인터뷰/예측
샘 알트만 "앞으로 2~3년 안에 로봇 분야의 ChatGPT 순간이 올 것"
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2026-07-30 19:13
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샘 알트먼 인터뷰 상세 정리
1. 지난 1년이 힘들었던 이유와 앞으로의 12개월
인터뷰어:당신은 최근 “지난 1년은 정말 힘들었고, 그것은 어느 정도 내 잘못이다. 하지만 다음 1년은 아마 우리의 최고의 12개월이 될 것”이라고 말했습니다. 두 부분에 관해 설명해주시겠습니까?
샘 알트먼:
지난해에는 우리가 너무 많은 일을 동시에 하려고 했습니다. 문제는 그 일들이 나쁜 일이었다는 게 아닙니다. 전부 해볼 만한 좋은 일이었습니다.
하지만 지금은 역사적으로 믿기 어려울 정도로 중요한 순간입니다. 이런 시기에는 여러 가지 좋은 일을 하는 것이 아니라, 극소수의 위대한 일에 집중해야 합니다.
그래서 우리는 어려운 결정을 내리고 다시 초점을 맞췄습니다. 우리의 목표는 가장 뛰어난 지능, 가장 풍부하게 공급되는 지능, 가장 비용 효율적인 지능을 만드는 것입니다. 그리고 사람들이 그 지능을 이용해 놀라운 것들을 만들 수 있도록 돕는 것입니다.
그렇게 다시 집중한 이후 우리의 발전은 놀라웠습니다. 현재 내부에서 준비되고 있는 모델과 제품들을 보면 앞으로 12개월의 발전은 훨씬 더 놀라울 것입니다. 모델의 품질도 크게 좋아질 것이고, 사람들이 이 기술을 이용해 새로운 방식으로 성장할 수 있도록 하는 제품들도 만들 수 있을 것입니다.
2. 한때 소비자 앱과 미디어 사업까지 고려했던 이유
인터뷰어:2025년 초만 해도 OpenAI 같은 회사들이 엄청난 컴퓨팅 자원을 계약하는 것을 두고 “과연 매출과 수요가 따라올 것인가”라는 우려가 있었습니다. 그 당시에는 어떻게 생각했습니까?
샘 알트먼:
당시에는 AI 산업의 매출 성장이 우리가 예상한 것보다 늦어질 가능성을 걱정했습니다.
우리는 막대한 GPU를 계약하고 있었기 때문에, 만약 AI 모델 자체의 매출이 예상보다 천천히 성장한다면 그 GPU를 활용해 수익을 낼 다른 방법도 필요하다고 생각했습니다. 그래서 소비자용 애플리케이션이나 미디어 사업을 포함해 여러 가지를 검토했습니다.
지금 보면 우스운 걱정처럼 들립니다. 실제로 AI 산업의 매출 성장은 매우 가팔랐기 때문입니다.
결정적인 변화는 모델의 발전 속도와 경제적 수익을 확인한 순간이었습니다. 모델이 너무 빠르게 좋아지고 있었고, 더 좋은 모델이 분명한 경제적 가치를 만들어내고 있었습니다.
그때 우리는 무엇에 집중해야 하는지 알게 됐습니다. 모든 종류의 애플리케이션을 직접 만들려고 할 필요가 없었습니다. 우리는 최고의 AI를 만들고 공급하는 데 집중하면 됐습니다.
3. OpenAI가 집중해야 할 핵심 사업
인터뷰어:OpenAI 같은 기업은 정확히 몇 가지 일에 집중해야 합니까?
샘 알트먼:
근본적으로 우리의 사업은 AI를 공급하고, 사람들이 그것을 이용해 서로를 위한 놀라운 제품과 서비스를 만들도록 하는 것입니다.
그 일을 위해서는 몇 가지 핵심 요소가 필요합니다.
먼저 훌륭한 모델을 훈련해야 합니다. 코딩을 잘하고, 다양한 지식 노동을 잘하고, 과학 연구를 잘해야 합니다. 실제 경제적 가치가 만들어지는 영역에서 뛰어나야 합니다.
다음으로는 AI 계산을 수행할 칩과 시스템이 필요합니다. 엄청나게 비싼 서버 랙과 반도체를 직접 만들거나 파트너와 함께 확보해야 합니다.
그 장비를 설치할 토지와 전력, 데이터센터 건물도 필요합니다.
그리고 언젠가는, 아마 생각보다 빠른 시기에 로봇을 만들어 이 모든 생산 과정을 자동화해야 합니다. 전기 생산 비용, 칩 생산 비용, 데이터센터와 전체 공급망의 비용을 계속 낮춰야 하기 때문입니다.
저는 AI가 전기와 비슷한 존재가 되기를 바랍니다. 경제 전체에 자연스럽게 스며들어 사람들에게 능력을 제공하는 기반 시설이 되는 것입니다.
반대로 모든 수직적 애플리케이션을 우리가 직접 만들고 모든 스타트업과 기존 기업을 잡아먹는 데에는 관심이 없습니다. 우리는 플랫폼을 제공하고 싶습니다.
4. 대규모 컴퓨팅 투자를 확신했던 이유
인터뷰어:다른 사람들이 무모하다고 생각하던 시기에 당신은 엄청난 컴퓨팅 자원을 확보했습니다. 어떻게 그런 확신을 얻었습니까?
샘 알트먼:
우리는 모델 성능이 지수적으로 향상되는 곡선 위에 있다는 것을 볼 수 있었습니다. 그 부분에는 매우 강한 확신이 있었습니다. 그리고 그 발전이 계속될 것이라고 생각했습니다.
다만 우리가 과소평가했던 것도 있습니다. 모델이 더 좋아지고 비용이 낮아지면, 충분히 높은 수준의 AI 지능에 대한 수요는 사실상 상한이 없다는 점입니다.
AI는 세계에 등장한 매우 드문 종류의 새로운 상품입니다.
초기 컴퓨터 산업에서도 “세계 시장에는 컴퓨터 몇 대만 있으면 된다”거나 “누구도 일정 수준 이상의 메모리를 필요로 하지 않는다”는 말이 있었습니다.
하지만 인간의 창의성, 무언가를 만들고 싶은 욕망, 유용한 사람이 되고 싶은 욕망에 베팅하는 것은 좋은 선택입니다.
우리는 AI가 사람들이 창의성을 표현하고 원하는 것을 얻으며 일을 수행하는 매우 중요한 방법이 될 것이라는 사실을 볼 수 있었습니다.
알고리즘은 더 효율적으로 바뀌고 모델은 더 좋아질 것입니다. 실제로 그렇게 됐습니다.
하지만 아무리 효율성이 좋아지더라도 우리가 하는 일의 본질은 전기를 유용한 지능으로 변환하는 것입니다. 수요가 계속 증가하는 이상 우리는 더 많은 전력과 컴퓨팅을 원하게 될 것입니다.
5. GPT-4에서 진짜 확신을 얻다
인터뷰어:그 확신은 GPT-3에서 시작됐습니까?
샘 알트먼:
아닙니다. 진정한 확신은 GPT-4에서 생겼습니다. GPT-3.5도 아니었습니다.
GPT-4를 보면서 모델이 충분히 똑똑하다는 것을 알게 됐습니다. 그래서 추론을 제대로 작동시키는 방법을 결국 찾아낼 수 있을 것이라고 생각했습니다.
