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오픈 AI 방한 간담회: 샘 올트먼 대표, 그레그 브로크먼 회장

“작게 시도하며 시장 반응 살피는 게 첫발
규제는 기술 아닌 사용 사례에 초점을”

최호진 | 372호 (2023년 07월 Issue 1)
Article at a Glance

한국을 찾은 오픈AI 샘 올트먼 대표와 그레그 브로크먼 회장은 강력한 모델을 더 저렴하고 효율적으로 만들라고 스타트업들에 조언하면서 AI 스타트업이라고 해서 사람들이 좋아하고 사용하고 싶어 하는 제품을 만들어야 한다는 점은 여느 스타트업과 다르지 않다고 강조했다. 한편 AI가 인간 일자리를 대체할 것이라는 우려에 대해서는 오히려 오늘날 직업과 다른 다양한 종류의 직업이 등장할 것이라고 전망했다. 또한 규제와 관련해서는 기술이 아닌 사용 사례(use case)에 초점을 맞춰 각 분야에 맞는 규제를 적용해야 한다며 영향력이 강력하지 않은 작은 모델로 실험해보며 상황에 맞춰 규제를 조정해 나가야 한다고 강조했다.



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“우리의 미션은 범용 인공지능(AGI•Artificial General Intelligence)1 을 향해 나아가는 것이다.”

6월 9일 한국을 찾은 샘 올트먼 오픈AI 대표는 회사의 비전에 대해 이렇게 밝혔다. 이날 함께 방한한 그레그 브로크먼 오픈AI 회장은 “챗GPT를 만드는 것은 우리 미션을 달성하기 위한 하나의 방법일 뿐이다”라고 덧붙였다.

2015년 설립된 오픈AI는 인류에 이익을 주는 AI를 개발하는 것을 목표로 하는 미국의 AI 기업이다. 대규모 언어 모델인 GPT 시리즈를 개발하고 이를 기반으로 지난해 말 대화형 AI 챗봇인 챗GPT를 출시해 전 세계적인 화제를 모았다. 오픈AI는 올해 3월 진일보한 GPT-4를 발표하며 AGI 비전으로 성큼 다가섰다. GPT-4는 이전 모델인 GPT-3.5과 달리 이미지 인식 기능이 추가된 멀티모달(Multi-Modality) AI다. 오픈AI에 따르면 GPT-4는 이미지를 인식해 프랑스어로 된 물리학 문제를 풀거나 인터넷 밈 이미지의 유머 포인트도 이해할 수 있다. 언어 이해와 처리 능력도 향상됐다. GPT-3.5는 영어 기준 약 3000개 단어를 처리하고 8000개 단어를 기억했다면 GPT-4는 약 6만4000개 단어를 기억해 2만5000개 단어를 처리할 수 있다. 책 50페이지에 해당하는 텍스트를 기억하고 대화할 수 있는 셈이다.

이처럼 날로 발전하는 AI에 일각에서는 규제의 목소리가 높아지고 있다. 9일 오전 열린 이영 중소벤처기업부 장관과의 대담에서 올트먼 대표 역시 “현재 시스템은 크게 위험하지 않아 규제가 특별히 필요하지 않지만 기술은 급속히 발전하기 때문에 앞으로 다가올 시스템에 대한 규제는 필요하다”며 한국을 포함한 국제적인 협력을 요청했다. 아울러 이번 세계 투어의 목적 중 하나도 기술이 앞으로 어떤 방향으로 나아가야 하는지와 관련 정책에 대한 인사이트를 얻기 위함이라고 설명했다.

한편 올트먼 대표와 브로크먼 회장의 방한 현장은 이들의 의견을 듣기 위해 모인 국내 스타트업 관계자로 북적였다. 이날 오전 열린 중기부 주관 행사에는 국내 스타트업 120여 곳의 관계자가 참석했다. 또 소프트뱅크벤처스가 주최한 오후 대담 행사에는 국내 개발자, 창업자, 업계 전문가 등 청중 1000명만 선착순으로 초대했는데 이틀 만에 예약이 마감됐다. 올트먼 대표와 브로크먼 회장은 국내에 어떤 인사이트를 공유했을까? 현장을 찾은 DBR(동아비즈니스리뷰)이 주요 내용을 정리했다.

