. 하지만 아직 기술이 완성되지 않은 상태였죠. 회사 전체가 연구하고 모든 준비를 마쳤지만 기술은 우리를 실망시켰습니다."

"하지만 예상치 못한 성공도 있었습니다. 저희의 API가 가장 대표적인 예라고 할 수 있습니다. 기술력은 있었지만 뚜렷한 애플리케이션이 없었기 때문에 처음부터 달 착륙한 것처럼 느껴졌습니다. 일반적으로 제품을 개발하거나 스타트업을 설립할 때 조언을 받는 것과는 정반대입니다. 하지만 유용한 무언가를 만들 수 있는 유일한 기회였죠. 그래서 저희는 사업 계획을 세우고, 고객과 대화하고, 2020년 1월과 2월에 샌프란시스코를 돌아다니며 고객의 참여를 유도하기 위해 노력하는 고통을 겪었습니다. 한 달 후, 아무도 대면 미팅을 원하지 않았지만 우리는 고객을 확보하고 그 위에 구축할 플랫폼을 출시했습니다. 그래서 때로는 어떤 일이 성공할지 실패할지 알 수 없습니다. 그저 그 과정을 겪으며 어려움을 견뎌내야 할 뿐입니다."

그렉 : “경쟁 측면에서는 오픈소스 모델이 존재할 것이고 어느 정도 규모와 역량을 갖추게 될 것이라는 점을 알고 있습니다. 그러나 천만 달러에서 10억 달러에 이르는 대규모 모델을 실행하거나 학습시킬 수 있는 사람은 특정 소수만 가능하기 때문에 이러한 모델은 제한적일 것입니다."

"OpenAI는 매년 어려운 문제를 해결하고 이전에는 불가능하다고 여겨졌던 것을 달성하는 데 중점을 두고 있습니다. 그러기 위해서는 최첨단 기술, 최고의 엔지니어링 및 연구 인재, 충분한 컴퓨팅 파워를 갖춰야 합니다. 우리는 이러한 모델과 관련된 전체 공급망에 많은 투자를 하고 있습니다."

"또한 포괄적인 범위의 솔루션을 제공하는 폭 넓은 접근 방식에 중점을 둡니다. 이러한 접근 방식이 오픈소스 접근 방식을 잘 보완한다고 생각합니다. 비즈니스 모델은 시간이 지남에 따라 진화할 수 있지만, 현재 불가능하다고 인식되는 것을 달성하고자 하는 목표는 변함이 없습니다. 이것이 바로 차이점입니다."

[마케팅 접근에서 PMF에 대한 정의는]

샘 : “모바일 스타트업이 진화해 온 것처럼 'AI 스타트업'이라는 개념도 점차 낯설지 않게 될 것이라고 생각합니다. 아이폰에서 앱스토어가 처음 출시되었을 때, 2000년부터 2010년까지 사람들이 '모바일 스타트업'에 대해 자주 이야기하던 시기가 있었습니다. 하지만 시간이 지나면서 모든 기업이 기술 인프라의 일부로 기대하게 되면서 이러한 개념은 사라졌습니다. AI도 마찬가지일 것이라고 생각합니다."

"지금도 자신을 'AI 스타트업'으로만 분류하는 것은 실수일 수 있습니다. 대신 사람들이 진정으로 좋아하고 사용하고 싶어하는 것을 만드는 스타트업이 되기 위해 노력해야 합니다. 이것이 스타트업의 황금률이며, AI라고 해서 예외가 될 수는 없습니다."

"제품 시장 적합성은 사람들이 자발적으로 친구들과 공유할 정도로 좋은 제품을 만드는 것으로 느슨하게 정의할 수 있습니다. 이를 정의하는 방법은 여러 가지가 있지만, 모든 것이 '불이 붙기' 시작하면 확실히 알아차릴 수 있을 것입니다.”

그렉 : “AI 분야에서 흔히 우려하는 것은 다음 혁신 모델에 의해 쓸모없게 될까 봐 두려워하는 것입니다. 하지만 특정 기업의 영역에서 가치를 구축할 수 있다는 점을 기억해야 합니다. 예를 들어 병원에 판매하려면 의사 및 환자와의 논의, 규정 이해 등 광범위한 지식과 경험이 필요합니다. 이러한 전문 지식은 새로운 모델에 의해 즉시 구식이 되지는 않습니다. 따라서 가치를 창출할 수 있는 분야에 집중해야 합니다."

