다리오 아모데이 생각

https://youtu.be/x2VHFgyawPE?si=oQxCYKA_lt3uzl2W

Inside the Mind of Anthropic CEO Dario Amodei | The Circuit | Extended Interview

얼마나 자고 있나요? 
You know, I’ve never been someone who slept all that.
알다시피, 저는 원래 그렇게 많이 자는 타입이 아니었어요. 
Well, let’s just say I’m, you know, I’m, I’m learning the art of, of, you know, finding ways to relax and sleep through, through moments of unusual pressure.
음, 그냥 말하죠. 저는 지금, 비정상적인 압박의 순간에도 이완하고 잠을 잘 수 있는 방법을 배우고 있어요. 
It is all moving so fast. How does it feel on the inside?
모든 게 너무 빠르게 움직이고 있어요. 내부적으로는 어떤 느낌인가요? 
It’s this feeling of like the exponential, like, you know, suppose you were to accelerate away from earth on a spaceship at relativistic speed.
그건 지수적인 느낌이에요. 지구에서 상대론적 속도로 우주선으로 멀어진다고 상상해보세요. 
The way special relativity works is, you know, you go, you go to sleep and you wake up in two days have gone by on earth.
특수 상대성 이론이 작동하는 방식은, 잠들었다가 깨어나면 지구에서는 이틀이 지나간 거예요. 
And so you have to deal with two days in one day.
그래서 하루 만에 이틀 분량을 처리해야 해요. 
And then you go to sleep.
그리고 다시 잠들고요. 
And then because you’ve continued to accelerate, three days have gone by on earth, and then the next day and four days have gone by.
그리고 계속 가속하니 지구에서는 삼일이 지나고, 다음 날에는 사일이 지나간 거예요. 
And that’s a little bit what it feels like.
그게 좀 비슷한 느낌이에요. 
I mean, do you go to bed constantly paranoid about what you’ll wake up to?
잠자리에 들 때마다 깨어나면 어떤 일이 벌어질지 계속 불안한가요? 
There are enough clear and present issues that we have to deal with that I’m, I’m constantly dealing with those, while thinking about how we can prepare.
지금 당장 처리해야 할 명확하고 현재적인 문제들이 충분히 있어서, 그걸 계속 다루면서 어떻게 대비할지 생각하고 있어요. 
But, but you know, I, you know, I, I don’t think paranoia or worrying about what you’ll wake up to is productive.
하지만, 불안이나 깨어났을 때 일어날 일에 대한 걱정은 생산적이지 않다고 생각해요. 
You know, I’ve looked at people in history who’ve, you know, who’ve dealt with these very high pressure situations and, you know, you need to learn to respond rationally and, and not put dangers out of proportion to each other.
역사에서 이런 극도의 압박 상황을 겪은 사람들을 봤어요. 합리적으로 대응하고, 위험을 서로 과도하게 비례시키지 않는 법을 배워야 해요. 
This yo-yoing between, I’m not worried and oh my God, we need to panic today.
걱정 안 한다가 오늘은 패닉해야 한다고 오락가락하는 건, 미성숙한 의사결정의 전형이라고 생각해요. 
I, I I, I, I think that’s a hallmark of immature decision making.
그게 미성숙한 의사결정의 특징이라고 봐요. 
And the actual mature decision making is we can’t ignore this.
진짜 성숙한 의사결정은 이걸 무시할 수 없다는 거예요. 
We can’t be complacent.
안일할 수 없어요. 
In fact, it’s getting to be a bigger and bigger risk.
사실 위험은 점점 커지고 있어요. 
But, you know, we, we have to respond rationally.
하지만 합리적으로 대응해야 해요. 
You know, like a, like a surgeon would deal with an operation or, you know, like a military officer would, you know, deal with a military operation or, you know, someone making decisions that affect a lot of people has to make those decisions rationally and they have to understand the risk, but they, they, you know, they have to maintain a basic sense of calm.
외과 의사가 수술을 하듯, 군 장교가 작전을 수행하듯, 많은 사람에게 영향을 미치는 결정을 하는 사람은 위험을 이해하면서도 기본적인 평정심을 유지해야 해요.
So my son yesterday was like, can I use your Claude Cowork account?
그래서 제 아들이 어제 Claude Cowork 계정을 쓸 수 있냐고 했어요. 
And I was like, absolutely not. I need my tokens.
저는 절대 안 된다고, 내 토큰이 필요하다고 했죠. 
We’re seeing more and more of them, even in the consumer space.
소비자 영역에서도 점점 더 많이 보이고 있어요. 
We wanted to be more of an enterprise company.
우리는 더 기업 중심 회사가 되고 싶었어요. 
But, you know, it’s even, even even consumer without us putting that much effort is starting to go fast.
하지만 소비자 쪽도 우리가 그렇게 많이 노력하지 않았는데도 빠르게 성장하고 있어요. 
You are at the center of the AI universe right now. What does that feel like?
지금 AI 우주의 중심에 계신데, 어떤 느낌인가요? 
The interesting thing is, is that the experience I’ve had for my whole career and certainly the whole time at Anthropic is that there’s this kind of smooth exponential and the experience, the smooth exponential is, nothing’s happening, nothing’s happening, nothing’s happening.
흥미로운 건, 제 전체 경력과 Anthropic에서 내내 겪은 경험은 부드러운 지수 곡선이라는 거예요. 아무 일도 안 일어나고, 안 일어나고, 안 일어나다가. 
A little things happen and then zoom, it goes crazy.
작은 일들이 일어나다가 갑자기 zoom, 미친 듯이 폭발해요. 
That’s the experience of the world.
그게 세상의 경험이에요. 
That’s the experience of the scale of the company compared to the other companies and compared to the world.
그게 다른 회사나 세상과 비교한 회사 규모의 경험이에요. 
So, you know, I was watching this graph for a while and I said, oh yeah, we’ll probably become the AI company with, you know, the, the most revenue and the most valuation some sometime around this time.
그래서 그래프를 한동안 지켜보다가, 아, 이쯤 되면 아마 가장 많은 매출과 valuation을 가진 AI 회사가 될 거라고 했어요. 
And, and indeed, indeed it has happened.
그리고 실제로 그렇게 됐어요. 
So in one sense, I’m not surprised ‘cause there’s just a smooth line on the graph.
한편으로는 그래프에 부드러운 선이 있었으니 놀랍지 않아요. 
But of course in another sense, when things actually happen, you just, you see so much more, you know, detail and color to it and it, you know, it definitely is surprising.
하지만 실제로 일이 벌어지면 훨씬 더 많은 세부와 색채가 보이니 확실히 놀라워요. 
And what we’re just keeping in mind, all the things we usually keep in mind, which are, which are just, you know, how do we train good models? How do we put them in good products? How do we make sure that everything’s safe? How do we help people but also manage the societal risks around the technology?
우리가 항상 염두에 두는 것들, 좋은 모델을 어떻게 훈련할까, 좋은 제품에 어떻게 넣을까, 모든 게 안전한지 어떻게 확인할까, 사람들을 어떻게 돕되 기술의 사회적 위험을 어떻게 관리할까 하는 것들이에요. 
It’s, it’s all the same questions, just kind of under a bigger, under a bigger microscope as it were.
모두 같은 질문들이지만, 이제 더 큰 현미경 아래에 있는 거예요. 
What were you like as a kid growing up in San Francisco?
샌프란시스코에서 자랄 때 어떤 아이였나요? 
I know your, your dad was a leather craftsman. Your mom worked in libraries. How did that shape you?
아버지는 가죽 장인, 어머니는 도서관에서 일하셨다고요. 그게 당신을 어떻게 형성했나요? 
You know, the whole, you know, like first, you know, internet revolution was happening around me and I had absolutely no interest in it.
주변에서 첫 인터넷 혁명이 일어나고 있었지만 전 전혀 관심이 없었어요. 
I was just interested in like, doing math and like scra, you know, scrawling things, I was interested in, like understanding the universe.
그냥 수학 하고, 이것저것 휘갈겨 쓰고, 우주를 이해하는 데 관심 있었어요. 
I was interested in science fiction.
SF 소설에 관심 있었어요. 
Like that was, that was kind of the, you know, that was the, that was the general, that was the general milieu.
그게 대체적인 환경이었어요. 
I, I think I just felt a lot of curiosity about the world.
세상에 대한 호기심이 많았던 것 같아요. 
You grew up in the town where, you know, that is the center of technology and right now it’s the center of AI you know?
