[📪정보] 샘 알트먼 인터뷰 번역 (AI의 전망)

[익명(chill9312)]

AI의 전망

벤 톰슨:

다리오 씨와 케빈 와일 씨가 서로 다른 자리에서 공통적으로 이런 말씀을 하셨습니다. 올해 말이면 코드 작성 업무의 약 99% 정도가 자동화될 거라고요. 정말 엄청나게 빠른 변화의 속도인데요. 현재는 그 비율이 어느 정도라고 보시나요? 혹시 이미 50%를 넘었나요, 아니면 앞으로 언제쯤 넘을 거라고 보시는지요?

샘 알트만(SA):

이미 많은 기업에서는 아마 50%를 넘어섰을 것 같다고 생각합니다. 하지만 진짜 큰 변화는 '에이전트(agent)' 형태의 코딩이 등장했을 때라고 보고 있는데요, 아직은 어느 누구도 제대로 시도하지 않은 영역입니다.

벤 톰슨:

그렇다면 지금 그게 실현되지 못하는 이유는 뭔가요?

SA:

단지 시간이 좀 더 필요할 뿐이라고 봅니다.

벤 톰슨:

제품적인 문제인가요, 아니면 모델 자체가 아직 부족한 건가요?

SA:

모델 자체의 문제입니다.

벤 톰슨:

여전히 소프트웨어 엔지니어들을 고용하실 계획이 있으신가요? 채용 공고가 꽤 많이 올라와 있는 걸 보니 궁금합니다.

SA:

네. 기본적으로 저는 한동안 개별 소프트웨어 엔지니어가 지금보다 훨씬 더 많은 일을 수행하게 될 것으로 예상합니다. 물론 언젠가는 소프트웨어 엔지니어의 수요 자체가 지금보다 줄어들겠지만요.

벤 톰슨:

사실 저는 개인적으로 오히려 더 많은 소프트웨어 엔지니어를 고용하셔야 한다고 생각합니다. 제가 드리고 싶은 말씀은, 더욱 빠르게 움직이셔야 한다는 점입니다. 그런데 GPT-5에 관한 얘기가 나왔는데요. 사실 저희는 꽤 오랫동안 GPT-5를 기다리고 있거든요.

SA:

GPT-4.5가 나온 게 불과 2주 전이었습니다만.

벤 톰슨:

네, 물론 그렇긴 하지만, 사람의 욕심이란 게 끝이 없으니까요.

SA:

하하, 좋습니다. 사실 그렇게 오래 기다리실 필요는 없을 겁니다. 새 버전은 그렇게까지 멀지 않았으니까요.

벤 톰슨:

AGI(인공일반지능)의 정의에 대해서는 여러 가지가 있는 걸로 압니다. OpenAI 내부에서도 여러 가지 해석이 있을 것 같은데, 현재 귀하께서 생각하시는 최신 AGI의 정의는 무엇인지 궁금합니다.

SA:

방금 말씀하신 그대로입니다. AGI란 여러 가지 요소가 복합적으로 섞인 다소 모호한 개념이라, 사실 이제는 거의 가치가 떨어져 버린 용어가 아닌가 생각됩니다. 일부 사람들의 정의에 따르면 이미 우리는 AGI를 달성했을 수도 있어요. 특히 누군가를 2020년에서 2025년 현재로 데려와서 지금 우리가 가진 것을 보여준다면, 아마도 놀라서 AGI라고 여길지도 모르겠습니다.

벤 톰슨:

예전부터 AI라는 개념은 항상 '현재 우리가 못하는 것'을 가리키는 단어였잖아요. 그리고 그걸 해내는 순간부터는 머신러닝이라고 불리다가, 나중에는 그냥 알고리즘이 되어버렸죠.

SA:

맞습니다. 어떤 분들은 경제적 가치의 일정 비율을 달성한 존재를 AGI라고 생각하시고, 또 어떤 분들은 여러 가지 일을 전반적으로 잘 할 수 있는 범용성을 AGI로 보시죠. 또 어떤 분들은 사소한 실수를 전혀 하지 않으면서 스스로 자기 개선이 가능한 존재를 AGI라 정의하기도 합니다. 이처럼, 명확한 합의점이 없는 것이 사실입니다.

벤 톰슨:

그렇다면 '에이전트(agent)'는 어떻게 정의할 수 있을까요?

SA:

사람 대신 자율적으로 움직이며, 실제적인 업무를 상당히 수행해줄 수 있는 존재라고 생각합니다.

벤 톰슨:

제게 있어서는 사실 그게 바로 AGI로 보입니다. 일종의 직원 대체 수준의 AI인 셈이죠.