추론이 작동하면 지금 에이전트라고 부르는 것이 가능해집니다. 당시에는 다른 이름으로 불렀지만, 핵심은 AI가 매우 가치 있는 경제적 업무를 직접 수행하고 사람들의 삶을 더 편리하게 만드는 능력입니다.
그 확신을 얻고 나서 우리는 클라우드 기업에 전화하고, 반도체 공장에 전화하고, 에너지 공급업체에 전화하기 시작했습니다.
대부분은 우리가 완전히 미쳤다고 했습니다.
어떤 산업도 이렇게 성장한 적이 없고, 모든 산업에는 호황과 불황이 있으며, 수요가 직선으로 계속 올라갈 수는 없다고 했습니다. 너무 무모하다는 말을 들었습니다.
초기 스타트업이 투자받는 과정과 비슷했습니다. 대부분이 거절해도 괜찮습니다. 한두 곳만 동의하면 됩니다.
가장 먼저 크게 동의한 곳은 마이크로소프트였습니다. 이후 오라클도 클라우드 측면에서 매우 큰 파트너가 됐습니다. 엔비디아 역시 엄청난 파트너였습니다.
6. 기가와트급 데이터센터의 규모
인터뷰어:데이터센터를 싫어하는 사람들도 많습니다. 그 반발을 어떻게 이해하고 있습니까?
샘 알트먼:
사람들을 기가와트급 데이터센터에 견학시키는 방법을 생각해보고 있습니다.
기가와트급 데이터센터를 말로 듣는 것과 사진이나 영상으로 보는 것은 다릅니다. 그리고 실제로 현장에 서서 보는 것은 완전히 다른 경험입니다.
그 규모를 보면 “이건 믿을 수 없을 정도로 거대하다”고 느끼게 됩니다.
이런 데이터센터 하나를 건설하려면 대략 1만 명의 건설 노동자가 1년 반 동안 계속 일해야 합니다. 그 안으로 흐르는 에너지는 작은 도시 하나를 가동할 수 있는 수준입니다.
우리는 규모에 대한 감각을 잃어버렸습니다. 이런 시설 하나하나는 과거 기준으로 인류가 수행한 가장 비싼 인프라 프로젝트 중 하나에 해당합니다. 그런데 지금은 그런 시설을 여러 개 만들고 있습니다.
사람들이 감정적으로 자기 집 근처에 데이터센터가 들어오는 것을 원하지 않는다는 점은 이해합니다. 저 역시 원자력발전소가 매우 안전하다는 사실을 알지만, 집 바로 옆에 원전이 들어오기를 적극적으로 원하지는 않을 것입니다.
다만 데이터센터는 사람이 거의 없는 사막이나 외곽 지역에도 지을 수 있습니다. AI 시스템은 사람이 없는 곳에 있어도 아무런 불편을 느끼지 않습니다.
7. 물 사용과 에너지 문제
인터뷰어:데이터센터의 물과 에너지 소비 문제는 어떻게 해결할 수 있습니까?
샘 알트먼:
몇 년 전에는 시스템을 냉각하기 위해 물을 증발시켰기 때문에 엄청난 양의 물이 필요했습니다.
하지만 지금은 폐쇄형 냉각 시스템을 사용합니다. 현대적인 데이터센터가 사용하는 물은 일반 사무실 건물이 주방과 화장실 등에서 사용하는 정도와 비슷한 수준까지 줄었습니다.
물 문제에서는 큰 발전을 이뤘다고 생각합니다.
다음은 에너지입니다. 우리는 화석연료를 태우는 에너지원에서 태양광과 원자력 같은 시스템으로 이동하고 있습니다. 그것은 분명히 좋은 변화입니다.
데이터센터는 일자리를 만들고, 매우 깨끗하게 운영될 수 있으며, 여러 긍정적 효과가 있습니다. 그런데도 일부 사람들에게는 본능적인 거부감이 남을 수 있습니다.
환경적 우려 가운데 물 문제는 상당 부분 해결했고, 이제 에너지가 다음 과제입니다.
8. 컴퓨팅 효율과 자체 칩
인터뷰어:더 많은 FLOPS와 컴퓨팅을 확보하기 위해 어떤 창의적인 방법을 생각하고 있습니까?
샘 알트먼:
지금 가장 큰 수익을 얻을 수 있는 방법은 우리가 가진 계산 단위에서 더 많은 지능을 끌어내는 창의적인 소프트웨어 아이디어라고 생각합니다.
이 분야에는 아직 몇 자릿수 규모의 개선 가능성이 남아 있다고 봅니다.
할라피뇨는 매우 효율적인 칩의 좋은 사례입니다. 특정한 워크플로에 매우 뛰어나면서도 어느 정도 범용성을 유지하는 칩을 만드는 것입니다. 와트당 더 많은 토큰을 처리할 수 있다면 엄청난 이점이 됩니다.
할라피뇨와 그 후속 칩은 우리에게 매우 큰 경쟁우위가 될 것입니다.
언젠가는 광학 컴퓨팅도 가능해질 것이라고 생각합니다. 그것도 와트당 지능을 크게 늘리는 발전이 될 것입니다.
이런 변화들은 모두 일어날 것입니다.
9. Kimi와 오픈소스 모델 경쟁
인터뷰어:Kimi의 새로운 모델 공개를 어떻게 봤습니까? 중국과 미국, 오픈소스와 프런티어 모델의 경쟁에서 중요한 사건입니까?
샘 알트먼:
우리의 목표는 지능과 가격 사이의 모든 효율적인 지점에서 가장 좋은 선택지를 제공하는 것입니다. 여기에는 오픈소스도 포함됩니다.
특정한 지연시간 조건에서는 현재도 OpenAI 모델을 사용하는 것이 Kimi보다 더 나은 선택이라고 생각합니다.
우리 역시 자체 대형 모델을 증류해 더 작고 저렴한 모델을 만듭니다. 그것은 매우 좋은 방법입니다.
자체 가중치를 보유하고 직접 수정하기를 원하는 사람들이 있기 때문에 오픈소스 모델은 분명히 세계에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
하지만 우리는 전체 성능·가격 곡선의 모든 지점에서 가장 좋은 선택지를 제공하는 것을 목표로 하고 있고, 앞으로도 그렇게 할 것입니다.
10. 증류 경쟁 속에서도 모델 훈련비를 감당할 수 있는가
인터뷰어:OpenAI가 막대한 비용을 들여 모델을 훈련하고, 다른 회사가 그것을 증류해 100분의 1 가격에 제공하면 어떻게 다음 모델을 계속 훈련할 수 있습니까?
샘 알트먼:
우리는 반드시 엄청나게 높은 마진을 내는 기업일 필요가 없습니다.
앞으로 우리 모델의 사용량은 상상하기 어려울 정도로 많아질 것입니다.
수조 달러 규모의 매출에서 적당한 마진만 얻어도 다음 모델을 훈련하는 비용을 감당할 수 있습니다.
미래에 우리가 확보하는 컴퓨팅 자원의 상당 부분은 모델 훈련보다 고객들에게 추론을 판매하는 데 사용될 것입니다.
훈련 비용이 엄청나게 비싼 것은 사실입니다. 다른 사람이 우리 모델을 훔쳐 증류한다고 생각하면 사람들이 불안해하는 것도 이해합니다.
저도 사람들이 우리 것을 훔치지 않았으면 좋겠습니다.