기술의 중심지, 지금은 AI 중심지인 도시에서 자랐죠? 
Is there anything about this place, this city here that informed your worldview?
이곳, 이 도시가 당신의 세계관에 영향을 준 게 있나요? 
Yeah, I mean, I think the general, you know, the general spirit of kind of, you know, nonconformism and individualism and it’s okay to be crazy.
네, 비순응주의, 개인주의, 미친 짓 해도 괜찮다는 일반적인 정신이요. 
I think, I think a good deal of that probably did, probably did probably did rub off against me.
그런 게 꽤 저에게 스며든 것 같아요. 
You know, you hear these stories about, you know, you go to countries in Europe or you know, even other parts of this country where it’s, it’s just, you know, it’s just kind of discouraged or considered weird to like, think about things in some different way, right?
유럽이나 미국 다른 지역에서는 다른 방식으로 생각하는 게 억제되거나 이상하다고 여겨진다는 이야기를 들었어요. 
Or have some set of, of some set of crazy ideas.
미친 아이디어를 가지는 것도요. 
And, you know, there’s a lot of things I’m actually very critical about with, with Silicon Valley.
실리콘밸리에 대해 비판적인 점이 많아요. 
But one thing that I think is good about it is this, this encouragement of like, you know, it doesn’t matter if all the experts are against you, it doesn’t matter, you know, if you have a coherent vision and a coherent world view of the world, you should go and pursue it.
하지만 좋은 점 하나는, 전문가들이 모두 반대해도, 일관된 비전과 세계관이 있으면 추구하라는 격려예요. 
Maybe it just won’t work at all.
아마 실패할 수도 있어요. 
But, but if it does, there’s this kind of long tailed ness to it where, you know, there are certain places you can, you know, you can, you can search certain veins of war where, you know, you might, you might find a huge goldmine there.
하지만 성공하면 긴 꼬리 효과가 있어서, 특정 광맥을 파면 큰 금광을 찾을 수 있어요. 
I think that spirit is very important.
그 정신이 매우 중요하다고 생각해요. 
You, Daniela, your sister and her husband, Holden Karnofsky lived in a group house together back in 2016.
2016년에 누나 Daniela와 그녀의 남편 Holden Karnofsky와 그룹 하우스에서 함께 살았죠. 
What were you debating back then?
그때 무슨 논의를 했나요? 
That was, I think the time when, you know, Open Philanthropy project was, was, you know, first being startup, which Holden was the lead of.
그때 Open Philanthropy 프로젝트가 처음 시작될 무렵이었고, Holden이 리더였어요. 
And I was at that time, you know, like a, a biological scientist.
당시 저는 생물학자였어요. 
So, you know, I was helping them with some of the stuff they were doing around kind of developing world health or biological research.
개발도상국 건강이나 생물학 연구 관련 일을 도왔어요. 
So, you know, I I kind of advised on that stuff and, you know, what were the areas that were promising? What were the areas that were less promising.
유망한 분야와 덜 유망한 분야에 대해 조언했어요. 
Your decision to leave Open AI has become Silicon Valley lore. What really happened?
OpenAI를 떠난 결정은 실리콘밸리 전설이 됐어요. 실제로 무슨 일이 있었나요? 
Like, beyond the narrative, what were the issues? What did you disagree on?
이야기 너머로, 어떤 문제였나요? 어디서 의견이 달랐나요? 
Look, I’ll, I’m gonna say it, I’m gonna say it very simply.
간단히 말할게요. 
You know, there are many difficult issues that you know, you face when you’re building powerful technology that Anthropic faces every day where we don’t know whether we’re making the right decision or the wrong decision.
강력한 기술을 만들 때 매일 Anthropic이 마주하는 어려운 문제들이 많아요. 옳은 결정인지 틀린 결정인지 모르는 거죠. 
So, you know, there are many valid disagreements to be had on safety.
안전 문제로 유효한 의견 차이가 있을 수 있어요. 
We certainly had some of those disagreements with them, but, you know, people that, that, that, that alone is not sufficient to leave.
그들과도 그런 의견 차이가 있었지만, 그 자체만으로는 떠날 이유가 안 돼요. 
People here have had disagreements with me, people here have disagreements with each other.
여기서도 저와 의견 차이 있는 사람들이 있고, 서로 의견 다른 사람들도 있어요. 
But when you feel that you can’t trust someone, when you feel that their values are not what they say they are, when you feel that they’re not honest, when you feel that they’re not in it for the reasons that they say, when you see disturbing patterns of behavior dishonesty, that makes it very hard to, you know, to continue to work with a company, to continue to trust the company.
하지만 누군가를 신뢰할 수 없고, 가치관이 말과 다르고, 정직하지 않고, 말한 이유로 하는 게 아니라고 느끼고, 불안한 부정직 패턴을 보면 회사와 계속 일하기, 신뢰하기가 매우 어려워져요. 
And look, at the end of the day, why argue with someone when you don’t have the same vision and you don’t trust them.
결국 같은 비전도 없고 신뢰도 없는데 왜 논쟁하나요. 
Like the way the the way to resolve it is you go off and do your thing. They go off and do their thing.
해결 방법은 각자 자기 길을 가는 거예요. 
And I am completely at peace with the idea that we’re doing things our way and they’re doing things their way.
우리는 우리 방식, 그들은 그들 방식으로 하는 데 완전히 평화로워요. 
We’ll see who wins in the market and we’ll see who wins in the court of public opinion.
시장에서 누가 이기는지, 여론의 법정에서 누가 이기는지 보게 될 거예요. 
I think those things speak louder than any drama about why, who left, what, you know, we’re, we’re providing an example of how to deploy this technology, you know, in what we think is a responsible way.
그런 것들이 왜 떠났는지 드라마보다 더 크게 말해요. 우리는 이 기술을 책임감 있게 배포하는 모범을 보이고 있어요. 
If they disagree, they should make that argument.
반대하면 그들이 주장하면 돼요. 
And you know that, I think that’s really all there is to say about it.
그게 다라고 생각해요.
There was a moment at India’s AI summit where you and Sam Altman appeared to refuse to hold hands on stage.
인도 AI 정상회담에서 당신과 Sam Altman이 무대에서 손을 잡지 않으려 한 순간이 있었죠. 
What happened there?
거기서 무슨 일이 있었나요? 
What happened is that the summit was extremely disorganized.
정상회담이 극도로 혼란스러웠어요. 
We all came up at the last minute and they like changed the order in which we were standing, and then like, they took a picture of us and then they ordered us all to like, hold hands.
마지막 순간에 모두 올라왔고, 서 있는 순서를 바꾸더니 사진 찍고 나서 모두 손 잡으라고 지시했어요. 
You know, if you’ve ever been to one of these summit, I am not saying anything bad about India in particular, but like all of these kind of international type summits that have like heads of state are like super disorganized.
이런 정상회담에 가본 적 있으면 알겠지만, 인도를 나쁘게 말하는 건 아니고, 국가 원수들이 있는 국제 정상회담들은 대개 극도로 혼란스러워요. 
Okay? But everyone else held hands. Come on.
알겠지만, 다른 사람들은 모두 손 잡았어요. 
I, I look, I don’t know, I don’t know what to tell you.
모르겠어요, 뭐라고 말해야 할지. 
Okay. There was like, you know, Narendra Modi up there suddenly telling everyone to, like suddenly telling everyone to hold hands.
Narendra Modi가 갑자기 모두에게 손 잡으라고 지시했어요. 
All right, all right, well, okay, look, Sam and Elon are suing each other.
Sam과 Elon이 서로 소송 중이잖아요. 
You don’t like Sam. I, it seems if the people building the most important technology in the world can’t hold hands on stage, how can we trust you’ll cooperate on existential risk?
Sam을 좋아하지 않으시네요. 세계에서 가장 중요한 기술을 만드는 사람들이 무대에서 손도 못 잡으면, 어떻게 존재 위험에 협력할 거라고 믿나요? 
So here’s, here’s what I will tell you.
제가 말씀드릴게요. 
There is a wide variance in the quality and the trustworthiness of the people building this technology.
이 기술을 만드는 사람들의 질과 신뢰성에는 큰 차이가 있어요. 
I think this meme that, you know, different, that no one trusts each other, I don’t think it’s right.
아무도 서로 신뢰하지 않는다는 meme은 맞지 않아요. 
You know, I’ve known Demis Hassabis who builds the Gemini models. They’re a competitor to Claude models.
Gemini 모델을 만드는 Demis Hassabis를 15년 넘게 알아요. Claude의 경쟁자죠. 
