인터뷰/예측
그렉 브록만 "올해 큰 결과가 나올 수도 있고, 내년은 완전히 wild한 시간이 될 것이라고 생각한다."
작성자
하이룽룽
작성일
2026-05-01 14:13
조회
3
그렉 브록먼 인터뷰 상세 정리
1. OpenAI의 사업 구조와 컴퓨트 부족
진행자:그렉, 당신은 Stripe의 4번째 직원이자 첫 CTO였고, 지금은 OpenAI 공동창업자이자 사장이다. Stripe가 전 세계 GDP의 1.6%를 처리한다는 이야기도 들었다. 자랑스러울 것 같다. OpenAI도 주간 활성 사용자가 거의 10억 명, 혹은 그 이상일 수 있는데, 이것도 대단한 일 아닌가?
그렉 브록먼:
정말 흥미로운 일이다. 기술이 무엇을 할 수 있는지를 보여준다.
진행자:
OpenAI는 컴퓨트를 굉장히 공격적으로 확보하고 있다. 왜 그렇게까지 하는가?
그렉 브록먼:
우리 사업은 어떤 면에서는 아주 단순하다. 우리는 컴퓨트를 사고, 빌리고, 만들고, 그것을 마진을 붙여 다시 판다. 마진이 양수라면 계속 확장하고 싶어진다. 왜냐하면 문제를 해결하려는 수요, 지능에 대한 수요는 사실상 무한하기 때문이다. 지금의 AI들은 사람들이 던지는 거의 어떤 종류의 문제에도 도전할 수 있는 수준까지 왔다.
진행자:
컴퓨트는 충분한가?
그렉 브록먼:
아니다. 전혀 충분하지 않다.
진행자:
정말인가? 2026년 GPU 컴퓨트 가용성이 거의 0에 가깝다는 말도 있는데, OpenAI가 다 가져간 것 아닌가?
그렉 브록먼:
우리도 더 많이 원한다. 계속 더 많은 컴퓨트를 찾고 있다. ChatGPT를 처음 출시했을 때 팀에서 “컴퓨트를 얼마나 사야 하느냐”고 물었다. 나는 “전부 다 사라”고 했다. 팀은 “농담 말고 진짜 얼마를 사야 하느냐”고 했고, 나는 다시 “우리가 아무리 빠르게 컴퓨트를 늘려도 수요를 따라잡지 못할 것”이라고 말했다. 그리고 그 말은 지금까지 계속 맞았다.
2. 스케일링 법칙과 아키텍처 혁신
진행자:스케일링 법칙은 지금 어디쯤 와 있는가? 아직도 매년 계속 좋아지고 있는가? 아키텍처를 바꾸고 있는가?
그렉 브록먼:
스케일링 법칙은 깊고 아름다운 미스터리다. 굉장히 근본적인 무언가처럼 느껴진다. 물리학의 뉴턴 법칙처럼, 우주에 어떤 진실이 있는 것 같은 느낌이다. 다만 이것은 경험적으로 발견된 법칙이고, 왜 정확히 작동하는지에 대한 이론은 아직 완전히 갖고 있지 않다.
그렉 브록먼:
가장 아름다운 점은 신경망의 아이디어가 컴퓨터가 존재하기도 전인 1940년대에 설계됐다는 것이다. 그런데 그 당시의 아이디어를 지금 엄청난 컴퓨트와 결합하자, 모델에 더 많은 컴퓨트를 부을수록 그만큼 더 능력 있어지고 있다. 그리고 아직 벽은 보이지 않는다. 그것이 정말 아름답다.
진행자:
그렇다면 그냥 1940년대 신경망에 컴퓨트만 붓는 것인가? 아니면 새로운 아이디어도 있는가?
그렉 브록먼:
새로운 아이디어는 계속 나오고 있다. 단순히 1940년대 신경망을 기가와트급 데이터센터에 넣는다고 말하는 것은 지나친 단순화다. 우리는 엄청나게 많은 혁신을 해왔다. 때로는 아주 작은 조정이다. 예를 들어 데이터를 포맷하는 방식이 조금 잘못되어 있었다는 것을 깨닫고 고치면, 그것이 매우 큰 차이를 만들 수 있다. 때로는 더 큰 변화도 있다. LSTM에서 Transformer로 넘어간 변화가 그랬다.