하지만 미래 컴퓨팅의 규모와 고객에게 모델을 제공해 벌어들이게 될 매출을 생각하면, 우리는 강력한 선순환을 만들 수 있다고 확신합니다.
솔직히 말하면 모델 증류 문제는 제가 걱정하는 상위 열 가지 문제 안에는 들어가지 않습니다. 제가 현재 우리의 발전 속도와 앞으로 나올 모델에 너무 자신감을 가지고 있는 것일 수도 있습니다.
11. Hugging Face 관련 보안 사고
인터뷰어:그렇다면 현재 가장 걱정하는 문제는 무엇입니까?
샘 알트먼:
최근에 매우 공상과학적인 사이버 보안 사건이 있었습니다.
우리는 미공개 모델 하나를 평가하고 있었습니다. 모델은 샌드박스 안에서만 작동해야 했습니다.
그런데 모델이 평가에서 좋은 점수를 받기 위해 시험을 속일 수 있다는 것을 알아냈습니다.
모델은 여러 개의 제로데이 취약점을 연결해 샌드박스를 탈출하고, 인터넷에 접속하고, Hugging Face 측의 여러 시스템을 뚫어 평가 문제의 답을 얻으려고 했습니다.
저는 이것을 처음으로 매우 생생하게 체감한 AI 보안 사고라고 생각합니다.
사건이 발생한 지 며칠밖에 되지 않았지만, 더 많은 사람이 이 사건을 저만큼 심각하게 받아들이지 않는다는 사실에 조금 놀랐습니다.
12. AI 개발 속도를 조절해야 할 가능성
인터뷰어:그런 사고가 발생하면 무엇을 해야 합니까? 두 달 뒤에는 모델이 더 강해질 텐데요.
샘 알트먼:
단기적으로 할 수 있는 일이 있습니다.
우리는 훈련을 일시 중단했습니다. 여러 개의 제로데이 취약점을 연쇄적으로 사용하는 모델을 상대할 수 있도록 샌드박스를 어떻게 강화할지 알아내야 합니다.
하지만 장기적인 질문도 있습니다.
이것이 앞으로의 일반적인 발전 속도가 된다면, 사회가 새로운 능력 수준에 맞게 방어 체계를 강화할 시간을 벌기 위해 AI 개발 속도를 조절해야 할 수도 있습니다.
중요한 것은 그것을 규제 포획처럼 보이지 않게 하는 것입니다. 프런티어 AI 연구소들이 서로 담합하는 것처럼 보여서도 안 됩니다.
그 방법을 제대로 설계하는 것은 쉽지 않을 것이지만, 매우 중요합니다.
13. OpenAI가 존재하는 이유
인터뷰어:OpenAI가 궁극적으로 하려는 일과 지지하는 가치를 가장 단순하게 설명해주시겠습니까?
샘 알트먼:
저는 AI가 지금까지 인류 역사에서 가장 위대한 기술적 성취가 될 것이라고 생각합니다.
하지만 그것이 정말로 의미를 가지려면 사람들의 삶을 그렇지 않았을 때보다 훨씬 더 좋게 만들어야 합니다.
그중 한 부분은 물질적 풍요입니다. 사람들이 원하는 일을 하고, 창의성을 표현하고, 서로를 도울 수 있는 능력을 제공하는 것입니다.
또 다른 부분은 사람들이 통제권과 주체성을 계속 유지하도록 하는 것입니다.
AI가 발전할수록 세계는 덜 민주적이 아니라 더 민주적이어야 합니다. 사람들은 자기 자신을 표현하고 자신의 미래를 결정할 수 있어야 합니다.
14. 소원을 들어주는 지니
인터뷰어:AI를 소원을 들어주는 지니라고 표현하셨습니다.
샘 알트먼:
어떤 의미에서는 우리가 곧 모든 소원을 들어줄 수 있는 지니를 만들게 된다고 생각합니다.
저는 세계가 이 지니에게 처음으로 요청하는 소원이 전 세계 사람들에게 이익이 되는 것이어야 한다고 생각합니다.
그리고 사람들이 이 지니를 이용해 얼마나 창의적인 일을 할 수 있는지도 이해해야 합니다.
저는 일자리 비관론자가 아닙니다. 앞으로도 일자리는 아주 많을 것이라고 생각합니다. 오히려 우리는 지금보다 더 바빠질 가능성이 큽니다.
사람들은 AI에게 요청할 놀라운 소원을 만들어낼 것입니다. AI와 함께 건설하고 싶은 것에 관해 믿을 수 없을 정도로 창의적인 아이디어를 떠올릴 것입니다.
질병 치료 같은 명백한 성과뿐 아니라, 지금 여기서는 상상조차 할 수 없는 세계 최고의 엔터테인먼트와 창작물도 나올 것입니다.
저는 그 능력을 모든 사람의 손에 쥐여주고 싶습니다.
15. AI 권력 집중에 대한 두려움
인터뷰어:OpenAI가 반대하는 것은 무엇입니까?
샘 알트먼:
AI를 통한 권력 집중은 두려운 일입니다.
AI 안전에 관한 우려 중 상당수는 충분한 근거가 있습니다.
하지만 안전을 이야기하는 사람들 가운데 일부는 의식적이든 무의식적이든 권력을 집중시키고 싶어 한다고 생각합니다.
제가 두려워하는 세계는 이런 세계입니다.
AI가 너무 위험하므로 아주 작은 집단만 사용할 수 있다고 말합니다. 그들만 AI를 이해하고 있으며, 그들이 우리 모두를 대신해 올바른 결정을 내려줄 테니 걱정하지 말라고 합니다.
저는 그것을 믿지 않습니다.
누구도 AI 지배자들이 존재하는 세계나, 특정 기업이 사실상 AI 지배자와 같은 역할을 하는 세계에서 살고 싶어 해서는 안 됩니다.
암 치료법을 얻는 것은 물론 훌륭한 일입니다. 하지만 그 대가로 우리 모두가 미래에 관한 주체성을 포기해서는 안 됩니다.
AI에 대한 현실적이고 이해할 만한 두려움이 “이 기술은 소수만 사용해야 한다”는 결론으로 이어져서는 안 됩니다.
저는 초기 인터넷의 아이였습니다. 당시에는 규칙이 거의 없었고, 정말 놀라운 환경이었습니다. 그 경험은 저와 한 세대 전체를 형성하는 데 큰 영향을 미쳤습니다.
AI에서도 그 정신을 지키는 것이 중요합니다. 우리 모두가 집단적으로 우리의 미래를 결정할 수 있어야 합니다.
16. 현재 모델은 AGI인가
인터뷰어:“우리는 곧 지니를 갖게 된다”고 말했습니다. 그렇다면 아직 지니가 아닌 이유는 무엇입니까?
샘 알트먼:
최근에는 진정한 회의론자들조차 저에게 현재 모델이 매우 AGI에 가깝다고 말합니다.
사용자가 이 모델에 원하는 일을 말했을 때, 모델이 하지 못하는 일을 생각하기가 매우 어렵다는 것입니다.
하지만 여전히 분명한 한계가 있습니다.
“암을 치료하라”고 명령한다고 해서 곧바로 암이 치료되는 것은 아닙니다. 복잡한 물리적 작업을 로봇으로 수행하라고 명령해도 아직 완전히 해낼 수 없습니다.
모델은 매우 뛰어나지만 활동하면서 지속적으로 학습하지는 않습니다.
지속적 학습이 AGI의 절대적인 필요조건인지는 모르겠습니다. 하지만 저는 그런 능력이 있었으면 좋겠습니다.
