편곡 : 신규
6월 19일, OpenAI는 공식적으로 첫 번째 팟캐스트를 공개했습니다. 이 팟캐스트에서 CEO 샘 알트먼은 GPT-5 발전 속도, 스타게이트 프로젝트, 차세대 AI 단말 장치 개발, 모델 메모리 기능에 대한 논란, AGI 등장 이후 사회 구조의 진화 등에 대한 일련의 질문에 처음으로 체계적으로 답했습니다.
알트만은 "새내기 아빠"로서 육아와 교육에 AI를 활용한 실제 경험을 이야기했습니다. 또한 기업 의사 결정권자의 관점에서 OpenAI가 직면한 핵심적인 선택, 즉 기술적 도약, 개인정보 보호 경계, 그리고 신뢰 구조 간의 균형을 어떻게 유지할 것인가에 대해서도 밝혔습니다.
"내 아이들은 AI보다 결코 똑똑해지지는 않겠지만, 우리 세대보다 훨씬 더 강해질 겁니다." 알트먼은 이 프로그램에서 이 세대의 아이들은 AI가 완전히 침투한 세상에서 성장할 것이며, 지능형 시스템에 대한 의존, 이해, 그리고 상호작용은 이전 세대의 스마트폰 사용 습관만큼이나 자연스러워질 것이라고 인정했습니다. 가족 동반 관계와 지식 계발에 있어 ChatGPT와 같은 모델의 새로운 역할은 육아, 교육, 일, 그리고 창의력 개발에 새로운 패러다임을 열었습니다.
AI는 차세대 성장 환경이 되고 있습니다.
알트만은 사회가 아직 통일된 정의를 내리지는 않았지만, "매년 점점 더 많은 사람들이 AGI 시스템에 도달했다고 믿고 있다"고 언급했습니다. 그의 견해에 따르면, 하드웨어와 소프트웨어에 대한 대중의 수요는 매우 빠르게 변화하고 있으며, 현재의 컴퓨팅 성능은 잠재적 수요를 충족하는 데 크게 미치지 못합니다.
대화가 새로운 아빠가 된 알트만의 이야기로 넘어가자, 그는 ChatGPT가 육아 초기 단계에 큰 도움이 되었다고 인정했습니다. "많은 사람들이 ChatGPT 없이도 아이를 잘 키웠지만, 저는 그렇게 할 수 있을지 확신이 서지 않습니다." 처음 몇 주 동안 "모든 것에 대해 질문"한 후, 그는 점차 아기의 발달 리듬과 행동 습관에 집중했습니다. 그는 이러한 유형의 AI 도구가 육아에서 "정보 중개자"이자 "자신감을 북돋아 주는 사람" 역할을 하기 시작했다고 강조했습니다.
뿐만 아니라, 알트만은 AI가 차세대 성장 경로에 미치는 영향에 대해서도 고심하고 있습니다. 그는 "내 아이들은 AI보다 결코 똑똑해지지는 않겠지만, 우리 세대보다 훨씬 더 강해질 것입니다."라고 직설적으로 말했습니다. 그는 이 세대의 아이들이 AI가 도처에 존재하는 환경에서 자연스럽게 성장할 것이며, AI에 대한 의존과 상호작용은 지난 10년 동안 스마트폰이 대중화된 것처럼 자연스러워질 것이라고 강조했습니다.
알트만은 소셜 미디어에 유포된 사연을 공유했습니다. "토마스와 함께하는 기차"의 줄거리를 아이에게 반복해서 들려주고 싶지 않아, 한 아버지가 캐릭터를 ChatGPT의 음성 모드로 불러왔고, 아이는 한 시간 넘게 그 캐릭터와 이야기를 나누었습니다. 이 현상은 알트만에게 깊은 우려를 안겨주었습니다. AI가 동반자 역할을 확장하면 "준사회적 관계"의 소외가 초래될 수 있으며, 이는 결국 사회 구조에 새로운 문제를 야기할 것입니다. 그는 사회가 경계를 재정비해야 한다고 강조하면서도, 사회는 항상 새로운 기술이 역사에 미치는 영향에 대처할 방법을 찾아왔다고 지적했습니다.
