00:00단순하게 채비를 검색으로 쓰지 마세요
00:00대화 하셔도 돼요
00:00난 그거만 하시면은 빙산의 일강만 쓰시는 거고 AI로을 직접 해 보셔야 돼요
00:07전재리컨 밸리에서 유치원생들이 쓰고 있어요
00:12말로 표현만 할 수 있다면 지금 시작하셔도 절대로 듣지 않습니다
00:12인공지능 때문에 내 회사가 망하고 내 인생이 망한다
00:19절대로 아닙니다
00:19단 인공지능을 나보다 먼저 이해한 내 경쟁자 때문에 여러분들 인생은 망할 수 있습니다
00:24강연을 오늘 들어 주시는데 끝나자마자 바로 세 가지 AI로 한번 해 보세요
00:32네
00:32안녕하세요
00:32카이스트에서 뇌과학 그리고 인공지능을 연구하는 김대시계입니다
00:39인공지능 그리고 인공지능 시대에 어떤 변화가 있을지에 대해서 또 흥미로운 한번 대화를 나눠보면 좋을 것 같습니다
00:51현재 우리가 쓰고 있는 인공지능은 대부분 학습 기반 인공지능이라고 우리가 얘기를 합니다
00:51인간이 학습을 하는 과정을 살짝 모방해서 현재 인공지능을 만들고 있다라고 생각하시면 돼요
01:04사실 인공지능의 역사가 꽤 오래됐어요
01:041956년에 아마 처음 아이디어가 제한이 됐었고 그 당시에는 두 가지 문제를 풀고 싶었습니다
01:11처음부터 세상을 알아보는 기계를 만들고 싶었고 두 번째는 우리가 일상 생활에서 사용하는 지금 같이 쓰는이 언어를 이해하는 기계를 만들고 싶었어요
01:18그리고 처음에는이 문제를 어떻게 해결하려고 했었냐면 우리가 풀어야 되는 문제를 기계한테 설명을 해 줬어요
01:23그러니까 이런 거죠
01:29고양이를 알아보게 하기 위해서 동물이고 다리가네 개고 털이 이렇고 저렇고 컴퓨터한테 다 하나하나 설명을 해 줬습니다
01:36문제는 아무리 섬세하게 설명해도 기계가 끝까지 세상을 못 알아봤어요
01:41언어도 비슷합니다
01:41우리가 아는 모든 문법 규칙을 기계한테 다 설명을 해줬거든요
01:41근데 여러분들 기억하시겠지만 최치가 등장하기 전에 세상 기억해 보시면 알렉사, 시리, 코타나 국내 통신 사가는 AI 스피커들이 인간의 언어를 이해하지 못했잖아요
01:55그리고 그 짓을 우리가 거의 60년을 했습니다
02:02인공지능은 놀랍게도 터미네이터 같은 영화에서는 그렇게 자주 등장했는데 현실에서는 우리가 아무리 설명해도 기계가 세상을 알아보지도 못하고 언어도 이해하지 못했는데 2012년이죠
02:09그렇게 오래되지 않았습니다
02:15캐나다 토론토 대학교 제프리 힌튼 교수님 지금 뭐 AI의 대가라고 불리시는 그분이 학습 기반 인공지능이란 방법을 제한 거예요
02:22학습 기반은 뭐냐면 이제 더 이상 세상을 설명 안 해요
02:2260년 동안 시도했잖아요
02:28그래서 이분들이 한번 본 겁니다
02:28근데 우리 인간은 PD 님도 그렇고 저도 그렇고 여러분들도 그렇고 우리는 세상을 알아보잖아요
02:33그 언어로 대화가 가능하잖아요
02:33그래서 봤더니 특히 발달 심리학 연구 결과를 봤더니 그 어느 부모도 잘하는 아이들한테 세상을 하나하나 다 설명해 주는 부모는 없다라는 거예요