SA:

하지만 만약 그 에이전트가 특정 분야 업무만 잘 수행하고 다른 분야는 전혀 하지 못한다면 어떨까요? 사람 직원들도 그런 경우가 있지 않습니까?

벤 톰슨:

그 점이 흥미로운 부분입니다. 과거에는 AGI가 '모든 것을 할 수 있는 존재'를 의미했지만, 이제는 ASI(초지능)라는 개념도 등장했습니다. 개인적으로 저는 ASI가 우리가 주는 어떤 업무든 수행할 수 있는 수준이라고 생각하고 있습니다. 만약 특정 업무만 잘 해낸다 하더라도 목표를 주면 알아서 단계적으로 일을 해내는 존재가 나타난다면, 지금의 상황에 비해 패러다임이 바뀌었다고 생각합니다. 현재는 아직 우리가 AI를 상당 부분 가이드해야 하니까요.

SA:

그렇다면 만약 저희가 뛰어난 자율적 코딩 에이전트를 내놓는다면, 그때는 "OpenAI가 드디어 AGI를 해냈다!"라고 인정해 주실 건가요?

벤 톰슨:

그렇습니다. 저는 최근에 그런 식으로 AGI를 정의하고 있습니다. 물론 예전의 AGI 개념보다는 축소된 느낌이긴 하지만, 대신 저는 예전의 AGI 개념을 이제 ASI라는 용어로 대체해서 생각하고 있습니다.

SA:

하하, 그렇다면 저희 OpenAI 사무실 벽에 벤 톰슨 님의 금메달이라도 하나 걸어놔야겠군요?

벤 톰슨:

(웃으며) 좋습니다. 제 서킷 펜이라도 드려야겠네요.

SA:

좋습니다.

벤 톰슨:

AI가 충격적인 변화를 가져올 거라며 오랫동안 여러 연구소들이 예측했지만, 현실을 보면 아직 세상은 크게 바뀌지 않은 것처럼 보이기도 합니다. 그간 발표하신 결과들이 기대 이하였다고 보시는 건지, 아니면 인간이 변화에 빠르게 적응한 점이 놀랍다고 생각하시는지요?

SA:

후자 쪽이라고 생각합니다. 저희가 정말 대단한 걸 발표하면 잠깐 세상이 깜짝 놀라기는 하지만, 불과 2주만 지나면 바로 "다음 버전 언제 나와요?"라며 자연스럽게 적응해 버리니까요.

벤 톰슨:

말씀하신 대로, 처음 챗GPT가 등장했을 때 사람들은 충격을 받았죠. 곧바로 GPT-4가 등장했을 때는 놀라움이 더 커졌고요. 저희가 너무 빠른 속도로 적응하는 건 아닌가 싶습니다.

SA:

저희는 기대 이상의 결과를 내놓았고, 사람들이 그걸 빠르게 받아들이면서 더 많고, 더 좋고, 더 빠른 것을 원하게 되는 게 인간의 장점이자 특징이라고 봅니다.

벤 톰슨:

그렇다면 그러한 상황을 보며 더 낙관적으로 느끼시나요, 아니면 덜 낙관적으로 느끼시나요? 앞으로 AI를 적극적으로 활용하고자 하는 사람들과 그렇지 않은 사람들 간에 양극화 현상이 나타날 것으로 보입니다. 예를 들어, API를 적극적으로 사용하며 마이크로소프트의 코파일럿처럼 보조 역할의 AI를 능숙하게 다루는 사람이 있는 반면, 또 그렇지 않은 사람들도 있겠죠. 흔히 “AI는 사람의 일자리를 빼앗는 것이 아니라 생산성을 높일 것이다”라는 이상적인 표현을 많이 듣는데요. 저 역시 일부 사람들에게는 그렇게 될 거라 봅니다. 하지만 개인용 컴퓨터(PC)의 역사를 돌이켜보면, 초창기에는 스스로 적극적으로 PC를 사용하려는 사람들만 사용했었고, 나머지 대부분의 사람들은 책상 위에 PC가 놓이고 나서야 특정 업무에 사용하도록 요구받았습니다. 그리고 결국 PC 사용이 일상화되려면 세대적 변화가 필요했습니다. 그렇다면 AI도 역시 그런 세대적 변화가 주요 제한 요소일까요?

SA:

어쩌면 그렇다고 할 수 있겠습니다만, 그건 크게 문제되지 않는다고 생각합니다. 말씀하셨던 대로, 기술 발전 과정에서는 그런 현상이 일반적이니까요.

