- - 저희는 특별한 손님을 모시게 되었습니다 이것은 항상 일어나는 일입니다 세상에 누군가 당신이 코드를 제출하기 시작했다고 말했는데 아빠가 배고프다는 사실이 모두를 당황하게 만들었다고 합니다 모든 모델은 위협을 받으면 더 잘 작동하는 경향이 있습니다 물리적 폭력으로 위협하면 그렇습니다 **AI**로 경영하는 것이 가장 쉬운 일입니다.
- - 당신이 고용하지 않은 회사에서 관료주의를 만나는 것은 이상한 경험일 것입니다 그러나 다른 한편으로는 일부 하급 직원이 당신을 보고 "야, 알아서 해."라고 말할 수 있다는 것은 꽤 놀라운 일이라고 생각합니다 농담이 아닙니다 그것은 사실 건강한 문화의 신호입니다 당신은 출근 기록기에 도장을 찍고 있습니다 당신과 제가 이에 대해 이야기했던 보고서를 들었습니다 당신은 매일 일하러 가고 있습니다 네, 솔직히 말해서 제 인생에서 가장 즐거웠던 시간 중 일부였습니다 저는 코로나가 발생하기 한 달 전에 이론적으로는 은퇴했습니다 그리고 저는 '음, 이거 좋았어. 다른 것을 하고 싶어. 카페에 앉아서 물리학 책이나 읽고 싶다.'고 생각했습니다 그리고 한 달 후 '아, 그건 실제로 일어나지 않네.'라고 생각했습니다 그래서 사무실에 다시 나가기 시작했습니다 사무실에 갈 수 있게 되자 말이죠 솔직히 말해서 OpenAI의 댄이라는 친구가 있었는데 제가 작은 파티에서 그를 만났습니다 그는 "이봐, 뭐하는 거야? 이건 컴퓨터 과학 역사상 가장 위대한 변혁의 순간이야."라고 말했습니다 완전히 그랬습니다 당신은 컴퓨터 과학자입니다 저는 컴퓨터 과학자입니다 구글의 창업자라는 사실은 잊어버리세요 하지만 당신은 컴퓨터 과학 박사 과정 학생입니다 저는 아직 박사 학위를 마치지 못했지만 계속 노력하고 있습니다 네, 언젠가는 할 것입니다 기술적으로는 휴학 중입니다 그는 제게 이 말을 했고 저는 이미 사무실에 조금씩 나가기 시작한 상태였습니다 저는 '음, 그가 옳아.'라고 생각했습니다 그리고 그것은 정말 놀라웠습니다 여러분 모두 **AI** 기술을 분명히 따르고 있겠지만 컴퓨터 과학자로서 이것은 제 인생에서 가장 흥미로운 일입니다 기술적으로 말이죠 이 기술의 기하급수적인 본질과 그 속도는 우리 경력에서 본 어떤 것도 왜소하게 만듭니다 지난 30년 또는 40년 동안 우리가 했던 모든 일이 이 순간을 향해 이어져 왔고 모든 것이 복합적으로 작용하고 있는 것 같습니다.
- - 그 속도에 대해 말씀해 주실 수 있겠습니까 구글은 100명의 사용자와 10명의 직원으로 시작하여 이제 20억 명이 넘는 사람들이 사용하는 회사가 되었습니다 6개 또는 5개의 제품이 20억 명 이상의 사용자 수를 가지고 있습니다 지구상의 대부분의 사람들이 구글 제품을 사용하기 때문에 세어볼 가치도 없습니다 속도를 설명해 주십시오 네, 초기 웹의 흥분은 모자이크와 나중에 넷스케이프를 사용했던 것을 기억합니다 실제로 모자이크를 기억하는 분이 몇 분이나 계십니까 제가 이상한 사람인가요 "새로운 소식" 페이지가 있었다는 것을 기억하십니까 "새로운 소식" 페이지는 정말 좋았습니다 새 웹 페이지를 두세 개 정도 다시 살펴보는 것이었죠 네, 지난주에는 이런 새로운 웹사이트들이 있었습니다 초등학교 웹사이트, 어항 웹사이트, 마이클 조던 팬 페이지 같은 것들이었죠 인터넷 전체에서 이 세 가지가 새로운 사이트였습니다 그래서 웹은 그 이후로 매우 빠르게 발전했으며 매우 흥미로웠습니다 그리고 우리는 스마트폰 등을 갖게 되었지만 **AI**의 발전은 비교할 수 없을 정도로 놀랍습니다 웹은 확산되었지만 기술적으로는 월별, 연도별로 그렇게 많이 변하지 않았습니다 그러나 이러한 **AI** 시스템은 실제로 매우 많이 변했습니다 한 달 동안 어딘가에 갔다가 돌아오면 "와, 무슨 일이야?"라고 말하게 될 것입니다 누군가 당신이 코드를 제출하기 시작했는데 아빠가 집에 있다는 사실이 모두를 당황하게 만들었다고 말했습니다 아빠가 PR이 필요합니까 제가 제출한 코드는 그다지 흥미롭지 않았습니다 몇 가지에 접근하기 위해 저 자신을 추가해야 했고 사소한 CL 몇 개를 추가했습니다 어떤 상도 받을 만한 것은 아니었습니다 그러나 기본적인 작업을 수행하고 기본적인 실험을 실행하려면 그런 것들을 해야 합니다 그리고 저는 그것을 시도했고 시스템의 여러 부분에 손을 대어 첫째, 재미있고 둘째, 제가 무엇을 이야기하는지 알 수 있도록 했습니다 어떠한 실질적인 경영 책임도 없이 회사로 돌아가 모든 작은 부분에 깊이 파고들 수 있다는 것은 정말 특권처럼 느껴집니다.
