인터뷰/예측
그렉 브록만 "OpenAI가 가려는 방향은 사용자의 목표를 이해하고, 그 목표를 위해 계속 생각하고, 필요한 행동을 직접 수행하는 AI"
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2026-07-04 23:16
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그렉 브록만 인터뷰 대담 형식 상세 정리
1. OpenAI가 만들려는 것은 슈퍼앱인가, 개인 AGI인가
질문자:이번이 네 번째 대화다. 그동안 OpenAI의 제품 방향에 대해 계속 이야기해 왔다. 예전에는 OpenAI가 만들고 있는 앱을 “슈퍼앱”이라고 부르는 것이 맞지 않다고 생각했다. 보통 슈퍼앱은 그 안에서 다른 앱들을 전부 사용할 수 있는 앱을 뜻하기 때문이다. 그런데 이제 Codex, 브라우저, ChatGPT가 하나로 모이는 모습을 보면, 오히려 슈퍼앱이라는 표현이 맞아 보인다. 앞으로는 사용자가 무언가를 하려고 할 때 ChatGPT에 프롬프트를 입력하고, OpenAI의 기술이 브라우저나 컴퓨터를 이용해 그 일을 대신 처리하는 방식이 되는가?
답변:
그 관점은 꽤 맞다. 더 크게 보면 실제로 만들려는 것은 AGI다. 사람들이 ChatGPT 이후로 사용해 온 것은 기본적으로 언어 모델이다. 말을 걸면 답을 해주는 지능이다. 대단하고 유용하지만, 그것만으로는 사람들이 목표를 달성하고 일을 끝내기에 충분하지 않다.
2022년에 ChatGPT가 처음 나왔을 때는 기억도 없었고, 도구와 연결되어 있지도 않았고, 사용자의 맥락도 없었다. 대화형 지능은 사람들이 실제로 필요한 것의 한 부분일 뿐이다.
앞으로 가려는 방향은 사용자를 위해 실제로 신경 써주는 AI다. 사용자가 목표와 방향을 주면, AI가 “오늘 이 사람을 위해 무엇을 할 수 있을까?”를 계속 생각하는 형태다. 아주 어려운 문제도 풀 수 있고, 아주 평범하고 반복적인 문제도 처리할 수 있어야 한다.
예를 들어 아침에 일어났을 때 메일함이 이미 정리되어 있을 수 있다. 건강 계획이 필요하다면 치료법을 찾고, 정보를 비교하고, 필요한 판단을 도울 수 있다. 중요한 것은 사용자가 원하는 목표를 이루도록 도와주는 지속적인 존재가 되는 것이다.
이상적인 인터페이스는 거의 인터페이스가 없는 상태에 가깝다. 버튼을 누르고, 모드를 바꾸고, 설정을 계속 조정하는 방식이 아니라, 그냥 대화하면 된다. 사람과 사람 사이의 대화처럼 자연스럽게 이야기하고, 그 상대가 사용자의 목표를 실제로 수행해주는 방식이다.
2. ChatGPT는 대화에서 실제 행동으로 넘어간다
질문자:지금 ChatGPT를 쓰면 마지막에 제안을 하는 경우가 많다. 영양에 대해 물어보면 식단 계획을 만들어줄지 묻고, 여행에 대해 물어보면 일정을 만들어준다. 앞으로는 예를 들어 건강 문제를 이야기하다가 “이 전문의를 찾아가야 할 것 같습니다. 예약을 잡아드릴까요?”라고 말하고, 사용자가 동의하면 실제로 예약까지 하는 방식이 되는가?
답변:
정확히 그 방향이다. Codex를 사용해 보면 이미 그런 힘을 볼 수 있다. Codex라는 이름 때문에 코딩 전용 도구처럼 보일 수 있지만, 실제 핵심은 코드가 아니다. 핵심은 범용 도구 사용 에이전트다.