"제가 어려울수록 해결의 보람이 더 클 수 있습니다. 많은 사람들이 기피하는 문제 영역을 발견했다면 관심을 기울일 만한 가치가 있다는 좋은 신호일 수 있습니다. 이러한 영역에서 제품-시장 적합성을 달성하면 지속적인 성공을 거둘 수 있습니다."

[기본소득을 주장했었는데, 챗GPT 가 인간을 대체하는 것에 대해 어떻게 생각하는가?]

샘 : "AI로 인한 경제 및 고용 시장의 변화는 피할 수 없지만 일부에서 예상하는 것만큼 분명하게 일어나지는 않을 수 있습니다. 현재 AI 모델은 대부분 기존 일자리를 완전히 대체하기보다는 기존 일자리의 생산성을 향상시키는 역할을 하고 있습니다. 오늘날 많은 분야에서 노동력에 대한 수요가 상당합니다. 예를 들어, AI를 통해 프로그래머의 생산성을 높일 수 있다면 잘 작성된 코드에 대한 수요는 여전히 많을 것입니다. AI는 본질적으로 인간의 능력을 향상시키며, 그 결과 더 많은 일을 할 수 있다는 기대치도 높아집니다."

"이러한 진화는 우리가 아직 개념조차 정립하지 못한 새로운 종류의 직업으로 이어질 가능성이 높습니다. 산업화 이전 시대를 돌이켜보면 '인공지능 연구원'과 같은 직업을 상상한 사람은 아무도 없었지만, 지금 우리는 여기에 있습니다. AI가 최종적인 혁명은 아닐 것이며, 새로운 종류의 일자리를 탄생시키는 더 많은 혁명이 있을 것입니다. 하지만 현재의 시스템은 특정 업무에는 능숙하지만 아직 모든 직업을 완벽하게 대체할 수는 없다는 점에 유의해야 합니다. 시간이 지남에 따라 AI가 더욱 발전함에 따라 점점 더 많은 업무가 자동화되겠지만, 인간의 창의성과 창조하고 사회에 기여하려는 노력은 언제나 가치 있는 것으로 남아있을 것입니다."

"제가 가장 우려하는 것은 우리가 적응하지 못하는 것이 아니라 이러한 변화가 일어날 수 있는 속도입니다. 역사적인 기술 혁명을 살펴보면 대략 두 세대에 걸쳐 상당한 노동 시장 변화에 적응할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 이러한 변화가 10년 이내에 일어난다면 이는 도전이 될 수 있습니다. 이런 점에서 보편적 기본소득(UBI)은 이러한 전환기에 사람들을 잠재적으로 도울 수 있는 흥미로운 개념입니다. 전 세계 빈곤을 없앨 수 있다면 우리는 이를 위해 노력해야 합니다. AI의 이점을 공유하고 거버넌스에 대해 논의하는 것은 앞으로 우리가 광범위하게 참여해야 할 중요한 주제입니다."

"저는 AI가 일자리가 없는 세상으로 이어질 것이라고 생각하지 않습니다. 오히려 지금과는 다른 종류의 직업, 더 성취감을 느낄 수 있는 직업, 지금과는 다른 직업이 등장할 가능성이 높습니다. 미래의 사람들은 우리를 돌아보며 과거에 우리가 했던 일에 놀라움을 금치 못할지도 모릅니다.”

그렉 : “인공지능 분야의 여정을 되돌아보며 가장 놀라웠던 점은 기술의 발전이 정형화된 경로를 따르지 않았다는 점입니다. 10년 전만 해도 많은 사람들이 AI가 육체 노동 직업을 먼저 대체하고 시인이나 소프트웨어 개발자와 같은 창의적인 직업이 가장 마지막에 사라질 것이라고 예측했습니다. 그러나 AI의 발전은 어떤 작업이 어렵고 쉬운지에 대한 이러한 가정에 도전장을 던졌습니다. AI가 우리 사회와 어떻게 통합될지, 사람들이 어떻게 반응할지에 대한 우리의 기대는 끊임없이 재조정되고 있습니다.