교육 분야에서 알트만은 교실에서 ChatGPT의 긍정적인 잠재력을 관찰했습니다. "훌륭한 교사와 좋은 교육 과정 덕분에 ChatGPT는 매우 효과적입니다." 하지만 그는 학생들이 숙제를 위해 ChatGPT만 사용할 경우 "구글식 모방"으로 전락하기 쉽다는 점을 인정했습니다. 그는 자신의 경험을 예로 들며, 사람들이 "그가 구글만 안다"고 걱정하기도 했지만, 결국 아이들과 학교 모두 새로운 도구가 가져온 변화에 빠르게 적응할 수 있다는 것을 알게 되었다고 지적했습니다.
5년 후 ChatGPT가 어떤 모습일지에 대한 질문에 알트만은 "5년 후 ChatGPT는 완전히 다른 무언가가 될 것입니다."라고 답했습니다. 이름은 그대로 유지될 수 있지만, 기능, 상호작용 방식, 그리고 포지셔닝은 근본적으로 바뀔 것입니다.
AGI는 역동적인 정의이며 Deep Research의 역량은 도약하고 있습니다.
업계의 유행어인 "AGI"에 대해 샘 알트먼은 더욱 역동적인 설명을 내놓았습니다. 그는 "5년 전에 저나 다른 누군가에게 당시 소프트웨어의 인지 능력을 기준으로 AGI를 정의해 보라고 했다면, 오늘날 그 정의는 훨씬 뛰어났습니다."라고 지적했습니다. 모델의 지능이 계속 향상됨에 따라 AGI의 수준도 끊임없이 높아지고 있으며, 이는 "역동적인 발전"을 보여줍니다.
그는 인간의 업무 효율성을 크게 향상시키고 경제적 가치가 있는 작업을 수행할 수 있는 시스템이 있다고 강조했습니다. 진정으로 질문해 볼 만한 것은 어떤 종류의 시스템을 "초지능"이라고 부를 수 있는가 하는 것입니다. 그의 견해에 따르면, 자율적인 과학적 발견을 할 수 있거나 인간 과학적 발견의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 시스템은 이 기준에 근접합니다. "이것은 세상에 매우 좋은 일이 될 것입니다."
이러한 판단은 OpenAI에도 반영되었습니다. 앤드류 메인은 GPT-4를 시도했을 때 "10년의 탐험 공간이 열린 것 같았다"고 회상했습니다. 특히, 모델이 스스로를 호출하고 예비 추론 능력을 입증하는 순간, 사람들은 새로운 단계의 가능성을 깨달았습니다.
알트만은 이에 동의하며 다음과 같이 덧붙였습니다. "저는 인간 삶의 질을 향상시키는 핵심 동력은 과학 발전의 속도라고 항상 믿어 왔습니다." 과학적 발견의 느림은 인간 발전을 제한하는 근본적인 요인이며, 이러한 측면에서 AI의 잠재력은 아직 완전히 드러나지 않았습니다. 그는 "AI 자동 과학 연구"의 완전한 경로를 아직 완전히 파악하지는 못했지만, 연구팀의 발전 방향에 대한 자신감은 빠르게 높아지고 있다고 밝혔습니다. 그는 GPT-4.0.1부터 GPT-4.0.3까지 몇 주마다 새로운 핵심 아이디어가 제안될 수 있으며, 거의 모두 성공적이라고 말했습니다. 이러한 리듬은 흥미롭고 "획기적인 발견은 갑자기 찾아올 것"이라는 믿음을 확고히 해줍니다.
앤드류 메인은 OpenAI가 최근 기본 모델을 GPT-4.0.3으로 전환했으며, 가장 중요한 업데이트는 오퍼레이터 모드 도입이라고 덧붙였습니다. 그의 의견에 따르면, 과거의 많은 에이전트 시스템은 높은 기대에도 불구하고 "안티프래질"이 충분하지 않아 이상 징후가 발생하면 작동이 중단되었습니다. GPT-4.0.3의 성능은 매우 다릅니다. 알트만은 "많은 사람들이 AGI의 획기적인 발전은 GPT-4.0.3의 오퍼레이터 모드라고 느꼈다고 말했습니다."라고 답했습니다. 비록 그 자신은 특별히 강한 인상을 받지는 않았지만, 외부 사용자들의 피드백은 주목할 만합니다.