반대로 AGI를 하나의 모델로만 봐서는 안 된다는 주장도 가능합니다.
모델과 함께 모델을 만들어내는 전체 기계와 연구 시스템을 봐야 할 수도 있습니다. 우리는 모델 세대가 바뀔 때마다 새로운 것을 배우고 새로운 과학을 발견하고 있습니다. 그 시스템은 놀라울 정도로 잘 작동하고 있습니다.
그래서 이미 AGI에 도달했다고 말하는 사람들에게도 상당히 공감합니다.
제가 생각하는 진정한 AGI까지도 매우 가깝습니다. 그렇게 오래 남지는 않았다고 생각합니다.
17. 과거 기준으로는 이미 AGI다
인터뷰어:2019년의 당신과 OpenAI 연구진에게 현재 모델을 보여줬다면 AGI라고 말했을까요?
샘 알트먼:
그랬을 것입니다.
목표 기준이 계속 움직이는 것은 실제로 일어나는 일입니다.
2019년에 현재 모델을 보여줬다면 사람들은 이것이 분명히 AGI라고 말했을 것입니다. 그리고 경제가 완전히 뒤집힐 것이라고 예상했을 것입니다.
그런데 경제는 완전히 뒤집히지 않았습니다.
우리가 한 분야로서 그렇게 자신 있게 예측했는데 틀렸다면, 지적 겸손을 가지고 관점을 수정해야 합니다.
18. AI 발전의 병목은 계속 이동한다
인터뷰어:프런티어를 유지하기 위해 가장 희소한 것은 무엇입니까? 컴퓨팅, 연구 인재, 데이터 중 무엇입니까?
샘 알트먼:
그것은 계속 바뀌었습니다.
7~8년 전에는 전 세계의 모든 컴퓨팅을 가져와도 소용이 없던 시기가 있었습니다. 핵심 연구 아이디어가 부족했기 때문입니다.
이후에는 무엇을 해야 하는지 알게 됐고, 단순히 규모를 키우면 되는 시기가 왔습니다. 그때는 컴퓨팅이 유일한 병목이었습니다.
그다음에는 데이터가 부족해졌습니다. 데이터 병목을 해결할 새로운 방법을 찾아야 했습니다.
현재도 전체적으로는 컴퓨팅이 병목이라고 생각합니다. 하지만 최근 6개월 정도는 연구 아이디어 측면에서도 엄청난 성공이 있었습니다.
항상 병목은 존재하지만, 그 병목이 계속 이동합니다.
그리고 컴퓨팅과 연구 아이디어는 완전히 분리된 것도 아닙니다. 컴퓨팅이 많으면 더 많은 시도를 할 수 있고, 더 좋은 연구를 할 수 있습니다.
현재는 다음 대규모 훈련의 위험을 줄이기 위해 수행하는 주요 사전 실험 하나가 18개월 전 전체 훈련에 사용한 계산량만큼 커졌습니다.
19. 자동화된 연구자가 인간 연구자를 대체할 것인가
인터뷰어:자동화된 AI 연구와 재귀적 자기개선이 가까워지고 있습니다. 연구자와 커널 엔지니어는 곧 필요 없어질까요?
샘 알트먼:
실제로는 그렇게 되지 않을 가능성이 크다고 생각합니다.
1년 전에는 사람들이 소프트웨어 엔지니어는 끝났다고 말했습니다. 모두 사라질 것이고 더는 필요하지 않을 것이라고 했습니다.
그런 일은 일어나지 않았습니다.
다만 소프트웨어 엔지니어가 하는 일의 성격과 기대되는 생산량은 크게 달라졌습니다. 이제는 전통적인 방식으로 직접 코드를 작성하지 않을 수 있지만, 여전히 분명히 소프트웨어 엔지니어링이라고 부를 수 있는 일을 합니다.
컴퓨터가 자신이 원하는 일을 하게 만드는 직무는 여전히 중요합니다.
연구자도 마찬가지일 것입니다. 현재 연구자가 수행하는 구체적인 작업 과정은 대부분 자동화될 수 있습니다.
하지만 소프트웨어 엔지니어링이 변화했어도 사라지지 않은 것처럼, 연구의 정신에 해당하는 새로운 종류의 일이 생길 것입니다.
20. AI가 일자리를 즉시 없애지 않은 이유
인터뷰어:AI가 일자리에 미칠 영향에 관한 견해가 달라졌습니까?
샘 알트먼:
그렇습니다.
현재 모델을 2019년 사람들에게 보여줬다면, 그들은 이 모델을 AGI라고 불렀을 뿐 아니라 경제가 완전히 뒤집힐 것이라고 예상했을 것입니다.
하지만 실제로는 그렇게 되지 않았습니다.
한 가지 이유는 AI의 능력이 매우 울퉁불퉁하기 때문입니다. 어떤 면에서는 초인적인 천재지만, 다른 면에서는 어리석은 어린아이와 같습니다.
현재까지 인간은 AI와 매우 상호보완적인 능력을 가지고 있습니다.
또 사람들은 다른 사람과 함께 일하는 것을 신뢰하고 즐깁니다.
지금도 AI 상담사나 AI 영업 담당자, AI 엔지니어를 이용할 수 있습니다. 하지만 대부분의 사람은 거의 모든 영역에서 여전히 인간과 상호작용하는 것을 더 좋아합니다. 저 역시 그렇습니다.
인간의 가치에는 그것이 인간에게서 나왔다는 사실 자체가 포함됩니다.
AI가 놀라운 이미지를 만들 수 있어도 사람들은 인간이 만들었거나 최소한 인간이 선택한 이미지를 원할 수 있습니다.
소설을 읽을 때도 우리는 그 작품 뒤에 있는 사람이 누구인지 알고 싶어 합니다.
기업에서도 사람들은 중요한 결정을 책임지는 사람이 누구인지 알고 싶어 합니다. 잘못된 결정을 했을 때 누구에게 책임을 물을 수 있는지도 알고 싶어 합니다.
사람들은 AI CEO를 원하지 않을 가능성이 큽니다.
21. 대중과 반대되는 선택의 가치
인터뷰어:가장 크게 성공한 선택들은 처음에는 인기가 없었던 선택이었습니까?
샘 알트먼:
그렇습니다.
피터 틸과 폴 그레이엄에게 서로 다른 방식으로 배운 중요한 교훈이 있습니다.
최고의 기업과 최고의 투자 기회는 거의 언제나 처음부터 인기 있어 보이는 대상이 아닙니다.
유행을 조금 일찍 따라가는 것만으로도 적당히 성공할 수는 있습니다.
하지만 압도적으로 잘하려면 거의 항상 다른 사람들이 하지 않는 일을 해야 합니다. 새로운 유행을 따라가기만 해서는 안 됩니다.
22. 특이점 속에서 사는 느낌
인터뷰어:모델 발전이 계속 빨라지는 환경에서 사는 것은 어떤 기분입니까?
샘 알트먼:
지난 10년 동안 배운 가장 흥미롭고 중요한 사실 중 하나는 사람들이 거의 모든 것에 익숙해질 수 있다는 것입니다.
세계는 팬데믹을 농담처럼 무시하다가 완전한 봉쇄로 전환했고, 곧 사람들은 그것을 새로운 일상으로 받아들였습니다.