Codex를 Slack, Gmail, 캘린더에 연결해서 사용할 수 있다. OpenAI 내부에서도 비기술 직군 사람들이 많이 사용하고 있다. 예를 들어 커뮤니케이션 팀에서 행사를 준비할 때, Codex가 참석자들에게 식단 제한을 물어보고, 정보를 모으고, 좌석 배치표까지 만들 수 있다. 그러면 사람은 행사의 방향이나 중요한 의사결정에 집중할 수 있다.
이제 AI가 도구에 연결되어 실제 행동을 수행한다는 것은 더 이상 공상과학이 아니다. 이미 가능해지고 있다. 앞으로 소프트웨어 엔지니어링, 금융, 법률, 영업, 개인 생활 전반에서 에이전트가 일하는 방식을 바꿀 것이다.
3. 예전 플러그인은 왜 실패했고 지금은 왜 다른가
질문자:예전에도 ChatGPT에서 Uber를 부르거나, 외부 앱을 호출하는 시도가 있었다. OpenAI 플러그인도 있었다. 그런데 당시에는 잘 되지 않았다. 지금의 차이는 무엇인가?
답변:
2023년 초에 플러그인을 출시했지만 잘 작동하지 않았다. 아이디어 자체가 틀렸던 것은 아니다. 언젠가 AI가 Gmail이나 다른 앱과 연결되는 것은 당연한 방향이다. 문제는 당시 모델이 준비되어 있지 않았다는 점이다.
그때는 모델에게 동시에 노출할 수 있는 커넥터가 몇 개 되지 않았다. 세 개 정도만 보여줘도 모델이 혼란스러워했다. 컨텍스트도 2K나 4K 토큰 수준이었다. 기억도 없었다. 초기 컴퓨터처럼 메모리가 너무 작았다.
지금은 다르다. 모델은 훨씬 긴 컨텍스트를 다룰 수 있고, 수많은 도구에 접근할 수 있다. 파일 시스템, 인터넷, 거의 모든 애플리케이션을 모델의 손끝에 둘 수 있다. 모델의 능력도 훨씬 강해졌다. 이제는 미해결 수학 문제나 물리 문제까지 풀기 시작하는 수준이다.
그래서 지금은 에이전트 시대의 입구에 있다. 대화형 AI가 아니라, 실제로 도구를 사용하고 작업을 끝내는 AI로 넘어가고 있다.
4. 실제 업무 예시: 행사 준비와 이메일 처리
질문자:행사 준비 예시를 더 자세히 보자. 사용자가 ChatGPT와 행사에 대해 이야기하다가 참석자 식단 제한을 확인해야 한다고 하면, 그다음에는 AI가 이벤트 프로그램이나 이메일 도구로 들어가서 직접 처리하는가?
답변:
그렇다. Gmail 커넥터를 사용해 받은편지함에서 참석자들을 찾을 수 있다. 이미 식단 제한 정보가 있는 사람과 없는 사람을 구분할 수 있다. 정보가 없는 사람들에게 보낼 이메일 초안을 작성할 수도 있다.
설정에 따라 “이 이메일들을 작성했습니다. 보내도 될까요?”라고 물을 수 있다. 어떤 커넥터는 AI가 직접 발송하지 못하고 초안만 만들 수도 있다. 반대로 충분히 신뢰가 쌓인 환경에서는 “이메일을 작성했고 이미 보냈습니다”까지 가능할 수 있다.
에이전트 시대에서 가장 중요한 문제는 신뢰다. 어디까지 위임할 것인지, 어떤 일은 직접 확인할 것인지, 어떤 일은 AI에게 맡겨도 되는지 정해야 한다. 신뢰는 그냥 주어지는 것이 아니라 쌓이는 것이다. 사용자는 감독과 통제권을 가져야 하고, AI는 그 안에서 책임을 위임받아야 한다.
5. ChatGPT는 운영체제가 되는가
질문자:ChatGPT가 Codex를 품고, Codex가 ChatGPT 안으로 들어오면 사용자는 ChatGPT 안에서 다음 행동을 제안받을 뿐 아니라 실제 실행까지 맡기게 된다. 그러면 OpenAI는 사실상 운영체제가 되는 것 아닌가? iOS처럼 앱 아이콘을 눌러 여는 운영체제가 아니라, 모든 앱과의 상호작용이 하나의 AI 인터페이스를 통해 일어나는 방식 말이다.
