인터뷰/예측
샘 알트만 "항상 컴퓨터 화면을 보는 ChatGPT 후손같은 AI, 6개월 이내"
작성자
작성일
2026-08-11 23:29
조회
5
Cory:
샘은 요즘 ChatGPT를 매일 어떻게 사용하나요?
Sam:
그 질문보다 조금 더 재미있는 질문에 답해도 될까요?
제가 ChatGPT를 앞으로 어떻게 사용하고 싶은지 이야기하고 싶습니다.
저는 우리가 이런 세계에 거의 도달했다고 생각해요.
ChatGPT의 후손 같은 AI가 항상 제 컴퓨터 화면을 보고 있는 겁니다.
제가 참석하는 모든 회의를 알고,
모든 통화를 기록하고,
제가 하는 일 전체의 맥락을 완벽하게 이해합니다.
물론 어떤 정보를 AI에게 줄지는 제가 결정할 수 있어야 합니다.
원한다면 문자 메시지,
이메일,
문서,
Slack 같은 것들도 연결할 수 있겠죠.
그러면 이 AI는 저 대신 의사결정을 하는 존재라기보다는 항상 제 옆에서 일하는 동료 같은 존재가 됩니다.
예를 들어 스타트업 CEO라면 언제나 자기가 처리할 수 있는 것보다 해야 할 일이 더 많습니다.
세상의 모든 맥락을 머릿속에 넣을 수도 없죠.
매일 모든 고객 피드백을 하나하나 읽을 수도 없습니다.
그런데 AI가 그 모든 것을 알고 계속 옆에서 일하고 있는 겁니다.
제가 고객에게 영업 제안서를 작성하거나 전략 문서를 쓰고 있으면 AI가 갑자기 말할 수 있겠죠.
"여기 다른 아이디어가 하나 있어요."
"지금 이 부분은 잘못 판단하고 있는 것 같아요."
"이것도 고려해보세요."
"이 작업은 제가 대신 처리할 수 있습니다."
저는 이런 시스템이 한 세대 정도의 모델 발전만 더 있으면 실제로 엄청나게 유용해질 수 있다고 생각합니다.
그리고 적어도 제가 일하는 방식은 완전히 바뀔 것 같습니다.
Cory:
시기는 언제쯤이라고 예상하나요?
Sam:
제 최선의 추측으로는 앞으로 6개월 안쪽입니다.
..
Sam Altman × Cory Levy — Internapalooza 인터뷰 정리
1. 샘도 인턴을 해본 적이 있나요?
Cory Levy:샘도 인턴을 해본 적이 있나요?
Sam Altman:
어느 정도는요. 아니, 생각해보니 제대로 인턴을 했었네요.
스탠퍼드 1학년을 마친 뒤에 컴퓨터과학 연구실에서 일했어요.
그리고 2학년을 마친 뒤에는 Goldman Sachs에서 일하기로 제안을 받아들였었습니다. 지금 생각하면 저한테는 정말 끔찍하게 안 맞는 일이었을 것 같은데, 그때는 그게 굉장히 멋진 일이었어요. 다들 하고 싶어 했죠.
그래서 저도 주변 분위기에 휩쓸려서 지원했고 합격했어요. 당시에는 저도 "이거 정말 멋진데?"라고 생각했죠.
그런데 결국 가지 않았습니다.
대신 스타트업을 하기로 했어요.
2. Goldman Sachs를 포기하는 게 두렵지는 않았나요? 부모님은 뭐라고 하셨나요?
Cory:그걸 포기했을 때 긴장되지는 않았나요? 부모님은 뭐라고 하셨어요?
Sam:
인턴십 자체는 사실 그렇게 큰 일이 아니라고 생각했어요.
부모님은 제가 인턴십을 포기한 것보다는 대학을 그만뒀을 때 조금 걱정하셨죠.
Cory:
대학을 그만두겠다고 했을 때 부모님이 뭐라고 하셨어요?
Sam:
대략 "그러지 마"였죠.
Cory:
그럼 뭐라고 대답했나요?
Sam:
스탠퍼드가 정말 기가 막히게 브랜딩을 잘한 게 하나 있었어요.
학교를 그만두는 걸
drop out이라고 하지 않고 stop out, 그러니까 잠깐 멈추는 것처럼 표현했어요.그리고 8년 동안은 별다른 문제 없이 학교로 돌아올 수 있었어요.
그래서 저는 이런 식으로 생각했죠.
"나는 학교를 그만두는 게 아니야. 그냥 잠깐 멈추고 이걸 해보는 거야. 나중에 다시 돌아갈 거야."
실제로 당시에는 저도 학교에 다시 돌아갈 가능성이 있다고 생각했어요.
결정을 굉장히 되돌리기 쉬운 것처럼 만들어준 거죠.
3. 2026년에도 대학에 가는 것이 좋은 선택이라고 보나요?
Cory:요즘 17~18살 학생들이 "대학에 가야 하나요? 가지 말아야 하나요?"라는 질문을 많이 합니다.
