오늘 당신의 직업은 실제 직업이 아닐 수도 있습니다
이 놀라운 발언은 알트만이 로완 청과 한 최근 인터뷰에서 나온 것입니다.
30분간의 대화에서 울트라맨은 AI와 업무에 대한 생각 외에도 GPT-6의 진행 상황, ChatGPT가 WeChat의 미국 버전이 될지 여부, AGI 비전의 변화, AI의 미래 상호작용 모드, 인기 있는 소라 밈에 패러디된 것에 대한 자신의 감정에 대해서도 이야기했습니다.
이 대화는 엔터테인먼트 가십부터 최첨단 기술까지 다양한 관점을 아우른다고 할 수 있습니다. 흥미롭고 미래 트렌드를 직접적으로 보여줍니다.
전체 인터뷰는 편집되어 아래에 게시되었습니다.
(참고: 읽기 편하도록 일부 모달 입자와 예고가 조정되었습니다.)
전체 인터뷰
DevDay 이후: 가장 큰 하이라이트 및 제품 레이아웃
질문: Dev Day 2025에서 발표된 내용 중 가장 기대되는 것은 무엇인가요?
샘 알트먼: 모든 콘텐츠가 정말 기대됩니다. ChatGPT에 앱을 도입하는 건 제가 오랫동안 꿈꿔왔던 일이에요.
하지만 더 신나는 건 모두가 Agent Builder로 만든 것에 대해 이야기하는 거예요. Agent Builder와 Agent Kit 모두 제가 직접 사용해 보고 싶은 기능이 너무 많아요. 하지만 굳이 하나를 고르자면, ChatGPT에서 앱을 실행하는 게 최고라고 생각해요.
로완 청: 주간 활성 사용자 8억 명을 보유한 ChatGPT는 새로운 배포 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 개발자와 기업가는 Apps SDK를 사용하여 ChatGPT에서 애플리케이션을 어떻게 개발할 수 있을까요?
샘 알트먼: 사람들이 이러한 기능을 주로 어떻게 사용할지 제대로 이해하기 위해서는 몇 가지 반복적인 작업이 필요하다고 생각합니다. 예를 들어, 사람들이 앱 이름으로 부르는 것에 익숙해질까요? 아니면 ChatGPT가 가장 많이 사용하는 기능을 알고 적극적으로 추천하는 것을 선호할까요?
앞으로 개발자들이 이런 앱을 자연스럽게 사용할 수 있는 새로운 배포 메커니즘을 찾아낼 거라고 생각하지만, 항상 이렇습니다. 앱을 세상에 출시하면 예상치 못한 다양한 사용 방식에 놀라게 되죠.
로완 청: 개발자에게 추천 가능성을 높이는 방법을 알려주는 문서도 공개했던 걸 기억하시나요?
샘 알트먼: 네, 하지만 다시 한번 말씀드리지만, 새로운 제품은 빠르게 바뀌기 때문에 저희도 함께 배우면서 발전해 나갈 겁니다.
로완 청: 2년 전 첫 Dev Day에 참석하셨을 때, GPT Builder를 출시하셨는데 정말 훌륭하셨습니다. 제가 GPT를 최초로 공개 개발했던 사람 중 한 명이었던 기억이 납니다. 그 이후로 Agent Builder에서 어떤 획기적인 발전을 이루셨나요?
Sam Altman: 가장 큰 변화는 모델 자체가 훨씬 더 강력해졌다는 것입니다. 첫 번째 Dev Day를 떠올려 보면, 당시와 지금 모델의 성능 차이가 엄청납니다. 22개월이나 23개월 만에 성능이 크게 향상되었습니다. 또한 사용자들이 이러한 에이전트를 어떻게 구축하고 싶어 하는지에 대해서도 많은 것을 알게 되었습니다. ChatGPT뿐만 아니라 다른 플랫폼에서도 에이전트를 구축하고 싶어 합니다. 제가 가장 인상 깊었던 것은 상당히 복잡한 시스템도 이제 얼마나 쉽게 구축할 수 있는지입니다. 시각적 인터페이스를 사용하고, 몇 개의 파일을 업로드하고, 데이터 소스에 대한 접근 권한을 부여하고, 필요한 정보를 전달하고, 몇 분 만에 배포할 수 있습니다. 어제 리허설에서 이 전체 프로세스를 처음 봤는데 정말 놀라웠습니다. Codex와 Agent Ki 같은 도구를 사용하여 인상적인 소프트웨어를 빠르게 개발하는 경험은 마치 지각 변동을 경험하는 것과 같습니다.