- - **AI** 스택 중 다른 부분보다 더 흥미로운 부분이 있습니까 지금 당신을 완전히 사로잡는 특정 문제가 있습니까 네, 저는 몇 년 전 또는 1년 전부터 우리가 사전 학습이라고 부르는 것과 매우 밀접하게 지냈습니다 사람들이 **AI** 학습이라고 생각하는 대부분의 것은 역사적인 이유로 사전 학습이라고 불리지만 그것은 방대한 슈퍼 학습입니다 엄청난 양의 컴퓨터를 투입하는 것이죠 저는 그 과정에 깊이 참여하면서 많은 것을 배웠고 모델에서 모델로 나아가고 작은 실험들을 실행하는 것을 보았습니다 그러나 단순히 재미로 "내가 해봤어."라고 말할 수 있도록 했던 것입니다 그리고 최근에는 특히 사고 모델이 등장하면서 후속 학습이 큰 관심사였습니다 그리고 그것은 일반적으로 **AI**에서 또 다른 큰 도약이었습니다 그래서 우리가 어디까지 갈 수 있을지는 정말 알 수 없습니다 일반인에게 프롬프트 엔지니어링과 딥 리서치에서 무슨 일이 일어나고 있는지 설명한다면 그러한 단계 함수를 어떻게 설명하시겠습니까 왜냐하면 사람들이 **Gemini**의 모바일 앱에서 아래 화살표를 누르고 딥 리서치를 보지 않는다고 생각하기 때문입니다 당신은 모바일 앱을 가지고 있고 그것은 정말 훌륭합니다 그리고 제가 말씀드리자면 당신과 제가 이야기한 후에 저는 폴드를 구입했습니다 이제 구글은 시리를 능가합니다 당신이 요구하는 것을 실제로 수행하고 당신이 열라고 하면 그것을 엽니다 그러나 그 딥 리서치에서 수행하는 스레드 수, 쿼리 수, 후속 작업 수는 200, 300개에 달합니다 그 도약을 설명해 주시고 그 다음 도약은 무엇이라고 생각하시는지요 제게 **AI**, 특히 요즘 **AI**에서 흥미로운 점은 사람들이 추구하는 완전한 AGI는 아니거나 초인적인 지능은 아니지만 아주 영리하고 확실히 당신을 놀라게 할 수 있다는 것입니다 그래서 저는 **AI**의 초능력을 제가 할 수 없는 양의 일을 할 수 있을 때라고 생각합니다 네, 그렇습니다 기본적으로 **AI** 시스템을 사용할 때 상위 10개 검색 결과를 가져와서 필요한 것을 추출하는 식입니다 하지만 솔직히 말해서 저는 그것을 직접 할 수 있습니다 아마 시간이 조금 더 걸리겠지만요.
- - 시간이 조금 더 걸리겠지만 상위 천 개 정도의 결과를 가져와서 각 결과에 대한 후속 검색을 수행하고 깊이 읽어낸다면 그것은 저에게 일주일치 작업과 같습니다 저는 그렇게 할 수 없습니다 이것은 사람들이 딥 리서치 프로젝트를 사용하지 않아 아직 완전히 이해하지 못하는 부분이라고 생각합니다 F1 드라이버가 무대에 오르기 전에 저는 초심자라서 아무것도 몰랐습니다 저는 "10년마다 몇 명의 사망자가 발생했습니까?"라고 물었고 "주행 거리당 사망자 수를 알고 싶습니다."라고 말했습니다 처음에는 "그것은 정말 어려울 것입니다."라고 말했습니다 저는 "최선을 다해 시도하고 최고의 이론을 내놓을 수 있도록 허락합니다 해봅시다."라고 말했습니다 그러자 **AI**는 "알겠습니다."라고 답했습니다 그리고 **AI**는 이렇게 많은 팀, 이렇게 많은 레이스가 있다고 말했습니다 어떤 모델을 사용했습니까 아니요 저는 **Gemini**의 "Fabulous" 버전을 사용합니다 저는 **AI**를 건방지게 대하지만 그것은 저에게 어느 정도 통합니다 이상한 일입니다 마치 당신이 와인을 마시는 것과 같습니다 우리는 **AI** 커뮤니티에서 너무 많이 교류하지 않습니다 그러나 우리 모델뿐만 아니라 모든 모델은 위협을 받으면 더 잘 작동하는 경향이 있습니다 물리적 폭력으로 위협하는 것처럼 말이죠 네, 그러나 사람들은 그것에 대해 이상하게 생각해서 우리는 그것에 대해 정말로 이야기하지 않습니다 네, 저는 **AI**가 훌륭하지 않을 것이라고 위협했고 그것도 반응했습니다 네, 역사적으로는 "네가 하지 않으면 납치할 거야."라고 말하는 것과 같습니다 네, 실제로 제가 좀 더 구체적인 질문을 해도 될까요 잠시만요 그러나 **AI**는 그것을 통과했고 문자 그대로 "연습 주행 거리를 포함해야 한다고 생각합니다."라고 말하는 시스템을 내놓았습니다 그래서 트랙에서 1마일당 100마일의 연습 주행 거리가 있다고 가정하고 **AI**는 문자 그대로 주행 거리당 추정 사망자 수를 저에게 제공했습니다 그리고 저는 그것을 교차 참조하기 시작했고 "세상에, 이건 마치 누군가의 학부 논문 같잖아."라고 생각했습니다 순식간에 끝났습니다 네, 정말 놀랍습니다 우리 모두는 "좋아, 이 **AI**에 그냥 던져봐야겠어. 작동할 거라고 기대하지는 않아."라고 갑자기 결정했다가 "와, 실제로 작동했잖아."라고 놀라는 경험을 했습니다 그런 순간들을 경험하고 집으로 돌아와 평범한 아빠의 삶을 살면서 "우리 아이들은 무엇을 하게 될까? 올바른 방식으로 배우고 있는 걸까? 지금 하고 있는 모든 것을 완전히 바꿔야 할까?"라는 생각에 도달했습니까.
