질문자 3: 앞으로 10년, 30년, 100년 동안 생성형 AI가 있는 사회에 대해 어떻게 생각하시나요? 특히 교육 분야에서 이 기술이 교육을 어떻게 변화시킬지에 대해 관심이 있습니다.


샘 알트만: "개인의 장점이나 약점에 맞춰 학습할 수 있도록 지원하는 상황을 상상해 보세요. 이는 매우 큰 발전을 이루게 될 것입니다. 학생들은 ChatGPT의 가장 큰 사용자층이며, 교육에 자연스럽게 적합하고 효과적으로 작동하고 있습니다. 일본에서는 아직 이러한 변화가 활발하지 않다는 것을 알고 있지만, 저는 매우 기대하고 있으며, 여러분이 이러한 시스템을 구축하는 것을 권장합니다. 정말 놀라운 일이 될 것이라고 생각합니다.

100년 후에 대해서는 현재로서는 상상도 할 수 없습니다. 세계는 완전히 달라져 있을 것입니다. AI의 능력이 100년 후에는 어떻게 변할지 전혀 예측할 수 없습니다. 하지만 10년 후에는 세상이 크게 변화할 것이라고 생각합니다. 과학의 발전과 발견의 속도는 오늘날과 비교하여 아마 10배, 혹은 100배 빨라질 것입니다. 그리고 제가 믿기로, 과학의 발전이 경제 성장과 세계의 발전을 지속 가능하게 만드는 가장 중요한 요소라면, 그 발전 속도가 10배 또는 100배로 증가하는 것은 상상조차 할 수 없는 수준이며, 생활의 질도 비약적으로 향상될 것입니다. 우주 탐사선이 지구를 떠나거나, AI가 우리가 상상할 수 있는 모든 것을 실현하는 방법을 찾아내는 등, 놀라운 일들이 벌어질 것입니다.

그럼에도 불구하고, 사람들은 여전히 일상을 살아가며, 친구와 교류하고, 가족을 이루고, 취미를 즐기는 것에 관심을 가질 것입니다. 따라서 어떤 의미에서는 모든 것이 변할 것이지만, 다른 의미에서는 ‘인간으로서의 의미’는 전혀 변하지 않을 것이라고 생각합니다. 저는 인간이 할 일이 사라지거나, 직업이 없어지거나, 삶의 보람을 잃는 것에 대해 걱정하지 않습니다. 환경과 직업은 변화하겠지만, 인간의 본질적인 역할은 근본적으로 그대로 유지될 것입니다


질문자4: 교육이라는 주제와 관련하여, 전 세계적으로 이러한 AI 도구에 대한 공평한 접근을 실현하고 싶습니다. 어떤 아이디어가 있으신가요?

샘 알트만: 사무실에서는 '지능은 너무 싸게 측정할 수 없다'고 말합니다. 우리는 지능의 비용을 가능한 한 제로에 가깝게 만들어 전 세계 모든 사람이 이용할 수 있도록 하고자 합니다. 지능과 이러한 시스템에 대한 접근은 가능한 한 무료에 가까워야 합니다. 우리는 공평성 목표도 중요하게 생각하며, 그래서 그렇게 하고자 합니다. 그 증거로 2년 전 GPT-3 출시 당시와 현재 모델을 비교하면 현재 모델은 훨씬 더 똑똑하고 가격은 GPT-3의 1%에 불과합니다. 비용이 크게 떨어졌습니다. 우리는 이것을 계속하고 싶습니다.

질문자 5: 고등교육기관의 교육자로서, AI 시대에 어떤 재능이나 기술이 더 높이 평가될 것이라고 생각하십니까? 지식의 가치는 앞으로 약간 변할 것 같은데요. 학생들에게 조언을 한다면, 어떤 재능이나 기술이 가장 중요하다고 생각하십니까?