로완 청: 이제 Agent Builder를 사용하면 코드 없이도 에이전트를 만들 수 있죠?
샘 알트먼: 네, 하지만 코드를 조금 또는 많이 알면 더 복잡한 작업도 할 수 있습니다. 평범한 지식 근로자라도 에이전트를 구축할 수 있습니다. 에이전트 분야에서는 거의 "제로 코드 혁명"이라고 할 수 있죠.
로완 청: 이는 차세대 기업가나 개발자에게 어떤 의미가 있을까요?
샘 알트먼: 저도 생각해 왔던 게 있어요. 어제 로맹의 백스테이지 데모를 보면서 이런 생각이 들었어요. 1년 전이었다면 얼마나 걸렸을까? 지금은 거의 실시간으로 진행되고 있는데, 제 창의력으로는 따라잡을 수 없을 것 같아요. 앞으로 어떤 변화가 생길지는 정확히 모르겠지만, 한 가지는 확실해요. 세상에 개발되는 소프트웨어의 양은 엄청나게 늘어날 것이고, 아이디어를 테스트하고 개선하는 데 걸리는 시간은 엄청나게 줄어들 거예요. 더 많은 아이디어를 시도해 보고 좋은 아이디어를 더 빨리 찾을 수 있겠지만, 그 외에 무엇이 더 바뀔지는 아직 잘 모르겠어요.
최초의 10억 달러 규모의 순수 에이전트 회사가 등장하려면 얼마나 걸릴까요?
질문: 에이전트가 운영하는 10억 달러 규모의 첫 번째 회사는 언제 탄생했으며, Agent Builder는 그 수준의 자율성에 도달했습니까?
샘 알트먼: 아직은요. 예전에는 1인 기업으로 10억 달러 규모의 첫 번째 회사가 언제 생길지 예측하는 작은 베팅 풀을 가지고 있었거든요. 아직 공식적으로 설립된 건 아니지만, 최초의 "0인 기업" 같은 추측이 난무하고 있습니다.
로완 장: 몇 달이에요? 몇 년이에요?
샘 알트먼: 몇 년은 걸릴 줄 알았어요. 하지만 이제는 챗봇에 프롬프트만 입력하면 작동한다는 사실에 대해 믿을 만한 이야기를 할 수 있게 되었어요. 그 자체로 놀라운 일이죠.
로완 청: 하지만 저희가 살펴본 일부 에이전트 상품은 여전히 대량 인적 감독과 피드백이 필요합니다. 에이전트가 피드백 없이 일주일 동안 계속 일할 수 있는 날이 언제쯤 올까요?
샘 알트먼: 코덱스가 일주일 치 작업을 완료하는 데 그리 멀지 않다고 생각합니다. 꼭 2025년이라고 할 수는 없지만, 오늘 몇몇 사람들과 이야기를 나눠봤는데, 이미 하루 치 작업을 완료했다고 하더군요. 정말 빠른 속도죠. AI 발전에 놀라는 경우는 드물지만, 코덱스가 얼마나 빨리 작업을 완료하는지 보니 정말 감명받았습니다. 일주일 단위 작업도 그리 멀지 않다고 생각하는 게 타당합니다.
로완 청: 기술적 병목 현상은 어디에 있나요?
샘 알트먼: 더 스마트한 모델, 더 긴 맥락, 더 나은 메모리.
로완 청: 에이전트, 다양한 모델 업그레이드, 코덱스, 그리고 API가 있다고 가정해 봅시다. 생각해 보세요. 만약 20살짜리 스탠퍼드 중퇴생에게 지금 당신이 가진 모든 지식을 준다면, 무엇을 만들게 하겠습니까? 그리고 무엇을 만들지 못하게 하겠습니까?