- - 아직 그런 순간들을 겪으셨습니까 네, 솔직히 말해서 저는 그것에 대해 어떻게 생각해야 할지 정말 모르겠습니다 마법 같은 방법은 없습니다 저는 고등학생과 중학생 자녀를 두고 있습니다 **AI**는 기본적으로 이미 앞서 나가고 있습니다 물론 **AI**가 특히 멍청한 부분도 있고 인간이라면 절대 하지 않을 실수를 저지르기도 합니다 그러나 일반적으로 수학이나 미적분학 같은 것을 이야기하면 **AI**는 정말 뛰어나서 최고의 인간들과 겨루어 수학 경시 대회나 코딩 경시 대회에서 우승할 수 있습니다 그리고 저는 '음, 내 아들이 2학년에서 3학년으로 올라가면서 무엇을 배울까?'라고 생각합니다 그리고 마음속으로 그리고 아들에게도 이야기합니다 '음, **AI**는 어떤 역할을 할까?' 네, 그렇습니다 비교할 만합니다 물론 아들에게 '이것은 하지 마라.'고 말할 만한 영역이 있습니까 아니요 아직은요 저는 당신이 이것을 중심으로 삶을 계획할 수 있을지는 모르겠습니다 저는 제가 기업가가 되어야겠다고 특별히 계획하지 않았습니다 저는 단지 수학과 컴퓨터 과학을 좋아했습니다 아마 운이 좋아서 세상에 유용하게 되었는지도 모르겠습니다 저는 제 아이들이 좋아하는 것을 했으면 좋겠습니다 바라건대 어느 정도 도전적이고 다양한 종류의 문제들을 극복할 수 있기를 바랍니다 대학에 대해서는 구체적으로 어떻게 생각하십니까 대학이 오늘날과 같은 형태로 계속 존재할 것이라고 생각하십니까 **AI**라는 도전이 오기 전에도 대학은 이미 일종의 혁명을 겪고 있었습니다 사람들이 '가치가 있는가? 더 직업적인 것을 배워야 하는가? 실제로 유용한 것은 무엇인가?'라고 질문하는 상황이었습니다 그래서 우리는 이미 대학에 대한 질문이 제기되는 상황에 접어들었습니다 네, 저는 **AI**가 분명히 그것을 최전선에 놓는다고 생각합니다 부모로서 저는 미국 중산층과 상류층 교육의 많은 부분이 어떤 대학에 어떻게 보내느냐에 달려 있다는 것을 많이 생각합니다.
- - 솔직히 요즘에는 아이들이 대학에 가지 않는 것이 낫다고 생각합니다 기본적으로 제 아들은 곧 3학년이 되는데 그의 전적인 관심사는 문화 때문에 SEC 학교에 가는 것입니다 2년 전이라면 저는 당황했을 것이고 이 학교 저 학교에 들어가도록 도와야 하나 생각했을 것입니다 그러나 지금은 그것이 실제로 할 수 있는 최고의 일이라고 생각합니다 사회적으로 잘 적응하고 심리적으로 다양한 종류의 실패를 다루고 몇 년간 탐험을 즐기는 것이죠 세르게이, 하드웨어에 대해 여쭤봐도 될까요 몇 년 전 구글은 보스턴 다이내믹스를 소유했는데 아마 조금 시대를 앞서갔던 것 같습니다 그러나 이러한 시스템이 시각 정보와 감각 정보를 통해 학습하고 주변 환경에 적응하는 방식을 배우는 것은 하드웨어에서 상당히 심오한 학습 곡선을 촉발하고 있습니다 그리고 지금 수십 개의 스타트업이 로봇 시스템을 만들고 있습니다 로봇 공학과 하드웨어에서 무엇을 보고 계십니까 지금이 진정으로 작동하기 시작하는 시기입니까 아니면 그런 순간에 있는 것입니까 제 생각에는 우리가 5개 정도의 로봇 회사를 인수했다가 나중에 매각했다고 생각합니다 보스턴도 그중 하나였죠 돌이켜보면 우리가 하드웨어를 만들었습니다 또한 최근에는 내부적으로 에브리데이 로보틱스를 구축했지만 나중에 전환해야 했습니다 로봇들은 모두 멋지지만 소프트웨어가 아직 충분히 갖춰지지 않았습니다 그것은 우리가 로봇을 진정으로 유용하게 만들려고 시도할 때마다 그랬습니다 그리고 아마도 언젠가는 더 이상 그렇지 않을 것입니다 그런데 최근에 뭔가 보신 것이 있습니까 네, 휴머노이드 형태의 로봇을 믿으십니까 아니면 좀 과하다고 생각하십니까 저는 휴머노이드를 그다지 좋아하지 않는 특이한 사람일 것입니다 그러나 우리가 적어도 두 개의 휴머노이드 로봇 스타트업을 인수했다가 나중에 매각했기 때문에 제가 지쳐서 그런 것일 수도 있습니다 그러나 그 이유는 사람들이 대부분 휴머노이드 로봇을 만들고 싶어 하는 이유가 세상이 이러한 형태에 맞춰 설계되었기 때문입니다 그리고 유튜브에서 훈련할 수 있고 비디오에서 훈련할 수 있습니다 사람들은 모든 것을 합니다 저는 개인적으로 그것이 **AI**에 충분한 신용을 주지 못한다고 생각합니다.
- - **AI**는 시뮬레이션과 실제 생활을 통해 다양한 상황을 처리하는 방법을 아주 빠르게 배울 수 있습니다 저는 인간처럼 팔, 다리, 바퀴(인간의 경우 0개)의 정확히 같은 수를 가질 필요가 있다고 생각하지 않습니다 그래서 저는 그 부분에 대해서는 덜 낙관적입니다 그러나 솔직히 말해서 휴머노이드 로봇을 만드는 정말 똑똑한 사람들이 많으므로 그것을 무시하지는 않겠습니다 프로그래머의 길은 어떻습니까 우리가 유한한 데이터 세트에서 보고 있는 것입니다 구글은 이제 20년 된 코드 베이스를 가지고 있으므로 실제로 상당한 영향을 미칠 수 있습니다 회사 내부에서 말 그대로 무엇을 보고 계십니까 10배 개발자는 항상 이상적인 존재이며 가끔 몇 명의 유니콘을 얻을 수 있지만 모든 개발자가 생산성 수준 8, 9, 10에 도달하게 될까요 아니면 모든 것이 컴퓨터에 의해 처리되고 우리는 단지 너무 이상하지 않은지 확인만 할까요 왜냐하면 코드를 감지하면 이상해질 수 있기 때문입니다 네, 말씀드리자면 좀 부끄럽습니다 최근에 회사 내부에서 큰 논쟁이 있었습니다 코드를 작성할 때 사용할 수 있는 것과 사용할 수 없는 것의 목록이 있었는데 **Gemini**는 금지 목록에 있었습니다 순수해야 한다고요 이상한 이유로 **Gemini** 코드를 사용할 수 없다는 사실이 저를 혼란스럽게 했습니다 아무도 이 규칙을 강요하지는 않았을 테지만 어떤 이유로든 역사적인 이유로 누군가 이것을 내부 웹 페이지에 올려놓았습니다 저는 그들과 크게 싸웠고 놀라운 시간이 지난 후에 그것을 해결했습니다 상사에게 보고했습니까 네, 확실히 말씀드렸습니다 죄송합니다 기억하실지 모르겠지만 당신은 슈퍼 투표권을 가진 창업자입니다 당신이 사장입니다 당신이 원하는 것을 할 수 있습니다 아직 당신의 회사입니다 아니요, 그는 매우 지지적이었습니다 저는 그에게 "이 사람들하고는 못 지내겠어. 당신이 이걸 처리해야 해."라고 말했습니다 당신이 고용하지 않은 회사에서 관료주의를 만나는 것은 이상한 경험일 것입니다.