2026년은 샘이 대학에 다니던 시대와 굉장히 다르잖아요.
지금 대학에 대해서는 어떻게 생각하나요?
Sam:
제가 대학에 갔을 때와 지금은 너무 달라서 확실하게 말하기 어려워요.
저한테는 대학을 약 2년 정도 다닌 게 거의 정확하게 적절했던 것 같습니다.
그 2년 동안 정말 많이 배웠어요.
하지만 그 이후부터는 얻는 것에 비해 시간이 훨씬 더 많이 들어갔을 것 같아요. 일종의 수확 체감이 크게 생겼겠죠.
그래서 예전부터 대학이 꼭 지금처럼 4년이나 길 필요가 있나 하는 생각을 했습니다.
그래도 대학에서 사람들을 만난 경험은 정말 좋았어요.
부모님에게서 독립해서 생활해보고, 프로젝트를 직접 해보고, 여러 사람들과 만나면서 성장할 수 있었죠.
저한테는 굉장히 잘 맞았습니다.
그 시기에 바로 직장에 들어갔다면 그런 경험을 하기는 어려웠을 거예요.
반대로 대학을 4년 내내 다니는 것도 저한테는 그렇게 좋지 않았을 것 같고요.
그래서 저는 제가 했던 방식에 꽤 만족합니다.
다만 인생은 똑같은 조건으로 두 번 실험해볼 수 없잖아요.
요즘에는 아예 대학에 가지 않고도 굉장히 잘된 사람들도 많이 알고 있습니다.
그래서 지금 모든 사람에게 대학에 가라거나 가지 말라고 단정하기는 어렵습니다.
4. 스탠퍼드에 처음 들어갔을 때는 어땠나요?
Cory:스탠퍼드에 들어가서 처음 몇 주를 어떻게 보냈나요?
Sam:
아마 다른 학생들과 비슷했을 거예요.
"부모님이 없다!"
"이제 자유다!"
"나도 이제 어른이다!"
그런 느낌이었죠.
그냥 신나게 지냈어요.
5. 당신의 아이들이 17~18살이 되었을 때는 어떤 조언을 해주고 싶나요?
Cory:샘에게는 아이가 두 명 있잖아요.
아이들이 언젠가 17~18살이 됐을 때는 어떤 조언을 해주고 싶나요?
Sam:
솔직히 말해서 5년 뒤의 세상조차 상상하기 어렵습니다.
제 아이들이 그 나이가 될 정도로 먼 미래라면 더더욱 모르겠어요.
아마도 그때에도 아이에서 어른이 되는 과정은 존재할 겁니다.
세상을 배우고, 자신이 어떤 사람인지 알아가고, 독립하는 과정 같은 것 말이에요.
하지만 그 과정이 지금의 대학과 똑같은 형태일지는 상당히 의문입니다.
반대로 문화적 제도라는 건 굉장히 천천히 바뀌기도 하니까 대학이 계속 남아 있을 수도 있겠죠.
어쨌든 그 시대가 어떻게 생겼을지는 정말 상상하기 어렵습니다.
6. 어린 시절의 샘 알트먼은 어떤 아이였나요?
Cory:세인트루이스에서 자랐을 때로 돌아가보죠.
어린 시절은 어땠나요?
Sam:
사진에 있는 저 컴퓨터가 우리 가족이 처음 샀던 노트북이었던 것 같아요. iBook이죠.
정말 놀라운 물건이었습니다.
그전에는 iMac을 사용했었는데 노트북이 나오면서 완전히 새로운 느낌을 받았어요.
제가 평생 사용했던 컴퓨터 중에서도 특히 좋아했던 컴퓨터 중 하나였어요.
동생 Jack도 저 컴퓨터를 굉장히 좋아했습니다.
별 이상한 것들을 이것저것 해보곤 했죠.
그리고 제 동생은 어린아이들이 가끔 그러듯이 특정 옷 하나에 완전히 꽂혔어요.
어린 시절 내내 거의 같은 셔츠만 입었던 것처럼 기억합니다.
사진을 보니까 여러 기억이 떠오르네요.
7. 부모님이 잘했다고 생각하는 교육 방식은 무엇인가요?
Cory:부모님이 특히 잘했다고 생각하는 게 있나요?
Sam:
우리는 부모님에게 정말 많은 사랑을 받았습니다.
하지만 헬리콥터 부모처럼 모든 걸 통제받지는 않았어요.
우리가 원하는 일을 어느 정도 자유롭게 할 수 있도록 내버려두셨습니다.
예를 들어 제가 컴퓨터에 관심을 갖기 시작하면 그냥 컴퓨터를 가지고 놀면서 시간을 보낼 수 있었어요.
일정이 온갖 활동으로 꽉 차 있지도 않았습니다.
엄청나게 많은 클럽이나 학원 같은 데 가야 하는 것도 아니었고요.
그냥 제가 흥미를 느끼는 것을 계속 파고들 수 있었습니다.
그게 정말 좋았다고 생각해요.