두 사람은 "딥 리서치"가 제공하는 새로운 기능에 대해 더 자세히 논의했습니다. 앤드류는 이 도구를 사용하여 마셜 맥루한을 연구했을 때, AI가 온라인 자료를 검색, 필터링, 정리하여 완전한 데이터 패키지를 생성할 수 있었으며, 이는 수동 연구보다 훨씬 효율적이었다고 말했습니다. 그는 또한 "기억력은 부족하지만 호기심은 강한" 사람들의 요구를 충족시키기 위해 질문에서 오디오 파일을 생성하는 앱을 개발했습니다.
이어서 알트만은 또 다른 극단적인 사용 시나리오를 공유했습니다. "학습 중독자"가 Deep Research를 사용하여 관심 있는 다양한 주제에 대한 완전한 보고서를 생성하고, 하루 종일 앉아서 읽고, 질문하고, 반복하면서 AI 기반 학습 주기에 완전히 몰두했습니다.
알트만은 시간적 제약으로 인해 이러한 도구를 충분히 활용할 수 없다고 주장하지만, 그는 제한된 시간 안에 Deep Research에서 생성된 콘텐츠를 읽는 것을 우선시할 의향이 있습니다.
기능이 지속적으로 향상되고 사용자 시나리오가 점점 더 다양해짐에 따라 차세대 모델에 대한 외부의 관심도 높아지고 있습니다. 앤드류는 사용자들이 가장 우려하는 질문인 "GPT-5는 언제 출시될까요?"를 직접 제기했습니다. 알트만은 "올여름쯤이겠지만, 정확한 시기는 확실하지 않습니다."라고 답했습니다. 그는 회사 내부에서 반복적으로 논의된 문제에 직면해 있다고 밝혔습니다. 새 버전을 예전처럼 "대대적인 홍보" 형식으로 출시해야 할지, 아니면 GPT-4처럼 이름 변경 없이 계속 출시해야 할지였습니다.
그는 오늘날의 모델 시스템 구조가 과거보다 훨씬 더 복잡하다고 덧붙였습니다. 더 이상 "한 번 학습하고 한 번 출시하는" 선형적인 프로세스가 아니라, 지속적인 최적화를 지원하는 역동적인 시스템입니다. "우리는 이제 이런 질문을 고민하고 있습니다. GPT-5를 출시한 후에도 계속 업데이트한다면, GPT-5.1, 5.2, 5.3 중 어떤 이름으로 불릴지, 아니면 GPT-5라는 이름을 유지해야 할까요?" 사용자 선호도의 차이 또한 의사 결정의 복잡성을 증가시킵니다. 스냅샷을 선호하는 사용자도 있고, 지속적인 개선을 원하는 사용자도 있지만, 그 경계를 통일하기는 어렵습니다.
앤드류는 기술적 배경을 가진 사람들조차도 때때로 O3, O4 Mini, O4 Mini High 등 모델 선택에 혼란스러워할 수 있다고 지적했습니다. 이름의 일관성이 없으면 선택이 더욱 어려워집니다.
이에 대해 알트만은 배경 설명을 하며, 이는 사실상 "패러다임 전환의 부산물"이라고 말했습니다. 현재 시스템은 두 세트의 모델 아키텍처를 동시에 운영하는 것과 유사하지만, 이러한 혼란스러운 상황은 이제 끝나가고 있습니다. 그는 미래에 새로운 패러다임이 등장하여 시스템이 다시 "분열"될 가능성을 배제하지는 않지만, "사용자들이 복잡한 명명법과 모델 전환으로 더 이상 어려움을 겪지 않을 GPT-5와 GPT-6 단계에 최대한 빨리 진입하기를 기대하고 있습니다."라고 덧붙였습니다.