답변:
그렇게 설명할 수도 있지만 조금 다르게 볼 수도 있다. 핵심 질문은 개인 AGI와 상호작용하는 이상적인 인터페이스가 무엇인가 하는 것이다.
이상적인 인터페이스는 사람과 사람 사이의 대화와 비슷하다. 사용자는 조수에게 말하듯이 말하고, 그 조수는 사용자를 대신해 일한다. 그 AI는 자기만의 컴퓨터를 가질 수도 있고, 사용자의 시스템에 일부 접근할 수도 있다. 때로는 받은편지함에 접근할 수도 있고, 때로는 자체 받은편지함을 가질 수도 있다.
이것은 완전히 새로운 개념만은 아니다. 사람 비서나 동료와 일할 때도 권한을 나누고, 접근 범위를 정하고, 신뢰 경계를 만든다. AI 에이전트도 마찬가지다.
운영체제라는 표현도 가능하지만, 운영체제는 과거의 스택 개념에 가깝다. 여기서 중요한 것은 기술과 인간이 만나는 방식 자체가 바뀐다는 점이다. 지금까지 사람은 파일, 폴더, 앱, 설정 같은 기계 중심 구조에 맞춰 움직여야 했다. AI의 아름다운 점은 기계가 인간에게 가까워진다는 것이다.
6. Apple, Siri, 그리고 OpenAI의 위치
질문자:Apple의 새로운 Siri도 모든 앱 위에서 작동하며 사용자가 행동을 수행하도록 도와주는 지능이 되려 한다. ChatGPT는 iPhone 안의 앱으로 존재한다. 그러면 OpenAI의 위치가 어려워지는 것 아닌가?
답변:
지금은 새로운 에이전트 시대의 시작점이다. AI에서 새로운 능력 수준이 등장하면 모든 것을 다시 생각할 기회가 생긴다. 사람들이 기술과 상호작용하는 방식, 기술이 할 수 있는 일, 제품의 형태가 전부 바뀔 수 있다.
경쟁은 있을 것이다. 그리고 그것은 모두에게 좋은 일이다. 하지만 앞으로 AI가 할 수 있는 일은 기존 앱 경쟁과는 성격이 다르다. 예를 들어 과학 문제를 해결하거나, 오랫동안 진단받지 못한 질병을 찾아내거나, 연구를 가속하는 일은 단순히 앱을 하나 더 잘 만드는 문제와 다르다.
AI가 실제로 사람의 능력을 확장한다면, 사용 방식도 완전히 달라질 것이다.
7. OpenAI의 기기 전략
질문자:그렇다면 OpenAI는 자체 기기를 만들어야 하는 것 아닌가? Sam Altman도 여러 기기를 준비하고 있다고 말한 적이 있다. 이런 기기들은 AI와의 상호작용에서 어떤 역할을 하게 되는가?
답변:
기기 자체보다 더 큰 변화는 대화형 지능에서 행동하는 에이전트로 넘어가는 것이다. 예전의 챗봇은 사용자에게 어느 정도 개인화된 답변을 주는 존재였다. 이제는 실제로 일을 할 수 있는 에이전트가 중요해진다.
사용자는 자신의 맥락에 접근할 수 있는 단일 에이전트를 원하게 된다. 개인 생활에서도 그렇고, 업무 환경에서도 그렇다.
예를 들어 모든 분야의 박사급 지식을 가진 동료를 100명 고용했다고 해보자. 그런데 그들을 어떤 회의에도 부르지 않는다면 별로 쓸모가 없다. AI도 마찬가지다. AI가 진짜로 유용하려면 맥락을 알아야 한다. 회의, 업무 흐름, 조직의 변화, 사용자의 상황을 이해해야 한다.