벤 톰슨:

하지만 PC의 예로 돌아가 보면, 사실 첫 번째 정보기술(IT) 물결은 메인프레임 시대로 거슬러 올라가는데요, 그때는 실제로 사무실의 특정 업무들을 통째로 없애버렸습니다. 최초의 IT 도입이 일자리를 대체하는 파동이었다고 볼 수 있죠. 왜냐하면 위에서부터 조직 전체에 걸쳐 기술을 강제로 적용하는 것이 더 쉬웠기 때문이었습니다.

SA:

제 직감은 이번 AI의 흐름은 그와는 좀 다를 거라고 생각합니다만, 솔직히 예측이란 언제나 어려운 일이죠.

벤 톰슨:

구체적으로 어떤 방식일 거라고 생각하시는지요?

SA:

경제 전반에 서서히 스며들면서, 처음에는 조금씩 작은 것부터 잠식하다가, 그 속도가 점점 더 빨라질 거라고 봅니다.

벤 톰슨:

AI에 투자해야 하는 주요 이유 중 하나로 흔히 '과학적 돌파구'를 이야기하시는데, 최근 드와르케시 파텔(Dwarkesh Patel) 씨는 아직까지 AI가 독자적으로 이룬 진정한 과학적 발견이 없다고 지적한 바 있습니다. 왜 아직까지 그러한 성과가 없다고 생각하시나요? AI는 정말 새로운 무언가를 창조하거나 발견할 수 있을까요? 우리가 단지 그렇게 똑똑하지 못한 모델에 너무 의존하고 있어서 그런 것은 아닐까요?

SA:

네, 저는 아직 모델들이 충분히 똑똑하지 않다고 생각합니다. 정확히 말씀드리기는 어렵지만, '딥리서치(Deep Research)'를 하시는 분들이 흔히 하시는 말씀이 있습니다. “아직 AI 모델이 독자적으로 새로운 과학을 발견하지는 못했지만, 제가 과학적 발견을 더 빠르게 하도록 큰 도움을 주고 있습니다.” 저는 그것만으로도 이미 충분히 훌륭하다고 생각합니다.

벤 톰슨:

트랜스포머 기반 아키텍처가 언젠가는 진정한 의미에서 창의적으로 새로운 무언가를 만들어낼 수 있을까요, 아니면 단지 인터넷상에 존재하는 평균적인 수준의 정보를 조합해 뱉어내는 데 그칠까요?

SA:

충분히 가능합니다.

벤 톰슨:

그렇다면 그런 혁신적인 전환점은 어디에서 올까요?

SA:

지금 우리가 걷고 있는 길이 올바르다고 생각합니다. 단지 계속해서 지금처럼 발전시켜나가면 된다고 생각합니다.

벤 톰슨:

혹시 AI의 발전이 인간의 창의성을 신의 영역까지 시험하는 최종적 질문이 되는 것은 아닐까요?

SA:

어떤 의미에서 말씀하시는 건가요?

벤 톰슨:

과연 인간은 진정한 의미의 고유한 창의성을 갖고 있는 걸까요, 아니면 단지 이미 축적된 지식을 다른 방식으로 재조합하는 것에 불과할까요?

SA:

제가 가장 좋아하는 책 중 하나가 데이비드 도이치(David Deutsch)의 『무한의 시작(The Beginning of Infinity)』인데요, 그 책 초반부에 창의성에 관한 아주 아름다운 문장이 있습니다. 거기서는 창의성이란 단지 우리가 이전에 본 무언가를 조금씩 바꾸는 행위에 불과하다고 설명하죠. 만약 그것이 옳다면, AI는 분명히 그런 일을 아주 잘 할 수 있을 겁니다.

벤 톰슨:

그러한 견해는 평소에 가지고 계셨던 본인의 철학적 관점 때문인가요, 아니면 지금까지 관찰해온 바를 통해 얻은 결론인가요? 실리콘밸리 대다수가 물질주의적이고 무신론적인 입장을 가진 상황에서 만약 AI가 결국 새로운 창조를 결코 하지 못하고 인간의 창조성을 보조하는 데 그친다면, 그런 상황은 당신의 근본적 믿음에 변화를 가져올까요?

SA:

그런 견해는 이미 오랜 시간 제 신념 체계의 일부였습니다. 새로운 게 아닙니다. 만약 우리가 지금까지 새로운 창조가 가능한 AI를 발견하지 못했다면, 단지 아직 올바른 AI 아키텍처를 찾아내지 못했을 뿐이며, 언젠가는 발견할 수 있다고 생각할 겁니다.

벤 톰슨:

마지막으로, 올해 고등학교를 졸업하는 제 딸을 위한 직업적인 조언을 부탁드립니다.