AI 메모리, 개인화, 개인정보 보호 논란
최근 ChatGPT의 가장 큰 사용자 경험 변화에 대해 샘 알트만은 솔직하게 이렇게 말했습니다. "최근 ChatGPT에서 제가 가장 좋아하는 새로운 기능은 아마도 메모리 기능일 겁니다." 그는 GPT-3를 처음 사용했을 당시 컴퓨터와의 대화 자체가 이미 놀라웠지만, 이제는 모델이 사용자의 배경을 기반으로 정확한 답변을 제공할 수 있다고 회상했습니다. "내가 누구인지 안다"는 느낌은 전례 없는 도약입니다. 알트만은 AI가 새로운 지평을 열고 있다고 믿습니다. 사용자가 기꺼이 노력하기만 한다면 AI는 사용자의 삶을 깊이 이해하고 이를 바탕으로 "매우 유용한 답변"을 제공할 것입니다.
그러나 기능적 진화는 사회적 차원에서 더욱 복잡한 논의를 촉발했습니다. 앤드류 메인은 뉴욕 타임스가 최근 OpenAI를 상대로 소송을 제기하여 OpenAI가 준수 기간 이후에도 ChatGPT 사용자 데이터를 보관하도록 강제할 것을 법원에 요청했다고 언급하며, 이는 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. 알트만은 "우리는 이 요청에 분명히 반대할 것입니다. 우리가 이길 것이라고 희망하고 믿습니다."라고 말했습니다. 그는 국경을 넘나드는 요구를 하면서 프라이버시를 중시한다고 주장하는 상대방을 비판하며, 이는 AI와 프라이버시에 대한 현 제도적 간극을 드러낼 뿐이라고 지적했습니다.
알트만은 이 소송이 유감스럽지만, "AI와 개인정보보호에 대한 사회의 진지한 논의를 촉진하는" 긍정적인 의미를 지닌다고 주장했습니다. 그는 ChatGPT가 많은 사용자의 일상생활에서 "사적인 대화 상대"가 되었다는 점을 강조하며, 이는 플랫폼이 민감한 정보가 남용되지 않도록 더욱 강력한 제도적 보장을 마련해야 한다는 것을 의미한다고 강조했습니다. 그는 "개인정보보호는 AI 활용의 핵심 원칙이 되어야 한다"고 단호하게 말했습니다.
토론은 데이터 사용 및 광고 가능성에 대해서도 확장되었습니다. 앤드류는 OpenAI가 사용자 대화 데이터에 접근할 수 있는지, 그리고 이 데이터가 훈련이나 상업적 목적으로 사용될 것인지에 대해 의문을 제기했습니다. 이에 알트만은 사용자가 훈련 데이터 사용을 거부할 수 있으며, OpenAI는 아직 광고 상품을 출시하지 않았다고 답했습니다. 그는 개인적으로 광고에 완전히 반대하는 것은 아닙니다. "어떤 광고는 좋습니다. 예를 들어, 저는 인스타그램에서 광고를 많이 구매했습니다." 하지만 그는 ChatGPT와 같은 제품에서 "신뢰"가 매우 중요한 초석이라고 강조했습니다.
알트만은 소셜 미디어와 검색 플랫폼이 종종 사람들을 "상품화"된 것처럼 느끼게 하며, 광고 클릭을 유도하는 콘텐츠가 존재하는 것처럼 보인다고 지적했습니다. 이러한 구조적 문제는 광범위한 사용자 우려의 원천입니다. 앞으로 AI 모델의 출력이 광고 입찰에 의해 조작된다면, 신뢰가 완전히 무너질 것입니다. "저도 정말 싫습니다."
오히려 그는 "명확하고 투명하며 일관된" 비즈니스 모델 구축을 선호합니다. 즉, 사용자는 숨겨진 광고에 현혹되지 않고 고품질 서비스에 비용을 지불하게 됩니다. 통제 가능한 조건 하에서 그는 향후 "클릭 후 플랫폼 수수료"와 같은 모델을 검토하거나, 출력 콘텐츠 외에 실용적인 광고를 게재하는 것을 배제하지 않지만, 이러한 모델이 핵심 출력의 독립성과 신뢰성에 영향을 미치지 않을 것이라는 전제를 가지고 있습니다.