어떤 핵심 가치와 마인드셋을 갖고 기술과 제품을 개발했는지 궁금하다.

그레그 브로크먼 회장(이하 브로크먼) 먼저 개발 측면에서 이 기술을 어떻게 구현할지 고민할 때는 현실을 있는 그대로 직시하는 태도를 가져야 한다. 흔히 ‘이런 접근 방식이나 알고리즘을 사용할 거야’ ‘제품이나 기술을 배포하면 이런 방식으로 사용될 거야’라고 단정하기 쉽다. 그러나 역사적으로 이런 예측이 현실과 맞아떨어지는 경우는 상당히 적었다. 무슨 일이 일어날지, 어떻게 전개될지 알 수 없을 때 어떻게 해야 할까? 정답은 소규모로 시도해보고 API를 배포해 사람들이 다양한 사용 사례에 통합할 수 있도록 하는 것이다. 그런 다음 어떤 것이 효과가 있는지 확인하고 많은 데이터와 정보를 얻기 시작하면 된다. 우리는 이 방식이 업계가 리스크를 관리하는 방법이라고 생각한다.

챗GPT 개발에 있어 가장 중요한 건 내부 학습 속도를 높이는 것이다. 정말 많은 사람이 일상생활에서 사용하고 있기 때문이다. 이를 통해 모델도 개선할 수 있다. 따라서 이 프로젝트는 미국 실리콘밸리에 있는 오픈AI가 시작했지만 모든 사람에게 실질적인 도움을 주는 AI를 만들기 위한 글로벌 프로젝트로 발전하고 있다. 이것이 우리의 진정한 지향점이다.

인재를 채용할 때나 쉽게 이해하기 어려운 AGI를 만들기 위해서는 직원들에게 비전을 설득할 수 있어야 한다.
모호한 비전을 어떻게 설득할 수 있나?


브로크먼 실패한 시도가 많았다. 우선 리더 스스로 자신을 믿어야 한다. 이 분야에서는 절대적인 정답이 없다. 시간이 지나고 현실에서 배우면서 점점 정확해지는 정답이 있을 뿐이다. 꿈을 가지고 시작했던 우리에게 힘들었던 한 가지는 큰 비전은 변하지 않지만 전략을 바꿔야 한다는 것이었다. 따라서 비전과 전략을 분리하고, 우리가 누구인지, 회사의 근간이 되는 신념은 무엇인지를 명확히 해야 한다. 배운 것을 바탕으로 끊임없이 전략을 바꾸고 우리가 틀렸다고 기꺼이 말할 수 있어야 한다. 이건 꽤 어려운 일이다. 나 역시 몇 년 전 그렇게 말하는 게 어려웠다. 하지만 이것이 성공할 수 있는 유일한 방법이라고 생각한다.

샘 올트먼 대표(이하 올트먼) 스타트업이 훌륭한 인재를 채용하는 데 세 가지 단계가 있다고 생각한다. 첫 번째 단계는 아무것도 효과가 없고 비전과 신념만 있을 때다. 우리는 AI가 구현 가능하다는 강한 확신이 있었다. 신경망이 작동하고 기술 발전과 함께 성능이 좋아지고 있다는 관찰을 바탕으로 회사를 창업했다. 몇몇 전략은 잘못된 것으로 드러났지만 당시 우리는 이 영역에서 성공할 수 있다는 강한 확신이 있었다. 어떤 증거도 없고, 그 형태가 어떨지도 몰랐지만 말이다. 그리고 성공한다면 그것은 매우 가치 있고 중요하며 세상에 큰 영향을 미칠 수 있을 것이라 생각했다. 그 당시 채용이 상당히 어려웠다. 전 세계적으로 그런 믿음을 가진 사람, 더군다나 구글이나 학계에서 고임금의 안정적인 직장을 기꺼이 떠날 의향이 있는 사람이 적었다. 하지만 그런 사람들이 합류해줬고 이들에게 매우 감사하다.