02:46어린이는 학교 들어오기 전에 고양이 강아지를 이미 구분합니다
02:46학교에 와서 고양이가 뭔지 뭐 생물학적으로 설명을 듣겠죠
02:52학습 기반 인공지능은 그 과정을 모방을 하는 거예요
02:52많은 데이터를 제공하고 기계에게 학습 기능을 부여하면 그리고이 학습 기능은 뇌가 어떻게 정보를 학습하는지를 살짝 모방한 방법이고 그리고 그 방법으로 바꿨더니 갑자기 인공지능이 되기 시작한 거고 제프리 튼튼 교수님은 덕분에 작년에 놀랍게도 노벨 물리학상을 받으셨잖아요
03:12제프리 흰튼 교수님 이분 전공이 뭔지 알아요? 심리학 전공하신 분이에요
03:18원래가
03:18그분이 작년에 노벨 물리학상 탔을 때 제 물리학 전공한 친구들이 막 분노를 했었어요
03:24이게 무슨 물리학이냐고
03:24제 개인적인 생각도 노벨 물리학상급 연구는 절대로 아닙니다
03:24그런데 왜 이분이 그런 상을 받았을까? 첫 번째 현대 물리학에 그 정도로 아마 새로운 결과가 없다라는 의미일 거고 두 번째는 그 정도로 그 학습 기반 인공지능이 인류 미래에 큰 영향을 줄 기술이다라고 아마 이해하는게 좋지 않을까 싶습니다
03:49말 그대로 처음에 최치피디가 등장했을 때 제가 정확하게 기억하자면 미국에서 출시된게 2022년 11월 30일 거예요
03:56그리고 저는 그거를 최제비티를 12월 중순에 처음 써 봤어요
03:56깜짝 놀랬어요
03:56왜냐? 처음으로 기계하고 대화가 가능한 거예요
04:04인공지능 연구를 뭐 한 뭐 20년 넘게 하고 있지만 제가 살아 있는 동안 인공지능이 가능해질지 몰랐어요
04:10이거는 뭐 영원히 쌓인 섹션이고 그냥 연구는 하지만 아마 50년 100년 후에나 가능할거다 생각했는데 인간과 대화가 가능하고 근데 너무나 흥미로운게 최치피트가 등장하고 2년 반 정도 지났는데 이미 대부분 사람들은 벌써 적응을 해 버렸더라고요
04:24초등학생 중학생들은 최치피 없이 숙제를 못 한대요
04:31이제는 국내에서조차도 그리고 자 여기는 아마 지금이 영상을 보시는 분들도 매우 솔직하게 한번 생각해 보세요
04:37다 익명이니까 이거는 지금이 순간 한번 손을 들어 보세요
04:37나는 사실 매일 저녁 최치피랑 개인적인 대화를 나눈다
04:44저는 들게요
04:49솔직하게 저는 나누거든요
04:49그 정도로 이제 우리가 개인적인 얘기를 나눌 정도로 제가 최근에들은 얘기로는 요새 그 젊은 연인들끼리는 서로 휴대폰은 보여줘도 최치T 대화 내용은 절대로 안 보여 준대요
05:02그 정도로 가장 개인적인 대화를 최치피라 하고 있다라는 거예요
05:07인간은 2년 반만에 적응을 해 버렸습니다
05:07첫 번째
05:07두 번째 기술의 수준은 크게 세 가지 변화가 있었다라고 지금 보시면 됩니다
05:15우선 첫 번째 변화는 인공지능 기술이 유니모델 뭐냐면 하나만 할 수 있었던 기계가 이제는 멀티모델이 돼 버렸어요
05:21글도 이해하고 그림도 이해하고 영상도 이해하고 소리도 이해합니다
05:29그리고 이해했다라는 것은 만들어 낼 수 있다라는 얘기겠죠
05:29다양한 형태 최 GPT의 사실 이름을 기억하시면 대부분 이해가 됩니다