I’ve known him for 15 years. We’ve worked together on like, you know, a number of issues.
15년 동안 알아왔고 여러 문제에서 함께 일했어요. 
We buy compute from Google, we swap safety ideas all the time.
Google에서 컴퓨트를 사고, 안전 아이디어를 계속 교환해요. 
So, you know, my my view of this is that one, there are some players who are more trustworthy than others.
제 생각엔 일부 플레이어는 다른 사람들보다 더 신뢰할 만해요. 
And you know, I think there are players outside Anthropic who, you know, who, who I trust, who I see as trustworthy.
Anthropic 외에도 제가 신뢰하는 플레이어들이 있어요. 
What I think needs to happen is that the trustworthy actors need to need to get together and, and put the untrustworthy actors in a position where they kind of have to adopt the same standards.
신뢰할 수 있는 주체들이 모여서, 신뢰할 수 없는 주체들이 같은 기준을 따를 수밖에 없게 만들어야 해요. 
With a lot of experience, I’ve learned that there are some folks who don’t do the right thing on their own, but if there’s a majority of the industry that’s doing the right thing, then I think the rest of the industry is, is kind of, they’re left in a position where there’s not much they can do that, that, that then come along.
경험상 혼자서는 옳은 일을 안 하는 사람들도 있지만, 산업 다수가 옳은 일을 하면 나머지는 따라올 수밖에 없어요. 
There’s like the positive version of it where you inspire other people, that’s like Demis and me inspiring each other.
긍정적인 버전은 서로 영감을 주는 거예요. Demis와 제가 서로 영감을 주듯이요. 
You know, he does Alpha Fold. We’re trying to do something in bio as well, right?
그는 Alpha Fold를 하고, 우리는 생물학 분야에서도 뭔가 하려고 해요. 
We do interpretability research, they start an interpretability research.
우리가 해석 가능성 연구를 하면 그들도 시작해요. 
It’s not even competition, it’s just, it’s just, you know, each company does something cool and the other company’s like, that’s cool. We’d like to, you know, do that too and see if there’s something new within that we can do.
경쟁이 아니라, 각자 멋진 걸 하면 다른 회사도 따라 하고 새로운 걸 찾으려 해요. 
So that’s the kind of, you know, the carrot side of the race to the top.
그게 최상위 경쟁의 당근 쪽이에요. 
Then there’s the stick side or the implicit stick where you’re like, okay, these guys are doing the right thing. Those guys will look bad if they don’t do the right thing.
그리고 채찍 쪽, 또는 암묵적 채찍이 있어요. 옳은 일을 하는 쪽이 있고, 안 하면 나빠 보이는 거죠. 
And often we see behaviors where they kind of grudgingly do the right thing while trying to pretend they’re doing something different.
종종 마지못해 옳은 일을 하면서 다른 척하는 행동을 봐요. 
And there’s something bad or sinister about us that is to be expected.
우리에게 나쁘거나 사악한 면이 있다는 건 예상되는 일이에요. 
But I think that’s the way we get the industry together, and that’s the way we get the industry to cooperate.
하지만 그게 산업을 하나로 모으고 협력하게 하는 방법이라고 생각해요. 
Now, early on, others focused on fun, splashy consumer apps. You made a bet on coding and enterprise and Claude Code is a hit. Claude Cowork is a hit. Why did you make that bet?
초기에는 다른 회사들이 재미있고 화려한 소비자 앱에 집중했어요. 당신은 코딩과 기업에 베팅했고 Claude Code와 Cowork가 히트했죠. 왜 그 베팅을 했나요? 
Was it a values decision or a business decision?
가치관 결정이었나요, 비즈니스 결정이었나요? 
When we started Anthropic, the thing that the, the base thing that mattered, the thing that always matters is we wanna, we want to do this, right?
Anthropic을 시작할 때 가장 기본적으로 중요한 건 우리가 하고 싶은 걸 하는 거예요. 
But then you have to ask yourself, okay, in order to fund the very expensive, you know, creation of these models, it, it needs to be a company, it needs to have a business model.
하지만 비싼 모델 개발 자금을 마련하려면 회사여야 하고 비즈니스 모델이 필요해요. 
Does the business model get in the way of the values?
비즈니스 모델이 가치관을 방해하나요? 
There’s always this question, but I think one of the things I learned is, you know, just from being at other companies and watching other companies is, look, if you pick a business model that fundamentally conflicts with your values, you’re gonna have a hard time, right?
항상 그 질문이 있지만, 다른 회사들을 보면 가치관과 근본적으로 충돌하는 비즈니스 모델을 선택하면 힘들어요. 
Either you betray your own values or you become irrelevant.
가치관을 배신하거나 무의미해지거나 둘 중 하나예요. 
You know, you kind of end up in a catch 22 situation.
Catch 22 상황에 빠지게 돼요. 
And there are ways out, there are ways to dodge, but it’s just, it’s just a hard situation.
빠져나갈 방법은 있지만, 어려운 상황이에요. 
It’s far better to pick a business model that is compatible with your values.
가치관과 맞는 비즈니스 모델을 선택하는 게 훨씬 나아요.
And so when we thought about it, we said, look, you know, we’ve seen the world of social media, the consumer world, it, it really seems to, you know, encourage engagement, even addiction, you know, the slop we’ve seen with AI video models, it’s like, what’s going on?
그래서 생각해보니 소셜 미디어와 소비자 세계는 참여, 심지어 중독을 부추기는 것 같아요. AI 비디오 모델로 본 slop 같은 걸 보면 도대체 무슨 일이 벌어지고 있는 거예요? 
It wants to maximize the number of minutes that you’re, you’re paying attention to, because that’s the advertising revenue driven incentive.
광고 수익을 위해 주의 시간을 최대화하려 해요. 
Whereas if we look at enterprise, look, I mean, you know, we want to make these models useful to people.
반면 기업 쪽은 모델을 사람들에게 유용하게 만들고 싶어요. 
If I think of all the positive things you can do with AI, right? I warn a lot about the negative things, but ultimately we think the positive things will outweigh the negative things.
AI로 할 수 있는 모든 긍정적인 일을 생각하면, 부정적인 건 많이 경고하지만 결국 긍정적인 게 부정적인 걸 능가할 거라고 믿어요. 
Many of those are basically fall under the banner of enterprise.
그 대부분이 기업 범주에 들어가요. 
You know, we want to use AI to, you know, cure diseases that we couldn’t cure before, right?
이전에는 못 고치던 병을 치료하고 싶어요. 
Well, that’s working with biotech, it’s working with pharma, it’s working with academic research groups.
그건 바이오텍, 제약, 학계 연구 그룹과 함께하는 일이에요. 
All of those are enterprises, right?
그것들 모두 기업이에요. 
We want to use AI to like, you know, to make energy cheaper and more efficient.
에너지를 더 싸고 효율적으로 만들고 싶어요. 
That’s, that’s all enterprise.
그것도 모두 기업이에요. 
You know, we want to use AI to help with education. Most of that is enterprise.
교육을 돕는 것도 대부분 기업이에요. 
You know, we want to use AI to, you know, to address, you know, health and developing world. Well there are nonprofits.
개발도상국 건강 문제를 해결하는 것도 비영리지만 기본적으로 기업 활동이에요. 
But those are basically enterprises.
하지만 기본적으로 기업이에요. 
We want to increase economic growth. That that is basically enterprise as well.
경제 성장을 높이는 것도 기업 활동이에요. 
And then I think there’s another factor, which is that enterprises care a lot about trust in long-term relationship, right?
또 다른 요인은 기업이 장기 관계와 신뢰를 매우 중요하게 여긴다는 거예요. 
Consumer can have this, you know, almost this gimmicky aspect to it, right?
소비자는 gimmicky한 측면이 있을 수 있어요. 
Where with enterprise, it’s like, what matters is you build a relationship where, you know, you work with, you work with a company for many years, you know, you deliver on what you say they deliver on what they say, and they basically trust you.
기업은 수년간 관계를 맺고, 말한 대로 이행하고 신뢰를 쌓는 게 중요해요. 
And so it’s very synergistic with our goal of, you know, deploying these models in a positive and safe way.
그게 모델을 긍정적이고 안전하게 배포하려는 우리의 목표와 잘 맞아요. 
And so I think it serves us well to have this business model that largely aligns with our values.
이 비즈니스 모델이 우리의 가치관과 크게 일치해서 잘 맞아요. 