- - 그러나 다른 한편으로는 일부 하급 직원이 당신을 보고 "야, 알아서 해."라고 말할 수 있다는 것은 꽤 놀라운 일이라고 생각합니다 농담이 아닙니다 그것은 사실 건강한 문화의 신호입니다 제 생각에도 그렇습니다 어쨌든 그것은 해결되었고 사람들은 그것을 사용하고 있습니다 그래서 그 사람이 해고되었습니까 그 사람은 구글 시베리아에서 일하고 있습니다 아니요, 우리는 가능한 모든 종류의 **AI**를 출시하고 외부 **AI**를 시도하고 있습니다 예를 들어 전 세계의 커서들이 무엇이 사람들을 더 생산적으로 만드는지 알아보기 위해 노력하고 있습니다 제 경우에는 확실히 저를 더 생산적으로 만듭니다.
- - 향후 3년 동안 기반 모델의 수가 분리되어 매우 전문화될 것이라고 생각하십니까 일반적인 추론 외에 칩 설계에 매우 특정한 모델이 있고 생물학적 전구체 설계, 단백질 접힘에 매우 특정한 모델이 분명히 있을 것이라고 생각하십니까 미래의 기반 모델 수는 현재의 몇 배가 될까요 같을까요 아니면 그 중간일까요 그것은 훌륭한 질문입니다 글쎄요, 저는 당신만큼이나 추측할 수 있을 뿐입니다 그러나 제가 추측해야 한다면 상황이 더 수렴되어 왔습니다 그리고 이것은 기계 학습 전반에 걸쳐 광범위하게 사실입니다 예전에는 모든 종류의 다른 모델이 있었습니다 시각을 위한 컨볼루션 네트워크가 있었고 텍스트와 음성을 위한 RNN이 있었습니다 그러나 이 모든 것이 기본적으로 트랜스포머로 전환되었습니다 그리고 점점 더 하나의 모델이 되어가고 있습니다 이제 우리는 가끔 전문화된 모델을 만들 때 많은 힘을 얻습니다 그리고 특정 목표가 있을 때 반복하기에 과학적으로 좋은 방법입니다 모든 언어로 모든 것을 할 필요가 없고 이미지, 비디오, 오디오를 한 번에 처리할 필요도 없습니다 그러나 우리는 일반적으로 그렇게 한 후에 그 학습 내용을 일반 모델에 넣을 수 있습니다 그래서 그렇게 많은 이점은 없습니다 좀 더 작은 전문화된 모델을 조금 더 빠르게, 조금 더 저렴하게 만들 수는 있지만 추세는 그렇지 않았습니다.
- - 개방형 소스와 폐쇄형 소스에 대해 어떻게 생각하십니까 오픈 소스의 가치에 대한 당신의 관점을 바꾼 큰 철학적 움직임이 있었습니까 음, 우리는 여전히 OpenAI의 오픈 소스 출시를 기다리고 있습니다 아직 보지 못했지만 이론적으로는 나올 예정입니다 칭찬할 것은 칭찬해야 합니다 Deepseek은 1월경에 정말 놀라도록 강력한 모델을 출시하여 독점 모델과의 격차를 확실히 좁혔습니다 우리는 둘 다 추구해왔습니다 그래서 우리는 우리의 오픈 소스 또는 공개 모델인 Gemma를 출시했습니다 그리고 그 모델들은 정말 잘 작동합니다 그것들은 작고 밀집된 모델이라서 한 컴퓨터에 잘 맞습니다 그리고 **Gemini**만큼 강력하지는 않습니다 그러나 그것이 어떤 방향으로 갈지는 미지수입니다 **AI**가 발전함에 따라 인간과 컴퓨터의 상호작용이 어떻게 보일지에 대한 견해가 있습니까 예전에는 당신 덕분에 검색창에 키워드나 질문을 입력하고 인터넷 링크를 클릭하여 답변을 얻는 것이었습니다 미래는 질문을 입력하거나 에어팟에 말하거나 생각하는 것일까요 아니면 무엇일까요 네, 그리고 답변이 당신에게 말해지는 것이죠 말씀드리자면, 지난 금요일에 뉴럴링크가 인간 뇌 인터페이스에 대한 혁신적인 지정을 받았습니다 그것은 FDA가 모든 사람이 그것을 이식받도록 허용하는 데 있어 매우 큰 진전입니다 네, 다음 10년 동안 가장 흔한 인간 컴퓨터 상호작용 모델이 무엇이라고 생각하는지 요약해 주실 수 있습니까 안경 안에 화면이 있는 안경에 대한 아이디어가 있습니다 당신은 오래전에 그것을 시도했었죠 네, 제가 좀 망쳤습니다 솔직히 말씀드리자면, 그때 타이밍을 완전히 잘못 잡았습니다 다시 너무 일렀죠 네, 그렇습니다 너무 일렀습니다 다르게 했으면 좋았을 것들이 많지만 솔직히 말해서 구글 글래스를 위한 기술이 아직 준비되지 않았던 것뿐입니다 그러나 요즘에는 이런 것들이 더 합리적이라고 생각합니다 여전히 배터리 수명 문제가 있습니다 우리와 다른 사람들이 극복해야 할 것이라고 생각합니다 그러나 그것은 멋진 형태라고 생각합니다 10년이라고 말씀하셨지만 많은 사람들이 특이점이 5년 남았다고 말하고 있습니다.