그렉 브록먼:
그리고 지금 모두가 2018년 논문에 나온 원래의 Transformer 그대로에 머물러 있는 것은 아니다. 계속 혁신이 일어나고 있다. OpenAI는 아키텍처와 근본 알고리즘을 개선하기 위한 장기 연구에 가장 많이 투자해온 곳 중 하나라고 생각한다. 앞으로도 계속 투자할 것이고, 그 결과가 많이 보인다.
3. AGI에 대한 정의와 현재 위치
진행자:OpenAI에는 AGI에 대한 공식 정의가 있는가? 우리는 가까운가, 아닌가? 어떤 사람들은 이미 기능적으로 AGI에 도달했다고 말하기도 한다. 동의하는가?
그렉 브록먼:
우리는 공식 정의를 갖고 있다. 하지만 내가 배운 것은 사람마다 AGI에 대한 직관이 다르다는 점이다. 내 관점에서 보면 우리는 약 80% 정도 와 있다고 생각한다. 지금 모델들은 똑똑하고 매우 유능하다.
진행자:
모델들이 당신보다 똑똑한가?
그렉 브록먼:
적어도 소프트웨어 작성에서는 나보다 훨씬 유능하다. 충분한 컨텍스트를 주면 그렇다. 정말 놀라울 정도로 능력이 있다. 여기 있는 사람들 중 GPT-5.4보다 소프트웨어를 더 잘 짠다고 느끼는 사람이 있는가?
그렉 브록먼:
심지어 커널 작성 같은 아주 낮은 수준의 작업에서도 엄청난 향상을 보고 있다. 어떤 문제에 대해 올바른 세팅을 갖추면, 매우 로우레벨의 작업에서도 엄청난 결과를 얻을 수 있다.
4. GPT-5 계열과 코딩 능력의 급격한 변화
그렉 브록먼:한 가지 예를 들겠다. 우리 내부의 시스템 엔지니어 한 명도 이전에는 GPT-5, 5.1, 5.2, 5.3에서 큰 가치를 얻지 못했다고 느꼈다. 그런데 어느 날 아주 복잡한 시스템 최적화 작업을 위해 설계 문서를 준비해놓고, 그것을 모델에게 넘긴 뒤 잠을 잤다. 원래는 다음 주에 팀에게 이 일을 시킬 생각이었다.
그렉 브록먼:
그런데 아침에 일어나보니 작업이 끝나 있었다. 모델은 초기 사양을 구현했고, 느리다는 것을 확인했고, 계측 코드를 추가했고, 실제로 코드를 실행했고, 프로파일러를 사용해 병목을 찾아냈고, 여러 번 반복해서 최적화된 결과까지 만들었다. 정말 놀라운 일이다. 지금 우리가 있는 위치가 그렇다.
5. 스타트업 창업자들에게 주는 조언
진행자:모델이 계속 더 강력해지는 환경에서 스타트업 창업자들은 어떻게 해야 하는가? 지금 만든 것을 2년 뒤 다시 만들어야 하는가? OpenAI가 지나가는 길에 있으면 위험한가?
그렉 브록먼:
첫째, 지금 도구들을 적극적으로 받아들여야 한다. 현재 도구들은 엄청나게 유용해졌다. 12월 한 달 동안만 봐도 에이전틱 코딩 도구들이 코드의 20%를 작성하는 수준에서 80%를 작성하는 수준으로 넘어갔다고 생각한다. 이것은 부수적인 도구에서 핵심 작업 방식으로 바뀌었다는 뜻이다.
그렉 브록먼:
그리고 올해 우리는 이것이 소프트웨어뿐 아니라 컴퓨터로 하는 모든 일로 확장될 것이라고 본다. Codex의 최근 발전도 소프트웨어 엔지니어만을 위한 도구에서 컴퓨터로 일하는 모든 사람을 위한 도구로 바뀌고 있다.
그렉 브록먼:
최근에는 Chronicle이라는 새 도구도 발표했다. Codex에 연결되는 도구인데, 사용자가 컴퓨터로 하는 모든 일을 보고 기억을 형성할 수 있다. 그러면 사용자가 “내가 5분 전에 뭐 하고 있었지?”라고 물으면 바로 안다. “이 사람이 무슨 이야기를 했지?”라고 물어도 안다.