두 번째 단계는 일이 잘 풀리고 있지만 대부분의 사람이 알지 못하는 단계다. 최고의 인재를 채용하기 가장 쉬운 단계라고 생각한다. 이 단계에서 모이는 사람들은 똑똑하고 헌신적이며 무언가를 볼 줄 아는 사람들이다. 우리는 스케일 법칙을 알아낸 후에야 이 단계에 도달했다. 학습할 수 있는 알고리즘이 있다는 것, 규모에 따라 성능이 나아진다는 것이었다. 당시에는 대부분의 사람이 알아차리지 못한 엄청난 발견이었다. 하지만 유능한 사람들은 알아챘고 이 시점에서 우리는 많은 인재를 모을 수 있었다.

역설적이게도 가장 어려운 세 번째 단계는 모든 것이 잘 작동하고 모두가 그것을 아는 단계다. 사람들이 암호화폐에 흥미를 느꼈다가 AI에 열광하는 지금처럼 말이다. 그리고 우리는 AI 대한 진정한 신념을 가진 이들을 계속 찾아내야 한다.

미라 무라티 오픈AI CTO는 학사 졸업에 심지어 전공도 컴퓨터과학이 아닌 기계공학이다.
무라티 CTO가 석박사 출신보다 비교 우위가 있었으니 그 자리에 발탁했다는 뜻인데.

올트먼 오픈AI에 많은 분이 있다. 고등 학위를 받은 사람들도, 학사 학위인 분들도 있다. 또 무라티 CTO처럼 전공과 다른 분야에서 근무하는 분들도 있다. 오픈AI에는 물리학이나 수학 등 다른 분야에서 AI 분야로 전환할 수 있도록 돕는 ‘레지던시(residency)’라는 프로그램이 있다. 우리는 이력서에 적힌 것을 넘어서는 일을 할 수 있는지를 중요하게 본다. 오픈AI에는 다양한 배경을 갖고 입사해 시간이 지나면서 지금의 역할로 발전한 많은 직원이 있다. 이것이 오픈AI의 진정한 강점이라고 생각한다.

가장 기억에 남거나 비참했던 실패는?

올트먼 이 주제라면 오후 내내 이야기할 수 있다. 외부에서는 오픈AI가 명확하고 기하급수적인 상승 곡선을 그리고 있다고 쉽게 생각한다. 하지만 실패에 근접한 적도 많았다. 사업 초창기, 오픈AI와 매우 밀접한 관계를 가진 사람들조차 성공 확률이 0.0%라고 말했던 순간이 기억에 남는다. 사업 초기에 몇 가지 아이디어가 있었지만 잘 풀리지 않았다. 정말 힘든 시기였다. 우리 주장에 소수만이 동의했고 일이 잘 풀리고 있다는 실질적인 증거가 없었다. 우리 일은 약간 유망한 연구 프로젝트 정도였다. 충분한 자본과 인재를 어떻게 모으고, 어떤 제품을 만들지, 심지어 어떤 연구 전략을 세울지도 확신할 수 없는 상황이었다.

브로크먼 잘될 것 같았던 프로젝트가 완전히 실패한 적도 있었다. 2016년 말 출시한 오픈AI 유니버스(OpenAI Universe)인데 들어본 사람 있나? (청중을 둘러보며) 이 자리에 있는 1000명 중 단 한 사람만 손을 들었다. 화면과 키보드를 가진 AI가 인간처럼 게임을 할 수 있다는 멋진 아이디어였다. 당시 관련 기술이 미흡했지만 전사가 이 프로젝트에 매진했고 파트너십도 맺었다. 모든 것이 훌륭하고 준비돼 있었지만 결국 기술을 완성하는 데 실패했다.