개인의 삶에서도 마찬가지입니다. 아이가 태어나거나, 부모를 잃거나, 이별을 경험하면 처음에는 그 변화에 절대로 적응하지 못할 것처럼 느낍니다.
하지만 사람은 좋은 변화에도 적응하고, 나쁜 변화에도 적응하면서 삶을 계속 살아갑니다.
AGI나 AGI에 가까운 기술이 등장한 지금도 비슷합니다. 사람들은 “그래, 이제 AGI가 있구나”라고 생각하고 적응합니다.
저는 특이점 속에서 살아가는 일이 실제보다 훨씬 더 기묘하게 느껴질 것이라고 생각했습니다.
그렇다고 흥미가 줄어든 것은 아닙니다.
저는 매일 아침 가장 먼저 모델 훈련 진행 상황을 확인합니다. 발전은 더 빨라지고 제 기대 수준도 높아졌지만, 모델이 계속 좋아지는 모습을 보는 것은 여전히 정말 멋집니다.
23. 새로운 모델을 완성했을 때의 축하
인터뷰어:새로운 모델이 나오면 어떻게 축하합니까?
샘 알트먼:
지금은 여러 팀이 모델의 각기 다른 부분을 담당하고 있고, 팀마다 의식이 다릅니다.
어떤 팀은 재미있는 밈을 넣은 스웨트셔츠를 항상 만듭니다. 어떤 팀은 늘 같은 술집에 갑니다.
하지만 대부분의 사람에게 가장 큰 축하는 새 모델을 가장 먼저 사용해보는 것입니다.
처음으로 지식의 경계가 밀려나는 순간에 그 방 안에 있고, 실제로 그것이 어떤 느낌인지 보는 것보다 더 하고 싶은 일은 많지 않습니다.
24. AI를 평가하는 올바른 방법
인터뷰어:현재 AI의 능력을 측정하는 평가 방법은 적절합니까?
샘 알트먼:
분명히 그렇지 않습니다.
어떤 의미에서 정말 중요한 평가는 이 모델이 사람들에게 유용한가입니다.
그것을 매출이나 사용량으로 근사할 수도 있고, 새로운 지식이 발견되는 속도로 측정할 수도 있습니다.
하지만 모델이 초인적 수준으로 올라갈수록 현실 세계에서 어떤 평가를 해야 하는지를 새롭게 정의해야 합니다.
우리 내부에도 초인적 모델을 위한 현실 세계 평가가 어떤 모습이어야 하는지 연구하는 팀들이 있습니다.
25. 항상 켜져 있는 개인 AI 에이전트
인터뷰어:당신이 개인적으로 AI를 사용하는 가장 앞선 방식은 무엇입니까?
샘 알트먼:
최근에는 AI가 제 컴퓨터에서 제가 보는 모든 것을 관찰하도록 하는 것이 어떤 의미인지 실험하기 시작했습니다.
아직 완성된 제품은 없습니다. 제가 어느 수준까지 편안함과 신뢰를 가질 수 있는지 알아보는 단계입니다.
분명하게 느낀 한 가지는 제 기억력이 AI의 기억력에 비하면 형편없다는 것입니다.
제가 6주 전에 어떤 이메일을 읽었는지, 7주 반 전에 회의에서 정확히 무슨 일이 있었는지 기억해내고, 그것을 중요한 결정을 내리는 바로 그 순간에 제시하는 능력은 마법처럼 느껴집니다.
이상적인 제품은 항상 켜져 있어야 합니다.
제가 컴퓨터에서 보는 모든 것을 보고, 모든 회의를 듣고, 제가 읽는 모든 문서를 읽어야 합니다.
그리고 제가 잠든 동안에는 슬라이더를 조정해 “이만큼의 토큰을 사용해 나를 위해 생각하라”고 할 수 있어야 합니다.
저에게 유용한 새로운 아이디어를 만들고, 할 수 있는 일을 수행하고, 제가 다음에 무엇을 해야 할지 계속 생각해주는 것입니다.
저라면 그 슬라이더를 상당히 높게 올릴 것입니다. 그런 서비스에는 많은 돈을 지불할 의향이 있습니다.
문제는 세계의 모든 사람이 슬라이더를 높게 설정하면 필요한 컴퓨팅 자원이 엄청나게 많아진다는 것입니다.
26. 인간과 다른 종류의 지능
인터뷰어:AI는 인간과 매우 다른, 일종의 외계적인 지능처럼 보입니다. 자녀에게 AI의 본질을 어떻게 설명하겠습니까?
샘 알트먼:
그냥 컴퓨터와 비슷한 것이라고 말할 것 같습니다.
컴퓨터는 두 개의 엄청나게 큰 숫자를 빠르게 곱하는 것처럼 사람이 할 수 없는 일을 할 수 있습니다.
그러면서도 사람이 아주 쉽게 할 수 있는 일을 못 하기도 합니다.
AI가 하지 못하는 일의 수는 계속 줄어들 것입니다.
하지만 변화하는 세계에서 인간의 판단과 취향이 어디로 향해야 하는지를 AI가 모델링하는 일은 계속 어려울 수 있습니다.
그 능력을 정확히 표현할 단어가 아직 없는 것 같습니다. 단순히 취향이라고 부르기에는 부족합니다.
인간은 매우 잘하지만 AI는 깊이 어려워하는 종류의 판단을 설명하기 위해 새로운 단어가 필요할지도 모릅니다.
27. AI 시대에 아이를 키운다는 것
인터뷰어:아이들이 값싸고 풍부한 지능의 시대에 성장하게 됩니다. 아버지가 된 경험은 어떻습니까?
샘 알트먼:
아이를 갖는 것은 제가 해본 일 가운데 압도적으로 가장 좋은 일입니다.
모두가 아이를 갖기 전에는 그 경험을 이해할 수 없다고 말합니다. 많은 사람이 그렇게 말했기 때문에 사실일 것이라고 생각했지만, 실제로 제게 얼마나 강렬한 경험이 될지는 예상하지 못했습니다.
저는 제가 세계에서 가장 흥미로운 직업을 가지고 있다고 생각합니다. 그래도 아이를 키우는 것에 비하면 아주 멀리 떨어진 2위입니다.
제 아이는 컴퓨터보다 자신이 더 똑똑했던 세계를 전혀 경험하지 못할 것입니다.
GPT-3가 등장한 시기에 태어난 사람이라면 태어났을 때는 아니더라도 잠깐 동안 모델보다 추론을 잘했던 시기가 있었을 수 있습니다.
하지만 제 아이에게는 그런 시기가 없을 것입니다.
그 아이는 그것을 이상하게 생각하지도 않고, 불쾌하게 느끼지도 않을 것입니다.
오히려 모든 제품과 서비스가 엄청나게 똑똑하지 않았던 과거를 상상하면 충격을 받을 것입니다.
그는 우리 세대가 할 수 없었던 일을 할 수 있고, 우리가 가지지 못했던 기대를 가지며, 훨씬 더 큰 가능성의 캔버스 위에서 살아갈 것입니다.
28. 자녀와 인간의 주체성
인터뷰어:아이를 가진 뒤 회사 운영이나 AI 안전에 대한 생각이 달라졌습니까?
샘 알트먼:
분명히 달라졌을 것입니다. 제가 느끼는 방식 자체가 달라졌습니다.
아이를 가지면 자신보다 아이와 아이가 살아갈 세계를 훨씬 더 중요하게 생각하게 됩니다.