SA:

AI 도구를 잘 활용하는 능력을 갖추는 게 실질적으로 가장 유리합니다. 그와 함께 적응력과 회복력을 기르고, 사람들이 원하는 게 무엇인지 파악하며 다른 사람들에게 도움이 될 수 있는 능력을 키우는 것이 중요합니다. 특정한 지식을 배우는 것보다는 '어떻게 배우는가'라는 메타적인 학습 능력을 익히는 게 앞으로 더 유리할 겁니다.

벤 톰슨:

오늘 좋은 말씀 감사합니다. 곧 다시 뵙기를 기대하겠습니다.

SA:

저 역시 즐거웠습니다. 감사합니다.

An Interview with OpenAI CEO Sam Altman About Building a Consumer Tech Company

https://stratechery.com/2025/an-interview-with-openai-ceo-sam-altman-about-building-a-consumer-tech-company/

[익명(wanted7407)]

벤 톰슨 너 뜬거야

[익명(shore1232)]

아.. 알트만의 agi 기준 개같이 낮은게 느껴진다..

[ㅇㅇ 1(175.124)]

에이전트 내놓고 agi 선언 하겠네

[Samus(tktlqtk44)]

지식을 배우는 것보다는 어떻게 배우는가 로 생각하라,,, 음,,,

[ㅁㄱㅌㅊ(39.122)]

새로운 정보가 쏟아져 나오는 상황에서는 어떻게 해야 질 좋은 최신 정보에 접근할 수 있는지 아느냐 모르느냐가 중요할 수 밖에

[익명(chill9312)]

+ 빠진 내용 추가보충

[ㅁㄱㅌㅊ(39.122)]

저희가 정말 대단한 걸 발표하면 잠깐 세상이 깜짝 놀라기는 하지만, 불과 2주만 지나면 바로 "다음 버전 언제 나와요?"라며 자연스럽게 적응해 버리니까요.

[익명(leaf4518)]

진짜 대단한게 아니라 그럼 ㅋㅋ

[익명(dlwo0827)]

인터뷰 수준 높다

[익명(bluewarp)]

알트만의 agi기준은 안나오노...

[ㅇㅇ 2(61.79)]

SA: 방금 말씀하신 그대로입니다. AGI란 여러 가지 요소가 복합적으로 섞인 다소 모호한 개념이라, 사실 이제는 거의 가치가 떨어져 버린 용어가 아닌가 생각됩니다. 일부 사람들의 정의에 따르면 이미 우리는 AGI를 달성했을 수도 있어요. 특히 누군가를 2020년에서 2025년 현재로 데려와서 지금 우리가 가진 것을 보여준다면, 아마도 놀라서 AGI라고 여길지도 모르겠습니다.

[ㅇㅇ 2(61.79)]

내 생각엔 알트만한테 AGI는 중요한 게 아님. 특갤러들이나 AGI AGI 거리며 흥분하지, 알트만은 그냥 성실하게 일하는 느낌인데?

[점심밥(yield0917)]

[멘토스(gblzvhbddpj2)]

[익명(hyeongim264)]

알트만은 참 아가리를 잘털어. 말빨이 좋음. - dc App

[도로시냥(slzpdnjsxnf)]

[ㅇㅇ 3(115.161)]

이새끼한테는 아무것도 기대되지 않는다 장사꾼 새끼

[익명(nutrient2445)]

4.5 같은거나 내니까 다음은 언제 소리를 듣지

[키니치하나브파칼(bankrupt2517)]

AI의 빠른 발전: 코드 작성 자동화가 50%를 넘어섰고, '에이전트'형 AI가 등장하면 더욱 가속화될 전망이다.AGI 정의 변화: AGI는 모호한 개념이 되었으며, 특정 업무를 자율적으로 수행하는 AI가 등장하면 AGI로 인정될 가능성이 있다.AI의 일자리 영향: AI는 생산성을 높이지만, 기술 적응 속도에 따라 직업 양극화가 발생할 수 있다.창의성과 AI: AI가 독창적인 과학적 발견을 하지 못했지만, 인간의 창의성을 보조하는 역할을 수행 중이다.미래 준비 조언: AI 도구 활용 능력, 적응력, 학습법을 익히는 것이 미래 직업 시장에서 중요한 경쟁력이 될 것이다. - dc App

[ㅇㅇㅇㅇㅇ(lsh0320jpgpw)]

좋다 굿 ㅇㄷ

[익명(124.59)]

답변이 너무 모호한데?

[ㅇㅇ 4(175.211)]

요약) 그냥 챗봇 agi라고 선언할건데 니들이 뭘 할수있는데?

[ㅇㅇ 5(115.143)]

ASI는 27년까지는 나오것지