저는 이러한 조정이 우리가 예상하지 못했던 방식으로 AI가 인간의 창의성을 향상시킬 수 있는 방법을 보여주는 긍정적인 발전이라고 생각합니다. AI가 계속 진화함에 따라 우리도 함께 변화할 것입니다. 가장 중요한 것은 열린 마음으로 미래에 접근하고 선입견이 아닌 현실에서 배우는 것입니다."

[AI가 물이나 전기처럼 되진 않을 것 같은데, 이해가 상충한다. AI를 가진 기업들이 시장을 차지하고, 유틸리티 독점 기업처럼 되진 않을까?]

그렉 : "전기와 같은 기술의 역사를 살펴보면 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 제너럴 일렉트릭은 전기의 본질을 뛰어넘어 세탁기를 비롯한 다양한 가전제품에 진출했습니다. 이러한 진화는 전문가들이 자신의 안락한 영역을 넘어 다양한 기술 및 마케팅 변화에 적응해야 했기 때문에 쉽지 않은 일이었습니다. 하지만 세탁기가 전기의 가장 중요한 혁신이라고 할 수 있을까요? 그럴 리가 없죠."

"같은 맥락에서 OpenAI의 핵심 미션은 모든 인류에게 혜택을 주는 방식으로 AGI를 구축하는 것입니다. API와 기타 도구를 개발하는 것은 이러한 사명을 달성하기 위한 메커니즘이지 최종 목표는 아닙니다. GPT 모델을 계획할 때 우리는 구축할 수 있는 수백 가지의 잠재적 애플리케이션 목록을 가지고 있었습니다. 하지만 각 애플리케이션에는 특정 전문 지식과 리소스가 필요하기 때문에 AGI의 기본 사명에서 벗어날 가능성이 있었습니다. 그래서 우리는 특수성보다는 일반성을 선택해야 했습니다."

"우리의 목표는 경제의 다양한 부문에 널리 채택되고 통합될 수 있는 방식으로 기술을 개발하는 것입니다. 우리는 사람들이 우리 모델을 기반으로 구축하고 개선을 위한 피드백을 제공할 수 있는 환경을 만들고자 합니다. 전기와 마찬가지로 AGI의 잠재적 응용 분야는 무궁무진하며, 우리는 이제 겨우 표면을 긁어모으고 있을 뿐입니다."

"하지만 전기와 AI 같은 기술에는 차이가 있습니다. 예를 들어, 미국에서는 일반적으로 전기 공급업체를 한 곳만 선택할 수 있지만, AI 모델에서는 경쟁과 선택의 폭이 넓어야 합니다. AI 시장은 경쟁을 통해 혁신과 개선을 촉진해야 합니다.”

샘 : “기술의 역사를 연구하다 보면 훌륭한 플랫폼과 킬러 애플리케이션이 동시에 구축되는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어 ChatGPT를 개발하면서 플랫폼을 개선하는 데 도움이 되는 귀중한 인사이트를 얻었습니다. 대부분의 스타트업은 우리가 AI를 보다 주류적이고 사용자 친화적으로 만들었다는 점을 높이 평가했습니다. 저희는 이러한 개발이 동시에 이루어져야 최상의 결과를 얻을 수 있다고 믿습니다."

"Microsoft와 DOS 및 Windows 또는 Unity와 C++의 조합을 예로 들면, 이러한 조합을 통해 플랫폼과 애플리케이션 모두 공생하는 방식으로 발전했습니다. 유니티는 AGI와 유니티의 다른 제품에서도 이와 유사한 시너지 효과를 낼 수 있도록 노력할 것입니다."

[AI가 인간의 창작물을 빼앗아 학습한다는 두려움이 있다.]

그렉 : "콘텐츠 크리에이터가 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것은 우리 사회에서 매우 중요한 일입니다. 자신의 작업이 AI 개선에 기여했다면 보상을 받을 수 있는 메커니즘이 있어야 합니다. 이러한 이상적인 세상은 크리에이터가 지금보다 더 나은 삶을 살 수 있는 결과를 가져올 것입니다. 이를 위해서는 아티스트 및 기타 콘텐츠 제작자를 비롯한 다양한 이해관계자와의 지속적인 협력이 필요합니다. 우리는 커뮤니티의 사람들과 직접 소통하며 그들의 요구와 관점을 이해해 왔습니다. AI를 통해 창작 활동은 그 어느 때보다 더 보람 있고 수익성이 높으며 유익한 일이 될 수 있으며, 이는 흥미로운 기회를 제공합니다.”