8. 19살 때 사람들이 자신을 진지하게 받아들이게 만드는 게 어렵지 않았나요?
Cory:이 자리에도 15살부터 20살 정도의 젊은 사람들이 많습니다.
젊은 나이에 다른 사람들이 자신을 진지하게 받아들이게 만드는 문제를 고민하는 사람들이 많아요.
샘은 어떻게 했나요?
Sam:
사실 사람들이 나를 진지하게 받아들이느냐는 그렇게 중요하지 않다고 생각합니다.
물론 예외는 있어요.
제가 19살 때처럼 아주 보수적이고 오래된 대기업을 상대로 엔터프라이즈 영업을 해야 한다면 문제가 되죠.
저도 계속 시도했지만 사람들이 저를 진지하게 보지 않았어요.
그래서 결국 이렇게 생각했습니다.
"좋아. 그냥 50살짜리 사람을 고용하자."
제가 직접 가서는 아무리 해도 안 되니까요.
하지만 그런 특수한 경우를 제외하면 사람들은 자신이 진지하게 받아들여지도록 만드는 데 너무 많은 노력을 씁니다.
그런 것보다 그냥 무언가를 실제로 만드는 게 훨씬 중요합니다.
그리고 지금은 과거 어느 때보다도 그게 쉬워졌어요.
지금은 방 안에 혼자 앉아서도 AI 토큰을 잔뜩 사용하면 스타트업 하나를 거의 통째로 만들 수 있습니다.
누가 여러분을 진지하게 받아들여줄 필요조차 없어요.
그냥 만들어버리면 됩니다.
9. Paul Graham과 Peter Thiel 같은 멘토에게 무엇을 배웠나요?
Cory:그런데 샘은 19살 때부터 Paul Graham이나 Peter Thiel 같은 사람들과 만났잖아요.
어떻게 그런 사람들과 만나게 됐고, 그들에게서 무엇을 배웠나요?
Sam:
정말 운이 좋았다고 생각합니다.
저에게 투자를 가르쳐준 대표적인 두 사람이 바로 Paul과 Peter였어요.
그런데 재미있는 것은 두 사람의 투자 스타일이 완전히 다르다는 겁니다.
서로 이렇게 다른 투자자를 찾기도 어려울 정도예요.
그래서 멘토를 선택할 때도 중요한 교훈이 있다고 생각합니다.
서로 완전히 다른 세계관을 가진 사람들에게 배우는 게 좋아요.
한 사람의 세계관만 배우면 결국 그 사람의 사고방식 안에 갇히게 됩니다.
반면 전혀 다른 두 사람에게 배우면 두 사람의 관점을 비교하면서 그보다 더 넓은 사고방식을 만들 수 있습니다.
Paul을 만날 수 있었던 것은 YC의 구조 덕분이었어요.
YC 이전에는 투자자를 만나는 것 자체가 굉장히 어려웠습니다.
제가 그냥 19살짜리 무명 청년이었다면 유명 투자자가 만나줄 이유가 별로 없었겠죠.
그런데 YC는 그냥 지원하면 됐어요.
그리고 지원자와 10분 정도 직접 만나봤습니다.
10분이라는 시간은 그렇게 비싸지 않아요.
그런데 이력서를 읽는 것보다 실제로 사람을 만나보는 게 훨씬 많은 정보를 줍니다.
그게 YC의 천재적인 부분 중 하나였죠.
Peter Thiel과 연결된 건 조금 달랐습니다.
저는 당시 원자력 에너지에 굉장히 관심이 많았는데, 제가 보기에는 Peter가 거의 유일하게 "원자력이 멋지다"고 생각하는 투자자였어요.
그래서 그 문제를 이야기하면서 그의 관심을 끌 수 있었습니다.
10. 지금의 샘과 19살의 샘은 얼마나 다른가요?
Cory:현재의 샘은 19살 때의 샘과 얼마나 비슷하거나 달라졌나요?
Sam:
좋든 나쁘든 저는 거의 변하지 않은 것 같아요.
Paul Graham이 오늘 재미있는 글을 올린 걸 봤는데, 아이가 여러 명 있으면 사람의 성격에서 양육보다는 타고난 부분이 얼마나 큰지 알게 된다는 내용이었어요.
아이들을 보면 부모와 꼭 닮지는 않았는데도 두 살 때 가지고 있던 성격을 계속 가지고 있는 경우가 많다는 거죠.
저도 그런 것 같아요.
저는 별로 변하지 않은 것 같습니다.
어쩌면 좀 더 변했어야 했을지도 모르겠네요.
11. 첫 번째 Y Combinator 멤버들을 돌아보면 어떤가요?
Cory:이 사진은 첫 번째 YC 배치죠?
Sam:
맞습니다.
2005년 여름 Cambridge에서 있었던 첫 YC 배치입니다.
지금 생각하면 정말 놀라워요.
저 사진에 있는 사람들과 이후 20년 동안 수없이 다른 방식으로 다시 만났거든요.
여러분도 아마 비슷한 경험을 하게 될 겁니다.