샘 알트먼: 며칠 전에 이런 생각을 해봤어요. 요즘 스무 살에 중퇴한 젊은이들이 부럽네요. 그들이 만들어낼 수 있는 게 너무 많고, 기회도 엄청나게 많거든요. 지난 몇 년 동안은 제가 뭘 할지 진지하게 생각해 볼 여유가 없었어요. 하지만 제가 만들어낼 수 있는 멋진 것들이 정말 많다는 걸 알고 있어요. 오늘 여러분과 이런 프로젝트들에 대해 이야기할 수 있어서 정말 기쁩니다.
로완 청: 저도 최근에 이 문제에 대해 많이 생각해 왔고, 다른 많은 개발자들도 아마 이 문제에 대해 생각하고 있을 거라고 생각합니다. 요즘은 할 수 있는 일이 정말 많으니까요. 이러한 제품을 개발할 때, 앞서 나가기 위한 독보적인 이점을 찾는 방법에 대해 조언해 주시겠어요? 유통 채널, 데이터, 아니면 일종의 워크플로우 모델을 활용하는 방법인가요?
샘 알트먼: 이 질문은 추상적인 방식으로는 항상 답하기 어렵습니다. 최고의 고유한 장점은 본질적으로 고유한 것이기 때문입니다. 스스로 그 장점을 찾아내야 합니다. OpenAI는 자체적인 장점을 파악하는 데 많은 노력을 기울였습니다. 일반적으로 이 질문에 대한 보편적인 답은 없습니다.
가장 좋은 답은 자신이 하는 일, 제품, 기술, 시장 내 위치, 그리고 타이밍에 맞춰 고유한 이점을 찾는 것입니다. 이는 새로운 것을 구축할 때 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 하는 경우가 많습니다.
제가 드릴 수 있는 한 가지 일반적인 경험 법칙은 "일을 하면서 배우는 것"입니다. 제가 항상 좋아하는 비즈니스 격언이 있습니다. "전술을 전략으로 만들자." 효과적인 것부터 시작하면, 전략이 될 수 있는 것들이 얼마나 자연스럽게 나타나는지 놀라울 정도입니다.
ChatGPT를 출시했을 때 어떤 기능이 지속적인 장점이 될지 물었더라면, 저는 전혀 모르겠다고 했을 겁니다. 추측은 했을지 몰라도 확신은 없었을 겁니다. 가장 흥미로웠던 사례 중 하나는 메모리였는데, 메모리는 중요한 경쟁 우위이자 사용자들이 ChatGPT를 계속 사용하는 이유입니다. 당시에는 이 부분을 고려하지 못했습니다. 기능을 구축하다 보면, "아, 이게 정말 지속적인 장점이 될 수 있겠다"라는 생각이 드는 경우가 있습니다.
GPT-6: 제품 모델 구축
질문: GPT-6에 어떤 장점이 추가되어야 한다고 생각하시나요? 혹은 제품을 개발할 때 어떤 점을 고려해야 할까요?
샘 알트먼: 그건 정말 스스로 알아내야 할 부분입니다. 그들과 브레인스토밍을 하고 싶고, 재밌을 것 같습니다. 하지만 솔직히 OpenAI가 제 생각의 거의 전부를 차지해 버렸고, 새로운 회사를 설립하는 것에 대해 진지하게 생각해 볼 기회가 없어서 좀 아쉽습니다. AI는 세상의 많은 것을 바꾸고 있지만, 기업의 경쟁 우위를 좌우하는 근본적인 요소는 여전히 동일합니다. 네트워크 효과, 브랜드 및 마케팅 우위, 사용자 데이터, 그리고 시장 효과 등이 여기에 포함됩니다. 최근 몇 년 동안 효과가 있었던 것들을 나열해 보면, 지금도 대체로 비슷하겠지만, 이러한 우위를 구축하기 위한 새로운 전략들이 있을 수 있습니다.
로완 청: 최근 주요 지식 기반 직업 전반에서 AI 모델의 실제 경제 과제 수행 성능을 측정하는 GDPval 벤치마크를 출시했습니다. GPT-5가 클로드의 Opus 모델 바로 다음인 2위를 차지했다는 사실에 놀랐습니다. 결과를 공개하신 것만으로도 인상적입니다. 결과에 대해 어떻게 생각하십니까?