Not that there aren’t conflicts sometimes. Not that there aren’t hard choices we have to make, but I think the number of such choices, it’s much lower than it would be otherwise.
가끔 충돌이 없진 않지만, 어려운 선택의 수가 훨씬 적어요. 
A developer can switch from Claude to ChatGPT or Gemini in an afternoon.
개발자는 오후에 Claude에서 ChatGPT나 Gemini로 쉽게 바꿀 수 있어요. 
Is it really possible to have a long-term lead in this industry?
이 산업에서 장기적인 선두를 유지하는 게 정말 가능한가요? 
And, you know, how long would it take a serious competitor to replicate what you’ve built?
진지한 경쟁자가 당신이 만든 걸 따라잡는 데 얼마나 걸릴까요? 
Model quality is the most important thing.
모델 품질이 가장 중요해요. 
Like we’re, we’re very far ahead right now on model quality.
지금 모델 품질에서 상당히 앞서 있어요. 
There is some amount of inertia, but I’ve never relied on that, right?
관성 같은 게 조금 있지만, 저는 그걸 의지한 적 없어요. 
I’ve never relied on like the, you know, the, Anthropic has never relied on like, oh, this is sticky and people won’t switch.
Anthropic은 사람들이 안 바꿀 거라는 stickiness에 의존한 적 없어요. 
I think you wanna have a better model. You want to have a better product.
더 좋은 모델과 더 좋은 제품을 원해요. 
And you know, we, we see the growth rates haven’t inflected at all.
성장률이 전혀 꺾이지 않고 있어요. 
If anything, they’ve gone up at least, at least at the time of taping this interview.
오히려 올라갔어요. 이 인터뷰 녹화 당시에는요. 
So, you know, I think I, I I tend to think that is the most important thing.
그래서 그게 가장 중요하다고 생각해요. 
Soon after Claude Cowork was released, $285 billion in market value vanished overnight, traders called it the SaaSpocalypse.
Claude Cowork 출시 직후 2850억 달러 시장 가치가 하룻밤에 사라졌고, 트레이더들은 SaaSpocalypse이라고 불렀어요. 
If AI continues improving at this pace, how much of traditional software gets replaced and how fast?
AI가 이 속도로 계속 발전하면 전통 소프트웨어가 얼마나, 얼마나 빨리 대체될까요? 
Yeah. So, you know, this is, this is one of these questions, it’s kind of very hard to predict in advance, right?
그건 미리 예측하기 매우 어려운 질문이에요. 
If you could predict it perfectly in advance, then people would, and they’d make a huge amount of money on the market and they’d always be right.
완벽히 예측할 수 있다면 시장에서 큰돈을 벌고 항상 맞을 텐데요. 
So, you know, no one, no one knows exactly what’s going to happen.
그래서 아무도 정확히 알지 못해요. 
But I would note a few things, right?
하지만 몇 가지 지적할 점이 있어요. 
All of these traditional software companies have a number of moats.
전통 소프트웨어 회사들은 여러 moat(방어선)을 가지고 있어요. 
I think what’s gonna happen is some of these moats are gonna go away, but others are going to stay around, right?
일부 moat은 사라지겠지만 다른 것들은 남을 거예요. 
The ability to quickly write software, I, I definitely think that’s going away, right?
소프트웨어를 빠르게 쓰는 능력은 확실히 사라질 거예요. 
If, if your moat is, we wrote this complex software that no one else can write, like good luck, you’re not gonna be able to defend that.
복잡한 소프트웨어를 우리가 써서 다른 사람이 못 쓴다는 moat이라면, 행운을 빕니다. 방어 못 해요. 
But I think folks have customer relationships. Folks have know how of how, you know, of how the field works. Folks have unique domain knowledge.
하지만 고객 관계, 분야에 대한 know-how, 독특한 도메인 지식은 남아요. 
So I think my advice to all of these folks is, obviously, you know, don’t be complacent, don’t ignore it.
그래서 제 조언은 안일하지 말고 무시하지 말라는 거예요. 
Make a list of all your moats and be very aware that some of them are going to go away, while others are going to become relatively more important.
moat 목록을 만들고 일부는 사라지고 일부는 더 중요해질 걸 인지하세요. 
Because there are limiting factors and there may also, there may also be new moats.
제한 요인도 있고 새로운 moat도 생길 수 있어요. 
And I think those that deftly respond, that, you know, lean into the list of moats that are still present as well as the new ones will do well.
능숙하게 대응하고 남은 moat과 새로운 moat에 기대는 회사들이 잘할 거예요. 
I think those that are complacent, that kind of, you know, just delude themselves at what worked in the past will, will continue to work. They’re, they’re not gonna have a good time.
안일하고 과거에 먹혔던 게 계속 먹힐 거라고 착각하는 회사들은 힘들 거예요. 
So that is, that is the advice I would give.
그게 제 조언이에요. 
And you know, I I, I, I think at the end of the day, I would guess, I mean, it depends what you call SaaS and what you don’t call SaaS, but like, I would guess that the software industry gets larger, not smaller.
결국 소프트웨어 산업은 작아지지 않고 커질 거라고 봐요. 
Although there, there will be some big losers.
하지만 큰 패자는 있을 거예요. 
Explain that.
그걸 설명해주세요. 
I just think the pie is getting bigger, right?
파이가 커진다고 생각해요. 
Like, I think, I think with ai, like the pie is getting bigger, the existing incumbents may be smaller in relative terms.
AI로 인해 전체 파이가 커지니 기존 강자들은 상대적으로 작아질 수 있어요. 
Some of them may, may go down in value, some of them may even may even go out of business if they don’t adapt in the right way.
가치가 떨어지거나 제대로 적응 못 하면 망할 수도 있어요. 
But I, I, I, you know, I think you, I think you see this often when growth is really fast, right?
빠른 성장 때 자주 보는 현상이에요. 
If the, you know, if the, if, if, if what’s possible with AI grows by 10x, it’s very easy for an existing incumbent industry to go up by 1.5x, right?
AI 가능성이 10배 커지면 기존 산업은 1.5배 성장하기 쉽죠. 
Just, just, you know, not as much as the whole big pie is growing.
전체 파이 성장만큼은 아니에요. 
So I think that may happen that that’s not to say we won’t have such some big losers.
그래서 큰 패자도 나올 수 있어요. 
I think those who don’t adapt, who put their heads in the sand, who don’t kind of see what’s coming, who don’t identify the moats they have, they’re gonna have a really hard time.
적응하지 않고, 모래에 머리 처박고, 다가오는 걸 못 보고, 자신의 moat을 파악 못 하는 회사들은 정말 힘들 거예요.
Your biggest backers are companies like Amazon and Google and Microsoft and Nvidia.
가장 큰 후원자들은 Amazon, Google, Microsoft, Nvidia 같은 회사들이에요. 
These are companies that all have their own agendas. They are partners in rivals.
그들은 각자 의제가 있고, 파트너이자 경쟁자예요. 
You have huge commercial milestones tied to funding, who’s really calling the shots.
자금과 연결된 큰 상업적 마일스톤이 있는데, 실제로 누가 결정을 하나요? 
There have been a number of cases where we’ve really spoken our minds about what we think, you know, I’ve been very outspoken about the need.
우리가 생각하는 바를 솔직히 말한 경우가 여러 번 있었고, 필요성에 대해 매우 직설적으로 말해왔어요. 
You’re more disciplined on compute, you have a faster path to profit, The compute is ramping up very quickly, right?
컴퓨트에 더 규율적이고 이익으로 가는 길이更快해요. 컴퓨트가 매우 빠르게 증가하고 있죠? 
So it, it can both be the case that the fundamentals of the business look good, but in, you know, in a year you’ll have three times as much compute as, you know, three times or four times, or, I’m not gonna give exact numbers, but like these compute ramps are very fast.
비즈니스 기본은 좋아 보이지만 1년 후에는 3배나 4배 컴퓨트가 될 거예요. 정확한 숫자는 안 밝히겠지만 컴퓨트 ramp-up은 매우 빨라요. 
And we have every expectation that the revenue, you know, ramp will meet and exceed those.
매출 ramp도 그걸 따라잡고 초과할 거라 기대해요. 
But raising money is, is kind of the buffer against this cone of uncertainty.
자금 조달은 불확실성의 원뿔에 대한 버퍼예요. 
So it’s a totally rational thing to do.
완전히 합리적인 행동이에요. 
It’s, it’s a very small dilution to the business, and it logically is not at all the same thing.
비즈니스에 매우 작은 희석이고, 논리적으로 전혀 다른 거예요. 