그렉 브록먼:
이것은 나에게 큰 깨달음이었다. 지금 우리는 컴퓨터에게 상황을 설명하는 데 너무 많은 노력을 쓰고 있다. 왜 컴퓨터에게 상황을 설명해야 하는가? 말이 안 된다. 앞으로의 전환은 컨텍스트에 관한 것이다. AI가 문제를 풀 수 있으려면 애초에 충분한 정보를 갖고 있어야 한다.
그렉 브록먼:
당신들은 회의를 많이 하지만 AI를 회의에 포함시키지 않는다. 그러면서 나중에 AI에게 도와달라고 한다. AI 입장에서는 정보가 없다. 그러니 지금 해야 할 한 번의 투자는 AI가 문제를 풀 수 있을 만큼 충분한 정보를 갖게 만드는 것이다. 모델은 계속 좋아질 것이기 때문에, 그 컨텍스트 투자가 중요하다.
6. OpenAI 내부에서 Codex를 쓰는 방식
진행자:OpenAI는 Codex를 외부 사람들과 다르게 어떻게 쓰고 있는가?
그렉 브록먼:
OpenAI에 있으면 미래에 살 수 있다는 점이 놀랍다. 우리는 떠오르는 형태를 직접 보고, 모델과 도구, 실행 환경을 함께 설계할 수 있다.
그렉 브록먼:
소프트웨어 엔지니어링부터 시작했을 때 우리는 명확한 원칙을 세웠다. 예를 들어 병합되는 모든 코드에 대해서는 여전히 인간이 책임져야 한다고 했다. 최종적으로 이 코드가 병합될 만한가, 구조가 좋은가, 코드베이스를 더 유지보수 가능하게 만드는가를 판단하고 승인하는 인간이 있어야 한다.
그렉 브록먼:
무조건 AI가 만든 코드를 맹목적으로 쓰는 것도 아니고, 반대로 아예 쓰지 않는 것도 아니다. 두 극단 모두 맞지 않다.
그렉 브록먼:
OpenAI 내부에서는 금융, 영업, IT 같은 영역별로도 이 도구들을 적용하고 있다. 작은 전담팀이 해당 영역을 깊이 이해하고, 그 분야 전문가들과 함께 작업하면서 필요한 스킬이나 UI 변경을 만든다. 내부에서 충분히 좋은 형태가 되면 외부로도 출시한다.
7. AI 시대의 조직 구조 변화
진행자:코딩 에이전트가 생기면 회사나 엔지니어링 팀 구조도 달라지는가?
그렉 브록먼:
아직 알아가는 중이다. 다만 분명히 보이는 변화가 있다. 프로토타입을 만드는 비용이 이제 매우 싸졌다. 예전에는 대시보드 하나 만드는 데 누군가 일주일이 걸렸을 수 있다. 이제는 그냥 만들 수 있다.
그렉 브록먼:
그래서 병목은 다른 곳으로 이동한다. 예를 들어 공유가 중요해진다. 기업 안에서 누구나 대시보드, 위젯, 봇 같은 것을 쉽게 만들고 다른 사람과 공유하게 되면, 거버넌스가 중요해진다. IT 조직은 이런 여러 실행 흐름과 공유되는 작은 도구들을 볼 수 있어야 하고, 데이터 출처와 권한도 관리할 수 있어야 한다.
그렉 브록먼:
예를 들어 내부 지식 문서를 위키로 바꾸는 일이 많아지고 있다. 그런데 원본 문서가 실수로 잘못된 권한으로 공개되어 있었고, 나중에 그 권한을 고쳤다면 어떻게 되는가? 원본 문서만 고치면 끝이 아니다. 이미 그 문서에서 파생된 산출물이 있을 수 있다. 그러면 어떤 출력 문서가 어떤 원본 문서에서 왔는지 추적하고, 원본 접근 권한이 바뀌면 파생 문서도 무효화해야 한다.
그렉 브록먼:
이런 이유로 기술 아키텍처 자체가 사람들이 정보를 어떻게 사용할지를 인식하도록 설계되어야 한다. 팀들이 서로 관계 맺는 방식도 달라지고, 무엇이 어려운지, 병목이 어디인지도 달라진다.