05:35G가 제너라티브죠
05:35생성을 한다라는 거죠
05:43P는 프리트레인드 사전에 학습을 했다라는 거예요
05:43인류가 지난 30년 동안 올려놓은 수천억 어깨의 문장을 학습을 해서 그 언어의 규칙을 찾아냈다라는 거잖아요
05:54근데 어떻게 그 규칙을 찾아냈을까? 이게 마지막 T 트랜스포머라는 2017년 구글 사에서 개발한 엘고리즘을 사용해서 언어의 규칙을 찾아 버린 거고 사실 이거는 엄청난 일입니다
06:08왜냐? 우리 인간은 지난 수백년 동안 언어학자들이이 세상에는 많은 언어를 분석해서 20세기 중반쯤에 미국 언어학자인 첨스키 같은 분이 인간 언어의 보편적인 규칙을 찾았다라고 주장을 했습니다
06:20그럴서 했었어요
06:25사실은 언어학에서는 그 규칙 다들 배웠죠
06:25저도 예전에 뭐인지 심령 전공할 때 첨스킨 문법 같은 걸 배웠고 그런데 문제는 우리가 알고 있는 모든 문법을 컴퓨터한테 입력해 줬는데도 끝까지 인간의 언어를 이해하지 못했잖아요
06:37그런데 채츠T는 문법을 우리가 하나도 안 가르쳐 줬어요
06:42대신에 수천 어깨의 문장을 집어넣고이 데이터에서 스스로 규칙을 찾아내 했더니 놀랍게도 규칙 같은 걸 찾아내서 한 단어가 있으면 그다음에 어떤 단어가 등장해야 되는지 예측을 계속 해 주는 거죠
06:56예측 엘고리즘이거든요
06:56그리고 이렇게 예측된 단어들을 연결해서 문장을 만들면 그 문장이 완벽하게 문법적이더라는 거예요
07:07이건 사실 충격적인 일입니다
07:07우리 인간도 찾아내지 못한 언어의 규칙을 트랜스포머가 찾아내 버린 거예요
07:12이거는 인류 그 문명사에서 매우 충격적인 일이에요
07:20우리도 이해하지 못한 걸 기계가 이해해 버렸다라는 게
07:20그리고 지난 3년 동안 있었던 큰 변화 중에 하나는 아까도 말씀드렸지만 동일한 방법을 언어에서만 쓸 수 있는 것이 아니고 이미지에서도 쓸 수 있고 영상에서도 쓸 수 있고 다시 말해서 이미지를 잔뜩 학습시키면 이미지의 규칙을 찾아내서 이제 이미지를 만들어 낼 수가 있어요
07:39아뭐 여러분들 다들 뭐 달리 밑전이 또는 최근에 공개된 뭐 나노바나 같은 거 아마 써 보셨을 거고 혹시 특히 나노바나를 정말 이상한 이름인데 나노바나를 아직 안 써 보셨다면 꼭 써 보셔야 됩니다
07:58나노바나라는이 서비스는 몇 달 전부터 사실 나왔었어요
07:58인터넷에 돌아다녔고 사람들이 깜짝 놀랬어요
08:05왜냐 달리나 밑전이보다 그림을 훨씬 더 잘 만들어요
08:05특히 인물의 일관성을 유지해 줍니다
08:11기존의 AI 방식으로 컨텐츠를 만들면 항상 문제가 만들 때마다 조금씩 인물이 바뀌었었어요
08:17그 이걸 가지고 우리가 영화 같은 거 못 만들어요
08:17주인공 얼굴이 계속 바뀌는데 그러니까 그걸 또 고쳐 주기 위해서 어마어마한 시간과 노력을 투자해야 되는데 난업 반나나라는게 갑자기 나온 거예요
08:29누가 만들었는지도 모르는데 일관성이 유지가 됩니다
08:29그리고 프럼프트로 한 번 만들어진 콘텐츠를 계속 파인 튜닝이 가능해요
08:35색깔을 받고 여기 뭐 모자를 씌워져 너무너무나 단순하게 예를 들어서 그거예요