In fact, it’s compatible with the opposite as you know, that there’s anything wrong with the fundamentals of the business.
오히려 비즈니스 기본에 문제가 있다는 것과 반대예요. 
There have been reports of server strain, reliability issues, people complaining about running out of tokens.
서버 부하, 신뢰성 문제, 토큰 부족 불만 보고가 있었어요. 
You’ve said other companies are yolo-ing on infrastructure. Do you actually have what you need or are you playing catch up?
다른 회사들이 인프라에 yolo(모험)한다고 하셨는데, 실제로 필요한 게 있나요, 아니면 따라잡기 중인가요? 
So one of these things about compute is there’s a marketing compute, right?
컴퓨트에 대해 하나 말할 건 마케팅 컴퓨트가 있다는 거예요. 
So, you know, my view is that over a period of time, even longer than a couple months, like, you know, we can get large amounts of compute.
제 생각엔 몇 달 이상 기간이면 대량의 컴퓨트를 확보할 수 있어요. 
One, one thing that’s worth saying here is, you know, I don’t think we bought too little compute by any reasonable standard.
합리적인 기준으로 우리가 컴퓨트를 너무 적게 산 건 아니에요. 
So, you know, we were planning for a 10X a year growth in compute, 10X a year is what we expect.
연 10배 컴퓨트 성장을 계획했어요. 그게 기대치예요. 
That isn’t what we’ve seen over the first quarter of 2026.
2026년 1분기에는 그게 아니었어요. 
We saw a greater than three x growth in revenue quarterly, just in not annualized three x in the quarter, which of course, three to the fourth power is 80x over the course of the year.
분기 매출이 3배 이상 성장했어요. 연환산하면 80배예요. 
We didn’t plan for 80x annualized growth.
80배 연성장을 계획한 건 아니에요. 
It would not have been rational to plan for 80x annualized growth, because that means if you only get 10x, you know that you, you have eight times less.
80배를 계획하는 건 비합리적이었을 거예요. 10배만 되면 8배 부족하니까요. 
So we’re, we’re, we’re in a locally extreme, you know, explosion of compute that’s not gonna continue.
지금은 국지적으로 극단적인 컴퓨트 폭발 상태지만 지속되진 않을 거예요. 
If that continued, you know, you just get to revenue by the end of the year, you get to revenue numbers that no company on earth, I don’t think that’s gonna happen.
그게 계속되면 연말에 지구상 어떤 회사도 못 본 매출이 나오지만, 그럴 일은 없을 거예요. 
It just, it just can’t.
그냥 불가능해요. 
But you can have these short periods where it’s like, oh my God, like, you know, this is faster growth than we ever, ever possibly anticipated.
하지만 이런 짧은 기간에 예상보다 빠른 성장이 있을 수 있어요. 
But I don’t know, you saw the compute deals with Google, you saw the compute deals with Amazon.
Google이나 Amazon과의 컴퓨트 딜을 보셨죠. 
You know, there are more that we kind of can and will do, like, you know, the market’s liquid.
더 할 수 있고 할 예정이에요. 시장은 유동적이에요. 
Like if, if, if, you know, if you’re able to use compute really well and there’s the demand, you’ll get your compute.
컴퓨트를 잘 사용하고 수요가 있으면 컴퓨트를 얻을 수 있어요. 
It might might just take a month or two.
한두 달 걸릴 수도 있어요. 
Does it feel good to surpass your arch rival?
최대 라이벌을 앞지른 기분이 어떤가요? 
Look, I, we have a lot of difficult challenges in front of us, and there’s this race to the top idea that we’re trying to pull other companies along with us.
앞으로 어려운 도전이 많아요. 우리는 다른 회사들을 끌어올리는 top race를 하고 있어요. 
And I think we’ve seen that. We have pulled them along with us.
그걸 봤고, 실제로 끌어올렸어요. 
Sometimes they don’t admit that that’s what they’re doing. Sometimes they copy us while they’re attacking us.
가끔 인정 안 하지만, 공격하면서 우리를 따라 하기도 해요. 
But, but this pull is very valuable.
하지만 이 pull은 매우 가치 있어요. 
And so I think the value of being the preeminent company, both commercially and in terms of models, you know, it’s, it’s not about beating rivals for the sake of beating rivals.
최고 회사로서의 가치, 상업적으로나 모델 면에서, 라이벌을 이기기 위한 이기기가 아니에요. 
It’s, it’s about having the ability to pull the ecosystem along with us.
생태계를 함께 끌어올릴 능력을 갖는 거예요. 
And we hope that we can do more of that in the future.
앞으로 더 할 수 있길 바래요. 
But winning has to feel just a little bit good.
하지만 이기는 건 조금 기분 좋죠. 
I mean, look, we’re always trying to succeed, right?
우리는 항상 성공하려 해요. 
Like, we’re always trying to, you know, we’re not, we’re not trying to fail here, right?
실패하려는 게 아니에요. 
Like, I’m not someone who believes we should shut this technology down.
이 기술을 멈춰야 한다고 믿는 사람은 아니에요. 
We shouldn’t build it like, you know, we, we, we, we, you know, we, we exist within a free enterprise system and, and, you know, there’s, there’s nothing, there’s nothing wrong with this.
자유 기업 시스템 안에서 존재하고, 이건 잘못된 게 아니에요. 
We just have to mitigate the risks of the models, right?
모델의 위험만 완화하면 돼요. 
And, and so it’s always been the balance between the two.
항상 그 둘 사이의 균형이었어요. 
Now for most of Anthropic’s history, you were the underdog.
Anthropic 역사 대부분에서 underdog이었어요. 
I imagine it’s easier to take the moral high ground when you have nothing to lose at this scale.
이 규모에서 잃을 게 없을 때 도덕적 우위를 지키기 쉽다고 상상해요. 
How hard is it to stay true to your values?
가치관에 충실하기가 얼마나 힘든가요? 
What I would say is that, you know, I’ve put a lot of time into thinking about how, how that’s the case.
그 점에 대해 많은 시간을 생각했어요. 
You know, as, as, as companies scale.
회사 규모가 커지면서요. 
You know, I’ve been paranoid at every scale, at every scale of the company.
매 단계마다 paranoid했어요. 
There’s some new challenge, there’s some new way the company can lose.
새로운 도전과 회사 실패 방식이 생겨요. 
Either its, its kind of will to win just commercially or kind of the core of its values.
상업적 승리 의지나 가치관 핵심이요. 
I’m, I’m worried about both because I see them as synergistic.
둘 다 걱정해요. 서로 시너지 있다고 봐요. 
I actually see the fact that we’ve been able to make such good models as the thing that, that allows us to assert our values in a way that works as the company grows, as it gets bigger.
좋은 모델을 만든 게 회사 성장하면서 가치관을 주장할 수 있게 해준다고 봐요. 
There are lots of pitfalls here. There are lots of ways to go wrong.
많은 함정과 잘못될 길이 있어요. 
Not because me or the co-founders or the company’s leaders values change, but because the composition of the company changes very fast.
창업자나 리더 가치관이 변해서가 아니라 회사 구성원이 빠르게 변해서예요. 
So I spend probably half of my time just talking to the company about the culture of anthropic and how the culture works, right?
시간의 절반은 Anthropic 문화와 작동 방식에 대해 회사와 이야기해요. 
When you’re growing this fast, you’re hiring a bunch of people from big tech companies.
빠르게 성장하면서 빅테크에서 많은 사람을 데려와요. 
If you don’t tell them how Anthropic operates, they’ll simply recapitulate the only thing they know, which is how to operate at the companies that they came from.
Anthropic 운영 방식을 알려주지 않으면 이전 회사 방식만 반복할 거예요. 
And so this is a constant struggle and a constant challenge.
그래서 끊임없는 투쟁과 도전이에요. 
And, you know, it’s like, you know, me and Daniela’s, maybe number one top priority is, is figuring out how to preserve this because we recognize that this is the core of who we are in the long run.
Daniela와 저의 최우선 과제는 이걸 보존하는 거예요. 장기적으로 우리의 핵심이기 때문이에요
Your product velocity is insane. You’re shipping so much so fast. How are you doing it?
제품 출시 속도가 미쳤어요. 이렇게 빠르게 많이 내고 있어요. 어떻게 하나요? 
I would say two things.
두 가지라고 할게요. 
The first is, you know, we have a unified company. We have a unified culture.
첫째, 통합된 회사, 통합된 문화예요. 
You know, I think we’ve gotten, you know, grown larger while still being incredibly efficient.