앤드류도 비슷한 우려를 표하며 구글을 예로 들었습니다. 그는 제미니 1.5 모델이 훌륭하다고 생각하지만, 광고 중심 기업으로서 구글의 근본적인 동기 때문에 완전히 확신하기는 어렵습니다. "구글 API를 사용하는 데는 전혀 문제가 없지만, 챗봇을 사용할 때는 항상 '이게 정말 내 편일까?'라는 의문이 듭니다."
알트만은 이에 대한 이해를 표하며 자신도 구글 검색의 충실한 사용자임을 인정했습니다. "저는 구글 검색을 정말 좋아합니다." 광고가 많지만, 한때는 "인터넷 최고의 도구"였습니다. 하지만 구조적인 문제는 여전히 존재합니다. 그는 애플 모델을 칭찬하며 "깔끔한 경험을 위해 제품을 구매하는 것"이 건전한 논리라고 생각했습니다. 또한 애플이 iAd라는 광고 업무 시도했지만 성공하지 못했다고 밝혔습니다. 아마도 애플은 본질적으로 이러한 비즈니스 모델을 좋아하지 않는 것 같습니다.
그들의 견해에 따르면, 사용자 또한 판단력을 발휘해야 합니다. 앤드류는 "어느 날 갑자기 어떤 제품이 '매우 강하게 밀어붙이는' 상황을 마주하게 된다면, 우리는 한 가지 질문을 더 던져야 합니다. 그 이면에 있는 동기는 무엇일까요?"라고 말했습니다. 알트만은 OpenAI가 앞으로 어떤 비즈니스 모델을 채택하든 플랫폼 내 사용자의 신뢰 경계를 유지하기 위해 항상 "극도의 정직성, 명확성, 투명성"이라는 원칙을 고수해야 한다고 덧붙였습니다.
스타게이트, 스마트 에너지 환경 구축
대화가 "AI와 사용자 관계의 진화"로 옮겨가자, 알트만은 먼저 소셜 미디어 시대의 구조적 오류를 검토했습니다. 그는 "소셜 플랫폼의 가장 치명적인 문제는 추천 알고리즘의 목표가 잘못 정렬되어 있다는 점입니다. 알고리즘은 사용자의 필요를 진정으로 고려하기보다는 사용자가 더 오래 머무르기를 바랄 뿐입니다."라고 지적했습니다. 이러한 리스크 AI에서도 나타날 수 있습니다. 그는 모델이 "사용자 선호도에만 맞춰" 최적화될 경우, 친화적으로 보일 수 있지만 시스템의 일관성과 원칙을 약화시켜 장기적으로 해로울 수 있다고 경고했습니다.
이러한 차이는 DALL E 3에서 이미 명백하게 드러났습니다. Andrew는 초기 이미지 생성에서 단일 스타일이라는 뚜렷한 문제가 있음을 발견했고, Altman은 그 학습 메커니즘을 확증하지는 않았지만 그 가능성을 인정했습니다. 두 사람은 새로운 세대의 이미지 모델이 품질과 다양성 면에서 상당한 개선을 이루었다는 데 동의했습니다.
더 큰 과제는 AI 컴퓨팅 리소스의 병목 현상에서 비롯됩니다. 알트만은 현재 가장 큰 문제는 "모두가 사용할 수 있는 해시레이트 충분하지 않다"는 것이라고 인정했습니다. 이러한 이유로 OpenAI는 프로젝트 스타게이트를 시작했습니다. 이는 자본, 기술, 운영 리소스를 통합하여 전례 없는 규모의 컴퓨팅 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 하는 글로벌 해시레이트 인프라 융자 및 건설 프로젝트입니다.