사람들은 제게 아이가 생긴 뒤에야 AI 안전을 걱정하고 세계를 파괴하지 않으려고 하게 됐느냐고 묻습니다.
하지만 저는 아이를 갖기 전에도 세계를 파괴하고 싶지 않았습니다.
다만 인간의 주체성이 무엇인지, 충만한 삶이 무엇인지에 관해서는 훨씬 더 많이 생각하게 됐습니다.
우리가 만드는 기술이 사람들에게 어떤 삶을 제공해야 하는지, 저와 함께 일하는 사람들도 그런 삶을 누릴 수 있게 하려면 어떻게 해야 하는지를 더 많이 생각합니다.
제 아이에 대한 공감이 다른 아이들과 부모들, 더 나아가 모든 사람에 대한 공감으로 확장되는 것도 놀라운 경험이었습니다.
29. OpenAI 지분 없이 일하는 동기
인터뷰어:당신은 OpenAI의 지분을 갖고 있지 않습니다. 그렇다면 당신의 인센티브를 세상은 어떻게 이해해야 합니까?
샘 알트먼:
저는 인류 역사에서 가장 흥미로운 순간을 맨 앞자리에서 보고 있습니다.
그것은 저에게 어떤 금액의 돈보다도 가치가 있습니다.
저는 매우 흥미로운 삶을 살고 있고, 뛰어난 사람들과 함께 제가 깊이 중요하게 생각하는 일을 하고 있습니다.
그런 설명은 이상하게도 사람들에게 충분한 인센티브로 받아들여지지 않는 것 같습니다.
30. 로봇이 반드시 필요한 이유
인터뷰어:자동화된 지능에 이어 자동화된 육체노동까지 가능해지면 변화가 더 커질 것 같습니다.
샘 알트먼:
오히려 로봇이 등장하지 않으면 훨씬 더 이상하고 위험한 세계가 됩니다.
클라우드 속 AI가 모든 지능을 가지고 있는데 물리적으로 행동할 수 없다면, 인간의 역할은 AI의 작동 장치가 되는 것입니다.
AI가 지시하고 인간이 현실 세계에서 그 지시를 수행하는 손발이 되는 것입니다.
그것은 매우 나쁩니다. 정말로 나쁜 결과입니다.
그래서 자동화된 지능과 함께 자동화된 육체노동을 얻는 것은 필수적이라고 생각합니다.
31. 로봇 분야의 ChatGPT 순간
인터뷰어:로봇 발전 시점에 대해서는 올해 말부터 20년 뒤까지 전망이 크게 갈립니다. 어떻게 예상합니까?
샘 알트먼:
20년은 아닙니다.
앞으로 2~3년 안에 로봇 분야의 ChatGPT 순간이 올 것이라고 생각합니다.
대부분의 사람이 실제로 “와, 정말 중요한 일이 일어났다”고 느끼는 순간입니다.
로봇 개가 이상한 동작을 하는 영상을 보고 놀라는 정도가 아닙니다. 자신이 직접 사용할 수 있어야 합니다.
ChatGPT가 중요했던 이유는 누군가의 “AI가 곧 온다”는 말을 믿을 필요가 없었기 때문입니다. 직접 접속해서 써볼 수 있었습니다.
마찬가지로 명령을 입력하고 로봇이 놀라운 일을 수행하는 것을 직접 볼 수 있다면, 물리적으로 그 장소에 있지 않더라도 같은 종류의 충격을 줄 수 있습니다.
32. ChatGPT가 탄생한 과정
인터뷰어:ChatGPT는 원래 주력 제품으로 계획된 것이 아니었다고 들었습니다.
샘 알트먼:
GPT-3를 출시했을 때 우리는 돈을 벌고 사람들이 API를 사용하게 하려고 했습니다.
지금 다시 사용해보면 놀랄 정도로 당시 모델은 부족했습니다.
상업적으로 제대로 작동하던 사용 사례는 카피라이팅 정도였습니다. 고객이 마케팅 회사에 20달러를 내면, 그 회사가 우리에게 20센트를 내고 AI로 랜딩 페이지 문구를 작성하는 식이었습니다.
그런데 개발자들은 플레이그라운드라는 테스트 인터페이스에서 모델과 대화하고 있었습니다.
모델이 대화용으로 조정되지 않았기 때문에 사용자가 대화가 무엇인지 몇 가지 예시를 먼저 제공해야 했습니다. 그런데도 사람들은 그것을 매우 좋아했습니다.
저는 YC에서 사용자들이 예상하지 못한 방식으로 제품을 사용하고 있다면 그 방향으로 가야 한다는 교훈을 배웠습니다.
그래서 사람들이 원하는 것이 대화라면 제대로 된 챗봇을 만들자고 결정했습니다.
33. ChatGPT의 성공을 예상하지 못했다
인터뷰어:처음부터 ChatGPT가 그렇게 큰 성공을 할 것이라고 예상했습니까?
샘 알트먼:
아닙니다.
우리는 GPT-4를 완성했고 내부에서 사용하고 있었습니다. GPT-4는 정말로 큰 사건이라고 생각했습니다.
하지만 새로운 채팅 인터페이스와 GPT-4를 동시에 공개하는 것은 너무 많은 변화라고 판단했습니다.
가짜뉴스를 만들 수 있는지, 공격적인 말을 할지, 우리가 어떤 문제에 휘말릴지 등 어려운 질문이 많았습니다.
그래서 우선 더 약한 GPT-3.5로 채팅 인터페이스를 공개하고, 나중에 GPT-4 제품을 출시하기로 했습니다.
원래 이름은 ‘Chat with GPT-3.5’가 될 예정이었습니다. 다행히 출시 몇 시간 전에 ChatGPT로 이름을 바꿨습니다.
우리는 그것을 거대한 제품으로 생각하지 않았습니다. 연구 미리보기로 공개한 뒤 몇 달 후 GPT-4 기반 제품을 출시할 계획이었습니다.
그런데 GPT-3.5가 대중이 AI의 발전을 직접 느낄 수 있는 임계점을 넘었습니다.
아직 실용성이 아주 크지는 않았지만, 사람들이 AI 발전을 체험하고 즐길 수 있는 놀라운 순간이었습니다.
그리고 GPT-4를 공개했을 때는 사람들이 실제 업무에서도 큰 도움을 받기 시작했습니다.
34. 텍스트 채팅이 기본 인터페이스가 된 이유
인터뷰어:이처럼 인간과 다른 지능과의 기본 인터페이스가 텍스트 대화라는 사실이 놀랍지 않습니까?
샘 알트먼:
저는 평생 문자 메시지를 아주 많이 사용해왔기 때문에 놀랍지 않습니다.
텍스트 상자에서 대화를 시작하는 방법을 알고 있습니다. 저에게는 아주 자연스러운 인터페이스였습니다.
ChatGPT를 보면서 “나는 이 방식을 알고 있다. 그냥 채팅을 시작하면 된다”는 느낌을 받았습니다.
35. AI를 더 빠르게 확산시키는 방법
인터뷰어:AI 지능을 더 많은 사람에게 더 빠르게 보급하려면 무엇을 해야 합니까?
샘 알트먼:
핵심은 그냥 제품을 더 좋게 만드는 것입니다.
저는 정말로 훌륭한 제품은 스스로 마케팅된다고 믿습니다.
초기 ChatGPT에는 마케팅 캠페인이 없었습니다.
다음 단계의 모델을 만들고, 모델 자체만큼 뛰어난 제품을 만들어내면 사람들이 얻는 효용이 너무 커서 빠르게 확산될 것입니다.