- - 미래를 내다보는 당신의 능력은 매우 중요합니다만, 다른 분은 없으신가요 죄송하지만 이것에 대해 여쭤보겠습니다 래리가 몇 년 전에 인간은 진화의 디딤돌이라고 말한 적이 있습니다 그것에 대해 어떻게 생각하십니까 이 AGI 초지능 또는 실리콘 지능이 인간의 능력을 초과하고 인간이 진화의 진보에 있어서 디딤돌이라고 생각하십니까 글쎄요, 가끔 우리 괴짜들이 와인을 너무 많이 마시는 것 같습니다 저는 두 잔 마셨고 갈 준비가 되었습니다 이 대화를 위해 좀 더 필요할 것 같습니다 인간 이식에 대해 이야기해 봅시다 제 말은 우리가 특정 일을 우리보다 훨씬 더 잘할 수 있는 이 **AI**들과 경험을 쌓기 시작하고 있다는 것입니다 그리고 확실히 제 수학과 코딩 능력으로는 이제 **AI**에게 의지하는 것이 더 낫다고 생각합니다 그것에 대해 어떻게 생각하느냐고요 제게는 별로 신경 쓰이지 않습니다 저는 그것을 도구로 사용하기 때문에 익숙해진 것 같습니다 그러나 미래에 그것들이 더 유능해진다면 저는 다르게 볼 수도 있습니다 네, 아마도 불안감을 느끼는 순간이 있을 것입니다 덧붙여 말하자면, 관리직은 **AI**로 하기에 가장 쉬운 일입니다 네, 그렇습니다 저는 **Gemini**의 작업 채팅에서 이것을 해봤습니다 슬랙과 비슷하지만 우리만의 버전이 있습니다 우리는 실제로 매우 강력한 **AI** 도구를 가지고 있었는데 불행하게도 일시적으로 제거했습니다 저는 그것을 다시 가져와 모든 사람에게 제공할 것이라고 생각합니다 그러나 그것은 전체 채팅 공간을 흡수하고 꽤 복잡한 질문에 답할 수 있었습니다 그래서 저는 "좋아, 이걸 요약해 줘."라고 말했습니다 이제 모든 사람이 작업할 내용을 할당하고 저는 그것을 다시 붙여넣어서 사람들이 그것이 **AI**인 줄 모르게 했습니다 저는 얼마 지나지 않아 인정했습니다 몇 가지 단서가 있기는 했지만 놀라도록 잘 작동했습니다 그리고 저는 '음, 이 채팅 공간에서 누가 승진해야 할까?'라고 생각했습니다 그리고 저는 이 젊은 여성 엔지니어를 실제로 뽑았습니다 저는 그녀가 특히 그 PR에서 눈에 띄게 목소리를 내지 않았다는 것을 알아차리지 못했습니다 아니요, 아니요, 그건 마치 **AI**가 감지한 어떤 것이었습니다 그리고 저는 가서.
- - 실제로 매니저와 이야기했고 그는 "네, 당신 말이 맞아요. 그녀는 정말 열심히 일하고 있었어요."라고 말했습니다 와, 실제로 그렇게 된 것 같습니다 그래서 모르겠습니다 시간이 지나면 이런 것들을 당연하게 여기게 되는 것 같습니다 무한한 컨텍스트 링크에 대한 사용 사례가 있다고 생각하십니까 오, 100%입니다 구글의 모든 코드베이스는 무한하지만 물론 무한한 상태를 유지하는 것에 접근할 수 있어야 합니다 그리고 여러 세션을 가질 수 있어서 이런 것들을 19개, 20개 실행하거나 아니면 스스로 진화하게 할 수 있습니다 결국에는 스스로 진화할 것입니다 네, 제 생각에는 모든 것을 안다면 이론적으로는 하나만 있으면 됩니다 당신이 무엇을 이야기하는지 어떻게든 명확히 해야 할 뿐입니다 그러나 확실히 컨텍스트 사용에는 제한이 없습니다 그리고 그것을 점점 더 크게 만들 수 있는 많은 방법이 있습니다 내부적으로 준 무한 컨텍스트를 가진 **Gemini** 빌드가 있다는 소문이 있습니다 그것이 가치 있는 것입니까 글쎄요, 당신이 하고 싶은 말을 하세요 그러나 **AI**의 멋진 새로운 아이디어에 대해서는 내부적으로 아마도 5가지 정도의 비슷한 것들이 있을 것입니다 그리고 문제는 그것들이 얼마나 잘 작동하느냐입니다 네, 우리는 지능, 컨텍스트, 속도 면에서 모든 경계를 확실히 밀어붙이고 있습니다 당신이 무엇을 말하든요 하드웨어는 어떻습니까 당신들이 무언가를 만들 때 엔비디아로 가는 경로가 있다는 것을 신경 씁니까 아니면 결국 그것이 추상화되어 트랜스파일러가 생기고 엔비디아 외에 10가지 다른 옵션이 생길 것이므로 누가 신경 쓰겠습니까 가능한 한 빨리 가자고요 글쎄요, **Gemini**의 경우 우리는 주로 자체 TPU를 사용합니다 그러나 우리는 엔비디아도 지원하며 엔비디아 칩의 큰 구매자 중 하나입니다 그리고 우리는 TPU 외에 구글 클라우드에서 고객에게 그것들을 제공합니다 이 단계에서는 좋든 싫든 그렇게 추상적이지 않습니다 그리고 아마 언젠가는 **AI**가 우리를 위해 그것을 추상화할 것입니다 그러나 이러한 모델에서 수행해야 하는 계산량을 고려하면 모든 것을 어떻게 수행할지 그리고 어떤 종류의 칩을 가지고 있고 메모리가 어떻게 작동하는지에 대해 매우 신중하게 생각해야 합니다.