기기는 그 AI에 접근하는 하나의 방식일 뿐이다. 휴대폰이 곧 사용자인 것은 아니다. 휴대폰은 사용자에게 연락하는 인터페이스다. AI 기기도 마찬가지로 에이전트에 접근하는 여러 통로 중 하나가 될 수 있다.
8. 음성 AI의 다음 단계
질문자:OpenAI가 양방향 음성 모델을 개발하고 있다는 보도가 있다. 사람처럼 자연스럽게 말하고 듣는 AI를 목표로 하는 것인가?
답변:
구체적인 내용은 말할 수 없지만, 기술의 방향은 분명하다. 기존 음성 AI는 보통 세 단계를 이어붙였다. 음성을 텍스트로 바꾸고, 텍스트 모델이 답변을 만들고, 다시 음성으로 바꾸는 방식이다. 매우 부자연스러운 구조다.
통합 모델이 나오더라도 여전히 문제가 남아 있다. 바로 턴 테이킹이다. 한 사람이 말하고 끝나면 다른 사람이 말하는 방식이다. 하지만 인간 대화는 그렇게 작동하지 않는다. 사람은 중간에 끼어들고, 말을 겹치고, 상대의 반응에 따라 실시간으로 조정한다.
“턴”이라는 개념 자체가 기계의 한계에 인간이 맞추는 방식이다. 진짜 목표는 AI가 사람처럼 동시에 듣고, 생각하고, 말할 수 있게 되는 것이다. 입력을 처리하면서 동시에 출력을 처리하는 모델이 필요하다.
현재 ChatGPT 음성 경험도 많은 면에서 마법처럼 느껴질 수 있다. 출퇴근길에 질문하고 답을 듣는 경험은 강력하다. 하지만 마법이 깨지는 순간도 있다. 사용자가 말을 보태고 싶은데 AI가 계속 말하거나, 중간에 끊는 것을 제대로 이해하지 못하는 경우다. 이런 부분이 훨씬 자연스러워져야 한다.
업무에서도 음성은 중요하다. Codex를 음성으로 조작하면 완전히 다른 경험이 된다. 짧은 피드백은 타이핑해도 되지만, 복잡한 요구사항을 문단으로 길게 쓰는 것은 불편하다. 사람은 그냥 말하고 싶어 한다. 실시간 음성 피드백 루프가 에이전트 경험을 크게 바꿀 것이다.
9. 모델 성능은 계속 좋아질 수 있는가
질문자:몇 년 전에는 대규모 언어 모델이 곧 벽에 부딪힌다는 논의가 있었다. 하지만 그 예상은 틀렸다. 모델은 얼마나 더 좋아질 수 있고, 언제 개선이 멈출까?
답변:
모델을 직접 만드는 입장에서는 외부에서 보기 어려운 감각이 있다. 데이터 포인트들을 보고, 그 개선을 만들기 위해 어떤 작업이 필요한지도 본다.
가장 중요한 것은 스케일링 법칙이 계속 작동하고 있다는 점이다. 더 많은 데이터, 더 많은 컴퓨트, 더 나은 아키텍처를 넣으면 모델이 계속 좋아진다. 중간에 예상대로 스케일링되지 않는 것처럼 보일 때도 있었지만, 그런 경우에는 대부분 문제가 있었다. 수학이 틀렸거나, 구현이 수학과 맞지 않았거나, 시스템에 버그가 있었다.
신경망은 1940년대부터 아이디어가 있었고, 1959년에 퍼셉트론이라는 첫 하드웨어 구현도 있었다. AI 역사 전체를 보면 사람들은 계속 “이건 안 된다”, “스케일 안 된다”, “벽에 부딪힌다”고 말해 왔다. 하지만 아직 벽은 보이지 않는다.
물론 실제로 만드는 일은 어렵다. 거대한 슈퍼컴퓨터를 짓는 것은 비싸고 복잡하다. 네트워크 프로토콜부터 스택의 모든 계층까지 깊게 이해해야 한다. 신경망은 작은 오류 하나가 멀리 떨어진 결과에 이상한 흔들림으로 나타날 수 있다. 제대로 된 팀, 제대로 된 미션, 충분한 노력이 필요하다.