샘 알트먼: 첫째, 두 번째로 좋은 모델의 결과를 공개하지 않는다면 정말 안타까운 일입니다. 우리가 가장 잘하는 부분과 다른 모델만큼 잘하지 못하는 부분이 항상 존재할 것입니다. 지속적인 개선 문화를 구축하는 한 가지 방법은 특정 벤치마크나 테스트에서 다른 모델이 우리보다 더 나은 결과를 보일 때 기꺼이 직접 인정하는 것입니다. 클로드의 팀은 비즈니스 활용 사례를 잘 이해하고 그 결과를 아름답게 제시하는 데 매우 능숙하다고 생각합니다. 그래서 전혀 놀랍지 않고, 오히려 더 나은 결과를 내도록 동기를 부여합니다.
로완 청: 이 벤치마크가 GPT-6를 만드는 방식에 영향을 미쳤나요?
샘 알트먼: 일부 사후 훈련 방식에는 영향을 미칠 수 있지만, GPT-6의 전반적인 전략은 바뀌지 않을 것으로 생각합니다.
AGI: 과장할 필요도 없고, 과소평가할 필요도 없습니다.
질문: AGI(인공 일반 지능)에 대한 정의는 경제적으로 가장 가치 있는 대부분의 작업에서 인간을 능가하는 수준이라고 하셨는데요, 그렇다면 GDP 규모로 볼 때 언제 AGI에 도달했다고 생각하시나요?
샘 알트먼: 저도 이 문제에 대해 생각해 봤습니다. 우선, 많은 사람들처럼 저도 AGI에 대한 여러 가지 정의를 가지고 있습니다. AGI에 가까워질수록 개념은 더욱 모호해집니다. 하지만 제가 가장 흥미롭고 놀라는 것은, AI가 새로운 발견을 하고 인간 지식의 총량을 확장할 수 있는 시점에 마침내 도달하고 있다는 것입니다. 이러한 성과는 아직 미미하며, 과장하고 싶지 않습니다.
하지만 지금 트위터에서 많은 사례를 볼 수 있습니다. 모든 분야의 과학자들이 AI가 작은 발견을 하거나, 새로운 접근법을 제안하거나, 문제를 해결했다고 말하고 있습니다. 다시 한번 말씀드리지만, 저는 이 점을 과장하거나 과소평가하고 싶지 않습니다. 바로 이것이 진정으로 중요한 것입니다. 우리는 아직 시작 단계에 있으며, 앞으로 몇 달, 몇 년 안에 상당한 진전을 이룰 수 있다는 낙관론이 있습니다. 이는 매우 중요한 일입니다. 아마도 제가 가장 중요하게 생각하는 "AGI" 지표일 것입니다.
로완 청: 당신을 특별히 흥분시키는 과학적 혁신이 있나요? AI가 해결하거나 발견하기를 바라는 것들이 있나요?
샘 알트먼: 물론, 질병을 치료하고 새로운 물리 법칙을 발견하는 것도 좋겠지만, 지금 당장 일어나고 있는 사소한 일들, 예를 들어 수학의 발전 같은 것들도 정말 중요하다고 생각합니다. GPT-4가 출시되었을 때도 그렇게 느꼈습니다. 튜링 테스트에 대한 논란이 많다는 건 알지만, 대중은 튜링 테스트가 달성 불가능하다고 생각했습니다. 하지만 AI가 테스트를 통과한 후에도 사회는 AI에 대한 이해를 거의 업데이트하지 못했습니다. 2주간의 흥분이 지나자 모두가 AI가 왜 충분히 빠르지 않은지, 왜 제대로 작동하지 않는지, 그리고 어떻게 개선할 수 있을지에 대해 불평하기 시작했습니다. 이는 인간의 위대함을 시험하는 시험과 같습니다. "AI의 영원한 시험"이 막 통과했고, 우리 모두 적응했습니다. 저는 지금도 비슷한 일이 일어날 것이라고 생각합니다. 우리는 점차 AI가 과학적 발견을 하는 것에 익숙해질 것입니다.