반대의 경우도 있었다. 우리의 API가 가장 대표적인 예다. 우리는 GPT-3 기술을 갖고 있었지만 이걸로 무엇을 해야 할지 전혀 몰랐다. 하지만 유용한 무언가를 만들 수 있는 기회였다. 2020년 1~2월 미국 샌프란시스코를 돌아다니면서 고객을 확보하기 위해 노력했다. 초기 고객을 확보하고 API를 출시했고, 지금은 많은 사람이 이를 활용하고 있다. 때론 어떤 일이 성공하고 실패할지 알 수 없다. 그 과정을 겪으며 어려움을 견뎌야 할 뿐이다.

AI 스타트업의 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)을 어떻게 정의하나?

올트먼 다른 스타트업과 마찬가지로 ‘AI 스타트업’이라는 개념은 일시적인 현상일 것이라고 생각한다. 아이폰에서 앱스토어가 처음 출시됐을 때 실리콘밸리에서 ‘모바일 스타트업’에 대해 얘기한 시기는 2008~2010년 정도였던 것으로 기억한다. 그 이후 모바일 스타트업이란 말을 들어본 적이 없다. 모든 기업이 모바일을 적용해야 할 기술 인프라의 일부로 여겼기 때문이다. AI도 마찬가지라고 생각한다. 현재 자신의 회사를 AI 스타트업이라고 생각한다면 실수하는 것이다. 사람들이 좋아하고 사용하고 싶어 하는 제품을 만드는 스타트업이 돼야 한다. 따라서 제품-시장 적합성은 다양한 방식으로 정의할 수 있다. 내가 늘 사용해온 정의는 ‘사람들이 자발적으로 친구들에게 이야기할 정도로 좋은 제품’이지만 이 밖에 다른 수많은 정의가 있을 수 있다.

브로크먼 AI 분야는 변화가 빠르기 때문에 다음 모델이 출시되면 자신의 비즈니스가 사라지지 않을까 우려하는 사람들이 있다. 따라서 가치를 만드는 것이 중요하다. 예를 들어 병원에 판매하는 특정 도메인의 경우 많은 전문 지식이 필요하고 의사, 환자와 논의해야 하며 규제도 헤쳐 나가야 한다. 이런 것들은 새로운 모델이 등장한다고 해서 쓸모없어지지 않는다. 따라서 가치를 만들 수 있는 영역에 집중해야 한다. 문제가 어려울수록, 사람들이 이런 문제 영역에서 일하는 것을 기피할수록 좋은 신호라고 볼 수 있다. 그곳에서 제품-시장 적합성을 찾는다면 지속적인 성공을 거둘 것이다.

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AI가 수도나 전기와 같은 공익사업에 가까워지고 있다는 견해에 대해 어떻게 생각하나?
이 경우 소위 말하는 파운데이션 모델
2 기업이 자체 애플리케이션을 운영하면 이해 충돌이 발생하지 않을까?
전기 회사가 가전제품 시장을 장악하는 것을 원치 않듯 말이다.


브로크먼 전기의 역사를 살펴보면 제너럴일렉트릭(GE)은 전기 생산 외에 세탁기 제조 같은 여러 일에 뛰어들었다. 세탁기가 전기로부터 파생된 가장 중요한 혁신이었을까? 그럴 리 없다. 오픈AI도 비슷하다. 우리의 목표는 인류에 이로운 안전한 AGI를 만드는 것이다. 챗GPT를 만드는 것은 우리 미션을 달성하기 위한 방법일 뿐이다. API를 처음 배포할 때 우리가 만들 수 있는 100가지 잠재적 애플리케이션 목록을 갖고 있었다. 굉장히 힘든 과정이었다. 예를 들어 의료 분야에서 뭔가를 해보려면 병원에 이를 팔아야 하고, 의사들과 논의해야 한다. 이렇게 되면 한 분야를 잘할 순 있지만 범용성은 포기해야 했다. 즉, AGI의 꿈을 포기해야 한다는 걸 의미했다. 그래서 특수성보다는 범용성을 택했다. 우리는 범용성을 유지하면서 기술을 개발하고, 사람들이 우리 모델을 기반으로 그 위에 무언가를 만들 수 있는 플랫폼을 개발하고자 한다. 또한 모든 사람으로부터 피드백을 받고, 우리 기술이 경제의 다양한 부문에 널리 채택되고 통합될 수 있는 방식으로 개발하고자 한다.