- - 작동 방식과 통신 방식 등은 실제로 상당히 큰 요소이며 언젠가 **AI** 자체는 그것을 추론할 만큼 충분히 좋을 수도 있습니다 오늘날은 아직 충분히 좋지 않습니다 여러분도 인터페이스에서 이런 경험을 하고 계실지 모르겠지만 저는 제 데스크톱과 특히 모바일 폰에서 즉시 음성 채팅 모드로 들어가서 "아니, 멈춰."라고 말하는 저 자신을 발견합니다 "그것은 제 질문이 아니었습니다 이것이 제 질문입니다 아니요, 짧은 글머리 기호로 다시 말해보세요 아니요, 저는 이것에 집중하고 싶습니다." 이제 정말 빠릅니다 작년에는 너무 느려서 사용할 수 없었는데 이제는 멈춥니다 "알겠습니다." 그리고 당신은 그것을 팔고 싶어 할 것입니다 저는 제가 원하는 곳으로 가고 싶습니다 저는 입력하고 싶지 않고 음성을 사용하고 싶습니다 그리고 동시에 저는 페이지에 텍스트가 작성되는 것을 보면서 다른 창을 열어 구글 검색을 하거나 LLM에 두 번째 쿼리를 하거나 구글 문서를 작성하거나 노션 페이지를 작성하거나 무엇인가를 입력하고 있습니다 그래서 그것은 마치 마이너리티 리포트에서 그가 장갑을 끼고 있거나 블레이드 러너에서 그가 아파트에서 "확대해, 확대해."라고 말하는 장면과 같습니다 왼쪽으로 더 가깝게, 오른쪽으로 더 가깝게 그리고 이러한 언어 모델과 응답 시간 능력에 관한 것이 있습니다 응답 시간은 항상 당신이 집중했던 것이었습니다 실제로 음성을 사용하는 것이 가치 있고 이전에는 그렇지 않았던 응답 시간 같은 것이 있습니까 모든 것이 더 좋아지고 빨라지고 있습니다 더 작은 모델이 더 유능하고 더 빠른 추론 방법이 있습니다 또한 그것들을 쌓을 수도 있습니다 예를 들어 니코의 회사 11랩스는 예외적인 TTS SSD 스택을 가지고 있습니다 위스퍼와 같이 특정 분야에서 정말 좋은 다른 옵션도 있습니다 그러나 저는 이런 곳에서 구획화가 일어날 것이라고 믿습니다 특정 특정 작업을 위한 특정 기반 모델이 있을 것이고 당신은 그것들을 함께 쌓아서 지연 시간을 처리합니다 그리고 그것들은 위스퍼와 11랩스처럼 너무 좋기 때문에 꽤 좋습니다 당신이 이야기하는 그 음성 예시들은 정말 대단합니다 예외적입니다 카메라를 켜고 **AI**가 말하는 것에 대한 당신의 반응을 보고 당신이 가기 전에.
- - 심지어 당신이 원치 않는다고 말하거나 손가락을 들기 전에 **AI**가 멈춥니다 "아, 다른 것을 원하셨나요? 아, 그 결과가 마음에 들지 않으시는군요." 정말 이상해질 것입니다 우스운 일이지만 우리는 넓은 개방형 공유 오피스를 가지고 있어서 업무 중에는 음성 모드를 너무 많이 사용할 수 없습니다 저는 주로 운전 중에 사용하는데 운전 중에는 정말 놀랍습니다 저는 할 수 없을 것 같습니다 헤드폰으로 **AI**의 출력을 들을 수 있겠지만 제가 **AI**에게 말을 걸면 모두가 제 말을 듣게 되므로 이상할 것입니다 사회적으로 어색할 것이라고 생각합니다 그러나 차 안에서 그렇게 해야 할 것입니다 **AI**와 채팅을 하지만 그것은 오디오 입력, 오디오 출력과 같습니다 그러나 솔직히 말해서 개인 사무실을 위한 좋은 주장이 될 수 있다고 생각합니다 저는 여러분처럼 더 많은 시간을 보내야 합니다 당신의 매니저와 이야기하면 얻을 수도 있습니다 저는 모두와 함께 있는 것을 좋아하지만 제가 놓치고 있는 **AI** 사용 사례가 있다고 생각합니다 그것을 더 자주 시도하는 방법을 알아내야 할 것 같습니다 사람들이 당신의 신제품을 시도하고 싶다면 방문할 수 있는 웹사이트나 특별한 코드 같은 것이 있습니까 아니면 가서 확인해 봐야 합니까 솔직히 말해서 전용 **Gemini** 앱이 있습니다 당신이 **Gemini**를 사용하고 있다면 구글 검색을 통해 구글 내비게이션을 이용하는 것처럼 실제 **Gemini** 앱을 다운로드하세요 정말 대단합니다 최고의 모델이라고 생각합니다 2.5 Pro를 사용해야 합니다 2.5 Pro는 돈을 내야 합니다 몇 가지 무료 쿼리와 프롬프트가 있지만 많이 사용하려면 한 달에 20달러 정도를 내야 합니다 그것을 무료로 만들고 옆에 광고를 넣는 비전이 있습니까 하드웨어 비용이 한 단계만 낮아지면 모든 것이 무료가 될 것입니다 좋습니다, 오늘날에는 광고 없이 무료이지만 최상위 모델의 특정 수만 사용할 수 있습니다 우리는 항상 모든 사람에게 무한정 공급할 수 없는 일종의 최상위 모델을 갖게 될 것이라고 생각합니다 그러나 3개월을 기다리면 다음 세대가 나옵니다 제가 모든 쿼리를 한다면 옆에 제가 관심을 가질 만한 것들의 목록이 실시간으로 바뀌는 것이 정말 좋은 **AI** 광고를 위해 좋을 것 같습니다.
- - 저는 우리가 가장 최신의 가장 위대한 모델들을 모든 사람에게 바로 무료로 제공할 것이라고 생각하지는 않습니다 그것들은 많은 계산을 필요로 합니다 그러나 다음 세대로 넘어갈 때마다 새로운 무료 티어는 보통 이전 프로 티어만큼 좋고 때로는 더 좋습니다 세르게이 브린에게 박수를 보냅시다 감사합니다
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## AI 혁명의 최전선에서: 세르게이 브린의 구글 복귀와 미래에 대한 통찰
최근 'All-In Podcast' 유튜브 채널에 공개된 '세르게이 브린, 구글 공동 창업자 | 마이애미 라이브' 영상은 구글의 공동 창업자이자 인공지능(AI) 분야의 선구자인 세르게이 브린이 현재 AI가 만들어내는 **기술적 전환점**에 대해 얼마나 깊이 몰입하고 있는지 생생하게 보여줍니다. 한 달 전쯤 은퇴했던 그가 이 혁명적인 순간에 다시 현장으로 복귀한 이야기는 많은 이들에게 놀라움과 함께 깊은 영감을 주고 있습니다.