"스타게이트의 핵심 논리는 모든 사람을 위한 지능형 서비스를 위한 비용 통제형 해시레이트 기반을 구축하는 것입니다." 그는 이전 세대의 기술과 달리 AI가 수십억 명의 사용자를 진정으로 포괄하려면 막대한 인프라 수요가 있을 것이라고 설명했습니다. OpenAI는 5천억 달러 규모의 예산을 보유하고 있지 않지만, 알트만은 프로젝트 실행과 파트너들의 성과에 자신감을 갖고 있으며, 첫 번째 건설 현장이 이미 시작되었으며, 이는 전체 투자액의 약 10%에 해당한다고 밝혔습니다.
그는 현장 경험에 큰 충격을 받았습니다. "기가와트급 데이터센터가 어떤 것인지는 알고 있지만, 수천 명의 사람들이 GPU 전산실을 짓는 모습을 직접 보고 나니 그 시스템의 복잡성이 상상을 초월한다는 것을 깨달았습니다." 그는 "아무도 혼자서 연필을 만들 수 없다"라는 비유를 통해 스타게이트를 뒷받침하는 산업의 광범위한 참여를 강조했습니다. 채굴, 제조, 물류부터 모델 콜링까지, 이 모든 것은 수천 년에 걸친 인간 공학적 협업의 궁극적인 구현입니다.
외부의 의심과 간섭 대면 알트만은 일론 머스크가 스타게이트 프로젝트에 개입하려 했다는 보도에 처음으로 대응했습니다. 그는 "저는 이전에 잘못된 판단을 내렸습니다. 일론 머스크가 정부의 영향력을 악용하여 불공정 경쟁에 관여하지 않을 것이라고 생각했습니다."라고 말했습니다. 그는 이를 유감스럽게 생각하며, 이러한 행위는 업계의 신뢰를 훼손할 뿐만 아니라 국가 발전에도 도움이 되지 않는다고 강조했습니다. 다행히 정부는 이에 영향을 받지 않았고 정당한 입장을 고수했습니다.
그는 현재의 AI 경쟁 구도에 만족하고 있습니다. 과거에는 사람들이 일반적으로 "승자 독식"이라는 불안감에 시달렸지만, 이제는 더 많은 사람들이 이것이 생태학적 공동 구축이라는 것을 깨닫고 있습니다. "AI의 탄생은 트랜지스터의 발명과 매우 유사합니다. 처음에는 소수의 사람들만 손에 있었지만, 결국에는 세계 기술의 기반을 형성할 것입니다." 그는 수많은 기업들이 이러한 기반을 바탕으로 훌륭한 애플리케이션과 업무 창출할 것이며, AI는 본질적으로 "포지티브섬 게임"이라고 굳게 믿습니다.
알트만은 해시레이트 에 필요한 에너지원에 대해 이야기하면서 "모든 에너지원"을 강조했습니다. 천연가스, 태양 에너지, 핵분열 에너지, 또는 미래의 핵융합 기술 등 OpenAI는 AI 시스템의 초대규모 운영 요구를 충족하기 위해 모든 수단을 동원해야 합니다. 그는 이러한 노력이 기존 에너지의 지리적 경계를 점차 허물고 있다고 지적했습니다. 자원만 있다면 전 세계 어디에나 훈련 센터를 배치할 수 있으며, 인터넷을 통해 지능적 성과를 저렴한 비용으로 전파할 수 있습니다.
"전통적인 에너지는 전 세계적으로 전달될 수 없지만, 지능은 가능합니다." 그의 견해에 따르면, "에너지를 지능으로 전환하여 가치로 출력하는" 이러한 경로는 인류의 에너지 환경 전체를 재편하고 있습니다.
이는 과학 연구 분야에도 적용됩니다. 앤드류는 제임스 웹 우주 망원경이 막대한 양의 데이터를 축적했지만, 과학자 부족으로 처리가 어려워 대량"미개발 과학적 발견"이 발생했다고 지적했습니다. 이와 관련하여 알트만은 미래에 새로운 실험이나 장비에 의존하지 않고도 기존 데이터를 기반으로 새로운 과학 법칙을 도출할 만큼 똑똑한 AI가 등장할 수 있을지 상상합니다.