젊을 때 만난 사람들과 아주 오랜 시간 동안 느슨하게라도 계속 같이 일하게 되고, 서로 다른 관계를 만들어가면서 커리어 자체를 함께 성장시켜 나가게 됩니다.
그게 정말 멋진 일이에요.
예를 들면 사진 왼쪽에서 세 번째에 Steve Huffman이 있습니다. 지금 Reddit을 운영하고 있죠.
Steve 특유의 장난기나 유머감각, 사람을 살짝 놀리는 기질 같은 게 있는데, 저 사진을 찍었을 때 이미 완성돼 있었어요.
지금까지 하나도 안 변했습니다.
12. ChatGPT와 AI 때문에 과거의 스타트업 조언 중 무엇이 달라졌나요?
Cory:YC를 운영하던 시절에는 ChatGPT가 없었잖아요.
당시 창업자들에게 해주던 조언 중 지금은 AI 때문에 더 이상 맞지 않는 것이 있나요?
Sam:
가장 크게 달라진 건 스타트업을 만드는 속도입니다.
예전에 YC에서는 다섯 명 정도의 훌륭한 팀이 엄청나게 노력해서 3개월 동안 만들어야 한다고 생각했던 것들을 지금은 Codex를 사용해서 17분 만에 만들 수 있습니다.
그런데 저는 아직 세상이 이 변화에 충분히 적응하지 못했다고 생각해요.
여기서 잘못된 반응은
"이제 스타트업 만들기가 너무 힘들어졌네."
라고 생각하는 겁니다.
아니에요.
오히려 3개월이라는 같은 시간을 쓴다면 예전보다 압도적으로 많은 결과물을 만들어야 한다는 뜻입니다.
만약 스타트업 하나를 17분 만에 만들어볼 수 있다면 아이디어를 테스트하는 속도 자체가 완전히 달라집니다.
하나를 만들어보고,
사용자에게 보여주고,
피드백을 받고,
수정하고,
다시 새로운 아이디어를 테스트하는 주기를 엄청나게 빠르게 반복할 수 있어요.
아직 대부분의 스타트업이 이 새로운 세계에 맞춰서 행동하지 않고 있다고 생각합니다.
몇몇 회사들은 이제 시작하고 있지만요.
앞으로 스타트업의 피드백 루프 자체가 완전히 달라질 겁니다.
13. 2016년 OpenAI 초창기에는 어떻게 사람들을 모았나요?
Cory:2016년으로 돌아가보죠.
OpenAI가 막 시작됐을 때는 지금처럼 유명하지도 않았고 거의 아무도 이야기하지 않았습니다.
초기 팀을 어떻게 모았나요?
어떻게 사람들에게 동기를 부여했나요?
Sam:
여기에 대해서는 제가 굉장히 확신하는 두 가지 조언이 있습니다.
첫 번째는 대부분의 사람들에게 인기가 없지만, 자신은 왜 그것이 옳은지 이해하고 있는 아이디어를 발견했을 때 놓치지 말라는 겁니다.
그런 기회는 인생에서 자주 오지 않습니다.
단순히 남들과 다르게 생각하는 것만으로는 부족해요.
근거 없는 믿음이어서는 안 됩니다.
사람들은 별로 믿지 않는데, 나는 그게 왜 맞는지 이해하고 있어야 합니다.
그런 순간이 바로 인생에서 가장 큰 레버리지가 생기는 순간입니다.
그리고 2016년에 우리에게는 그런 믿음이 있었습니다.
우리는 딥러닝이 실제로 작동하고 있으며, 규모를 키울수록 계속 좋아지고 있다는 것을 이해하고 있었습니다.
이건 당시에는 정말 미친 생각처럼 들렸습니다.
우리는 이런 가능성을 진지하게 생각했어요.
"이걸 10억 배 더 크게 만들 수 있는 거 아닐까?"
"그 과정에 1조 달러가 든다고 해도 괜찮은 것 아닐까?"
"정말 초지능을 만들 수 있는 것 아닐까?"
"그렇게 되면 굉장히 이상한 세상이 되겠지만 실제로 가능할 수도 있지 않을까?"
"정렬 문제를 지금은 해결하는 방법을 모르지만 결국 해결할 수 있지 않을까?"
그런데 당시 대부분의 사람들은 이런 질문들을 아예 진지하게 생각하고 싶어 하지 않았습니다.
사람들의 반응은 대략 이랬죠.
"말도 안 된다."
"무책임하다."
"저 어린애들이 헛소리하는 거다."
"절대 일어나지 않을 일이다."
그게 첫 번째였습니다.
두 번째는 좀 더 일반적인 이야기인데, 저는 여러 시스템에서 반복적으로 나타나는 특징이 있다고 생각합니다.
규모를 키우면 예상하지 못했던 매우 흥미로운 창발적 특성이 나타나는 경우가 놀라울 정도로 많습니다.
YC도 그랬어요.
YC의 배치 규모를 키우자 강력한 네트워크 효과가 생겼습니다.