로완 청: 스탠퍼드 대학교에서 최근 "워크슬롭(workslop)"에 대한 연구를 진행했습니다. 이 용어는 수익률이 낮은 AI 결과물을 설명하는 데 사용됩니다. 표면적으로는 완벽해 보이지만 실제로는 재작업으로 인해 추가 작업이 발생하는 결과물을 말합니다.
1,000명이 넘는 사무직 근로자를 대상으로 실시한 이 연구에 따르면, 응답자의 41%가 지난달 업무 엉터리(works slug)를 경험한 것으로 나타났습니다. 이는 동료가 AI로 생성한 콘텐츠를 수정하거나 정리하는 데 추가 시간을 소모해야 했다는 것을 의미합니다. 평균 정리 작업에 1시간 56분이 소요되었으며, 직원 한 명당 월 약 186달러의 비용이 발생했습니다.
AI가 여기 많은 사람들처럼 어떤 사람들의 업무 효율성을 10배나 높일 수 있다면, 모든 사람이 AI를 언제 사용해야 하고 언제 사용하지 않아야 하는지 이해하도록 체계적인 교육과 훈련이 필요합니다.
샘 알트먼: 첫째, 많은 사람들이 워크슬랙과 유사한 것들을 스스로 만들어냅니다. 이는 AI에만 국한된 현상이 아닙니다. 예를 들어, 일부 이메일은 단순히 추가 업무를 발생시키거나, 회의는 본질적으로 생산성을 저하시킬 수 있습니다. 따라서 AI도 다를 것이라고 기대하지 마세요. 경제는 변화할 것이고, 효율성을 높이기 위해 도구를 사용하는 사람과 기업은 조직의 속도를 늦추기 위해 도구를 사용하는 사람보다 미래에 더 큰 영향을 미칠 것입니다. 물론 새로운 도구가 그렇듯 학습 곡선이 있겠지만, 그 속도는 매우 빠를 것이라고 생각합니다.
로완 청: OpenAI는 사람들이 이러한 AI를 더 잘 구축하고 사용하는 방법을 배우는 데 도움이 되는 교육이나 훈련을 제공합니까?
샘 알트먼: 네. 사람들은 항상 원하는 것을 하기 위해 도구를 사용합니다. 제가 깨달은 한 가지는 훌륭한 교육 콘텐츠와 훈련을 만들 수 있지만, 사람들은 AI를 앵무새처럼 만드는 것처럼 온갖 이상한 시도를 한다는 것입니다. 하지만 저희는 사람들이 워크플로우에서 AI를 활용할 수 있도록 많은 콘텐츠를 제작하려고 노력합니다. Codex에서는 도입 속도가 매우 빨라서 회사 전체에 통합하고 효과적으로 활용하는 데 며칠 또는 몇 주밖에 걸리지 않았습니다.
패러디 CEO 및 AGI
Q: 소라가 당신을 패러디하는 영상으로 가득 차 있어요. 두렵나요?
샘 알트먼: 생각보다 이상하진 않아요. 하나만 보면 좀 이상하긴 한데, 백 개 보면 괜찮아요.
팀원 중 한 명이 제 카메오 기능을 열어줄 수 있냐고 물었어요. 새로운 기술이었고, 시도해 보지 않으면 뭔가 부족한 것 같아서 그냥 해보기로 했죠. 나중에 비행기에서 보니 이상하게 보이지 않을까 걱정했어요. 처음 출시됐을 때는 좀 이상해 보였지만, 금방 익숙해졌어요. 분명 생성된 영상으로 가득한 앱이었고, 콘텐츠도 꽤 흥미로웠거든요.
로완 청: 제가 걱정되는 건 워터마크 제거뿐입니다. 오늘 아침 여러 회사가 소라 워터마크 제거 도구를 출시했습니다. 누군가 워터마크를 제거해서 소셜 미디어에 게시한다면 제 개인 브랜드에 영향을 미칠까요? 어떤 메커니즘으로 가능할까요?