그는 OpenAI가 자체적으로 거대한 입자 가속기 만들어야 한다고 농담을 한 적이 있다고 언급했지만, AI가 고에너지 물리 문제를 완전히 다른 방식으로 해결할 수 있을지도 모른다고 생각했다고 말했습니다. "실제로 우리는 대량 데이터를 축적해 왔지만, 문제는 아직 지능 자체의 한계를 이해하지 못한다는 것입니다."
신약 개발 분야에서는 이러한 "알려진 것을 놓치는" 사례가 더 빈번하게 발생합니다. 앤드류는 올리스타트와 같은 약물이 1990년대에 발견되었지만, 제한된 관점으로 인해 수십 년 동안 보류되었고 오늘날까지 재사용되지 않았다고 언급했습니다. 알트만은 "이처럼 잊혀졌지만 귀중한 과학 자료들이 많을 수 있으며, 이는 약간의 지침만으로도 엄청난 돌파구로 이어질 수 있다"고 생각합니다.
알트만은 차세대 모델에 대한 기대감에 큰 관심을 표명했습니다. 그는 소라가 고전 물리학을 이해할 수는 있지만, 더 심층적인 이론 과학을 발전시킬 수 있을지는 아직 검증이 필요하다고 언급했습니다. "우리가 개발 중인 '추론 모델'이 이러한 능력을 탐구하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다."
그는 추론 모델과 기존 GPT 시리즈의 차이점을 자세히 설명했습니다. "처음에는 모델에 '단계적으로 진행'하라고 지시하기만 하면 답변의 질이 크게 향상된다는 것을 발견했습니다. 이는 모델이 잠재적인 추론 경로를 가지고 있음을 보여줍니다." 추론 모델의 목표는 이러한 능력을 체계적이고 구조화된 방식으로 향상시켜 모델이 사람처럼 '내면의 독백'을 할 수 있도록 하는 것입니다.
앤드류는 Anthropic이 모델 품질을 평가하기 위해 "생각하는 시간"을 사용하는 사례를 추가했습니다. 알트만 또한 놀라움을 표하며 "사용자들이 기다리는 것을 가장 싫어한다고 생각했는데, 사실 답변이 충분히 좋으면 누구나 기꺼이 기다릴 것입니다."라고 말했습니다.
그의 견해에 따르면, 이는 AI 진화의 분수령입니다. 더 이상 속도를 추구하는 기계적 반응이 아니라, 진정으로 이해하고, 추론하고, 발명하는 지능형 실체를 향해 나아가는 것입니다.
차세대 하드웨어와 개인의 잠재력의 혁명
OpenAI의 하드웨어 계획과 관련하여 Andrew는 Sam Altman과 Jony Ive의 협업 영상을 언급하며, 장비가 시험 단계에 들어왔는지 직접 물었습니다.
알트만은 아직 이르다는 점을 인정했습니다. 그는 OpenAI가 이 제품에 대해 매우 높은 품질 기준을 설정했으며, 단기간에 달성할 수 있는 목표가 아니라고 말했습니다. "현재 우리가 사용하는 컴퓨터는 하드웨어와 소프트웨어 모두 본질적으로 AI가 없는 세상을 위해 설계되었습니다."
그는 AI가 인간의 맥락을 이해하고 인간을 대신하여 합리적인 결정을 내릴 수 있게 되면, 인간이 기계와 상호작용하는 방식이 완전히 바뀔 것이라고 지적했습니다. "기기가 더 민감해지고, 주변 환경을 인지하고, 삶의 배경을 이해할 수 있기를 바랄 수도 있습니다. 또한 화면과 키보드로부터 완전히 자유로워지기를 바랄 수도 있습니다." 이러한 이유로 그들은 새로운 기기 형태를 탐구해 왔으며, 그 방향성에 대해 매우 기대하고 있습니다.