Sam Altman: 구체적으로 말씀드리면, 수학이나 프로그래밍, 물리학 등에서 AI보다 뛰어날 수 있을까요? 답은 '아니오'입니다. AI 자체보다 뛰어날 수는 없습니다. AI를 활용해서 지금까지 아무도 하지 못했던 일을 할 수 있게 될 것입니다. AI와의 새로운 협업 방식이 탄생할 것입니다. 계산기가 발명되었을 때, "아무리 뛰어난 계산기가 나와도 나는 산술에서는 뛰어나다"라고 말하는 사람들이 있었습니다. 정말 산술을 잘하는 사람들이죠. 하지만 아무도 계산기를 이길 수는 없었습니다. 그러나 그것은 문제가 되지 않았습니다. 계산기를 사용해서 더 복잡한 계산을 하게 되었기 때문입니다. 모든 분야에서 같은 일이 일어날 것입니다. 처리 능력에서는 AI를 이길 수 없습니다. 그것은 올해 안에 끝날 것입니다. 하지만 이 도구를 사용하면 지금까지 불가능했던 모든 새로운 일들을 할 수 있게 됩니다.

그것은 마치 모든 사람이 지구상에서 가장 유능한 회사를 운영하는 것처럼 접근할 수 있게 되는 것과 같습니다. 그 회사를 운영하는 것처럼 아이디어를 내고, 회사 직원들에게 그것을 실행하도록 요청하고, 어떻게 조정할지 생각해낼 수 있습니다. AI를 사용하면 누구나 그것을 할 수 있고, 놀라운 새로운 것들이 탄생할 것입니다. 이러한 세상에서 필요한 기술은 사람들이 무엇을 원하는지 이해하는 창의적인 비전, 빠른 적응력, 주변의 모든 것이 변화하는 가운데서의 회복력, 그리고 이러한 도구들을 사용해서 AI 없이는 할 수 없었던 일을 훨씬 더 많이 수행하는 방법을 배우는 것입니다. "계산기를 이기겠다"고 말하는 것이 아니라. 여기서 얻을 수 있는 교훈, 지금 가져가야 할 것은 이러한 도구들을 사용하기 시작하는 것, 일하는 방식, 공부하는 방식에 통합하는 것입니다. 새로운 일을 할 때는 AI를 사용해서 더 빨리 할 수 있는 방법이 있는지, 직접 해야 하는지, 아니면 AI에 아웃소싱할 수 있는지 자문해보세요. 점차 효율성이 높아지고, 새로운 테크닉을 배우고, AI의 변화에 맞춰 최신 상태를 유지하면서, 미래에 AI와 일하기에 최적의 상태가 될 것입니다

질문자 8: 이것은 즉, 우리 인간도 이 새로운 기술에 적응해야 하고, 공진화의 상황에 있다는 것인가요?

샘 알트만: 사회와 기술의 공진화는 정말 올바른 프레임워크라고 생각합니다. 이것은 마치 무언가가 일어나서 우리가 모든 면에서 패배할 것이라는 잘못된 생각이라고 봅니다. 단계적으로 함께 진화해 나가는 것입니다. 우리가 하게 될 일들은 이 기술 없이 일하던 사람들은 상상도 못했을 것들입니다. 100년 전, 또는 1000년 전의 사람들이 할 수 있었던 것과 비교해서, 오늘날 사람들이 무엇을 할 수 있는지 생각해보세요. 가능성은 높아지고, 기대도 높아집니다. 이러한 도구들을 사용해서 다른 방식으로 일하는 법을 배워야 하지만, 한계는 매우 높다고 생각합니다. 참고로, 워튼스쿨의 Ethan Mollick 교수가 쓴 "Co-Intelligence"라는 책이 있습니다. 100페이지 정도의 짧은 책인데, 그가 AI를 어떻게 가르치고 있는지, 학생들이 AI와의 협업에 대해 어떻게 생각해야 하는지에 대해 매우 사려 깊은 내용이 담겨 있습니다. 읽어볼 만한 가치가 있다고 생각합니다.

질문자 9: 만약 100배의 계산 능력이 있다면, ChatGPT에 어떤 창발적 특성을 기대하시나요? 점차 똑똑해지고 있다는 것은 알고 있지만, 질적으로 새로운 무언가가 있나요?