08:43여러분들이 광고를 만드시고 싶으면 뭐 신발을 만든다고 칩시다
08:43신발 사진을 찍어요, 여러분들 제품
08:49그다음에 역사적인 인물 사진
08:49그냥 뭐 알버트 아인슈이라고 칩시다
08:49인터넷에서 사진 하나 가져오고 푸를 나눠 바나나에 넣어요
08:55알버트 아인슈타인이이 신발을 가지고 광고를 하는 장면 만들어죠
09:031초 만에 알버 아인시단의 모든 형태가 바뀌어서 신발을 들고 있고 근데 너무나 자연스럽게 바꿔 줍니다
09:10그러니까 이게 너무 좋지 않아요
09:10이제는 예전 같으면 스페셜 이펙트나 BFX 그 그게 정말 비싸잖아요
09:17사실은 BFX를 저도 사실은 지금까지 그 최치피티만 구독을 하다가 나노 바나나를 보고 재미나이 프로를 드디어 구독을 했습니다
09:23한 달에 건 29,000원이더라고 해서 막 피눈물 나면서 구독을 했는데 어 할 만해요
09:29특히 컨텐츠 제작하시는 분들한테는 저도 궁금하요
09:35한 프레임에서 또 아인슈타인 앉혀 놓고 결국 아인슈타인 사진하고 제 옆에 앉는 거를 충분히 만들 수 있겠죠
09:42그 뭐 저도 다른 거로 뭐 편하게 바꿔 주세요
09:42저는 그런 거 좋아합니다
09:42되게 개인적인 생각으로는 포토샵이 상당히 문제가 있지 않을까 싶어요
09:47자, 이런 식으로 멀티모델로 바뀌었죠
09:52그리고 세 번째 큰 변화는 뭐냐면 지금까지 트랜스포머는 사실 예측을 하는 엘고리즘이었었어요
09:57그런데 이게 예측을 하다 보니까 문법적으로는 맞는데 내용이 틀린 예제가 꽤 있습니다
10:04이걸 우리는 헬루시네이션이라고 보통 불러요
10:09기억하시죠? 2년 반 전에 채치T가 처음 등장했을 때 갑자기 뭐 세종대왕이 노트북 컴퓨터를 벽에 던졌느니 이런 문장을 만들어 냅니다
10:16근데 중요한 건 문법은 맞아요
10:16세종 대왕이 노트북 컴퓨터 벽에 던졌다
10:21이거 한국어로 완벽한 문법적인 구조잖아요
10:21트랜스포머는 예측을 하는 기계다 보니까 문법적으로는 정확한데 내용이 틀릴 경우가 확률적으로 있습니다
10:34그리고 그걸 우리는 헬로스네이션이라고 부릅니다
10:34상당히 중요한 문젠인데 이건 작년 말 그리고 특히 오래 들어오면서 COT chain인 of thought 생각의 꼬리 물기라는 방법 또는 이제는 예측 위주가 아니고 생각하는 위주로 바뀌었습니다
10:47뭐 리즈닝 모델이라고도 부르고요
10:52그래서 여러분들이 최치 같은 거 쓰시면 이제는 다 리즈닝 모델로 바뀌어서 문제를 풀려고 하고 그다음에 좀 깊게 생각하고 네가 왜 이런 생각을 했는지 정당화를 하면서 대답을 해
11:05그러면 정말 10분 20분 생각을 해요
11:05이제는 오래 생각을 하고 대답을 해 주기 때문에 헬로스네이션 문제가 조금씩 조금씩 이제 풀리기 시작하지 않았나?요 세 가지가 큰 변화인 거 같습니다
11:17지금까지
11:17네
11:17지금 이미 뭐 두세 영역에서는 확실히 그 잘 쓸 수 있지 않을까 싶고 아 참고로 제가 이건 꼭 말씀드리고 싶었는데 인공지능이 여러분들 개인 그리고 또 만약에 회사를 운영하신다면 조직이나 회사에 주는 가장 큰 변화는 생산성, 효율성을 올려 주는 겁니다