기업도 마찬가지예요.
기업의 규모가 커졌을 때 나타나는 이상할 정도로 강한 규모의 수익이 있습니다.
사람들은 이런 효과를 자주 과소평가합니다.
그리고 신경망에서도 똑같은 일이 일어났습니다.
규모가 커지면서 예상하지 못했던 능력이 나타났죠.
왜 우주가 여러 영역에서 이런 성질을 가지고 있는지는 모르겠습니다.
하지만 실제로 그런 것 같습니다.
그리고 사람들은 이걸 너무 과소평가하고 있어요.
우리가 가지고 있던 아이디어는 단순히 남들이 모르는 비밀 같은 것이 아니었습니다.
그 아이디어에는 굉장히 중요한 특징이 하나 더 있었어요.
"규모를 키울수록 계속 좋아지는 것 같다."
우리는 그 신호를 보고 이렇게 생각했습니다.
"그러면 더 크게 만들자."
그게 굉장히 흥미로웠습니다.
다른 사람들이 우리를 미쳤다고 생각하는 것은 별로 중요하지 않았습니다.
14. 그런데 어떻게 세계 최고의 AI 연구자들을 OpenAI로 끌어들였나요?
Sam:사실 다른 사람들이 우리를 미쳤다고 생각한 것이 오히려 도움이 되기도 했습니다.
당시 전 세계에서
- 정말 뛰어난 AI 연구자이면서,
- 동시에 AGI가 실제로 가능하다고 믿는 사람
그중 45명 정도가 우리에게 왔습니다.
왜냐하면 갈 곳이 거의 없었기 때문이에요.
그런 믿음을 가지고 진지하게 AGI를 만들려고 하는 곳이 거의 없었습니다.
그래서 강한 신념을 가지고 있으면 같은 것을 보고 있는 소수의 사람들을 끌어당길 수 있습니다.
15. 지금 사람들이 과소평가하고 있는 분야는 무엇인가요?
Cory:그럼 지금도 사람들이 과소평가하는 분야가 있을까요?
이 방에는 굉장히 똑똑한 사람들이 많습니다.
이 사람들이 자신의 지능과 시간을 어디에 쏟으면 좋을까요?
Sam:
제가 전반적으로 보는 관점은 이렇습니다.
지금 세계에서 가장 중요한 것은 '지능의 복리적 증가(compounding of intelligence)'입니다.
그리고 이 과정에 기여할 수 있는 방법은 굉장히 많습니다.
당연히 AI 모델이 있고요.
칩과 컴퓨팅 분야에서도 새로운 기술들이 많이 나올 것이고, 이것들이 큰 차이를 만들어낼 겁니다.
로보틱스도 중요합니다.
예를 들어 자기복제 로봇이 있다면 굉장히 흥미로울 겁니다.
또는 데이터센터를 건설하는 데이터센터, 즉 데이터센터 건설 자체를 자동화할 수 있다면 굉장히 좋겠죠.
새로운 형태의 에너지도 중요합니다.
결국 지능이 더 많은 지능을 만들어내는 루프에 투입될 수 있는 것이라면 무엇이든 굉장히 가치 있다고 생각합니다.
그리고 AI 테이크오프와 인접한 기술들도 있습니다.
예를 들어 뉴럴 인터페이스 같은 것이 우리가 생각하는 것보다 훨씬 빨리 중요해질 수도 있습니다.
16. OpenAI에서는 20대 초반의 젊은 사람들에게도 큰 책임을 맡기나요?
Cory:OpenAI 같은 회사에서 10대나 20대 초반의 사람들에게도 큰 책임을 주나요?
Sam:
10대는 그렇게 많지 않은 것 같습니다.
하지만 20대 초반인데도 엄청나게 큰 책임을 맡고 있는 사람들은 분명히 있습니다.
중요한 제품을 운영하기도 하고, 훌륭한 연구자로 일하기도 합니다.
저는 이 문제에 대해서 굉장히 강한 믿음을 가지고 있어요.
커리어에서 단 하나의 행동만 한다고 해봅시다.
그렇다면 저는 이렇게 하라고 말하고 싶습니다.
젊고 아직 검증되지 않은 뛰어난 인재를 찾아내서 그 사람에게 베팅하세요.
그것만 정말 잘해도 엄청나게 성공할 수 있을 겁니다.
YC가 성공한 중요한 이유 중 하나도 바로 그것이었습니다.
17. OpenAI에서 일한다면 어떻게 해야 가장 많이 배울 수 있을까요?
Cory:OpenAI처럼 훌륭한 팀에서 일한다면 경험을 최대한 활용하기 위해 어떻게 해야 할까요?
Sam:
여기에는 특별히 깊고 비밀스러운 답은 없습니다.
좋은 문제를 선택하세요.
열심히 일하세요.
똑똑한 사람들과 함께 있으세요.
그런 아주 기본적인 것들이 실제로 굉장히 잘 작동합니다.
18. 지난 10년 동안 버려야 했던 생각이 있다면 무엇인가요?