더 커졌지만 여전히 매우 효율적이에요. 
Everyone’s still being on the same page, like just the cultural and organizational unity.
모두 같은 페이지에 있어요. 문화적·조직적 통합 때문이에요. 
I would say that’s the biggest factor.
그게 가장 큰 요인이라고 봐요. 
And I would say the second biggest factor is Claude itself.
두 번째는 Claude 자체예요. 
That we’re now using Claude to help, you know, develop our models and, you know, make them more efficient and quickly develop products.
Claude를 써서 모델 개발, 효율화, 제품 빠른 개발을 해요. 
There’s all kinds of new practices you have to develop.
새로운 관행들을 개발해야 해요. 
You know, we’re, we’re still new, new, we’re still new at it, but you know, it’s producing, it’s producing a lot of acceleration and increasingly producing reliable acceleration.
아직 새롭지만 많은 가속을 만들어내고, 점점 신뢰할 수 있는 가속을 내고 있어요. 
And so those are the two factors I would point to.
그 두 가지를 꼽을게요. 
Will you tell me the most wild thing you’ve seen AI do?
AI가 한 가장 놀라운 일을 말씀해주실래요? 
I think some of the wildest stuff I’ve seen is around biology and medicine.
생물학과 의학 분야가 가장 wild했어요. 
I’ve seen a number of cases, including Daniela actually, where Claude diagnosed a medical problem that, you know, a bunch of fancy doctors had missed.
Daniela를 포함해 Claude가 여러 명의 유명 의사들이 놓친 의학 문제를 진단한 경우를 봤어요. 
And on the biology side, like the models are starting to get surprisingly good at like, you know, you know, tasks like drug design or, you know, computational chemistry or things like, and I’m just like, wow, you know, as someone who used to be a biologist, I look at it and I’m like, wow, that’s hard.
생물학 쪽에서 모델이 약물 디자인, 컴퓨테이셔널 케미스트리 같은 일에 놀라울 정도로 좋아졌어요. 예전 생물학자로서 그건 정말 어려운 일이에요. 
Like, you need a lot of training to do that. And like Claude is getting good at it.
많은 훈련이 필요한데 Claude가 잘하고 있어요. 
And that’s one area where I think we’re gonna get a hell of a lot of benefit.
그 영역에서 엄청난 혜택을 볼 거예요. 
Like that’s the positive for AI.
그게 AI의 긍정적인 면이에요. 
We’re gonna get these huge, enormous benefits. Life is gonna get better. The quality of human experience is gonna get better.
엄청난 혜택을 받고 삶이 좋아지고 인간 경험의 질이 높아질 거예요. 
A century of scientific progress, A a century of scientific progress and a century of progress. And what it’s like to be human.
과학 진보 100년, 인간으로 사는 방식의 100년 진보예요. 
Like a go back to 1900, think of all the problems we had in 1900s. All the reasons people died prematurely, all the problems they had to suffer, all the material deprivation that we don’t have to deal with today.
1900년으로 돌아가서 그때 문제들, 조기 사망 원인, 고통, 물질적 결핍을 생각해보세요. 오늘날 우리는 그걸 안 겪어요. 
Then think of another hundred years of that.
또 100년을 생각해보세요. 
I really believe this century of scientific and medical progress, if we can get through this, and I, I think we will. I’m increasingly optimistic.
이 세기의 과학·의학 진보를 통과하면, 우리는 점점 낙관적이에요. 
We’re gonna have a much, much better world.
훨씬 더 나은 세상이 될 거예요. 
I know how much you love writing. You’re known for your essays. Do you use Claude to help write?
글쓰기를 좋아하시는 걸로 유명하시고 에세이로 알려져 있어요. Claude를 써서 쓰시나요? 
I do. I have not gotten to the point where I actually allow text directly written by Claude in, in, because I, i, i, I just have such a specific style that I’m, I’m a little picky about it, but I basically use Claude to like, you know, to help me brainstorm, to help me think through the themes to help me kind of, oh, you know, what are some references I could use for this?
써요. Claude가 직접 쓴 텍스트를 그대로 넣을 정도는 아니에요. 제 스타일이 아주 구체적이라 picky하지만, 브레인스토밍, 테마 생각, 참고 자료 찾는 데 사용해요. 
So it it, it kind of plays a supportive role.
지원 역할이에요. 
I don’t know how far we are from Claude being able to write better than me.
Claude가 저보다 잘 쓰는 데까지 얼마나 남았는지는 모르겠어요. 
We’re not quite there yet.
아직은 아니에요. 
But, but you know, I think, I think certainly it’s coming.
하지만 분명히 올 거예요. 
I love writing too, and I, you know, I feel like writing it helps you struggle through ideas.
저도 글쓰기를 사랑해요. 아이디어를 고민하게 해주죠. 
There is a lot of critical thinking involved in that. Do we lose that if we let Claude do it for us?
많은 비판적 사고가 들어가요. Claude에게 맡기면 그걸 잃나요? 
I, I, I’m a little worried about that.
조금 걱정돼요. 
And in fact, that’s half the reason I write myself.
사실 그게 제가 직접 쓰는 이유의 절반이에요. 
It certainly is for external audiences. Many people read what I write, but it, it, it is just as much to clarify my own thinking so that I kind of know what to do next and to create a common reference point across me and others.
외부 독자를 위해서지만, 제 생각을 명확히 하고 다음에 무엇을 할지 알기 위해, 그리고 나와 다른 사람들의 공통 참조점을 만들기 위해서예요. 
I think we’re still grappling with the question of how exactly do we use AI in a way that kind of preserves those benefits.
그 혜택을 보존하면서 AI를 어떻게 정확히 사용할지 아직 고민 중이에요. 
I think the thing I’m doing now does that where I use Claude for research and I use Claude for kind of, you know, how do I help organize my own thoughts.
지금 하는 방식이 연구와 생각 정리로 그걸 해요. 
I think if we just used it end to end, like write an essay about the risks of ai, first of all, it wouldn’t write the things that I think, but also I would, I would exactly lose that benefit.
end to end으로 쓰게 하면 제가 생각하는 걸 쓰지 않을 뿐 아니라 그 혜택을 정확히 잃을 거예요. 
There’s some way, as the models get better, I think probably to, to use them directly much more directly in the writing and yet still preserve those benefits.
모델이 좋아지면 직접 쓰는 데 더 많이 사용하면서도 혜택을 보존할 방법이 있을 거예요. 
But I think it’s gonna be a subtle thing. It won’t be all one thing. It won’t, we’ll have to kind of figure it out over time.
미묘한 일이 될 거고, 한 번에 안 되고 시간이 걸려서 알아가야 해요. 
I think we could have this very unusual combination of very fast GDP growth and high unemployment, or at least underemployment or, you know, low wage job.
매우 빠른 GDP 성장과 높은 실업, 또는 underemployment, 저임금 일자리가 공존할 수 있을 거예요. 
Lot of low wage jobs, high inequality.
많은 저임금 일자리와 높은 불평등이요. 
You’ve been really direct about job loss. AI could eliminate half of all entry level white collar jobs.
일자리 손실에 대해 직설적이셨어요. AI가 entry level white collar jobs 절반을 없앨 수 있어요. 
but I’m, I’m still pretty concerned. I’m still the same order of concern.
여전히 꽤 걱정돼요. 같은 수준의 우려예요. 
You know, we are seeing right now that AI is making people more productive.
지금 AI가 사람들을 더 생산적으로 만들고 있어요. 
But that’s the usual hump.
하지만 그건 일반적인 hump예요. 
If you go back, you know, to the kind of industrial, you know, I wrote about this in Adolescence of Technology.
산업혁명 때로 돌아가면, Adolescence of Technology에 썼듯이요. 
You automate 90% of the job, great, people are 10 times more productive in the other 10%.
일의 90%를 자동화하면 나머지 10%에서 10배 생산적이에요. 
‘cause they’re 10 times more leveraged.
10배 더 레버리지 되니까요. 
But eventually it gets close to a hundred percent.
하지만 결국 100%에 가까워져요. 
Now the sequel to that is, well then you have to find something else for them to do.
그 다음은 그들에게 다른 일을 찾아줘야 해요. 
I, I don’t know about the long run, I’m truly uncertain about that.
장기적으로는 모르겠어요. 정말 불확실해요. 
But I do think there are types of adaptation.
하지만 적응 유형은 있다고 생각해요. 
Like one thing I’ll talk about is, you know, software engineers within Anthropic.