하지만 올바르게 해내면 결과는 그만한 가치가 있다. 진보는 계속될 것이다.
10. 모델 회사들은 어떻게 차별화되는가
질문자:만약 OpenAI가 박사 15명급 지능과 뛰어난 감성 지능을 가진 모델을 만들고, 다른 회사가 박사 13명급 모델을 만든다면 둘 다 충분히 뛰어난 모델이다. 모델 회사들이 모두 비슷하게 똑똑해지면 차별화는 어디서 생기는가?
답변:
차별화는 여러 차원에서 생긴다.
첫째, 컴퓨트가 희소 자원이 될 것이다. 모든 공급자가 가진 컴퓨트를 전부 팔아도 수요를 감당하지 못하는 세계로 갈 가능성이 크다. AI 에이전트를 사용하는 사람은 아직 전체 인류 규모가 아니다. ChatGPT에는 훨씬 더 큰 사용자 기반이 있고, 그 사용자들에게 본격적인 에이전트 능력이 아직 다 제공된 것도 아니다. 앞으로 사용량과 사용 깊이는 지금과 비교할 수 없을 정도로 커질 수 있다.
둘째, 지능은 일차원적이지 않다. 어떤 모델이 일반적으로 똑똑하다고 해서 모든 영역에서 전문가가 되는 것은 아니다. 사람이 아무리 똑똑해도 한 번도 피치를 해본 적이 없으면 처음부터 잘하기 어렵다. 스프레드시트를 한 번도 써본 적이 없다면 복잡한 재무 모델링도 바로 잘하기 어렵다.
AI도 마찬가지다. 특정 산업, 특정 업무, 특정 도메인에서 진짜 전문가가 되려면 그 분야의 경험과 훈련이 필요하다. 모든 영역을 한 번에 최고 수준으로 만들 수는 없다. 우선순위가 필요하다.
셋째, 깊이는 끝나지 않는다. AlphaGo의 move 37처럼 AI가 새로운 수를 보여주면 사람의 이해가 넓어진다. 그 결과 오히려 더 많은 사람이 바둑을 두고, 더 깊은 탐구가 일어난다. 과학도 마찬가지다. 하나의 미스터리를 풀면 열 개의 새로운 미스터리가 열린다.
그래서 모델 회사들이 모두 강해지더라도, 각 분야에서 얼마나 깊이 들어가느냐에 따라 차별화는 계속 생긴다.
11. 컴퓨트를 얼마나 사야 하는가
질문자:예전에 내부에서 “얼마나 많은 컴퓨트를 사야 하냐”는 질문을 받았을 때 “전부 사라”고 답했다고 했다. OpenAI는 실제로 엄청난 돈을 컴퓨트에 쓰고 있다. 이 돈을 회수하지 못할 위험은 없나?
답변:
기본을 봐야 한다. 컴퓨트는 주문한다고 바로 생기지 않는다. 실제로 도착하기까지 몇 년이 걸릴 수 있다. OpenAI는 자체 칩 프로그램에도 여러 해 동안 투자해 왔다. 공급망의 수직 통합까지 생각해야 하는 단계다.
앞으로는 전 세계의 컴퓨트가 수요를 충족하기에 부족할 가능성이 크다. ChatGPT의 성장도 지수적이었고, 지금 에이전트 사용도 지수적으로 늘고 있다. AI가 해결할 수 있는 문제의 범위를 보면 아직 경제 전체에서 극히 일부만 건드린 수준이다.
화학, 과학, 의료, 연구, 기업 업무 등에서 AI가 만들 수 있는 가치는 엄청나다. 중요한 질문은 “돈을 회수할 수 있을까?”라기보다는 “어떻게 이 수요를 감당할 만큼 충분한 컴퓨트를 확보할 것인가?”에 가깝다.