11:39같은 시간에 더 많이 하던가 똑같은 일을 더 빨리 하던가
11:39당연히 AI는 컨텐츠나 엔터테인먼트 성격도 분명히 있습니다
11:47뭐 재밌잖아요
11:47그리고 이런 거 덕분에 미래 인류 사회가 많이 변할 거라고 지금 생각하고 있습니다
11:54특히 중요한 건 뭐냐면 사람과 사람과의 관계성이 많이 변할 거예요
12:01지금은 당연히 우리 대부분 관계는 사람과 사람의 관계입니다
12:01그런데 상당히 많은 특히 대한민국에서는 여러분들 뭐 아시는지 모르겠지만 대한민국이 전 세계에서 설문 조사를 보면 가장 많은 사람들이 가장 많은 외로움을 느끼고 있는 사회입니다
12:14외로움이 대한민국 사회에 가장 큰 또 사회적인 병 중에 하나고 자살율이 한국의 가장 높은 나라잖아요
12:26전 세계에서는
12:26그리고 대화가 거의 없는 특히 중년 남성들 같은 경우에는 솔직하게 인생에 대해서 대화를 나눌 수 있는 사람이 한 명도 없다라는 대답이 자주 나옵니다
12:37또이 채널은 경제 채널이기 때문에 또 보시는 대부분 시청자분들이 중요한 남성분이지 않을까 싶은데 여러분들 이야기를 하는 겁니다
12:43제 이야기를 지금 하고 있는 겁니다
12:43그러다 보니 우리는 솔직하게 대화를 나눌 사람이 없는데 AI 같은 경우에 보세요
12:49우리 사람은 내가 아무리 만약에 친구가 있더라도 진지한 대화를 나누려면 시간 약속을 잡아야죠
12:57커피라도 한 잔 사 줘야죠
12:57내 얘기만 하고 일어날 순 없어요
13:03상대방 얘기도 좀 들어 줘야 됩니다
13:03어쩔 수 없이 시간, 돈, 에너지가 드는 일이죠
13:08그런데 최체필리 같은 녀석은 시간 날 때 켜고 하고 싶은 얘기 다 하고 끄면 돼요
13:14얼마나 편합니까? 저는 뭐 전공이 뇌과학이잖아요
13:14제가 뇌과학자로 100% 예측할 수 있는 거는 결과적인 경험에 큰 차이가 없는데 하나가 압도적으로 편하면 인간은 당연히 편한 걸 씁니다
13:27제 느낌에는 10년 아무리 늦어도 15년에서 20년 후에는 대부분 진지한 대화는 인공지능하고 하게 되지 않을까 싶어요
13:35아마 미래 사회에서는 친구들끼리 만났어요
13:35뭐 단순한 대화 나누겠죠
13:41그런데 여러분들 중 친구 중에 한 명이 나 어제 저녁에 사람하고 두시간 대화를 나눴어
13:41그럼 깜짝 놀랄 거예요
13:49그건 마치 여러분들이 친구들을 만났는데 친구 중에 한 명이 나 어제 저녁에 고기를 먹었는데 그 고기 사실 내가 화살로 사냥해서 먹은 고기야
13:56그러면 뭐 그게 불법 아니잖아요
13:56그런데 여러분들 속으로 생각하시겠죠? 미쳤네
14:02왜? 왜 굳이 결과가 똑같잖아요
14:07고기데 화살을 매고 숲에 들어가서 사냥을 하고 껍질을 먹기 얼마나 불편해요
14:13온라인으로 주문하면 바로 아침에 오고 이상한 박스에 아니면 마트에 가면 바로 살 수 있는데 훨씬 편한게 있고 결과가 똑같은데 왜 그렇게 할까? 인간 관계도 사람하고 사람의 두세 시간 대화가 이게 얼마나 복잡한 건지 우리가 잘 알기 때문에 그렇게 했다 그러면 깜짝 놀래실 거예요