청중 질문:지난 10년 동안 새롭게 배워서 버려야 했던 사고방식이 있나요?
Sam:
작은 스타트업을 운영할 때는 굉장히 혼란스럽게 움직여도 됩니다.
계획을 갑자기 뒤집을 수도 있고, 뭐든 빠르게 바꿀 수도 있어요.
그리고 사실 그게 굉장히 효과적입니다.
굉장히 민첩하게 움직일 수 있으니까요.
그런데 어느 순간 거대한 회사를 운영하게 됩니다.
그 상태에서 작은 스타트업 때의 본능대로 움직이면 조직 전체와 큰 계획, 그리고 사람들의 삶과 커리어까지 흔들어버릴 수 있습니다.
더 이상 똑같이 행동하면 안 됩니다.
그런데 반대쪽으로 너무 멀리 가는 것도 문제예요.
많은 사람들이 큰 회사를 운영하게 되면 민첩성을 완전히 포기합니다.
그러면 조직이 굳어버리고, 느리고 거대한 관료주의 회사가 됩니다.
그래서 제가 배워야 했던 것은
큰 조직에서도 민첩성과 긴박함을 유지하면서, 네 명짜리 스타트업 창업자처럼 매일 "계획 바꿉시다"라고 말하지 않는 방법입니다.
19. 지금 새로운 스타트업을 만든다면 어떻게 처음 사용자를 모을 건가요?
Cory:요즘은 스타트업 마케팅 방식도 굉장히 달라졌습니다.
지금 새로운 스타트업을 시작한다면 어떻게 알릴 것 같나요?
Sam:
가장 쉬운 방법은 당연히 너무 좋거나 너무 새로운 제품을 만들어서 사람들이 자발적으로 친구들에게 이야기하게 만드는 것입니다.
ChatGPT가 그랬죠.
제 커리어에서도 그런 순간을 몇 번밖에 본 적이 없습니다.
그런 일이 일어나면 정말 굉장합니다.
하지만 그걸 기대하면서 사업 전략을 세울 수는 없습니다.
제가 가장 자주 효과를 봤던 방법은 훨씬 수작업에 가깝습니다.
처음 몇백 명의 사용자를 확보할 때는 마케팅보다는 거의 영업에 가까운 방식으로 직접 사용자를 만나겠습니다.
그 사람들에게 제품을 사용하게 하고 이야기를 들어볼 겁니다.
무엇을 좋아하는지,
제품을 다른 사람에게 설명할 때 어떤 단어를 쓰는지,
어떤 부분에 가치를 느끼는지를 알아볼 겁니다.
그리고 그걸 바탕으로 마케팅 전략을 만들겠죠.
이건 오래된 YC 조언이기도 합니다.
"확장되지 않는 일을 하라(Do things that don't scale)."
제가 경험한 것 중 초기 스타트업을 성장시키는 가장 신뢰할 만한 방법입니다.
20. 지금 ChatGPT를 어떻게 사용하고 있나요?
Cory:샘은 요즘 ChatGPT를 매일 어떻게 사용하나요?
Sam:
그 질문보다 조금 더 재미있는 질문에 답해도 될까요?
제가 ChatGPT를 앞으로 어떻게 사용하고 싶은지 이야기하고 싶습니다.
저는 우리가 이런 세계에 거의 도달했다고 생각해요.
ChatGPT의 후손 같은 AI가 항상 제 컴퓨터 화면을 보고 있는 겁니다.
제가 참석하는 모든 회의를 알고,
모든 통화를 기록하고,
제가 하는 일 전체의 맥락을 완벽하게 이해합니다.
물론 어떤 정보를 AI에게 줄지는 제가 결정할 수 있어야 합니다.
원한다면 문자 메시지,
이메일,
문서,
Slack 같은 것들도 연결할 수 있겠죠.
그러면 이 AI는 저 대신 의사결정을 하는 존재라기보다는 항상 제 옆에서 일하는 동료 같은 존재가 됩니다.
예를 들어 스타트업 CEO라면 언제나 자기가 처리할 수 있는 것보다 해야 할 일이 더 많습니다.
세상의 모든 맥락을 머릿속에 넣을 수도 없죠.
매일 모든 고객 피드백을 하나하나 읽을 수도 없습니다.
그런데 AI가 그 모든 것을 알고 계속 옆에서 일하고 있는 겁니다.
제가 고객에게 영업 제안서를 작성하거나 전략 문서를 쓰고 있으면 AI가 갑자기 말할 수 있겠죠.
"여기 다른 아이디어가 하나 있어요."
"지금 이 부분은 잘못 판단하고 있는 것 같아요."
"이것도 고려해보세요."
"이 작업은 제가 대신 처리할 수 있습니다."
저는 이런 시스템이 한 세대 정도의 모델 발전만 더 있으면 실제로 엄청나게 유용해질 수 있다고 생각합니다.
그리고 적어도 제가 일하는 방식은 완전히 바뀔 것 같습니다.
Cory:
시기는 언제쯤이라고 예상하나요?