샘 알트만: 바로 그 질문에 답하기 위해, 현재 컴퓨터의 약 100배의 계산 능력을 가진 'Stargate'라는 새로운 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이전에는 사전 학습만 하는 패러다임이었고, GPT 번호 1, 2, 3, 4는 각각 정확히 100배는 아니지만 매우 근접한 배율로, 각각에 큰 새로운 창발적인 것들이 있었습니다. 사내에서는 약 4.5까지 진행되었고, 5.5에 도달하려면 100배의 계산 능력이 필요합니다. 그것에 대해서는 나중에 언급하겠지만, 작년 이 분야에서, 혹은 적어도 우리에게 가장 중요한 사건은 추론을 할 수 있는 이러한 새로운 모델들입니다. 이는 믿을 수 없을 정도의 새로운 계산 효율성 향상이며, 이전 세계에서는 GPT-6까지 실현되지 않을 것이라고 예측했던 많은 벤치마크에서 성능을 달성할 수 있습니다. 훨씬 작은 모델로부터, 이 강화학습을 통해서 말입니다.

그래서 어느 정도의 전망은 서 있습니다. 문제는, 이 새로운 방법으로 하면 모든 것이 좋아지는 것은 아니고, 특정 차원에서는 좋아지지만, 더 큰 모델을 사전 학습하고 이것을 할 수 있다면, 어떻게 될지를 이전보다 더 현명하게 말할 수 있게 되었습니다. 그리고 그 규모의 도약에서 제가 기대하는 것은, 진정으로 새로운 과학적 지식에서의 첫 징후, 혹은 생명의 징후와 같은 것입니다. 현재 GPT-4는, 아니면 그것은 너무 쉽네요, 우리의 최신 최고 모델, 예를 들어 03은 믿을 수 없을 정도로 잘 프로그래밍할 수 있지만, 사람들이 이미 하고 있는 것, 예를 들어 완전히 새로운 알고리즘이나 새로운 물리학, 새로운 생물학을 발명하는 것은 그다지 잘하지 못합니다. 그것이 다음 2자릿수에서 얻을 수 있는 것이라고 생각합니다. 최근의 규모에서의 진보는 정말 놀라운 것입니다. 우리의 첫 번째 추론 모델은 세계에서 100만 번째쯤 경쟁력 있는 프로그래머 같은 것이었습니다. 사람들은 그것을 매우 인상적이라고 생각하고, "대단해, AI로는 100만 번째로 우수한 사람들이야, 꽤 좋아"라고 생각했습니다. 그 후 1만 위 안에 든 모델이 있었고, 12월에 공개한 03은 세계에서 175번째로 우수한 프로그래머입니다. 현재의 사내 벤치마크는 약 50위이고, 아마도 연말까지는 1위가 될 것입니다. 이는 이 새로운 패러다임에서의 계산 능력 증가율로는 놀라운 것이며, 그것이 멈출 조짐은 보이지 않습니다.


질문자 10: ChatGPT Pro 사용자로서 정말 감사드립니다. 그리고 공개 가능한 범위에서, 향후 연구 계획과 현재 달성 가능하다고 생각하시는 것, 그리고 특히 어렵다고 생각하시는 것을 말씀해 주실 수 있을까요?

Sam Altman: 금요일에 03 Mini를 출시했는데, 그것이 앞으로 6~12개월의 연구 방향을 많이 시사한다고 생각합니다. 우리는 작고, 능력이 높으며, 매우 빠른 추론 모델을 가능한 한 추구해 나갈 것입니다. 현재는 주로 STEM에 적합하지만, 다른 모든 분야에도 적응하게 될 것입니다. 모든 모달리티를 통합하므로, 같은 모델로 음성 스트림을 흘리면서 캔버스에서 코드를 작성하고 컴파일할 수 있으며, 그렇게 볼 수 있게 될 것입니다. 인터넷도 검색할 수 있게 될 것입니다. 그리고 모델의 규모를 계속 확대할 것입니다. 잘되면 GPT-5, 6 등이 나올 것입니다. 오늘, 아니 30분 전쯤에 Deep Research라는 새로운 것을 출시했습니다. 이것은 Pro 플랜에 포함되어 있습니다. Plus 층에도 제한적으로 제공되지만, 오늘은 Pro 플랜에 포함되어 있습니다. 이는 우리가 출시한 두 번째 에이전트 제품이며, 지금까지 출시한 것 중 최고의 것 중 하나라고 생각합니다. 이것을 사용하면 인터넷에서 몇 시간이나 며칠이 걸릴 조사와 생각, 정보 찾기 같은 작업을 맡길 수 있고, 보고서를 받을 수 있습니다. 학교 레포트 작성뿐만 아니라 모든 면에서 매우 뛰어납니다. 매우 뛰어나고 진정한 에이전트처럼 느껴집니다. 저는 90년대 일본 차를 좋아해서 주말에 거리에 나가 특정 차를 찾고 있었는데, 쉽게 찾을 수 없어서 Deep Research에 맡겨보기로 했습니다. 설마 찾을 수 있을까 했는데, 일본 전역에서 판매되고 있는 3대를 모두 찾아내고 연락처 정보까지 얻을 수 있었습니다. 놀라운 경험이었습니다.