샘 알트먼: 첫째, 저희가 이러한 기술을 출시하는 이유 중 하나는 이 기술이 보편화될 것으로 예상하기 때문입니다. 앞으로 몇 달, 몇 년 안에 누구나 공개적으로 이용 가능한 비디오를 사용하여 이미지를 생성할 수 있는 훌륭한 오픈소스 모델이 등장할 것입니다. 사회는 결국 적응할 것입니다. 저희는 한 가지 접근 방식을 찾았습니다. 기술을 조기에 출시하고 보호 장치를 마련하여 사회와 기술이 함께 발전할 시간을 주는 것입니다.
이 접근법은 효과적입니다. 텍스트는 비교적 쉬운 반면, 비디오는 더 큰 영향력을 미치기 때문에 더 어려울 것입니다. 하지만 저는 우리가 적응하는 법을 배우게 될 것이라고 믿습니다. 곧 모든 사람이 워터마크가 없고 온라인에서 오픈소스 모델을 통해 생성된 대량 가짜 비디오가 등장할 것이라는 사실을 깨닫게 될 것입니다. 이는 불가피한 일입니다. 사회가 이에 미리 대비하는 것이 중요할 수 있습니다.
로완 청: 소라의 목표는 거의 구별할 수 없는 AI 비디오를 생성하는 것인가요?
샘 알트먼: 목표는 AGI입니다. 공간 추론이나 세계 모델에서 얻을 수 있는 정보 등 여러 가지 이유로 AGI 달성에 고품질 비디오가 중요하다고 생각합니다. 언젠가는 로봇 공학의 진정한 발전에도 중요해지기를 바랍니다. 하지만 좋은 비디오는 좋은 것이라고 생각합니다. 미래에는 텍스트만 유일한 인터페이스가 되는 것을 원하지 않습니다. 라이브 비디오 스트리밍을 통한 인터랙티브 경험의 미래가 매우 기대됩니다. 이는 완전히 새로운 사용자 경험을 지속적으로 창출할 것입니다. 정말 멋진 일이 될 것입니다. 하지만 무엇보다도, 진정한 AGI로 가는 매우 가치 있는 길이라고 생각합니다.
로완 청: 금요일에 Cameo에 얼굴을 사용하는 사람들을 위한 수익 배분 방안을 모색하는 블로그 게시물을 올리셨는데요, 어떻게 진행될지 자세히 설명해 주시겠어요?
샘 알트먼: 네, 새로운 제품을 출시하면 사람들이 예상치 못한 방식으로 사용하는 경우가 많습니다. 저희는 소수의 크리에이터가 멋지고 복잡한 영상을 제작해서 공유하고, 대량 팬층을 확보할 거라고 생각했습니다. 실제로 그런 일이 일어나고 있습니다. 하지만 실제로 대량 사용자들이 소셜 미디어가 아닌, 몇몇 친구들에게만 영상을 제작해서 그룹 채팅방에 공유하고 있습니다. 이러한 사용 패턴이 앞으로도 지속될지는 모르겠지만, 만약 지속된다면 사용자 참여에 필요한 컴퓨팅 리소스 비율에 상당한 영향을 미칠 것입니다.
앞으로는 사람들이 영상 제작 비용을 지불하도록 하는 것이 가능해질 수도 있습니다. 예를 들어, 하루에 100개의 영상을 제작하여 친구들에게 보내거나, 유명인이 출연하는 영상을 제작하고 그들이 동의한다면, 비용의 일부를 지불할 수 있습니다. 이것이 어떻게 작동하는지 알아보려면 실험을 해봐야 합니다.
하지만 6일 전에 출시된 제품에 대해 함부로 결론을 내리고 싶지는 않습니다. 단순히 새로운 제품일 뿐이고 장기적인 사용 시나리오를 구성하지 못할 수도 있습니다. 하지만 적어도 지금까지는 많이 사용되었으니 말입니다.
로완 청: 소라 앱에 광고를 게재하는 것을 고려해 보셨나요?
샘 알트먼: 아직은 아니지만, 흥미로운 가능성은 무궁무진합니다. 물론 잠재적으로 위험한 시나리오도 있습니다. ChatGPT와는 달리, 저희는 구독 모델을 통해 수익을 창출할 수 있습니다. 하지만 Sora 사용자들이 주로 피드에서 콘텐츠를 소비한다면 광고가 더 자연스러운 모델이 될 수 있습니다.