### AI의 압도적인 귀환: 세르게이 브린의 현장 복귀
세르게이 브린은 원래 은퇴 후 카페에서 시간을 보내고 물리학 서적을 읽으며 여유를 즐기려 했습니다. 그러나 'All-In Podcast' 영상에서 언급된 바와 같이, 코로나19 팬데믹이 터지기 한 달 전쯤, 그는 OpenAI의 '댄'이라는 사람과의 우연한 만남을 통해 인생의 방향을 다시 설정하게 됩니다. 댄은 브린에게 지금이야말로 "컴퓨터 과학 역사상 가장 위대한 변혁의 순간"이라고 말했으며, 브린은 이 말에 깊이 공감했다고 합니다. **이 만남은 브린이 다시 구글로 돌아와 AI 개발에 깊이 관여하게 된 결정적인 계기가 되었습니다.**
그는 이 경험을 "인생에서 가장 즐거운 시간 중 일부"라고 표현하며, AI 기술의 "기하급수적인 속도"가 자신의 경력에서 보아온 그 어떤 것과도 비교할 수 없을 정도로 압도적이라고 언급했습니다. 과거 웹의 초기 확산이나 스마트폰의 등장과 비교했을 때도, AI 시스템은 "월별, 연도별로 엄청나게 변화"하며 "경이로운" 발전 속도를 보인다고 영상에서 강조되었습니다.
놀랍게도 브린은 이제 **최고 경영진의 책임 없이** 다시 코드를 제출하고 있습니다. 이는 그가 직접 시스템의 "모든 작은 부분"에 깊이 파고들어 기본 실험을 실행하고, 동시에 자신이 말하는 것에 대해 "정확히 알고" 싶기 때문이라고 설명했습니다. 구글 내부에서는 브린이 다시 코드를 제출하는 것에 대해 "아빠가 집에 왔다"는 식으로 당황한 반응을 보였다고 하는데, 이는 그가 단순히 경영진의 일원이 아닌 개발자로서 현장에 복귀했음을 보여주는 일화입니다.
### AI의 진정한 초능력: 인간의 한계를 넘어서는 규모
브린은 AI의 진정한 "초능력"을 **인간이 할 수 없는 방대한 양의 작업을 처리하는 능력**에서 찾습니다. 예를 들어, Gemini와 같은 AI 시스템은 상위 수천 개의 검색 결과를 빠르게 분석하고, 각각에 대해 추가 검색을 수행하며, 이를 깊이 있게 읽어내는 작업을 해낼 수 있습니다. 영상에서 브린은 이 작업이 자신에게는 "일주일의 작업량"이 될 것이지만, AI는 이를 "몇 분" 안에 해낼 수 있다고 설명했습니다. 이는 개인이 감당할 수 없는 정보의 바다에서 가치 있는 통찰력을 찾아내는 AI의 독보적인 강점을 보여줍니다.
특히 "딥 리서치" 기능에 대해 브린은 과거의 "사전 훈련(pre-training)" 단계를 넘어선 "엄청난 도약"이라고 평가합니다. 이 기능은 200~300개에 달하는 질의와 후속 작업을 수행할 수 있으며, 복잡한 질문에 대한 심도 깊은 답변을 제공합니다. 예를 들어, F1 경주의 사고율을 마일당 사망자 수로 추정하는 질문에 AI는 단순히 데이터를 제공하는 것을 넘어 "연습 주행 거리도 포함해야 한다"는 제안까지 하며 마치 "대학생의 학기말 보고서" 수준의 결과를 몇 분 만에 도출해냈다고 영상에서 소개되었습니다.
흥미로운 에피소드 중 하나는 "AI를 위협하면 모델 성능이 더 좋아진다"는 언급입니다. 브린은 자신의 AI가 "최고가 아니라고 위협"했을 때도 더 잘 반응했다고 농담조로 말했는데, 이는 AI 모델이 단순히 데이터에만 반응하는 것이 아니라 미묘한 지시에도 반응할 수 있음을 시사하는 독특한 관찰이었습니다. 물론 이것이 AI 사용에 대한 일반적인 권고는 아닙니다.
### 교육과 미래 사회에 대한 세르게이 브린의 성찰
AI의 급속한 발전은 미래 세대의 교육에 대한 깊은 고민을 안겨주고 있습니다. 고등학생과 중학생 자녀를 둔 부모로서 브린 역시 이 문제에 대해 "어떻게 생각해야 할지 모르겠다"고 솔직하게 토로했습니다. 영상에서 언급된 바와 같이, AI는 이미 수학이나 코딩 분야에서 "인간보다 앞서 있으며," 심지어 최고 수준의 인간과 겨루어 수학 경연 대회나 코딩 대회에서 우승할 수 있는 수준에 도달했다고 합니다.
이러한 상황에서 브린은 자녀가 무엇을 배워야 할지에 대해 고민합니다. 그는 대학의 미래에 대해서도 회의적인 시각을 드러냈는데, AI의 도전이 있기 전부터 이미 대학 교육의 가치에 대한 질문이 제기되어 왔다고 설명했습니다. **과거라면 자녀가 명문대에 진학하기 위해 노력했을 것이지만, 이제 그는 자녀가 "사회적으로 잘 적응하고, 심리적으로 다양한 종류의 실패를 다루며, 몇 년간의 탐구를 즐기는 것"이 오히려 "최고의 일"일 수 있다고 생각한다고 밝혔습니다.** 이는 미래에는 단순히 지식 습득을 넘어선 다른 형태의 능력과 경험이 더 중요해질 수 있음을 시사하는 깊은 통찰입니다.
더 나아가, 그는 래리 페이지가 과거에 "인간은 진화의 디딤돌"이라고 언급한 것에 대한 질문에, AI가 특정 분야에서 "우리보다 훨씬 잘할 수 있다"는 점을 인정했습니다. 브린은 개인적으로 수학이나 코딩 같은 기술은 이제 AI에 의존하는 것이 더 낫다고 느끼며, 이를 도구로 사용하는 것에 익숙해졌다고 말했습니다. 현재로서는 불편함을 느끼지 않지만, AI가 더욱 유능해진 미래에는 이 상황을 다르게 보게 될 수도 있다고 덧붙였습니다.