올트먼 AI가 전기와 비슷한 점도, 다른 점도 있다. 전기의 경우 현재 미국에서는 전기 공급 업체 한 곳만 선택할 수 있다. 그러나 AI의 경우 선택할 수 있는 많은 모델이 있다. 만약 우리가 불만족스러우면 다른 회사 모델을 쓰면 된다. 그런 점에서 경쟁 시장에 가깝다. 기술의 역사를 살펴보면 뛰어난 플랫폼이 훌륭한 킬러 앱과 함께 만들어지는 경우가 많았다. 우리는 플랫폼과 애플리케이션, 두 가지를 모두 하고 있다. 챗GPT를 만들었다는 사실에 대해 일부 스타트업은 경쟁심을 느끼지만 대부분의 스타트업은 “AI를 주류로 끌어올려준 것에 감사하다” “일을 더 쉽게 처리할 수 있게 만들어줘서 고맙다”고 말한다. 결국 두 가지를 함께 개발하는 방식이 중요하다고 생각한다. 마이크로소프트가 오피스(Office)와 윈도(Windows)를 만들었듯 말이다.

일상에서 자비스 같은 AI 개인 비서를 갖게 된다면 에너지가 큰 문제가 될 수 있다. 이에 대해 어떻게 생각하나?

올트먼 에너지는 정말 중요하다. 많은 사용 사례를 보면 여전히 클라우드에서 서비스를 호출하고 싶어 한다. 강력한 AI 개인 비서에 대해 매우 큰 기대를 갖고 있는데 이와 관련해 일부 작업은 기기에서 사용하고 대부분의 작업을 클라우드에서 사용하는 일종의 하이브리드 형태가 될 것이라고 생각한다. 에너지는 AI의 미래에 있어 중요해질 것이다. 현재 규모에서는 엄청난 양의 에너지를 소비하고 있진 않지만 미래에는 더 방대한 에너지가 필요할 것이다. 지금 진행되고 있는 재생에너지의 성장과 융합으로 전 세계적으로 엄청난 양의 에너지를 확보할 수 있을 것이다. 에너지 가격이 낮아질수록 AI 서비스도 저렴해질 것이다. 결국 언젠가 GPU 부족, 즉 에너지가 AI 접근 비용에 있어 지배적인 용어가 될 것이라고 생각한다.

인류 역사를 보면 신기술의 등장이 고용시장과 노동시장을 혼란에 빠뜨리는 경향이 있다는 걸 알 수 있다.
사람들이 일자리 대체에 관해 논의하기 시작했고 올트먼 대표는 보편적 기본 소득에 대해 목소리를 높여왔다.
챗GPT와 고도화된 AI가 도입되는 상황에서 우리 사회는 어떻게 준비해야 할까?


올트먼 경제, 노동시장의 변화와 일자리 대체가 있겠지만 일부가 예측하는 것만큼 분명하게 일어나진 않을 것이라고 본다. 대부분의 AI 모델은 기존 일자리의 생산성을 높이는 역할을 하고 있다. 오늘날 여전히 많은 분야에서 노동력의 수요가 높다. 예를 들어 컴퓨터 프로그래머의 생산성이 2~3배 높아진다면 코드에 대한 수요도 2~3배 더 많아질 것이다. 기술의 역사를 돌아봤을 때 도구는 우리의 생산성을 높여주고 더 많은 일을 할 수 있다는 기대치도 높인다. 이로 인해 과거에는 불가능했던 완전히 다른 종류의 직업과 업무가 생겨난다. 산업화 이전 시대를 돌이켜보면 AI 연구원이라는 직업을 아무도 상상하지 못했지만 지금은 다르다. 다시 그런 일이 일어날 것이다. AI가 마지막 혁명이 아니며 상상하기 힘든 새로운 종류의 직업을 탄생시키는 더 많은 혁명이 일어날 것이다. 현재 AI 시스템은 대부분의 작업을 잘 수행할 수 있지만 모든 직업을 대체할 순 없다. 시간이 지나면서 AI의 성능이 좋아지고 더 많은 업무가 자동화되겠지만 인간의 창의성과 다른 사람을 위해 일하면서 성취감을 느끼려는 욕구는 여전히 중요하다고 생각한다. 우리가 열심히 일하고, 무언가를 만들고, 사회에 기여하려는 노력, 이런 인간의 능력은 언제나 가치 있을 것이다.