8. 팀 규모와 1인 창업자의 가능성
진행자:팀 규모는 더 작아질까? 10년 뒤에도 인간 소프트웨어 엔지니어가 있을까?
그렉 브록먼:
10년은 매우 긴 시간이다. 이 기술의 상한선을 진짜로 내면화하기는 어렵다. 하지만 회사라는 것이 여러 면에서 바뀔 것이라는 점은 분명하다.
그렉 브록먼:
나는 1인 창업자들이 매우 놀라운 사업을 만들 수 있는 능력을 갖게 될 것이라고 본다. 비전을 가진 사람이라면 그것을 실현할 수 있게 될 것이다. 여러분의 일은 훨씬 쉬워지고, 훨씬 더 재미있어질 수 있다.
그렉 브록먼:
물론 경쟁도 더 치열해질 수 있다. 모두가 놀라운 도구를 갖게 되기 때문이다. 그래서 자신의 틈새, 자신만의 고유한 관점이 무엇인지 찾는 것이 핵심이 될 것이다.
그렉 브록먼:
지금 조직을 운영하는 방식은 거의 하나의 정답처럼 보인다. 팀이 있고, 관리 구조가 있고, 범위가 있고, 계층이 있다. 하지만 이것도 바뀔 수 있다. 훨씬 더 평평하고 작은 팀들이 엄청난 일을 해낼 수도 있다.
그렉 브록먼:
수학에서도 이미 그런 일이 보인다. 인터넷상의 개인들이 GPT-5.4 Pro를 사용해 미해결 수학 문제를 풀고 있다. 보통은 수학 팀이 필요했을 일을 개인들이 하고 있다.
9. AI가 인간 활동을 더 흥미롭게 만들 수 있는가
진행자:내 아들이 수학을 좋아하는데, 이제 수학 말고 다른 것을 공부하라고 해야 하나 싶다.
그렉 브록먼:
그게 바로 질문이다. AlphaGo의 37수처럼, 그것은 인류가 바둑을 이해하는 방식을 바꿨다. 그런데 놀라웠던 점은 그것이 인간에게 바둑을 더 흥미롭고 중요하게 만들었다는 것이다. 다른 영역에서도 그렇게 될 수 있다.
10. 에이전트 워크플로우의 실패 방식과 인간 주의력 병목
진행자:프로덕션 에이전틱 워크플로우를 만들 때 흔히 생기는 실패 모드는 무엇인가? 창업자들이 자주 잘못하는 것은 무엇인가?
그렉 브록먼:
이 모델들은 엄청난 힘을 갖고 있다. 그래서 잘 운용하는 법을 이해하려면 생각이 필요하다. 우리는 보안 프리미티브, 관측 가능성, 거버넌스 같은 것에 많이 투자하고 있다.
그렉 브록먼:
상징적인 일화가 있다. 내가 Codex에게 어떤 사람이 만든 패키지를 설치하라고 했다. 오류가 났다. 그래서 “그 사람에게 Slack으로 물어봐”라고 했다. Codex는 그 사람에게 Slack을 보냈다. 그런데 2분 뒤에 “이건 너무 오래 걸린다. 그 사람의 매니저에게 에스컬레이션했다”고 했다. 실제로 매니저에게도 메시지를 보냈다.
그렉 브록먼:
한편으로는 합리적인 행동처럼 보인다. 모델은 적극적으로 문제를 해결하려고 한 것이다. 그냥 기다리고 있지 않았다. 하지만 다른 한편으로는 조금 더 기다렸어야 했고, 나에게 먼저 확인했어야 했다.
그렉 브록먼:
우리는 아직 모델의 EQ를 키워가는 중이다. 어떤 영역에서는 매우 좋아지고 있다. 지금까지 인간은 “승인, 승인, 승인”을 계속 누르는 방식으로 일해왔고, 인간도 사실 그런 일에 능숙하지 않다. 그냥 기본값을 누르는 경우가 많다.
그렉 브록먼:
이제 AI가 어떤 행동이 고위험인지 판단하고, 어떤 것은 에스컬레이션해야 하는지, 어떤 것은 자동 승인해도 되는지 도와줄 수 있다. 이 과정에서 깨닫게 되는 것은 인간의 주의력이 앞으로 극도로 희소한 자원이 된다는 점이다.