Anthropic 내부 소프트웨어 엔지니어 예를 들면요. 
We’re, we’re going through this transition right now where, you know, right now AI makes the software engineers more productive, even though AI writes all the code or almost all the code.
지금 AI가 코드 거의 다 쓰지만 엔지니어를 더 생산적으로 만들고 있어요. 
But still it makes people more productive.
그래도 사람들을 더 생산적으로 해요. 
But we’re already starting to see the beginning of like, you know, there may be some people that it’s, it’s not making more productive that it’s better for the AI to just, to just do the thing.
하지만 일부는 AI가 그냥 하는 게 더 나은 경우가 보이기 시작했어요. 
So that’s one side of it.
그게 한쪽面이에요. 
The other side of it though is what do we need more demand for?
다른 쪽은 더 많은 수요가 필요한 거예요. 
You know, there’s something we call a forward deployed engineer or in like applied AI solutions architect where their job is a mix of technical work and talking to customers.
forward deployed engineer나 applied AI solutions architect처럼 기술 작업과 고객 대화가 섞인 직무예요. 
There’s a lot of demand for that because there’s a lot of customers and we’re growing very quickly.
고객이 많고 빠르게 성장하니 수요가 많아요. 
Now, does every person who is in the pure software engineering quite work for the this other? No, you know, it’s not perfect. It’s not one-to-one.
순수 소프트웨어 엔지니어가 모두 그쪽으로 가는 건 아니에요. 완벽하지 않아요. 
That gives you a flavor of, there’s gonna be a hell of a lot of disruption, but things will also adjust.
많은 disruption이 있지만 조정도 될 거예요. 
Which wins out? I don’t know.
무엇이 이길지는 모르겠어요. 
But the reason it’s important to warn about it is that that’s how we can respond.
경고하는 이유는 그렇게 대응할 수 있기 때문이에요. 
That’s how we can make policy, right?
정책을 만들 수 있어요. 
Both within Anthropic and macroeconomically for the whole world.
Anthropic 내부와 전 세계 거시경제적으로요. 
We wanna put out carefully considered thoughts.
신중히 고려한 생각을 내놓고 싶어요. 
We don’t wanna say things that people don’t believe we’ll actually do.
실제로 안 할 말을 하고 싶지 않아요. 
We don’t wanna say things that are half baked.
반쯤 익은 말도 하고 싶지 않아요. 
We want to think carefully about what should actually be done about these, these problems.
이 문제들에 대해 실제로 무엇을 해야 할지 신중히 생각하고 싶어요.
One of the leading AI companies in the world is deeply embedded in many different aspects of US national security across military operations, The standoff between Anthropic and the Pentagon over AI military safeguards is ramping up.
세계 선도 AI 회사 중 하나가 미군 작전 등 미국 국가 안보 여러 측면에 깊이 관여하고 있어요. Anthropic과 Pentagon 사이 AI 군사용 안전장치 standoff가 고조되고 있어요. 
You’ve had a longstanding anti-war stance starting all the way back to your days at Caltech, and yet you were one of the first AI companies to sign a contract with the Department of Defense to operate on classified networks that the US uses to fight wars. Explain that.
Caltech 때부터 오랜 anti-war 입장이었는데, 미 국방부와 classified 네트워크 계약을 한 최초 AI 회사 중 하나예요. 설명해주세요. 
Yeah, so, you know, what I would say is, is look, I mean the world, the world changes.
세상이 변했어요. 
Like, you know, my my view of this technology, you know, when I see Russia invading Ukraine, when I see the risk of China invading Taiwan, it worries me that we have a kind of resurgent authoritarian block that they’re very aggressive and that we need to defend ourselves.
러시아의 우크라이나 침공, 중국의 대만 침공 위험을 보면, 부활하는 권위주의 블록이 공격적이라 우리 스스로 방어해야 한다고 걱정돼요. 
That is something that I, you know, have believed for a while now continue to believe.
오래전부터 믿었고 지금도 믿어요. 
And, and that’s why across both administrations, you know, across, you know, I may not agree with every policy of I, of either administration, but you know, that’s why we’ve generally been supportive of this.
두 행정부 모두에서, 모든 정책에 동의하지 않을 수 있지만 일반적으로 지지해왔어요. 
We don’t want a world where China and Russia can build, you know, can analyze all the intelligence with AI, can, you know, can, can use AI for, you know, for attacking Taiwan and Ukraine.
중국과 러시아가 AI로 모든 정보를 분석하고 대만과 우크라이나 공격에 AI를 사용하는 세상을 원하지 않아요. 
And, and we can’t defend them.
우리가 방어 못 하면 안 돼요. 
So that’s why we worked with them.
그래서 함께 일했어요. 
We certainly don’t do it for the, the money.
돈 때문에 하는 건 절대 아니에요. 
It’s a huge pain.
엄청난 고통이에요. 
You know, even, even even putting aside the, the lawfare, it’s just a huge pain to get up on government networks for not that much money.
lawfare를 제쳐두더라도 정부 네트워크에 올라가는 건 돈도 별로 안 되면서 엄청난 고통이에요. 
So we, we did it because we cared about it, but similarly because we’re doing it because we cared about it, there need to be limitations on the use of the technology and the formulation that I used in Adolescence of Technology.
우리가 관심 있어서 했지만, 그래서 기술 사용에 제한이 필요해요. Adolescence of Technology에서 쓴 표현대로요. 
We should use this technology in every way except the, the ways that undermine our own values, right?
우리 가치관을 해치지 않는 모든 방식으로 사용해야 해요. 
And our red lines of mass surveillance and fully autonomous weapons.
대량 감시와 완전 자율 무기가 red line이에요. 
Those are things that I believe undermine our values.
그건 우리 가치관을 해친다고 믿어요. 
It’s not worth democracies winning if.
민주주의가 이겨도 그 값어치가 없어요.
It’s not worth democracies winning if they become the thing they were fighting against.
민주주의가 싸워온 것을 스스로가 된다면 승리의 가치가 없어요. 
You know, I think there’s a, there’s a real tension here.
여기 진짜 긴장이 있어요. 
I think the, the, the, the, the, the, the way I’ve thought about this is that we need to defend ourselves, but we need to do it in a way that is consistent with our values.
우리는 스스로를 방어해야 하지만 가치관에 맞게 해야 해요. 
And so that’s why we’ve had this standoff.
그래서 standoff가 있었어요. 
You know, it’s, it’s not that we don’t want to work with them.
그들과 일하기 싫은 건 아니에요. 
It’s that we want to work with them under certain conditions.
특정 조건 하에서 일하고 싶어요. 
And, you know, I think that’s, that’s a reasonable position.
합리적인 입장이라고 생각해요. 
The Pentagon standoff, I mean, this is escalating.
Pentagon standoff가 고조되고 있어요. 
There are reports that the US military is using Claude in actual operations.
미군이 실제 작전에 Claude를 사용한다는 보고가 있어요. 
How do you feel about that?
그에 대해 어떻게 느끼시나요? 
I mean, it’s, it’s complicated, right?
복잡해요. 
I, I, I think mistakes will be made. Terrible mistakes will be made.
실수가 있을 거고, 끔찍한 실수도 있을 거예요. 
But, you know, the alternative is worse.
하지만 대안은 더 나빠요. 
I think a human makes the final call.
최종 결정은 인간이 해요. 
And, you know, we have safeguards in place.
안전장치가 있어요. 
But ultimately, you know, this is a technology that can be used for good or for ill.
결국 이 기술은 선하게도 악하게도 사용될 수 있어요. 
And we want to make sure that the good guys have it.
좋은 사람들이 가지게 하고 싶어요. 
I think that’s the, the key.
그게 핵심이에요. 
AI warfare is going to be a thing.
AI 전쟁이 현실이 될 거예요. 
What does that look like?
어떻게 될까요? 
I think it’s going to be very different from what people imagine.
사람들이 상상하는 것과 매우 다를 거예요. 
It’s not going to be like killer robots running around.
킬러 로봇이 돌아다니는 게 아니에요. 
It’s going to be much more about intelligence, about decision making, about cyber.
정보, 의사결정, 사이버 쪽일 거예요. 
And, you know, the side that has better AI is going to have a huge advantage.
더 좋은 AI를 가진 쪽이 엄청난 우위를 가질 거예요. 
That’s why it’s so important that the US and its allies have the lead.
그래서 미국과 동맹이 선두를 유지하는 게 중요해요. 
Mythos is your model that found tens of thousands of vulnerabilities.