이런 에이전트를 더 늘리고, 자율적으로 유용한 작업을 수행할 수 있는 에이전트를 계속 개발할 것입니다. 코딩 에이전트의 실현이 꿈이라고 이야기해왔지만, 거기에는 아직 많은 연구가 필요합니다. 하지만 그것은 매우 중요한 마일스톤이 될 것이라고 생각합니다. 전체적으로, 연말까지는 Pro 층을 이용하면 계산 능력을 최대한 활용하고, 새로운 과학적 발견이 필요하지 않은 정말 어려운 질문을 하면, 몇 시간 생각하고 도구를 사용해야 할 수도 있지만, 어떻게든 해결해 주는 모델이 실현되기를 바랍니다. 거기까지는 긴 여정이지만, 많은 규모의 확대, 많은 알고리즘의 진보가 필요합니다. 하지만 그것은 달성 가능하다고 생각합니다.

질문자 11: OpenAI와 AI 전반의 현재 사용법, 특히 분쟁 상황에서의 사용법에 대해 매우 관심이 있습니다. 그래서 한 가지 질문이 있습니다. OpenAI는 마이크로소프트와 매우 강한 연결을 가지고 있다고 생각합니다. 2년 전부터 마이크로소프트는 이스라엘 군과 이스라엘 정부에 AI를 탑재한 서비스를 제공하고 있으며, 여기에는 OpenAI의 이용도 포함되어 있습니다. 이 AI 서비스는 가자 침공에 적극적으로 사용되고 있습니다. OpenAI의 기술이 팔레스타인 사람들을 죽이는 데 사용되고 있다는 것을 고려하면, 그것에 대한 대책이나 대처 방법이 있나요? 이것이 제 질문입니다. 감사합니다.

Sam Altman: 귀하가 언급한 실제 사용법에 대해서는 자세히 파악하고 있지 않지만, 일반적으로 우리의 정책은 공격적인 방식의 AI 사용, 그리고 그러한 일에는 인간이 관여하는 것을 의무화하고 있습니다. 따라서 우리의 AI가 그러한 일에 사용되는 것은 의도하지 않았습니다. AI는 그런 일에 사용될 단계에 있지 않습니다. 그리고 그것이 직접적으로 그런 종류의 행동의 연장선상에 있다면, 개인적으로는 놀랄 것입니다.

질문자 12: 앞서 누구나 지능에 접근할 수 있게 하는 것에 대해 언급하셨습니다. 최근 중국의 DeepSeek AI가 출시되고 그 가중치와 아키텍처가 공개되면서, OpenAI가 오픈소스에서 멀어진 것의 타당성이 의문시되고 있습니다. 그 입장을 재고할 계획이 있으신가요? 또한 그 정당성은 어떤 것인가요?

Sam Altman: 우리는 그렇게 할 것입니다. 무엇을 오픈소스로 할지, 언제 오픈소스로 할지는 정확히는 모르지만, 우리에게는 더 오픈한 모델이 이용 가능하게 되는 방향으로 나아가고 있는 것처럼 보이며, 사회는 적어도 지금으로서는 그에 따른 트레이드오프를 받아들일 의사가 있는 것 같습니다. 그리고 오픈소스에서의 사용에 있어서, 이러한 모델들을 일반적으로 안전하고 견고한 것으로 만드는 점에서 우리는 좋은 진전을 이루었다고 생각합니다. 모든 것이 그렇게 사용되는 것은 아니지만, 대부분의 경우에는 그렇게 될 것입니다. 따라서 우리는 그 방향으로 나아갈 것으로 기대하고 있습니다.