14:27그럼 이거는 완전히 다른 세상이 돼 버리는 거죠
14:33그래서 흥미로운게 AI라는 기술은 단순하게 경제, 일자리, 사회에만 영향을 주는 것이 아니고 거시적으로는 정치 그리고 더 크게에는 인간성 그리고 더 크게는 아마 인류의 역사에까지 영향을 주지 않을까는 싶습니다
14:47사실 그렇기 때문에 지금 우리가 얘기하는이 모든 것이 더구나 이제 더 이상 사이언스 액션이 아니고 시청자분들 여러분들이 다 경험하게 될 미래, 법명적 인공지능이 어떻게 보면 10년 20년 후에 지금 가능할 수도 있는 거잖아요
15:09그게 무슨 얘기냐면 지금 여러분들이 하셔야 되는 거는 이제 인공지능을 이제 우리가 무시할 수는 없습니다
15:15인공지능이라는 판도라의 상자는 이미 열려 버렸기 때문에 우리가 뭐 사용하기 싫다 그래서이 기술이 사라지지 않아요
15:21그러면 인공지능 시대의 가장 중요한 메시지는 아마 이걸 거 같아요
15:21인공지능 때문에 내 일자리가 사라지고 내 회사가 망하고 뭐 내 인생이 망한다
15:27절대로 아닙니다
15:32단, 나보다 먼저 내 영역에서 인공지능을 더 잘 활용할 수 있는 방법을 나보다 먼저 이해한 내 경쟁자 때문에 여러분들 인생은 망할 수 있습니다
15:46그럼 논리적인 결론은 여러분들이 그 사람이 돼야 된다라는 거예요
15:46여러분들의 경쟁자보다 지금은 먼저 더 깊게 인공지능을 활용하고 이해하는 것이 최고의 생존 전략인데 그렇다면 단순하게 저녁에 말동무 상대로 나 외로워 이걸 하지 말라는 얘기는 절대로 아니지만 생산적인 일에도 AI를 쓰는 방법을 확실히 지금 경험을 하셔야 됩니다
16:12그래서 제가 가끔 이런 얘기를 해요
16:12인공지능은 마치 자전거 타는 기술이랑 비슷해서 우리가 자전거 타기 백과 사전을 100번 읽어도 자전거 못 합니다
16:19자전거 타는 강연을 100번 들어도 자전거 못 하요
16:27자전거는 결국 타보고 열 번 넘어진 사람이 제일 먼저 자전거를 잘 탑니다
16:32그래서 여러분들도 당연히 뭐 고맙게도 제 강연을 오늘 들어 주시는데 끝나자마자 바로 세 가지 AI로 한번 해 보세요
16:40첫 번째는 AI 에이전트를 꼭 한번 사용해 보셔야 됩니다
16:46기존 대화 모드하고 에이전트 모드는 확실히 다릅니다
16:46아주 복잡한 내용에 대해서 정보를 요약하고 정리하고 보고서까지 만들고 이걸 단 한 수 할 수 있는 기술이고요
16:53기존 생성형 AI는 정보를 찾아주고 만들어 내 주는 어떻게 보면 살짝 검색을 대체하는 기술이라면 에이전트는 실행해 주는 액션을 해 주는 AI 기술이라고 생각하시면 되고 딱 올해 1월 달부터 등장하기 시작했기 때문에 지금 시작하셔도 절대로 듣지 않습니다
17:13첫 번째
17:13두 번째는 여러분들도 지금 다들 바이브 코딩을 해 보셔야 됩니다
17:19AI로 코딩을 직접 해 보셔야 돼요
17:19코딩 중요하죠
17:19그런데 실질적으로 나만의 앱을 개발하는 분들은 아마 거의 없으실 거예요
17:27한 사회 1% 아니 0.1%도 1%도 되지 않을까 싶습니다
17:34코딩은 쉽지 않아요