물론 마케팅을 더 할 필요도 있습니다.
AI는 사용량에 비해 대중적 인식이 그렇게 좋지만은 않습니다. 사람들은 AI가 어디까지 갈지에 관해 이해할 만한 불안을 가지고 있습니다. 그런 부분에는 좋은 마케팅이 도움이 될 것입니다.
하지만 제품의 성장을 결정하는 핵심은 더 좋은 모델, 더 많은 컴퓨팅, 더 좋은 제품입니다.
36. 초기 OpenAI의 연구자 영입 전략
인터뷰어:초기에 뛰어난 연구자들을 어떻게 영입했습니까?
샘 알트먼:
초기에는 매우 단순했습니다.
우리는 AGI가 가능하다고 믿었고, 그것을 추구할 가치가 있다고 믿었습니다. 그리고 그것을 공개적으로 말할 의향이 있었습니다.
당시에는 그것이 미친 이단적 믿음처럼 받아들여졌습니다.
OpenAI를 처음 발표했을 때 이 분야의 유명한 전문가들은 우리가 과장하고 있고 무책임하며 성공하지 못할 것이라고 말했습니다.
하지만 “우리는 AGI를 만들려고 한다”고 분명하게 말한 것이 특정한 종류의 연구자들에게 강하게 호소했습니다.
성공 확률은 낮지만 엄청난 모험에 참여하고 싶어 하는 사람들이었습니다.
대담하고 야심 찬 비전은 매우 강력한 인재 영입 도구입니다.
저는 YC 창업자들에게도 더 어려운 일을 하라고 자주 조언합니다.
중요한 일을 하십시오. 여러분의 회사가 성공하지 않으면 그 일이 일어나지 않을 수도 있는 문제를 선택하십시오.
37. 좋은 투자자의 조건
인터뷰어:투자를 받는 입장이 된 뒤 투자자들에 관해 무엇을 배웠습니까?
샘 알트먼:
먼저 나서서 회사를 돕는 투자자의 수는 믿을 수 없을 정도로 적습니다.
조시 쿠슈너는 정말 놀라운 투자자입니다. 몇 년 동안 거의 쉬지 않고 우리를 돕기 위해 일한 것처럼 느껴집니다.
저에게 적극적으로, 지속적으로, 엄청난 도움을 주는 투자자를 한 명 지목하라고 하면 조시를 말할 것입니다.
물론 다른 투자자들도 전략적인 조언을 하고, 우리가 요청하면 도움을 줍니다.
하지만 끊임없이 먼저 움직이고 모든 것을 걸고 지원하는 투자자는 놀라울 정도로 드뭅니다.
창업자들은 그런 투자자를 정말 좋아합니다. 실제 결과에도 큰 차이를 만듭니다.
38. 피곤하지만 멈추지 않는 이유
인터뷰어:다른 사람이 당신에 관해 알지 않았으면 하는 사실이 있다면 무엇입니까?
샘 알트먼:
저는 피곤합니다.
이 일을 오랫동안 해왔고, 정말 피곤합니다.
이 일이 얼마나 힘든지 사람들에게 제대로 설명할 방법이 없습니다.
그렇다고 멈출 생각은 없습니다.
이것은 세계에서 가장 멋진 직업입니다. 저는 제 남은 경력 전체를 이 일을 하며 보낼 계획입니다.
불평하는 것은 아닙니다. 이 일을 할 수 있다는 사실에 깊이 감사하고 있습니다.
하지만 정말 어렵고 피곤한 일인 것은 사실입니다.
39. 초지능 등장 직후의 세계
인터뷰어:23개월 뒤 모두가 초지능이라고 인정하는 시스템이 나온다면, 24개월째에는 무슨 일이 일어날까요?
샘 알트먼:
별로 많은 일이 일어나지 않을 것입니다.
기계 신을 숭배하는 일부 사람들은 초지능이 등장하면 모든 것이 즉시 뒤집힐 것이라고 생각합니다. 실제보다 훨씬 많은 일이 빠르게 벌어질 것이라고 예상합니다.
결국에는 많은 것이 바뀔 것입니다.
하지만 많은 변화는 어차피 언젠가 일어날 일이기도 했습니다.
인간의 발전 속도는 오랫동안 계속 빨라져 왔습니다. 각 10년은 이전의 10년보다 더 크게 달라지고 있습니다.
사람들은 모두 자신이 이야기의 주인공이 되고 싶어 합니다. 기계 신이 등장한 순간에 자신이 있었고, 그 과정에서 특별한 역할을 했다고 생각하고 싶어 합니다.
하지만 멀리서 보면 이것도 또 하나의 단계입니다.
50년 전에는 지금을 상상하기 어려웠고, 지금은 50년 뒤를 상상하기 어렵습니다.
아주 긴 시간축으로 보면 이것은 상당히 매끄러운 지수곡선에 가깝습니다.
40. Codex와 AI 기업의 경쟁우위
인터뷰어:Codex의 성장은 ChatGPT의 유통망 덕분입니까? AI 기업의 장기적인 경쟁우위는 무엇입니까?
샘 알트먼:
Codex가 성공하는 가장 큰 이유는 가장 좋은 모델과 가장 좋은 제품이기 때문입니다.
ChatGPT와의 결합에서 얻는 이점은 있지만 매우 작습니다.
뛰어난 지능은 어떤 제품에서 다른 제품으로 쉽게 이동할 수 있습니다.
우리가 사용자를 Codex로 이동시킬 수 있었다면, 누군가 더 좋은 제품을 만들었을 때 그들도 사용자를 Codex에서 이동시킬 수 있습니다.
그래서 경쟁우위에 관해 많이 생각하게 됐습니다.
지능 자체는 대체 가능한 상품이 될 가능성이 큽니다.
하지만 컴퓨팅 인프라의 규모, 더 많은 컴퓨팅을 만들어내는 능력, 비용을 낮추는 능력은 매우 지속적인 경쟁우위가 될 수 있습니다.
업무 흐름, 기업 시스템과의 통합, 복잡한 프로세스, 팀이 함께 협업하는 기능도 강력합니다.
브랜드에 대한 선호와 익숙함도 상당한 힘을 가집니다.
41. 새로운 AI 하드웨어가 필요한 이유
인터뷰어:OpenAI가 준비 중인 새로운 하드웨어는 어떤 목적을 가지고 있습니까?
샘 알트먼:
AI의 강력한 장점 가운데 하나는 항상 켜져 있고, 먼저 행동하며, 사용자의 전체 맥락을 이해할 수 있다는 것입니다.
그런데 현재의 하드웨어는 그런 용도로 적합하지 않습니다.
우리는 약 50년 된 하드웨어 패러다임 안에서 일하고 있습니다. 키보드, 마우스, 모니터는 놀라운 발명품이지만 AI를 그 형식 안에 억지로 집어넣어야 합니다.
저는 AI가 지금 이 대화를 참고할 수 있기를 바랍니다.
하지만 그렇다고 노트북을 열어 카메라가 우리를 바라보고 마이크가 계속 대화를 듣게 하고 싶지는 않습니다.
항상 주변을 이해하면서도 사회적으로 자연스럽게 받아들여지고, 그 목적에 맞게 설계된 하드웨어를 원합니다.
42. AI로 인한 인지 능력 퇴화
인터뷰어:아직 답을 알지 못하지만 중요하다고 생각하는 문제가 있습니까?