질문자 13: 지난 2년간 OpenAI를 개인 비서로 사용해왔고 매우 유용했습니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스의 발전에 따라, 미래에 사람들의 의식 상태, 그리고 AI 기술과 비교한 포스트휴먼의 다음 세대에 대해 어떻게 생각하시나요?

질문자 14: 소형 위성 엔지니어링을 공부하고 있고, 우주용 소형 위성을 제작하고 있습니다. 위성과 AI에 대해 질문이 있습니다. 일반적으로 우주의 위성에 AI와 새로운 기술을 사용하는 것은 매우 어렵습니다. AI와 우주공학의 조화의 미래에 대해 어떻게 생각하시나요? 10년 후의 AI에 대한 생각을 공유해 주실 수 있을까요?

Sam Altman: 세 가지 질문이 있었네요. 모두 간단히 답변하겠습니다. 뇌-기계 인터페이스에 대해서는, 지금이 그것을 추구하기에 아주 좋은 시기라고 생각합니다. 뭔가를 알게 될 것이 분명합니다. 생각할 때 AI에 직접 접근할 수 있게 되는 것은 굉장한 일이 될 것입니다. 매우 파괴적인 접근법의 많은 부분에는 회의적이지만, 인터페이스 사용법을 배울 수 있는 더 가벼운 접근법도 있다고 생각합니다. 낮은 비트레이트로 뇌에 보낼 수 있는 정보량은 매우 많고, 우리는 이것을 이해할 수 있게 될 것입니다. 지난 6개월 동안 본 것 중 가장 흥미로운 새로운 기업은 이 방향으로 나아가고 있는 기업이었습니다. 우주 쪽을 해볼까요?

Kevin Weil: 저도 뇌-컴퓨터 인터페이스에 매우 흥분됩니다. 네, 사실 OpenAI에 오기 전에는 매일 전 세계의 위성 이미지를 촬영하는 Planet이라는 회사에서 일했습니다. 우리가 발사한 최신 위성에는 GPU가 탑재되어 있고, 결과 등을 더 빠르게 보내기 위해 우주 공간에서 AI 모델을 실행하는 것을 목표로 하고 있습니다. 지적하신 대로 3개월마다 새로운 모델을 출시하고 있고 우주의 타임라인은 훨씬 길기 때문에 이는 어려운 일입니다. 하지만 모델이 진화함에 따라 더 많은 전력을 우주로 보낼 수 있게 되고, 로켓도 대형화되어 더 큰 위성, 더 큰 태양광 패널을 발사할 수 있으며, 모델도 소형화되어 더 효율적으로 실행할 수 있습니다. 즉, 모든 것이 우주에서 더 많은 AI가 사용되도록 수렴하고 있으며, 그것은 꽤 멋진 결과라고 생각합니다.

Sam Altman: 구체적인 예측을 하자면, 2025년의 지구상의 총 지능, 즉 모든 인간, 모든 협력, 모든 AI, 지구상의 총 지적 용량에 대해 이야기하면, 2035년에는 진보의 차트가 이대로 계속된다면, 단일 데이터센터가 현재 지구의 총 지적 용량보다 더 똑똑해질 것이라고 말할 수 있습니다. 실제로는 그 시점에서 시간을 멈춰야 합니다. 왜냐하면 우리는 항상 학습하고, 개개인의 능력은 향상되며, 기업의 능력도 향상되기 때문에 그것은 더 이상 그렇게 인상적이지 않을 것이기 때문입니다. 하지만 2035년의 하나의 큰 데이터센터와 2025년의 지구 전체를 비교할 수 있다면, 놀라운 일이 될 것입니다.

질문자 15: 지적 용량에는 물리적 세계의 이해도 포함되나요?

Sam Altman: 2035년까지는 그렇게 될 것입니다. 그렇게 될 것입니다.

질문자 14: 10년 후에는 우리 대학의 교육이 근본적으로 바뀔까요?

Sam Altman: 바뀌어야 합니다. 2025년의 대학 교육은 2022년과는 크게 달라야 할 것입니다.