12. 가격 인하와 AI 경제성
질문자:AI 모델 가격 전쟁이 벌어질 가능성이 있다는 보도가 있다. OpenAI의 다음 모델이 가격을 크게 낮출 수 있다는 이야기도 있다. 그렇게 많은 자원이 필요한데 가격을 낮추면 경제성이 맞는가?
답변:
OpenAI는 지금까지 지능을 높이면서 동시에 같은 지능 수준의 가격은 낮춰 왔다. 그런데 가격이 내려가면 사용량이 줄어드는 것이 아니라 오히려 늘어난다. 효율이 올라갈수록 더 많이 쓰게 되는 현상이 계속 일어난다.
최첨단 지능은 항상 가장 비싼 영역에 있을 것이다. 하지만 1년 뒤에는 지금 프리미엄으로 느껴지는 지능 수준이 훨씬 더 저렴하고 평범하게 느껴질 수 있다. 대신 그때는 또 새로운 프런티어 모델이 등장해 있을 것이다. 사람들은 이전 모델보다 새 모델을 쓰고 싶어 할 것이다.
기업 고객들도 이제는 단순히 “AI를 도입해야 한다”는 단계에서 벗어나고 있다. 실제 ROI가 나오는지, 비용을 어떻게 통제할지, 사용량을 어떻게 관찰할지 묻기 시작했다. 이것은 좋은 변화다. 올바른 질문을 하기 시작한 것이기 때문이다.
가격은 계속 내려갈 것이다. 다만 단기적으로 거대한 가격 붕괴가 온다기보다는, 시간이 지나면서 오늘의 고급 지능은 싸지고, 그 위에 더 강력한 새로운 지능이 등장하는 구조가 계속될 것이다.
13. “모델은 상품화된다”는 주장에 대한 답
질문자:사티아 나델라는 모델이 상품화되고, 진짜 가치는 기업 데이터에서 계속 학습하는 기업별 AI 시스템에 있다고 말했다. 이 주장에 대해 어떻게 생각하는가? Microsoft와 경쟁하는 상황은 어떤가?
답변:
AI 스택의 어떤 계층도 가치 사슬에서 사라진다고 보지 않는다. 컴퓨트만 봐도 그렇다. 겉으로 보면 그냥 FLOPS라서 상품처럼 보일 수 있다. 하지만 컴퓨트가 없으면 AI도 없다. 칩과 컴퓨트 공급자가 높은 가치를 인정받는 이유는 그 기본 가치 때문이다.
모델도 마찬가지다. 경쟁이 많아지는 것은 좋다. 기업과 소비자 모두에게 좋다. 하지만 가장 똑똑한 모델은 여전히 중요하다. 특히 과학을 가속하거나 매우 어려운 문제를 푸는 영역에서는 모델의 지능 수준이 결과를 바꾼다.
물론 기업별 시스템과 도메인 전문성도 중요하다. 규제 산업, 교육, 의료처럼 이해관계자가 복잡한 분야에서는 현장 지식이 필요하다. 학부모, 교사, 학생이 각각 다른 역할을 갖는 교육 시스템처럼, 각 도메인에는 고유한 워크플로가 있다. 모델을 어떻게 연결하고, 어떤 방식으로 작동시킬지 설계하는 것도 큰 가치다.
결국 전체 생태계가 함께 일해야 한다. 컴퓨트, 모델, 기업 데이터, 도메인 워크플로 모두 중요한 계층이다.
14. GPT-5.6 루머
질문자:GPT-5.6이 곧 나온다는 트위터 루머가 있다. Fable보다 3배 저렴하고, 최대 150만 토큰 컨텍스트를 지원하며, 더 강한 에이전트 코딩 워크플로를 제공한다는 내용이다. 얼마나 맞는가?
답변:
항상 더 좋고, 더 빠르고, 더 똑똑한 것을 기대하면 된다. 다만 트위터에서 읽는 모든 것을 믿지는 않는 것이 좋다.