가장 우려하는 것은 우리가 적응하지 못하는 것이 아닌 이 모든 변화가 일어날 수 있는 속도다. 기술 혁명의 역사를 살펴보면 대략 두 세대 정도면 거의 모든 노동시장 변화에 적응할 수 있었다. 그러나 이런 변화가 10년 안에 일어난다면 새로운 도전에 직면할 것이다. 이런 점에서 보편적 기본소득은 사람들이 변화를 극복할 수 있도록 돕기 위해 우리가 연구해야 할 흥미로운 개념이다. 전 세계에 빈곤을 없앨 수 있다면 이를 위해 노력해야 한다.

AI 시스템의 이점을 공유하고 이에 대한 접근성과 거버넌스에 대해 논의하는 것은 매우 중요하며 앞으로 몇 년간 그 방법에 대한 사회적 토론이 열릴 것이다. 인간 일자리가 없는 세상이 도래할 것이라고 생각하지 않는다. 오히려 오늘날의 직업과 다르지만 훨씬 좋은 다양한 종류의 직업이 등장할 것이다. 100년 뒤 사람들이 지금의 우리를 돌아볼 때 “와우, 저렇게 살다니 정말 끔찍하고 믿을 수 없다”라고 말할지도 모른다.

브로크먼 가장 놀라운 점은 기술이 정형화된 경로를 따라 발전하지 않았다는 점이다. 10년 전만 해도 많은 사람이 AI가 식당 종업원 같은 육체노동을 먼저 대체하고 시인이나 소프트웨어 개발자 같은 직업이 가장 마지막에 사라질 것이라고 예측했다. 어떤 직업이 쉽게 대체될지, 기술이 사회와 어떻게 통합되고 사람들이 어떻게 반응할지에 대한 예측은 들어맞지 않았다. 그러나 이는 긍정적인 일이라고 생각한다. 다시 말해 인간이 아무도 생각하지 못했던 방식으로 창의성을 향상시킬 수 있음을 시사하기 때문이다. AI 시대, 가장 중요한 건 열린 태도를 갖고 현실로부터 배우는 것이다. 그것이 긍정적이든 부정적이든, 우리의 선입견이 아닌 실제 현실을 받아들이고 배워야 한다.

AI 기술 발전이 음악이나 그림 등 예술과 인간의 지적 노동 영역을 침해할 수 있다는 우려가 있다.
이에 대해 어떤 의견을 갖고 있나?


올트먼 그 반대가 되길 희망한다. 우리가 법적으로 공정 이용3 을 하고 있다고 생각하지만 기술 발전과 더불어 크리에이터들이 혜택을 얻을 수 있는 방법을 찾고자 한다. 예를 들어 BTS 스타일로 노래를 만든다면 BTS도 혜택을 받아야 한다. 콘텐츠 소유자들이 이런 모델에서 이익을 챙길 수 있는 방법을 찾으려 한다. 이와 관련해 다양한 의견을 가진 사람들과 많은 대화를 하며 이전에 몰랐던 몇몇 아이디어를 얻고 있다.

신산업 육성보다는 기존 산업 보호에 방점을 찍어 혁신적인 도전들이 가로막히는 경우가 굉장히 많다.
실질적이면서도 의미 있는 건강한 규제를 만들려면 어떻게 해야 하나?