질문자 15: AI 모델의 사전 학습에는 대규모 데이터셋이 필요한데, 매우 희소한 데이터셋의 경우에는 그러한 모델을 학습하기 위해 OpenAI는 어떤 전략을 추천하시나요?

Kevin Weil: 흥미롭게도, 모델이 똑똑해질수록 미세조정에 필요한 샘플 수, 즉 새로운 것을 배우기 위한 샘플 수가 적어도 된다는 것을 알게 되었습니다. 이는 직관적으로 이해할 수 있습니다. 모델이 점점 더 지적이 되면, 새로운 것을 배우기 위해 필요한 새로운 프롬프트의 수는 적어도 될 것입니다. 그래서 건설 관리든 무엇이든, 매우 스마트한 모델이 더 적은 데이터 포인트로부터 새로운 분야를 학습할 수 있게 된다는 점에서, 트렌드는 올바른 방향으로 나아가고 있다고 생각합니다.

질문자 16: 창업하고 싶은데, 가장 중요한 것은 무엇인가요?

Sam Altman: 우선 좋은 팀을 만드는 것이라고 생각합니다. 그것이 중요합니다. OpenAI 이전에는 Y Combinator라는 회사를 경영하면서 사람들의 창업을 지원했습니다. 많은 훌륭한 일본 기업에 자금을 제공했습니다. 초기 팀원에서 가장 중요한 것은 에너지가 넘치고 매우 결의가 굳은 사람들입니다. Paul Graham의 말에 "끈질기게 자원을 활용할 줄 아는 것"이라는 것이 있는데, 그것이 초기 팀원에게 요구되는 것이며, 특정 전문 지식보다 더 중요합니다. 새로운 비즈니스의 초기 단계는 매우 어려우므로, 그러한 에너지를 가진 사람이 필요합니다.

사회자: Kevin, 그것에 대해 보충할 말씀 있으신가요?

Kevin Weil: 저는 그 의견이 좋습니다. 모든 종류의 다른 일들을 마주치게 되므로, 유연성이 있고, 포기하지 않으며, 매우 뛰어난 학습자인 사람이 필요합니다. 예상치 못한 일을 마주쳤을 때 "아, 이것은 해결할 수 있어. 시도해보자"라고 말할 수 있는 사람이 필요한 것입니다.

사회자: 야나기야 선생님, 코멘트 있으신가요?

야나기야 선생님: 없습니다.

사회자: 그럼, 계속하십시오.

질문자 17: AI를 탑재한 로봇 그룹을 만들어, 그들이 서로 소통하기 위한 독자적인 언어를 개발하고, 독자적인 문화를 육성하려면 어떻게 해야 할까요? 중요한 요소 중 하나는 눈과 귀를 추상적 사고 프레임워크에 통합하는 것이라고 생각합니다.

Sam Altman: 최초의 에이전트들이 온라인에 등장하면서, 사람들은 무리, 팀, 문명 등이라고 부르는 에이전트의 집단을 만들기 시작하고 있습니다. 그리고 저는 그들이 새로운 소통 방법과 정보 공유 방법을 개발할 것이라고 생각합니다. SF 영화에서 믿어지는 것만큼 극적하고 흥미진진하지는 않을 수 있지만, 그것은 일어날 것이고 작동할 것입니다. 물리적인 눈과 귀는 필요 없다고 생각하지만, 우수한 입출력은 필요합니다. 그리고 우리는 그것을 보기 시작하고 있다고 생각합니다. 이러한 멀티 에이전트의 것들은 매우 흥미진진합니다

질문자 18: 전기전자공학을 전공하고 있으며, 출판사와 협력하여 AI를 탑재한 도서 검색 엔진을 개발하는 사업을 시작할 준비를 하고 있습니다. AI와 LLM 등의 분야에서 기술이 급속히 발전하고 있는 것을 고려하면, 스타트업은 어떻게 경쟁력을 유지할 수 있을까요?

샘 알트만: 여전히 영속적인 가치와 고착성, 그리고 차별화된 무언가를 구축해야 합니다. 많은 스타트업들이 "우리는 AI를 사용하고 있으니 규칙이 적용되지 않는다"고 말하지만, 항상 적용됩니다. 그렇지 않으면 차별화를 구축할 수 없습니다. 스타트업에 대해 쓰여진 최고의 책은 피터 틸이 10년 전쯤 쓴 "제로 투 원"이라고 생각합니다. 거기서는 장기적인 경쟁 우위에 대해 많이 이야기하고 있으며, 지금도 최고의 리스트, 또는 최고의 열거라고 생각합니다.