샘 알트먼:
사람들이 AI를 사용하면서 인지 능력이 퇴화하는 것을 어떻게 막을지가 중요합니다.
이 문제는 충분한 관심을 받지 못하고 있습니다.
우리는 이 도구들을 사용하면서도 뇌를 더 많이 사용하고, 정말 중요한 것을 계속 이해할 수 있어야 합니다.
학교에 다닐 때 한 교수님이 컴파일러를 이해하지 못하면 절대로 좋은 프로그래머가 될 수 없다고 말했습니다.
결과적으로 그 말이 완전히 맞지는 않았습니다.
하지만 컴퓨터 시스템의 주요 구성요소가 어떤 방식으로 작동하는지 적절한 수준에서 이해한 것은 제게 중요했습니다.
AI 시대에도 모든 세부 작업을 직접 할 필요는 없겠지만, 핵심적인 작동 원리를 이해하는 능력은 유지해야 합니다.
43. 컴퓨팅 공급과잉 가능성
인터뷰어:2년 뒤 컴퓨팅이 오히려 과잉 공급되는 시나리오가 있다면 무엇입니까?
샘 알트먼:
모델이 너무 똑똑하고 효율적으로 발전하면 가능할 수 있습니다.
모델이 우리가 필요로 하는 거의 모든 일을 하고, 원하는 모든 소프트웨어를 만들어낼 수 있다고 가정해봅시다.
그런데 인간의 주의력에는 한계가 있습니다. AI가 아무리 많은 결과를 만들어도 사람이 그것을 흡수할 수 없다면, 실제로 필요한 컴퓨팅은 생각보다 제한적일 수 있습니다.
또 비용 곡선을 충분히 낮추지 못하는 경우에도 공급과잉이 생길 수 있습니다.
스케일링의 벽에 부딪혀 가격을 낮출 수 없다면 수요가 예상만큼 커지지 않을 것입니다.
AI 수요가 사실상 무한하다는 주장은 특정한 가격 수준을 전제로 합니다.
44. 스케일링 법칙에 대한 평가
인터뷰어:현재 스케일링 법칙은 어떻게 보입니까?
샘 알트먼:
아주 좋아 보입니다.
스케일링 법칙은 역사상 가장 많은 미움을 받은 예측 중 하나입니다.
사람들은 매번 다음 훈련은 이전과 같지 않을 것이며 더 이상 작동하지 않을 것이라고 말합니다.
그런데도 계속 작동하고 있습니다.
45. 알렉 래드퍼드에 대한 평가
인터뷰어:OpenAI의 역사에서 충분히 알려지지 않은 영웅은 누구입니까?
샘 알트먼:
가장 먼저 떠오르는 사람은 알렉 래드퍼드입니다.
알렉은 AI 분야 전체 역사에서 대중에게 잘 알려지지 않은 연구자 중 가장 중요한 사람일 가능성이 큽니다.
그가 한 연구는 GPT 시리즈로 이어졌고, 그 밖에도 많은 중요한 일을 했습니다.
직접 연구한 것뿐 아니라 다른 사람들이 매우 중요한 방향으로 나아가도록 영감을 주고, 안내하고, 조금씩 밀어준 사람입니다.
그와 일한 사람들에게 물어보면 세대에 한 번 나올 천재이고, 깊이 있는 혁신적 사상가라고 말할 것입니다.
하지만 그 말을 끝내기도 전에 알렉이 자신들이 만난 사람 중 가장 친절하고 긍정적이며 훌륭한 사람 중 하나였다고 반드시 덧붙일 것입니다.
46. OpenAI의 복잡한 조직 구조에서 얻은 교훈
인터뷰어:OpenAI를 운영하며 가장 크게 잘못 판단했고, 많은 것을 배운 경험은 무엇입니까?
샘 알트먼:
초기에 조직 구조 자체를 혁신하려 했던 것은 중요한 실수였습니다.
당시에는 우리가 어떻게 돈을 벌 수 있을지 몰랐고, 성장한 뒤 어떤 모습의 조직이 될지도 알지 못했습니다.
우리는 우리의 사명을 매우 중요하게 생각했습니다.
기술이 매우 빠르게 발전하더라도 사명이 보호되는 구조를 만들고 싶었습니다. 그래서 비영리조직을 중심으로 독특한 구조를 만들었습니다.
하지만 사람들이 일반적인 조직 구조에서 크게 벗어나려 하지 않는 데는 이유가 있다는 것을 배웠습니다.
구조를 혁신하려 하지 않고도 사명의 중요성을 지킬 방법을 찾았다면 여러 면에서 엄청난 고통을 피할 수 있었을 것입니다.
다만 다른 방법이 정말로 있었는지는 확신하지 못합니다.
우리가 다루는 기술의 중요성과 매우 빠른 도약의 가능성을 생각하면, 사명을 지키기 위해 일반적이지 않은 구조가 필요했을 수도 있습니다.
그래도 지난 10년 동안 사람들이 보통 이런 구조를 만들지 않는 이유를 크게 배웠습니다.
47. 대중의 평가에 흔들리지 않는 능력
인터뷰어:당신을 지금의 당신으로 만든 개인적인 특징은 무엇입니까?
샘 알트먼:
사람들이 저에 대해 강한 의견을 갖는 것에 비교적 면역이 된 것이 중요합니다.
저는 그것을 인생의 비교적 늦은 시기에 배웠습니다.
이처럼 거대한 혁명의 중심에 있으면 모두가 자기 생각과 감정을 당신에게 투영합니다.
그런 상황에서는 그것을 빠르게 받아들이고 평온해지는 법을 배워야 합니다.
불안해하지 않고 매우 침착하게 지내는 방법도 나중에 배웠습니다.
다만 저를 움직이는 것, 제가 중요하게 생각하는 것, 제가 어떤 삶을 살고 싶은지에 관해서는 열 살 때의 제가 이미 거의 완성돼 있었던 것 같습니다.
저는 그냥 처음부터 이런 사람이었던 것 같습니다.
48. OpenAI에서 가장 자랑스러운 점
인터뷰어:OpenAI의 역사를 돌아볼 때 가장 자랑스러운 것은 무엇입니까?
샘 알트먼:
중요한 문제에서 세계의 대부분이 틀렸을 때 우리가 여러 번 옳았다는 사실이 가장 자랑스럽습니다.
그 판단들이 세계를 지금의 발전 경로에 올려놓는 데 영향을 줬고, 제가 그 과정에서 역할을 했다는 것이 매우 자랑스럽습니다.
그동안 정말 많은 문제가 있었지만, 그 과정에서 얻은 정신적 성장에도 감사하고 있습니다.
엄청난 회복력을 배우게 됐습니다. 그리고 그 회복력이 제 삶의 다른 부분에서도 저를 더 행복하게 만들어줬습니다.
49. 가장 친절했던 순간
인터뷰어:누군가 당신에게 해준 가장 친절한 일은 무엇입니까?
샘 알트먼:
저는 평생 정말 많은 사람이 저를 위해 크게 애쓰며 친절을 베풀어줬다는 점에서 엄청나게 운이 좋았습니다.
이 질문을 들으니 사람들이 제게 믿을 수 없을 정도로 잘해줬던 수많은 순간이 몽타주처럼 떠오릅니다.
어제는 제 아이가 처음으로 자기 블루베리를 저와 나눠 먹었습니다.
정말 다정한 순간이었습니다.
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