브로크먼 기술이 아닌 사용 사례(use case)에 초점을 맞춰야 한다. 기술을 규제하는 건 매우 어려운 일이다. 계속 발전하기 때문이다. 기술을 규제하려고 하면 규제를 우회해 발전할 것이다. 하지만 사용 사례는 기술이 아닌 그 영향력을 규제하는 것이다. AI는 궁극적으로 모든 분야에서 인간의 작업 속도를 높인다. 따라서 분야에 맞는 각기 다른 규제를 적용해야 한다. 영향력이 그리 강력하지 않은 작은 모델로 실험해보며 상황에 맞춰 규제를 조정해 나가야 한다.

스타트업의 서비스를 더 활성화할 수 있는 방법을 조언해달라.

올트먼 모델을 더 저렴하고 효율적으로 만드는 동시에 더 강력하게 만들어야 한다. 이것은 우리에게도 매우 중요한 가치다. 우리는 지금까지 몇 차례에 걸쳐 모델 가격을 10배까지 크게 낮출 수 있었다. 앞으로도 계속 노력할 계획이다. 이렇게 효율화를 꾀하는 것이 우리에게 매우 중요한 연구 개발 분야다. 우리는 AI를 가능한 저렴하고 널리 사용될 수 있도록 만들고 싶다. 어디에서나 사용되길 바란다. 현재 전 세계 사용자와 개발자, 정책 입안자 등을 만나 대화하기 위해 한국, 일본, 프랑스, 인도 등 세계 17개국을 방문하고 있는데 이번 투어를 통해서도 업계 관계자들로부터 많은 이야기를 들었다. 역시 ‘훨씬 더 저렴한’ 시스템에 대한 수요가 많았다. 우리의 주력 모델을 지금보다 훨씬 더 저렴하게 출시할 수 있을 것이라고 생각한다. 시간이 지남에 따라 작고 효율적이며 매우 저렴한 모델을 갖게 될 것이고 이는 전 세계에 미치는 영향이 크다. 이와 관련해 어떤 기업과도 협력할 의향이 있다.

한국 AI 스타트업에 대한 오픈AI의 투자 계획이 궁금하다.
아주 소수 기업에만 자금을 지원하는 오픈AI 스타트업 펀드가 있는 것으로 알고 있다.
오픈AI가 AI 스타트업을 위한 와이콤비네이터(YC) 같은 기관을 만드는 것도 좋을텐데.


올트먼 YC를 운영할 때 정말 힘들었다. 일이 정말 많았다. 유망한 스타트업을 골라 투자하고 조언해주는 뛰어난 AI가 있다면 쓸모가 많을 텐데라고 늘 농담하곤 했다. 첫 오픈AI 스타트업 펀드는 프로세스를 배우기 위해 의도적으로 소규모로 진행했다. 많은 점을 배웠으니 이제 확장할 계획이다. 더 많은 한국 스타트업에 투자할 의향이 있다. 아직은 전통적인 방식으로 진행해야 해 속도가 느릴 것이다. 그러나 기술이 성숙해질수록 투자를 확장할 수 있을 것이다.

GPT-5가 출시된다면 주요 특징은 무엇일까?

브로크먼 GPT-5는 과학 연구에 사용되거나 인간이 스스로 해결할 수 없는 문제에 활용될 수 있을 것이다. 5년 전만 해도 불가능했던 단일 모델을 구축하기 위해 현재 수백 명의 인력이 함께 일하고 있다.

GPT-5 훈련을 위한 전제 조건은 무엇이라고 생각하나? 더 발전된 오픈소스 생태계를 만드는 데 중점을 둘 것인가?

올트먼 커뮤니티와의 교류, 즉 오픈소스는 우리에게 중요하다. 우리는 여러 모델을 오픈소스로 공개하고 많은 연구를 발표했다. 앞으로 더 많은 연구를 발표할 것이며 API도 공개할 의향이 있다. 그리고 새로운 모델이 나올 때마다 새로운 방법을 찾을 것이다. 우리의 미션은 AGI를 향해 나아가는 것이고, 이를 안전하게 배포하면서도 최대한의 이점을 얻을 수 있는 방법을 찾아내는 것이다. 그리고 이런 모델이 어떤 기능을 하고, 사회에 어떤 영향을 미치는지에 따라 우리 전략은 앞으로 끊임없이 바뀔 수 있다.
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