Mythos는 수만 개 취약점을 찾은 당신 모델이에요. 
Tell me about that.
그에 대해 말씀해주세요. 
Mythos is a model that’s particularly good at cybersecurity.
Mythos는 사이버 보안에 특히 강한 모델이에요. 
It was able to find a huge number of vulnerabilities in codebases.
코드베이스에서 엄청난 취약점을 찾았어요. 
And, you know, we shared it with a small number of companies and government agencies.
소수 회사와 정부 기관에 공유했어요. 
The window to fix those is narrow because other actors, including potentially adversaries, are catching up.
다른 행위자, 특히 적대 세력이 따라잡고 있어서 고칠 시간 창이 좁아요. 
There’s a six to 12 month window or something like that.
6~12개월 정도 창이 있어요. 
Yes, something like that.
네, 비슷해요. 
Nationalizing AI, you’ve talked about the possibility.
AI 국유화 가능성을 이야기하셨죠. 
Is that something that should happen?
그게 일어나야 하나요? 
I think in extreme circumstances, it could be necessary.
극단적 상황에서는 필요할 수 있어요. 
But it’s not something we want.
원하는 건 아니에요. 
The current situation is dangerous and unstable.
현재 상황은 위험하고 불안정해요. 
But the government shouldn’t take over Anthropic.
정부가 Anthropic을 인수하는 건 안 돼요. 
Visit to the White House.
백악관 방문. 
What was that like?
어땠나요? 
It was productive.
생산적이었어요. 
We talked about a number of issues.
여러 문제를 이야기했어요. 
China.
중국. 
The competition there is intense.
경쟁이 치열해요. 
Recursive self-improvement.
재귀적 자기 개선. 
Dario’s favorite book.
Dario가 좋아하는 책. 
Civilization collapse.
문명 붕괴. 
Trust.
신뢰.
I think the key is to maintain trust in the institutions and in the technology.
핵심은 제도와 기술에 대한 신뢰를 유지하는 거예요. 
Without trust, everything falls apart.
신뢰 없이는 모든 게 무너져요. 
And that’s why we’re so focused on safety and responsibility.
그래서 안전과 책임에 집중하는 거예요. 
The endgame for AI is to create a world of abundance.
AI의 최종 목표는 풍요로운 세상을 만드는 거예요. 
Where people can pursue their passions and live fulfilling lives.
사람들이 열정을 추구하고 만족스러운 삶을 살 수 있는 세상. 
But we have to navigate the risks carefully to get there.
그곳에 가려면 위험을 신중히 헤쳐나가야 해요. 
Thank you for this conversation.
이 대화 감사합니다. 
It was insightful.
통찰력 있었어요.

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Emily Chang가 Anthropic CEO Dario Amodei와 진행한 확장 인터뷰에서 Dario는 AI 개발의 빠른 속도 속에서 느끼는 압박과 일상부터 시작한다. 그는 잠을 많이 자는 타입이 아니었지만, 지금은 비정상적인 압박 상황에서도 이완하고 잠을 잘 수 있는 방법을 배우고 있다고 말한다. AI 발전이 지수적으로 가속되는 느낌을 상대론적 속도의 우주선 비유로 설명한다. 지구 시간으로 며칠이 하루 만에 지나가는 듯한, 빠르게 변화하는 세상을 실감한다고 한다. 그는 매일 당면한 명확한 문제들을 처리하면서 미래를 대비하지만, 불안이나 패닉은 생산적이지 않다고 강조한다. 역사 속 고압 상황을 다룬 사람들처럼 합리적으로 대응하고 위험을 적절한 비율로 보는 성숙한 의사결정이 필요하다고 말한다. yo-yo처럼 불안과 패닉을 오가는 것은 미성숙하며, 위험을 무시하지도, 안일하지도 않되 평정심을 유지해야 한다고 조언한다. 
아들로부터 Claude Cowork 계정을 빌려달라는 요청을 거절한 에피소드를 통해 소비자 수요 증가를 언급한다. Anthropic은 기업 중심을 원했지만 소비자 쪽도 빠르게 성장 중이다. Dario는 AI 우주의 중심에 선 느낌을, 자신의 경력 내내 경험한 ‘부드러운 지수 곡선’으로 설명한다. 오랜 기간 아무 일도 없던 듯하다가 갑자기 폭발하는 패턴이다. 그래프상으로는 예상했지만 실제 발생 시 놀랍고 세부가 보인다고 한다. 여전히 모델 훈련, 제품화, 안전, 사회적 위험 관리라는 기본 질문에 집중하고 있다. 
샌프란시스코에서 자란 어린 시절 이야기로, 아버지는 가죽 장인, 어머니는 도서관에서 일했다. 인터넷 혁명이 주변에서 일어났지만 관심 없었고 수학, 우주 이해, SF에 빠져 있었다. 호기심이 많았고, 비순응주의·개인주의·미친 아이디어 OK 정신이 스며들었다. 실리콘밸리를 비판하면서도 전문가 반대에도 불구하고 비전을 추구하는 정신은 좋다고 평가한다. 2016년 누나 Daniela와 Holden Karnofsky와 그룹 하우스 생활 때는 Open Philanthropy 초기, 생물학자로서 개발도상국 건강·생물 연구 조언을 했다. 
OpenAI 떠난 결정은 실리콘밸리 전설이다. 안전 문제로 의견 차이 있었지만 핵심은 신뢰 부족이었다. 가치관 불일치, 정직하지 않음, 말과 행동 불일치, 불안한 행동 패턴 때문에 계속 일할 수 없었다. 각자 길 가며 시장과 여론에서 승부 보자고 한다. Anthropic은 책임감 있는 배포 모범을 보이고 있다고 강조한다. 인도 AI 정상회담에서 Sam Altman과 손 잡기 거부 에피소드는 회담 혼란 때문이었고, Modi가 지시했으나 상황 설명하며 신뢰도 차이 있는 플레이어가 있다고 말한다. Demis Hassabis 등 신뢰하는 경쟁자와는 안전 아이디어 교환 등 협력한다. 신뢰할 수 있는 주체들이 모여 기준을 세우고 나머지를 끌어올려야 한다고 본다. 
초기 소비자 앱 대신 코딩·기업 베팅 이유는 가치관과 비즈니스 모델 일치다. 소셜 미디어처럼 중독·슬롭 유발 대신 기업은 질병 치료, 에너지 효율, 교육, 경제 성장 등 긍정적 활용에 적합하고 장기 신뢰 관계를 중시해 안전 배포와 시너지 있다. 개발자 전환 쉬운 시장에서 모델 품질과 제품이 핵심이며, inertia에 의존하지 않는다. Claude Cowork 출시 후 SaaSpocalypse에도 성장률은 오히려 상승했다. 전통 소프트웨어 moat 일부 사라지지만 고객 관계·도메인 지식은 남고, 파이는 커진다. incumbent은 적응해야 살아남는다. 
빅테크 백커들과의 관계, 컴퓨트 ramp-up 빠름에도 수익 따라갈 것, 불확실성 버퍼로 자금 조달은 합리적이다. 서버 부하·토큰 부족은 성장통이며, 시장 유동성으로 해결 가능하다. 라이벌 앞지른 건 생태계 끌어올리는 pull 때문이며 승리는 기분 좋지만 기술 위험 완화와 균형이다. 규모 커지며 문화 유지 노력, Claude 활용으로 제품 velocity 높다. biology·medicine에서 Claude의 놀라운 진단·약물 디자인 사례 등 긍정적 혜택 강조한다. 
글쓰기는 Claude로 브레인스토밍·참고 자료 활용하지만 직접 쓰는 이유는 생각 명확화와 비판적 사고 보존이다. AI가 job을 대체하며 fast GDP growth + high unemployment 가능성 경고, entry level white collar 대거 영향, adaptation 필요(physical world, human-centered jobs 등). task vs job 차이, positive sum 추진, pie 확대 강조하며 사회·정책 준비 촉구한다. doom marketing 비판하며 에세이 전체 읽고 진지 논의해야 한다고 지적한다. 
국가 안보·군사용으로는 가치관(anti-war)과 현실(권위주의 위협) 균형, red line(대량 감시·완전 자율 무기) 유지하며 방어 지원. Mythos 취약점 발견, China 경쟁, recursive self-improvement, civilization collapse 위험, trust 유지 등 광범위 주제 다룬다. 전체적으로 AI 지수 발전 속 합리적 대응, 가치관 일관, 긍정 미래 비전, 위험 경고와 준비 강조가 핵심이다.