Sam:
제 최선의 추측으로는 앞으로 6개월 안쪽입니다.
21. 다시 강의를 한다면 어떤 강의를 하고 싶나요?
Cory:다시 대학 강의를 한다면 어떤 강의를 하고 싶나요?
Sam:
예전에 했던 「How to Start a Startup」을 AI 시대 버전으로 다시 만들고 싶다는 생각을 가끔 합니다.
지금 스타트업을 만드는 방식은 당시와 정말 많이 달라졌거든요.
제가 할 시간이 있을지는 모르겠습니다.
하지만 누군가는 꼭 해봤으면 좋겠습니다.
22. 지금 18~20살이라면 무엇을 만들겠습니까?
청중 질문:지금 샘이 18살이나 19살, 20살이고 이 객석에 앉아 있다면 무엇을 만들겠습니까?
어떤 문제를 해결하려고 할까요?
Sam:
그 질문의 정말 올바른 답은 저 같은 사람이 이런 행사에서 여러분에게 알려줄 수 있는 답이 아니라고 생각합니다.
어떤 아이디어가 수백 명 앞에서 자신 있게 추천할 수 있을 정도로 명백해졌다면, 너무 늦었다고까지는 말하고 싶지 않지만 여러분만의 독특한 관점은 아닐 가능성이 높습니다.
우리가 OpenAI를 시작할 때 아무도 저에게
"AGI 연구소를 시작하세요."
라고 말해주지 않았습니다.
제가 그때 이런 행사에 와서 누군가의 강연을 들었다고 해도, 그 사람이 저에게 AGI 회사를 만들라고 말했을 가능성은 0%였을 겁니다.
이 방 안에서도 누군가는 정말 놀라운 회사를 만들 겁니다.
가능하면 여러 명이 그러기를 바랍니다.
그런데 그 사람이 처음 아이디어를 이야기했을 때는 이 방에 있는 거의 모든 다른 사람들이 나쁜 아이디어라고 생각할 가능성이 높습니다.
물론 반대 경우도 가능합니다.
지금 모두가 좋다고 인정하는 분야도 성공할 수 있어요.
예를 들어 여러분 중 누군가가 로봇 회사를 만드는 건 명백하게 좋은 아이디어일 수 있습니다.
그런데 같은 로봇 회사라도 여러분이 세부 기술에서 남들과 다른 올바른 베팅을 한다면 다른 회사보다 훨씬 잘될 수 있겠죠.
그래도 제 일반적인 조언은 이것입니다.
스타트업 아이디어를 다른 사람에게서 얻지 마세요.
23. 젊은 사람이 더 넓은 세상에 노출되려면 어디로 가야 할까요?
Cory:예를 들어 세인트루이스에서 자라서 아직 더 넓은 기술 세계를 경험하지 못한 젊은 사람이라면 어떻게 해야 할까요?
Sam:
지난 15년 정도 동안 이 질문에 대해 제가 가장 자신 있게 했던 조언은
"Bay Area로 가라."
였습니다.
지금도 그게 여전히 최고의 답인지는 잘 모르겠습니다.
예전만큼 이 문제를 자세히 보고 있지도 않고요.
인터넷이 언젠가는 이런 현상을 분산시킬 거라고 계속 생각해왔습니다.
그래도 적어도 지금까지는 사람들과 굉장히 자주 충돌하고 만날 수 있는 환경에 자신을 집어넣는 것이 매우 중요했습니다.
많은 사람을 만나세요.
24. 함께 일할 사람을 어떻게 골랐나요?
청중 질문:샘은 어떤 사람과 함께 일할지 어떻게 결정했나요?
그런 사람들은 어디에서 만났나요?
Sam:
저는 굉장히 오랫동안 비슷한 사람들과 계속 일해왔습니다.
그래서 새로운 사람을 인터뷰해서 뽑는 능력은 예전보다 조금 녹슬었을지도 모르겠습니다.
그래도 누군가 OpenAI에 들어온 뒤 몇 번 같이 회의를 해보면 거의 어떤 역할이든
"이 사람 정말 뛰어나다."
라는 건 꽤 빨리 알 수 있습니다.
YC를 운영하면서 놀랐던 것은 좋은 창업자를 고르는 능력에 엄청난 양의 경험이 필요하다는 점이었습니다.
YC 파트너들이 창업자를 잘 고르게 된 이유는 우리가 다른 누구보다도 더 많은 사람을 봤기 때문이라고 생각합니다.
결국 이것도 연습입니다.
물론 제가 찾는 특성을 말해볼 수는 있어요.
에너지가 높고,
생각이 빠르고,
행동이 빠르고,
굉장히 똑똑하고,
자기 의견이 강하고,
엄청난 결단력을 가진 사람들입니다.
하지만 그런 사람은 생각보다 많습니다.
거기서 한 가지가 더 필요합니다.
어떤 사람을 만나면 이런 느낌이 들어요.
"이 사람은 세상을 바라보는 자기만의 관점이 있다. 나는 이 사람에게 베팅하고 싶다."