케빈 웨일: 샘이 이전에 말했던 것을 인용하자면, AI에 관해 어떻게 구축할지 이야기할 때, AI는 점점 좋아지고 있어서 그 최첨단에서 무언가를 구축하고 싶어할 것입니다. 그것은 정말로 모델의 능력을 확장하는 것입니다. 무언가를 구축하고 있는데 다음 모델 릴리스에서 자신이 하고 있는 일을 할 수 있게 될까 봐 걱정된다면, 그것은 좋은 위치가 아닙니다. 하지만 무언가를 구축하고 있고 다음 모델 릴리스가 기다려져 견딜 수 없다면, 능력의 최첨단에 있는 것이며, 다음 모델 릴리스로 더 스마트해지면 당신의 제품은 훌륭해질 것입니다. 그것이 좋은 위치입니다. 따라서 모델이 스마트해질 때마다 제품이 좋아지도록 구축하세요. 감사합니다.

샘 알트만: 학생 여러분께 질문이 있습니다. 우리가 무엇을 구축하길 원하시나요? ChatGPT를 더 좋아하게 만들 수 있는 것은 무엇인가요?

질문자 19: 저는 다른 학생들만큼 ChatGPT의 파워유저는 아니지만, 자신의 행동이 환경에 미치는 영향이 걱정되어서 귀사 제품에서 ChatGPT의 환경적 영향에 대한 계획에 매우 관심이 있습니다.

샘 알트만: 두 가지가 있습니다. 물론, 세 가지가 있습니다. 우리는 정말 이것을 매우 중요하게 생각하고 있습니다. 첫째, 에너지 기반 토큰당 비용을 약 1000분의 1로 줄였습니다. 그래서 특정 쿼리에서 사용하는 전력은 매우 적어졌습니다. 03 Mini 모델은 정말 작은 것입니다. 물론 트레이드오프로, 뭔가를 싸게 만들면 사람들은 더 많이 사용하게 됩니다. 그 부분도 있습니다. 둘째, 우리가 특히 힘을 쏟고 있고 앞으로 더욱 힘을 쏟을 분야는 과학을 위한 AI의 활용, 특히 기후변화와 청정에너지입니다. 이산화탄소 포집, 태양복사 관리 등의 혁신적인 아이디어에도 열려있지만, 우리는 분명히 기후 문제를 정말로 해결할 만큼 똑똑하지는 않았습니다. 이러한 도구들을 사용해서 거기에 도달할 수 있도록 지원하는 것이 우리가 할 수 있는 최선이라고 생각합니다. 셋째, 세계는 상업적으로 실현 가능한 핵융합에 매우 가까워졌으며, 그것은 AI뿐만 아니라 모든 상황을 일변시킬 것입니다. 그것이 곧 지구상에서 가장 저렴한 에너지원이 되고, 매우 안전하고 신뢰할 수 있는 방법으로 가동되게 되면, 모든 사람이 곧 그것으로 전환할 것입니다. 역사 속에서 에너지 혁명이 일어난 예는 몇 가지 있지만, 비용을 2배, 3배, 심지어 10배나 줄일 수 있다면, 세계는 매우 빠르게 변화합니다.

질문자 20: 하드웨어 개발, 특히 소프트웨어 디버깅과 관련된 것이 필요합니다. AI 도구는 매우 뛰어나지만, 특히 회로나 실제 물건을 구축할 때 디버깅하고 작동시키는 것은 아직 매우 어렵습니다. 이 미래의 일에 대해 어떻게 생각하시나요?

샘 알트만: 다음 모델은 훨씬 더 좋아질 것입니다. 그런 것들을 위한 훈련 데이터가 많이 들어있어서 그것이 포함될 것입니다. 정말 좋아지기를 바랍니다. 특히 설정의 사진을 찍어서 "이것이 작동하지 않습니다. 어떻게 된 것일까요?"라고 말할 수 있게 되기를 바랍니다.