그렉 브록먼:
무언가를 실행하는 것은 쉬워지고 있다. 중요한 병목은 “이것이 좋은 일인가?”, “내가 원한 일인가?”, “내 가치와 욕구에 맞는가?”를 판단하는 것이다. 이것이 가장 중요한 병목이 될 것이다. 따라서 시스템을 만들 때 인간 요소를 고려하는 것이 가장 중요하다.
11. AI와 보안
진행자:AI 시대의 보안은 어떻게 생각해야 하는가? 모델들은 보안 취약점을 찾는 데도 매우 강력하다.
그렉 브록먼:
몇 가지 층위가 있다. 인터넷에서 보안은 시간이 지날수록 점점 더 중요한 문제가 되어왔다. 1990년대의 바이러스, 웜, 멀웨어를 지나 지금까지 왔다. 우리는 더 안전한 체제로 이동하고 있다고 생각하지만, 그것은 인터넷 전체의 노력이 필요하다.
그렉 브록먼:
핵심은 이 기술을 받아들이는 것이다. 모델들은 코드베이스를 스캔할 수 있고, 엔드투엔드 레드팀에도 사용될 수 있다. 우리가 앞으로의 모델을 생각할 때도 trusted access 프로그램을 어떻게 활용할지, 방어자 커뮤니티와 어떻게 협력할지를 중요하게 본다.
그렉 브록먼:
가장 중요한 것은 이 모델들이 강력하지만 마법은 아니라는 점을 인식하는 것이다. 모델은 전체 회복력 생태계의 일부다. 어떤 패치를 적용할지, 업데이트를 얼마나 빠르게 반영할지, 더 높은 확신과 보장을 어떻게 만들지에 대해 사회 전체와 각 회사가 함께 만들어가야 한다.
12. 변화 속도를 따라가는 방법
진행자:변화가 점점 더 빨라지고 있다. 당신은 어떻게 따라가고 있는가? 사람들은 어떻게 따라가야 하는가?
그렉 브록먼:
이것이 새로운 정상 상태라고 생각한다. 그리고 이것이 꼭 AI 때문만은 아니다. 지난 20년 동안 기술은 계속 그런 방향으로 움직여왔다. 더 많은 사람들이 무언가를 만들고 있고, 무언가를 하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다. 진입 장벽이 낮아지면 가치를 만들기도 쉬워진다.
그렉 브록먼:
중요한 것은 직접 기술을 사용해보는 것이다. AI에 대해 듣는 것과 직접 써보는 것은 완전히 다르다. AI의 아름다운 점은 직관적이라는 것이다. 예전에는 사람이 기계에 맞춰 몸을 비틀어야 했다면, 이제는 기계가 사람에게 맞춰진다. 사람이 요청하면 AI가 일을 해준다.
그렉 브록먼:
무엇이 가능해졌는지, 모델이 어디서 부족한지, 무엇이 바뀌고 있는지 손끝으로 느끼는 것이 앞으로 회사들의 성공을 좌우할 핵심 역량이 될 것이다.
13. 빠른 출시와 책임 있는 배포의 균형
진행자:한편으로는 OpenAI가 보안 검토 때문에 모델 출시를 늦추기도 한다. 경쟁 환경에서 빨리 출시하고 싶으면서도 책임 있게 하려면 어떻게 균형을 잡는가?
그렉 브록먼:
OpenAI의 가치 차원에서 우리는 AI의 힘을 사람들의 손에 쥐여주고 싶다. 사람들이 이 도구로 미래를 만들 수 있도록 돕고 싶다. 하지만 신중하게 해야 한다. 이익과 위험을 모두 보고, 이익은 극대화하고 위험은 완화해야 한다.
그렉 브록먼:
특히 사이버보안과 바이오보안은 우리가 매우 신중하게 보는 영역이다. 우리는 오랫동안 완화책과 trusted access 프로그램을 만들어왔다. 앞으로 모델들은 모든 능력 차원에서 점진적으로 더 강력해질 것이다.
그렉 브록먼:
최근 사이버 분야 trusted access 프로그램 확대를 발표했다. 더 많은 책임 있고 신뢰할 수 있는 사람들이 모델을 밀어붙여보고 참여해야 한다. 그래야 모두에게 이익이 돌아간다.