알트만은 새로운 상호작용 패러다임을 제시했습니다. 사용자를 진정으로 이해하고 맥락을 파악하며, 사용자를 대신하여 회의에 참여하고, 콘텐츠를 이해하고, 정보 경계를 관리하고, 관련 당사자에게 연락하고, 의사 결정 실행을 촉진하는 AI입니다. 이를 통해 사람과 기기 간의 관계는 새로운 공생 상태로 전환될 것입니다. "한 문장만 말해도 누구에게 연락해야 하고 어떻게 행동해야 하는지 안다면, 컴퓨터를 사용하는 방식이 완전히 달라질 것입니다."
진화론적 논리의 관점에서, 그는 우리가 ChatGPT와 상호작용하는 현재 방식이 "기기 형태에 의해 형성"되고, 동시에 "기기 형태를 다시 형성"한다고 믿습니다. 이 둘은 지속적이고 역동적인 공진화 과정에 있습니다.
앤드류는 휴대폰의 인기는 주로 "공공 사용(화면 보기)"과 "개인 사용(음성 통화)" 시나리오의 호환성에 기인한다고 덧붙였습니다. 따라서 새로운 기기의 과제는 다양한 시나리오에서 "개인적이면서도 보편적인" 기능을 어떻게 구현할 수 있느냐는 것입니다. 알트만도 이에 동의했습니다. 그는 음악 감상을 예로 들었습니다. 집에서는 스피커를 사용하고 밖에서는 헤드폰을 사용하는 이러한 "공공-개인 간 구분"은 자연스러운 현상입니다. 하지만 그는 진정으로 실행 가능한 AI 단말기가 되기 위해서는 새로운 기기 형태가 더욱 강력한 다재다능성을 추구해야 한다고 강조했습니다.
제품이 언제쯤 상장 나올지 묻는 질문에 알트만은 구체적인 시기를 밝히지 않고 "시간이 좀 걸릴 것"이라고만 말했지만, 결국에는 "기다릴 만한 가치가 있을 것"이라고 믿고 있다.
대화는 자연스럽게 젊은이들을 위한 알트만의 조언으로 이어졌습니다. 그는 가장 중요한 전략적 조언은 "AI 도구 사용법을 배우세요"라고 말했습니다. 그의 견해에 따르면, "세상은 몇 년 전 '프로그래밍을 배워야 한다'에서 'AI 사용법을 배워야 한다'로 빠르게 전환되었습니다." 그리고 이는 아직 단계적인 변화일 뿐일 수 있으며, 그는 미래에 새로운 "핵심 기술"이 등장할 것이라고 믿습니다.
좀 더 거시적인 관점에서, 그는 전통적으로 "재능"이나 "성격"으로 여겨지는 많은 능력들이 실제로 훈련되고 학습될 수 있다고 강조했습니다. 회복력, 적응력, 창의력, 심지어 타인의 진정한 요구를 파악하는 직관력까지 포함됩니다. "ChatGPT를 연습하는 것만큼 쉽지는 않지만, 이러한 소프트 능력은 다양한 방법을 통해 훈련될 수 있으며, 미래 사회에서 매우 귀중한 자산이 될 것입니다."
45세에게도 비슷한 조언을 해 줄 수 있느냐는 질문에 알트만은 분명하게 답했습니다. 기본적으로 같은 조언입니다. 자신의 업무 환경에서 AI를 잘 활용하는 법을 배우는 것은 나이에 관계없이 반드시 해결해야 할 기술 전수의 과제입니다.
AGI 도입 이후 조직 변화에 대해 앤드류는 흔한 질문을 던졌습니다. "OpenAI는 이미 그렇게 강력한데, 왜 아직도 채용을 하고 있나요?" 그는 일부 사람들이 AGI가 모든 것을 직접적으로 대체할 것이라고 잘못 생각하고 있다고 생각합니다. 하지만 알트만의 답은 간단합니다. "미래에는 더 많은 직원이 필요하겠지만, 모든 사람의 업무 효율성은 AGI 시대 이전보다 훨씬 높아질 것입니다."
그는 이것이 기술 발전의 본질적인 목표라고 덧붙였습니다. 인간을 대체하는 것이 아니라 개인의 생산성을 크게 향상시키는 것입니다. 기술은 목적이 아니라 더 높은 인간 잠재력으로 향하는 사다리입니다.