주로 개인 메시지 전송이라면 다른 모델이 될 것입니다. 올해 말, 또는 더 현실적으로는 내년 1분기 말까지 제품의 최종 형태를 파악하고 그에 따른 비즈니스 모델을 설계할 수 있을 것으로 낙관합니다. 생성 횟수에 따라 요금을 부과하는 것이 합리적이며 시도해 볼 가치가 있다고 생각합니다. 다른 비즈니스 모델은 제품이 어떻게 개발되는지에 따라 달라질 것입니다.
AI가 없앨 수 있는 직업은 직업이 아니다
Q: 지능화 시대에는 10억 개의 지식 일자리가 먼저 영향을 받을 수 있고, 그 후 새로운 일자리가 창출될 것입니다. 어떻게 생각하시나요?
(참고: 50년 전에 농부들에게 인터넷이 10억 개의 새로운 일자리를 창출할 것이라고 말했다면 그들은 아마 믿지 않았을 것입니다. 마찬가지로, 지금은 많은 사람들이 AI가 많은 새로운 일자리를 창출할 것이라고 믿습니다.)
샘 알트먼: 농부들은 이런 일이 일어날 수 있다고 믿지 않을 뿐만 아니라, 여러분이 하는 일(인터넷 미디어)을 보고 그것이 실제 일이 아니라고 생각할 수도 있습니다.
농사는 사람들에게 정말 필요한 것을 제공하고, 그들을 먹여 살리는 것이며, 그것이 바로 진정한 노동입니다. 풍요로운 식량과 넉넉한 부로 편안한 환경에서 사는 우리에게, 우리가 하는 많은 일들은 시간을 보내는 게임과 같으며, 자신이 중요하다고 느끼고 싶은 욕구일 뿐, "진짜 노동"으로 여겨지지 않을 수도 있습니다.
저희에게 이 일은 진짜처럼 느껴집니다. 만족스럽고 중요한 일을 할 수 있어서 감사합니다. 미래의 일은 오늘날 우리가 생각하는 일과는 매우 다르고, 어쩌면 더 여유로울지도 모릅니다. 하지만 저는 인간 본연의 추진력은 그대로 유지될 것이고, 할 일은 무궁무진할 것이라고 믿습니다.
로완 청: 우주 탐험이 여전히 가능하기를 바랍니다. AGI가 등장한 후 인류는 무엇에 집중할 것 같나요?
샘 알트먼: 저는 모든 것이 모든 방향으로 나아가고, 모든 것을 할 수 있기를 바랍니다. 저는 우주가 멋지다고 생각하지만, 여러분이나 다른 사람들은 무엇이 흥미로운지에 대해 각자의 생각을 가지고 있을 수도 있습니다. 저는 모든 것이 가능하기를 바랍니다.
로완 청: 내일 하나의 글로벌 정책을 정할 수 있다면 무엇을 정하고 싶으신가요?
샘 알트먼: 하나만 고르기는 어렵네요. 하지만 AI 규제에 대해 많이 생각해 봤습니다. 적절한 규제인지, 그리고 대기업에 유리한 방향으로 가는지 고민해 봤습니다. AI 모델이 매우 강력해지면, 특히 최첨단 안전 문제와 같은 재앙적인 영향 리스크 완화할 수 있는 세계적인 프레임 마련되어야 한다고 생각합니다. 그렇게 할 수 있는 세계적인 정책이 있다면 정말 좋을 것 같습니다.
ChatGPT가 WeChat의 미국 버전이 될까요?
Q: 중국에서 위챗은 쇼핑, 소셜 네트워킹, 채팅을 모두 지원하는 사실상 "만능 앱"입니다. ChatGPT는 이제 쇼핑, 웹 검색, 그리고 소라 기능까지 제공합니다. 위챗의 미국 버전을 개발할 계획이 있으신가요?
샘 알트먼: 아니요. 이런 접근 방식이 미국에서는 통하지 않을 거라고 생각하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 우리가 원하는 것은 정말 뛰어난 AI 슈퍼 비서입니다.