[AI에 대해 긍정적인 공상 소설을 쓴 적이 있다.]

샘 : “"AI에 대한 열정과 흥분을 고려할 때 사려 깊은 관점을 갖는 것이 중요합니다. 공상과학 소설은 우리에게 영감을 주었지만 때때로 틀릴 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 하지만 공상과학은 일상의 고단함과 현재 기술의 한계를 넘어선 미래를 꿈꾸게 하고 장기적인 사고를 할 수 있도록 영감을 줍니다."

"한 가지 더, 게임에 적용되는 AI의 경우, 놀랍도록 혁신적인 방식으로 AI가 통합되기 시작했습니다. 이러한 외부의 실험이 더욱 기대되는 부분입니다. 게임에서 AI의 잠재력은 무궁무진하며, 이 분야가 계속 발전하는 모습을 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다."

[오픈AI는 한국 스타트업에 투자하는 펀드도 있다던데]

샘 : “펀딩은 항상 까다롭고 서류 작업이 많은 작업입니다. 초창기에는 유망한 스타트업을 식별하고 조언을 제공할 수 있는 훌륭한 AI가 있다면 확장성이 높을 것이라고 농담 삼아 생각했습니다. OpenAI의 초기 스타트업 펀딩은 프로세스에 대해 더 많이 배우기 위해 의도적으로 소규모로 진행되었습니다. 이제 더 많은 인사이트를 얻었으므로 참여를 확대할 계획입니다. 더 많은 AI 스타트업에 자금을 지원하고 싶지만, 아직은 전통적인 방식으로 진행해야 하므로 다소 느릴 수 있습니다. 하지만 AI 기술이 계속 발전함에 따라 향후에는 이 이니셔티브를 확장할 수 있을 것으로 예상합니다."

[AI를 위한 하드웨어 발전은?]

그렉 : “네, AI의 발전은 상상할 수 있는 모든 입력과 같이 다양한 요소의 곱셈으로 설명할 수 있다고 생각하죠? 이것이 바로 계산 능력이며 데이터와 함께 가장 많은 헤드라인을 장식하는 요소입니다. 그리고 데이터의 양과 질뿐만 아니라 올바른 데이터를 정제하고 얻는 것이 중요합니다. 이 비율은 혁신가들이 엔지니어링에 대한 신호라고 할 수 있습니다."

"하지만 이 모든 요소가 복합적으로 작용합니다. 그리고 제품 수익률에 대한 흥미로운 점 중 하나는 제품을 최적화하고 싶고, 모든 것이 가치가 있기를 원한다는 것입니다. 매우 일방적이라면 그 목표가 오랫동안 유지되고 있는지 여부에 집중해야 합니다. 이는 어느 정도 정체되기 시작하는 지점에 도달하기 시작하는 경우 핵심입니다. 컴퓨터를 구축하는 것이 어려운 이유는 도전이지만 여전히 가능하기 때문이죠? 동영상에서 커스텀 실리콘 거래를 살펴보는 것이 정말 흥미로웠습니다. 오랫동안 이 거래에 관심을 기울여온 모든 플레이어들과 이야기를 나눴습니다."

"추론 하드웨어는 실제로 해야 할 일이 많다고 생각하며, 모든 사람이 사용할 수 있도록 하기 어려운 이유 중 하나는 수요에 비해 컴퓨팅 성능이 충분하지 않기 때문입니다. 하드웨어의 경우 5년 후에는 상황이 달라질 것이라고 확신합니다. 따라서 저는 이 업계의 모든 사람들이 더 나은 AI를 생산하고 확장하는 데 기여할 수 있는 성장의 여지와 할 수 있는 일이 매우 많다고 생각합니다.”

[AI는 에너지를 많이 먹는다. 에너지 보틀넥이 생길 수도 있는데?]

샘 : “에너지는 정말 중요합니다. 많은 사용 사례에서 여전히 클라우드에서 서비스를 사용하길 원한다고 생각합니다. 하지만 최근에는 모든 것을 도와주고 최대한 많은 인텔리전스를 갖춘 개인용 슈퍼 비서에 대한 기대가 매우 높습니다. 그리고 개인용 디바이스가 한데 모이면 훨씬 더 강력해집니다."