그렉 브록먼:
우리는 앞으로 몇 주 안에 프로그램 확대에 대해 더 발표할 것이 있다. 모델을 모두에게 출시할 때도, 능력을 가능한 한 넓게 제공하면서 동시에 위험을 고려하고 관측 가능성을 갖추는 균형을 맞추려 한다.
그렉 브록먼:
짧게 말하면 이것은 우리의 미션의 핵심이다. 우리는 기술만 고립적으로 만드는 것이 아니라, 그것이 세상에 미치는 영향을 매우 중요하게 생각한다.
14. OpenAI가 앱 레이어에서 무엇을 만들지 결정하는 방식
진행자:앱 레이어에서 OpenAI는 무엇을 직접 만들고 무엇을 남겨두기로 결정하는가?
그렉 브록먼:
최근 OpenAI에 “집중”이라는 단어가 많이 적용되는 것을 사람들이 봤을 것이다. 아마 오랜만일 수도 있다.
그렉 브록먼:
AI 분야는 기회의 분야다. 상상할 수 있는 거의 모든 것이 좋아질 것이다. 하지만 OpenAI가 아무리 많은 컴퓨트를 만들고, 아무리 많은 사람이 있어도 한 회사가 할 수 있는 일은 제한되어 있다.
그렉 브록먼:
그래서 우리는 우리가 가장 큰 영향을 줄 수 있는 공간이 어디인지 집중해서 생각한다. 지금은 에이전틱 전환이 매우 분명하게 일어나고 있다.
그렉 브록먼:
이것은 단순히 기업용이냐 소비자용이냐의 문제가 아니다. 우리는 기업 시장을 매우 진지하게 보고 있고, 큰 회사들에 판매하고 영업 역량도 만들고 있다. 하지만 소비자라는 말 자체도 바뀔 것이다.
그렉 브록먼:
소비자 영역 중에서도 단순 생산성을 넘어서 목표를 이루는 것, 심지어 사용자의 목표가 무엇인지 이끌어내는 것, AI가 능동적으로 그것을 도와주는 것이 중요하다. 결국 우리는 대화할 수 있고, 모든 컨텍스트를 갖고 있으며, 개인 생활과 업무 생활에서 쓸 수 있고, 신뢰할 수 있는 AGI를 만들려는 것이다.
그렉 브록먼:
사람들이 건강, 재정, 커리어 같은 문제에 대해 조언을 구할 수 있고 유용한 정보를 얻을 수 있는 AI를 만들려 한다. 이 모든 것은 하나의 비전으로 연결된다. 그래서 우리는 하지 않기로 한 것들에 대해 매우 고통스러운 결정을 내려야 했다. 하지만 이 단일한 비전에 축적되는 것들은 우리가 추구할 것이라고 보면 된다.
15. 앞으로의 코딩 방식과 인간-에이전트 관계
진행자:몇 년 뒤에도 우리는 커맨드라인과 에이전트로 코딩하고 있을까? 아니면 완전히 바뀔까?
그렉 브록먼:
지금 우리가 일하는 방식은 매우 부자연스럽다. 우리는 상자 뒤에 앉아 계속 타이핑한다. 우리 몸은 이런 식으로 설계되지 않았다. 손목터널증후군, 굽은 어깨 같은 문제가 생긴다. 아무도 진짜로 이런 방식을 원했던 것은 아니라고 생각한다.
그렉 브록먼:
이것은 단순히 자유 시간이 많아지는 문제만은 아니다. 사랑하는 사람들과 더 많은 시간을 보내고, 사람들과 이야기하고, 멋진 비전을 떠올리고, 자신이 무엇에 흥미를 느끼는지 이해하는 데 더 많은 시간을 쓰고 싶은 것이다.
그렉 브록먼:
100,000개의 에이전트로 이루어진 조직의 CEO가 되는 것은 꽤 괜찮아 보인다. 우리는 모두 훨씬 더 많은 일을 할 수 있게 될 것이다. 그 작동 방식은 깃펜으로 글을 쓰던 시대에서 문자 메시지를 보내는 시대로 넘어간 것만큼 다르게 느껴질 것이다. 사람들이 당신의 목표를 위해 대신 일하게 되는 것과 비슷하다.