로완 청: 왜 별도의 기능을 출시하시나요? 예를 들어, Sora는 독립형 앱인데, ChatGPT에 통합하는 건 어떨까요?
샘 알트먼: ChatGPT는 많은 사람들에게 가장 개인적인 계정이기 때문에 소셜 기능을 추가하는 것은 이상하게 보일 수 있습니다. 사람들이 공유하고 협업하기 때문에 메시징 기능을 추가할 수도 있을 것 같습니다. 하지만 ChatGPT에 대한 사람들의 인식은 엔터테인먼트 앱과 크게 다르기 때문에 불협화음이 발생할 수 있습니다. 물론 ChatGPT에는 여전히 많은 기능이 통합되어 있습니다.
로완 청: 어떤 에이전트가 가장 중요하고 유용하다고 생각하시나요? 가장 기대되는 부분은 무엇인가요?
샘 알트먼: Codex의 개발 과정을 살펴보고 다른 산업에서의 적용 가능성도 생각해 볼 수 있습니다. 예를 들어 법률이나 금융 모델링 같은 분야에서 Codex와 유사한 경험을 구현하는 것이 가능할까요? 이미 이러한 분야에서 훌륭한 스타트업들이 활동하고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 도구들이 Codex가 코딩 분야에서 그랬던 것처럼 각 산업에서 동일한 수준의 성공을 거둘 수 있다면, 저는 그 부분이 가장 기대됩니다. 여러 에이전트와 대화하는 것만으로도 스타트업을 시작할 수 있는 세상을 상상해 볼 수 있습니다. Agent Builder나 에이전트 키트만으로는 아직 충분하지 않다고 생각하지만, 그 이후의 가능성은 충분히 있다고 생각합니다.
울트라맨: 음성은 상호 작용의 최종 형태가 아닙니다
Q: 기조연설에서 음성이 AI 또는 에이전트의 궁극적인 형태가 될 수 있다고 말씀하셨는데, 이에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?
샘 알트먼: 저는 목소리가 궁극적인 상호작용 방식이라고 생각하지 않습니다. 목소리가 적절한 상호작용 방식이 아닌 경우도 많습니다.
예를 들어, 대중교통 역에서 걸으면서 이야기하는 것은 불편할 수 있습니다. 하지만 많은 경우 음성은 매우 자연스러운 상호작용 방식입니다. 언어 자체도 마찬가지지만, 때로는 음성이고, 때로는 타이핑이며, 여기에는 명확한 답이 없습니다.
우리 모두 스마트 스피커에 익숙해졌습니다. 흔히 농담처럼 들리지만, 실제로 사용하고 좋아하는 사람들이 많습니다. 하지만 스마트 스피커는 아직 훌륭하지 않습니다. 개념 자체가 잘못되었기 때문이 아니라, 당시 AI가 충분히 강력하지 않고 인프라도 미흡했기 때문입니다. 기기에 말을 걸면 거의 방해 없이 원하는 대로 동작한다고 상상해 보세요. 제가 컴퓨터에서 가장 바라는 이상적인 경험은 바로 그것입니다.
로완 청: 음성 상호작용을 할 수 있나요?
샘 알트먼: 시간이 좀 걸릴 겁니다. 초고화질을 대규모로 제공할 수 있는 완전히 새로운 유형의 기기를 개발하려면 인내심이 필요합니다. 이는 컴퓨터를 사용하는 완전히 새로운 방식이기 때문에, 이를 탐구할 창의적인 공간이 필요합니다.
아직 공개할 수 없는, 그리고 앞으로도 계속 공개할 수 없는 매우 흥미로운 아이디어들이 몇 가지 있습니다. 하지만 기다릴 만한 가치가 있는 제품을 만들기 위해 최선을 다하겠습니다.
참조 링크:
[1]https://www.youtube.com/watch?v=zwnVUiwObl8
[2]https://futurism.com/artificial-intelligence/sam-altman-real-work-ai[3]https://x.com/rowancheung
본 기사는 WeChat 공개 계정 "Quantum Bit" 에서 발췌하였으며, 저자는 Henry이고, 36Kr에서 허가를 받아 게시하였습니다.