15. AI와 의료의 미래
질문자:AI와 건강 이야기를 해보자. 암 진단 데이터를 ChatGPT에 넣고 치료 전략에 도움을 받은 사례, 반려견 암 치료에 AI와 AlphaFold, mRNA 백신 설계를 활용한 사례 등이 있다. 이런 일들은 단지 언론에 잘 맞는 예외적 사례인가, 아니면 미래에는 표준이 될 것인가?
답변:
표준이 될 것이다.
이미 많은 사람들이 건강 진단 데이터와 의료 정보를 AI에 넣고 인사이트를 얻고 있다. 매주 약 2억 3천만 명이 ChatGPT를 건강 관련 질문에 사용한다. 어떤 사람은 스캔 이미지를 올리고, 어떤 사람은 서로 다른 의사들의 의견이 충돌할 때 도움을 받는다.
지금까지 환자는 충분히 힘을 갖지 못했다. 최종 결정과 결과의 책임은 결국 환자에게 돌아가지만, 환자가 모든 의료 정보를 이해하기는 어렵다. 의사가 실수하거나 차트를 제대로 읽지 못하거나 중요한 세부사항을 놓칠 수도 있다. AI는 이런 문제를 크게 줄일 수 있다.
개인적으로도 매우 중요한 문제다. 가족의 건강 문제를 관리하는 데 AI가 큰 도움이 되고 있다. 최고의 의료진과 전문가가 있어도 놓치는 부분이 있다. 인간의 능력 밖에 있는 문제도 있고, 단순히 누군가가 차트의 세부사항을 놓치는 경우도 있다. AI는 이런 부분을 보완할 수 있다.
개인화 의료는 앞으로 매우 중요해질 것이다. 어떤 경우에는 대중적인 신약 개발이 될 수 있고, 어떤 경우에는 특정 개인이나 희귀 질환을 위한 치료 전략이 될 수 있다. 질병을 이해하고, 새로운 치료 가능성을 찾고, 예방하고, 의료 시스템의 부담을 줄이는 데 AI가 쓰일 수 있다.
의사와 간호사는 이미 번아웃에 시달리고 있다. 의료 시스템은 큰 압박을 받고 있다. AI를 현명하게 배포하고 사용한다면, 환자와 의료진 모두에게 큰 도움이 될 수 있다.
AI가 인류 건강을 개선할 가능성은 매우 크다. 이것은 OpenAI가 만들고 있는 기술의 가장 중요한 동기 중 하나다.
핵심 정리
OpenAI의 방향은 단순히 더 좋은 챗봇을 만드는 것이 아니다. 목표는 사용자의 맥락을 이해하고, 도구를 사용하고, 브라우저와 컴퓨터를 조작하고, 메일·캘린더·파일·업무 시스템에 연결되어 실제 행동을 수행하는 개인 AI 에이전트다.기존 ChatGPT는 질문에 답하고 글을 써주는 대화형 AI에 가까웠다. 앞으로의 ChatGPT와 Codex는 사용자의 목표를 이해하고, 필요한 도구를 선택하고, 이메일을 보내고, 일정을 잡고, 파일을 정리하고, 코드를 작성하고, 연구하고, 건강 관리를 돕는 실행형 AI에 가까워진다.
중요한 변화는 네 가지다.
첫째, ChatGPT, Codex, 브라우저, 컴퓨터 조작, 커넥터가 하나의 경험으로 통합된다.
둘째, AI가 단순히 답변하는 수준을 넘어 실제 행동을 수행한다.
셋째, 사용자는 AI에게 어디까지 맡길지 통제해야 하고, AI는 신뢰를 점진적으로 얻어야 한다.
넷째, 이런 에이전트가 보편화될수록 컴퓨트 수요는 폭발적으로 증가하고, 컴퓨트는 AI 경제의 핵심 희소 자원이 된다.
결국 OpenAI가 향하는 방향은 ChatGPT를 하나의 앱으로 남겨두는 것이 아니라, 인간이 디지털 세계와 상호작용하는 기본 인터페이스로 만드는 것이다.
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