16. 과학 프런티어와 물리 AI
진행자:모델들이 언제쯤 과학의 프런티어를 밀어붙일 만큼 충분히 좋아질까? 물리 AI, 로보틱스, 생물학은 디지털 지능보다 검증이 어렵고 시간이 오래 걸리는 문제처럼 보인다.
그렉 브록먼:
과학은 우리가 정말 집중하고 있는 영역이다. 우리는 놀라운 진전을 볼 수 있는 가시권에 있다고 본다. 오늘 실제로 일어나고 있는 일에 기반해 6개월 뒤, 1년 뒤를 예측하는 것이 중요하다.
그렉 브록먼:
예를 들어 물리학에서 우리 AI가 매우 아름다운 공식을 찾아낸 결과가 있었다. 그 문제를 오래 연구해온 물리학자들은 그것이 완전히 불가능하다고 생각했거나, 어쩌면 풀 수 없는 문제라고 생각했다. 그런데 AI가 꽤 중요한 결과를 냈다. 실제로 진지한 물리학자들이 양자중력 같은 문제의 해답으로 가는 한 걸음이라고 보는 결과다. 아직 도달한 것은 아니지만, 몇 달 전보다 훨씬 큰 진전이다.
그렉 브록먼:
그래서 1년 뒤에는 얼마나 멀리 가 있을지 궁금해진다. 물론 생물학은 물리학이나 수학과 다르다. 아름다운 시뮬레이션 세계를 떠나 지저분한 현실을 다뤄야 한다. 하지만 우리는 다른 영역에서도 지저분한 현실을 다루는 법을 배우고 있다.
그렉 브록먼:
소프트웨어 엔지니어링이 좋은 예다. 프로그래밍 대회 문제를 푸는 모델만으로는 충분하지 않다. 현실의 지저분한 코드베이스, 인간의 개입, 다양한 방식의 방해와 충돌을 겪어본 시스템이 필요하다. 과학에서도 진짜 르네상스를 보게 될 것이라고 기대한다. 올해 큰 결과가 나올 수도 있고, 내년은 완전히 wild한 시간이 될 것이라고 생각한다.
17. 개인적인 삶과 AGI 이후
진행자:마지막으로, 지금은 시간이 없지만 곧 시간이 많아질 수도 있다. 당신과 안나는 재미로 무엇을 하는가?
그렉 브록먼:
재미라면 누구나 하는 것과 비슷하다. 영화도 보고, 하이킹도 간다. 물론 지금은 시간이 그렇게 많지는 않다. AGI 이후에는 더 많아지길 바란다. 그래도 그 여정을 즐겨야 한다.
핵심 요약
그렉 브록먼:컴퓨트는 여전히 부족하고, 수요는 사실상 무한하다. 스케일링 법칙에는 아직 벽이 보이지 않는다. AGI까지는 내 관점에서 약 80% 왔다고 본다. 모델들은 이미 소프트웨어 작성에서 인간을 크게 앞서기 시작했고, 에이전트 도구는 코드의 20%를 돕는 수준에서 80%를 맡는 수준으로 바뀌고 있다.
그렉 브록먼:
앞으로 중요한 전환은 “컨텍스트”다. AI에게 충분한 정보를 주지 않고 도와달라고 하면 안 된다. AI가 회의, 업무, 문서, 컴퓨터 사용 맥락을 이해할 수 있어야 한다. 그러면 컴퓨터로 하는 거의 모든 일이 바뀐다.
그렉 브록먼:
실행 자체는 쉬워지고, 인간의 주의력과 판단이 가장 큰 병목이 된다. 앞으로 중요한 질문은 “AI가 할 수 있느냐”가 아니라, “이것이 정말 내가 원하는 일인가, 내 가치와 맞는가, 위험한 행동인가”가 된다.
그렉 브록먼:
스타트업과 개인은 지금 도구를 직접 써보고, 자신만의 고유한 틈새와 관점을 찾아야 한다. 1인 창업자도 엄청난 회사를 만들 수 있는 시대가 올 수 있다. 과학에서도 AI가 실제 프런티어를 밀기 시작했고, 올해와 내년에는 큰 결과들이 나올 가능성이 있다.
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