그 감각은 많은 사람을 만나면서 연습해야 더 잘 알 수 있는 것 같습니다.
25. CEO로서 지금 가장 개선해야 할 점은 무엇인가요?
청중 질문:CEO로서 어떤 점을 더 개선해야 한다고 생각하나요?
Sam:
우리가 아직 잘 해결하지 못한 문제가 하나 있습니다.
AI로 인해 앞으로 얼마나 거대한 변화가 올 것인지를 세상 사람들에게 제대로 전달하는 방법입니다.
사람들이 그 변화를 단순히 듣는 것이 아니라
실제로 믿고,
느끼고,
이해할 수 있도록 해야 합니다.
동시에 사람들이 미래를 두려워하기만 하는 게 아니라
"나도 이 미래에 참여하고 싶다."
라고 생각할 수 있는 낙관적인 그림도 보여줘야 합니다.
우리가 무엇을 만들고 있는지,
사람들이 그것을 가지고 무엇을 하기를 원하는지,
이 모든 것을 어떻게 설명할 것인지.
이 문제들을 더 잘 해결해야 한다고 생각합니다.
물론 제가 개선해야 할 다른 것도 많이 있습니다.
하지만 지금 가장 먼저 떠오르는 건 이것입니다.
26. 왜 OpenAI가 성공했다고 생각하나요?
Cory:사람들이 더 자주 물어봤으면 하는 질문이 있나요?
Sam:
저는 이런 질문이 재미있습니다.
"왜 OpenAI가 성공했을까?"
그런데 솔직히 저도 아직 완벽한 답을 가지고 있지 않습니다.
우리가 다른 사람들보다 더 많이 신경 썼던 것 같습니다.
정말 똑똑한 사람들이 있었고,
우리가 믿었던 기술에 대해서 굉장히 강한 확신을 가지고 있었습니다.
그리고 어느 정도는 운도 좋았습니다.
우리가 믿은 것이 실제로 우주의 깊은 어떤 성질, 즉 규모를 키울수록 계속 좋아지는 성질과 맞아떨어졌으니까요.
하지만 수많은 순간에 OpenAI가 성공한다는 것은 정말 말도 안 되는 일처럼 보였습니다.
그런데도 굉장히 똑똑하고,
강한 추진력을 가지고 있고,
무언가를 정말 깊이 믿는 사람들이 모여 있었습니다.
저는 아직도 가끔 생각합니다.
"이건 Google이 했어야 하는 것 아닌가?"
정말 성공한 스타트업들은 각자 어떤 면에서는 모두 미친 이야기입니다.
그런데 OpenAI는 그중에서도 특히 이상한 사례였다고 생각해요.
아주 오랫동안 우리를 붙잡아준 것은 어떻게 보면 집단적인 자기확신이었습니다.
27. 언제 OpenAI에 완전히 올인했나요?
Cory:2016년부터 샘의 시간을 100% OpenAI에 썼나요?
Sam:
아니요.
2018년 말쯤부터였습니다.
그때쯤에는 이게 실제로 될 거라는 것이 저한테는 꽤 명확해졌습니다.
그러니까 그 시점에는 오히려
"내가 이걸 전력으로 하지 않는다는 게 말이 되나?"
라는 생각이 들었어요.
이게 제가 해야 할 일이라는 느낌이 너무 강했습니다.
28. 젊을 때 여러 프로젝트를 동시에 하는 건 나쁜가요?
Cory:OpenAI를 하면서 처음에는 다른 일도 함께 했잖아요.
큰 프로젝트를 하는 사람들도 처음부터 하나에 전부 집중해야 하나요?
Sam:
저는 처음부터 무조건 하나만 해야 한다는 조언에는 동의하지 않습니다.
젊은 사람들 중에는 동시에 17개의 프로젝트를 하는 사람들도 있습니다.
그러면 주변 사람들이 말하죠.
"그러면 안 돼."
"한 가지에 집중해야 해."
"하나를 골라서 올인해야 해."
저는 그게 나쁜 조언이라고 생각합니다.
처음에는 여러 프로젝트를 동시에 해봐도 괜찮습니다.
왜냐하면 아직 어떤 게 성공할지 모르기 때문입니다.
내가 무엇에 정말 관심을 가지게 될지도 모르고,
무엇이 나와 가장 잘 맞을지도 모릅니다.
그러니까 일정 기간 여러 가지를 해보는 것은 괜찮아요.
하지만 사람들이 반대로 저지르는 진짜 실수가 있습니다.
어느 순간
"이게 내가 가장 강하게 확신하는 것이다."
라는 걸 알아냈는데도 계속 다른 프로젝트들을 붙잡고 있는 겁니다.
그 순간부터는 달라져야 합니다.
자신이 가장 확신하는 것이 무엇인지 발견했다면,
그때는 다른 일들을 정리하는 고통스러운 작업을 해야 합니다.
그리고 거기에 올인해야 합니다.
저도 OpenAI가 바로 그런 경우였습니다.
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