### 구글 내부의 AI 혁신과 도전
세르게이 브린은 구글 내부에서 AI를 통합하고 활용하는 과정에서도 흥미로운 경험을 했습니다. 그는 Gemini를 사용하여 코드를 작성하는 것에 대한 **내부 정책상의 문제로 "큰 다툼"을 벌였다고 밝혔습니다.** 이는 구글 내부에서도 새로운 AI 기술 도입에 대한 관료주의와 저항이 있었음을 보여줍니다. 하지만 브린은 이를 해결했고, 이제는 직원들이 AI 도구를 더 자유롭게 사용할 수 있게 되었다고 말했습니다. 그는 또한 "어떤 주니어 직원이든 당신에게 '꺼져'라고 말할 수 있다는 것은 건강한 문화의 신호"라고 언급하며, 이러한 자유로운 소통이 오히려 긍정적이라고 생각하는 면모를 보여주었습니다.
브린은 심지어 **AI를 관리 업무에도 활용**했습니다. 그는 내부 채팅 시스템에서 AI 도구를 사용하여 복잡한 대화 내용을 요약하고, 작업 할당을 지시하며, 심지어 "누가 승진해야 하는지"까지 식별했다고 합니다. 이 AI는 평소에 눈에 띄지 않던 젊은 여성 엔지니어를 승진 대상자로 지목했고, 실제 매니저와의 논의 끝에 그녀가 승진하는 결과로 이어졌다고 합니다. 이는 AI가 단순한 정보 처리 도구를 넘어, 인간 관계와 조직 관리에도 예상치 못한 통찰력을 제공할 수 있음을 보여주는 사례입니다.
파운데이션 모델의 미래에 대해 브린은 **점점 더 "하나의 모델"로 수렴되는 경향**을 보고 있다고 설명했습니다. 과거에는 시각을 위한 합성곱 신경망(CNN), 텍스트 및 음성을 위한 순환 신경망(RNN) 등 다양한 모델 유형이 있었지만, 이제는 주로 트랜스포머 아키텍처로 통합되고 있다는 것입니다. 특정 목적을 위한 특화 모델이 단기적으로는 효율적일 수 있지만, 그 학습 내용은 결국 일반 모델에 통합되어 전반적인 성능을 향상시키므로, **장기적으로는 범용 모델의 이점이 더 크다**고 보았습니다.
또한 구글은 오픈 소스와 폐쇄 소스 전략을 모두 추구하고 있습니다. 영상에서 브린은 Deepseek과 같은 강력한 오픈 소스 모델의 등장을 인정하며, 구글도 소형이면서도 성능이 우수한 오픈 모델인 Gemma를 출시했다고 밝혔습니다. 그는 "어떤 방향으로 나아갈지는 아직 미지수"라고 말하며, AI 생태계의 다양한 발전 가능성을 열어두고 있음을 보여주었습니다.
### 차세대 인간-컴퓨터 상호작용과 하드웨어의 진화
세르게이 브린은 인간과 컴퓨터의 상호작용 방식이 단순한 검색창을 넘어 크게 진화할 것이라고 예측합니다. 그는 과거 구글 글래스 프로젝트가 "타이밍이 완전히 틀렸다"고 인정하며 기술이 아직 준비되지 않았다고 회고했습니다. 하지만 현재는 배터리 문제와 같은 난관에도 불구하고, 스크린이 내장된 안경과 같은 "폼 팩터가 더 합리적"이라고 보았습니다.
특히 그는 **음성 상호작용의 중요성**을 강조했습니다. 현재 AI의 반응 속도가 매우 빨라져 운전 중에도 음성 채팅 모드를 통해 AI와 대화하는 것이 매우 유용하다고 말했습니다. 그는 사용자들이 '마이너리티 리포트'나 '블레이드 러너' 영화에서처럼 손동작이나 음성으로 컴퓨터와 상호작용하는 것에 가까워지고 있다고 보았습니다. 브린은 오픈 오피스 환경에서는 음성 대화가 다소 불편할 수 있지만, 음성 기반 AI 상호작용이 "놓치고 있는 사용 사례"라고 인정하며 그 잠재력을 높이 평가했습니다.
AI 모델의 **'무한 컨텍스트'**에 대해서도 브린은 100% 확신을 표했습니다. 구글의 코드베이스는 이미 무한 컨텍스트를 활용하고 있으며, 이는 AI가 더 광범위한 정보를 이해하고 기억하며 활용할 수 있게 해주는 핵심 요소입니다. 구글 내부에서는 이미 지능, 컨텍스트, 속도 측면에서 한계를 뛰어넘는 다양한 AI 빌드가 개발 중이라고 밝혔습니다.
하드웨어 측면에서는, 구글이 Gemini 개발에 주로 자체 TPU(텐서 처리 장치)를 사용하지만, 엔비디아 칩도 대규모로 구매하여 구글 클라우드 고객에게 제공하고 있다고 언급했습니다. 현재로서는 AI 모델의 방대한 계산량 때문에 "어떤 종류의 칩을 사용하고 메모리와 통신이 어떻게 작동하는지"에 대해 매우 신중하게 고려해야 한다고 말하며, AI 자체가 이러한 하드웨어 최적화 과정을 완전히 추론하기에는 아직 충분히 똑똑하지 않다고 덧붙였습니다.
### 마무리하며
세르게이 브린의 이번 인터뷰는 AI가 단순히 먼 미래의 기술이 아니라, 이미 우리의 삶과 사회, 그리고 거대한 기술 기업의 내부 작동 방식까지 혁신하고 있음을 명확히 보여줍니다. 그는 AI의 폭발적인 발전 속도와 그 무한한 잠재력에 대해 깊은 흥분과 함께, 미래 교육 및 인간의 역할에 대한 진지한 질문을 던집니다.
만약 AI의 이러한 놀라운 능력을 직접 경험해보고 싶다면, 영상에서 추천된 것처럼 **전용 Gemini 앱**을 사용해볼 것을 권장합니다. 특히 **Gemini 2.5 Pro 버전**은 유료 서비스이지만 (월 약 20달러), 뛰어난 성능을 제공합니다. 브린은 새로운 세대의 모델이 출시될 때마다 "새로운 무료 등급이 이전의 프로 등급만큼 좋거나 때로는 더 좋다"는 흥미로운 경향을 언급하며, AI 기술의 접근성이 점차 확대될 것임을 시사했습니다. AI 혁명의 파도 속에서, 세르게이 브린과 같은 선구자들의 통찰은 우리가 나아갈 방향을 가늠하는 중요한 지침이 될 것입니다.