"결국에는 일부 작업은 클라우드를 사용하지만 대부분은 로컬 에너지를 사용하는 일종의 하이브리드 형태가 될 것이라고 생각합니다. 에너지가 핵심입니다. 최첨단에 있거나 지배적인 위치에 있다면 지속적인 에너지를 사용하면 미래를 위해 사용될 것입니다. 우리는 그렇게 되기 위해 많은 시간을 함께 보내고 있습니다. 재생 에너지의 성장과 함께 현재 일어나고 있는 일과 앞으로 일어날 일에 대해 생각하지 않을 수 없습니다. 전 세계에 많은 에너지가 필요하게 될 것이고, 더 저렴해질수록 결국에는 더 저렴하게 만들 수 있을 것입니다. 언젠가는 에너지가 오늘날 접근 비용에서 지배적인 용어가 될 것이라고 예측할 수 있을 것 같습니다.”

그렉 : “또 다른 흥미로운 점은 온디바이스 기여와 클라우드의 조합이라고 생각합니다. 또한 개인 정보 보호 아키텍처 관점에서 의료 정보를 다루는 매우 흥미로운 상호 작용을 보게 될 것입니다. 실제로 휴대폰을 사용할 때는 "이건 꽤 민감한 것 같아. 이걸 클라우드로 보내지 말자"라고 생각할 수 있습니다. 왜냐하면 확장하거나 문제를 세분화하면 가장 어려운 문제가 발생할 수 있기 때문입니다. 그래서 저는 이 하이브리드 세상이 엣지와 클라우드로 옮겨갈 것이라고 생각합니다. 오늘날의 기존 아키텍처와는 상당히 다른 모습을 보일 것이라고 생각합니다. 정말 흥미롭네요.”

[AI의 시대, 학생들은 무얼 공부해야 할까요]

샘 : “단순히 생존의 문제가 아니라 미래에 관한 문제입니다. 다른 훌륭한 도구와 마찬가지로 경제 성장과 발전을 촉진할 수 있는 가능성이 있다고 생각합니다. 이 도구는 상당히 혁신적인 제품이 될 것이며, 중요한 기술은 이러한 도구에 익숙해지고, 변화를 따라잡고, 도구와 긴밀히 협력하여 상황이 어디로 가고 있는지, 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 뛰어난 직관력을 개발하는 것이라고 생각합니다. 회복탄력성, 새로운 것을 빠르게 배우고 기술을 통해 스스로 적응하고 발전할 수 있는 능력. 이러한 능력은 앞으로 많은 수요가 있을 것으로 예상됩니다. 따라서 미래에 대해 이야기할 때 제가 예측하는 것 중 하나는 이러한 변화가 훨씬 더 빠르게 일어날 것이며, 항상 적응력이 뛰어난 젊은이들의 가치가 더욱 높아질 것이라는 것입니다.”

그렉 : “이 프레임워크를 배우는 것은 매우 가치 있는 일이며, 기술에 적응하는 속도에 맞춰 기술이나 수업 또는 활동을 선택할 수 있다고 생각합니다. 하지만 세부적으로는 여전히 소프트웨어가 정말 중요한 기술이라고 생각합니다. 따라서 코딩 언어에 관한 것이 아니라 프로그램의 세부 사항에 관한 것이 아니며 그러한 세부 사항에 의존하지 않을 것입니다."

"하지만 근본적으로 컴퓨터가 원하는 작업을 수행하도록 하는 것이 우리가 향하고 있는 세상입니다. 따라서 컴퓨터가 어떻게 작동하는지에 대한 낮은 수준의 세부 사항을 이해하는 것이 출발점입니다. 코딩을 한 번도 해본 적이 없는 사람들이 최고의 AI 애플리케이션을 구축하는 것을 보았는데, 이는 사실 새로운 일이죠? 실제로 컴퓨터에서 직접 코딩하지 않고도 컴퓨터가 일을 하도록 할 수 있습니다. 하지만 저는 여전히 코딩이 정말 중요한 기술이라고 생각하며, 낮은 수준에서 가장 높은 수준의 의사 전달 의도와 이 기계가 무엇을 하기를 원하는지에 대한 철학을 이해하는 데 도움이 되는 특정 클래스를 더 많이 찾을수록 앞으로 이 모든 것이 중요해질 것이라고 생각합니다.”  

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