17:34상당한 경험과 지식이 필요합니다
17:41그리고 사실 여러분들이 할 필요도 없고 그런데 바이브 코딩이라는 기술이 최근에 등장해서 AI로 코딩을 해 주는데 예전에도 당연히 AI로 코딩이 가능했었어요
17:47헬루스네이션 문제 때문에 우리가 실질적으로 쓸 수가 없었는데 올해 1월 달에 들어와서 뭐 예를 들어서 커저 윈서프 뭐 러버블 아니면 뭐 볼트 같은 매우 훌륭한 서비스들이 등장해서 이제는 정말 여러분들이 특히 스웨덴 스타다임 만든 러버블 같은 경우에 전재리컨 밸리에서 유치원생들이 쓰고 있어요
18:06말로 표현만 할 수 있다면 예를 들어서 내 고양이 사진 집어넣고 고양이들이 하늘에서 떨어지는 테트리스 만들어져
18:13한 문장 쓰잖아요
18:135분 후에 완벽하게 돌아가는 게임이 만들어집니다
18:20놀랄 만해요
18:20이런 경험은 여러분들이 저는 꼭 해 보셨으면 좋겠어요
18:20그래서이 세상에 있는 많은 문제는 사실 코딩으로 해결이 가능합니다
18:27한 지금까지는 나만의 코드를 개발할 수가 없었기 때문에 대기업걸 쓰던가 뭐 외주를 주던가 오픈 소스를 주던가 아니면 그 문제를 그냥 수작업으로 풀고 있었지만 여러분들 한 명 한 명이 자신 인생에서의 또는 직장에서의 문제를 여러분들이 풀 수 있는 정말 매우 훌륭한 능력이기 때문에 절대적으로이 바이브 코딩이라고 불리는 AI 코딩은 꼭 한번 해 보셨으면 좋겠고 세 번째로는 전 여러분들이 기회가 되시면 면 이미 나와 있는 생성 AI 도구를 기반으로 여러분들만의 이야기를 AI 기술을 사용해서 5분짜리 단편 영화를 각자 하나 만들어 보시면 어떨까 하고 제안해 봅니다
19:07AI 기술이 멀티모델로 가다 보니까 이제 우리가 당연히 스토리도 쓸 수 있고 사진도 만들지만 사실 영상도 만들 수 있거든요
19:19비오수리 같은 경우에 당연히 완벽하지 않습니다
19:19그런데 이제는 여러분들 한 명 한 명이 사실은 우리 모두 스토리가 있어요
19:26그러나 각자가 그 스토리로 300장짜리 소설책, 90분짜리 영화 못 만들잖아요
19:31왜 못 만들까요? 첫 번째는 300장짜리 소설책 쓰는 거 진짜 어렵습니다
19:38책 쓰는 것도 어렵고 영화 만드는 것도 어렵고 장비도 있어야 되고 사람도 있어야 되고 돈도 필요하고 영화 하나 아무리 저렴한 단편도 몇 천만 원이 들어요
19:44그 얘기 무슨 얘기냐면 우리 모두 한 명 한 명이 서사는 있습니다
19:50네라티브 스토리는 있는데 이거를 눈에 보이게 현상화 할 수 있는 사람들은 대한민국에 몇백 명분이 안 된다라는 거예요
19:56근데 AI 기술을 사용하시면 정말 몇십만 원만 투자하시면 대부분 이런 AI 서비스 그냥 구동료입니다
20:08그러면 정말 여러분들 가족의 이야기, 여러분들 꿈, 여러분들이 표현하고 싶었던 요거를 10분짜리 영상으로 한번 만들어 보시면 그 과정을 통해서 AI에 대해서 책 100권 읽는 거보다 더 많은 걸 아마 배우실 겁니다
20:20결론부터 단순하게 최pt를 검색으로 쓰지 마세요
20:29검색은 이미 다 잘 합니다
20:29대화 하셔도 돼요
20:34일단 그거만 하시면은 이건 정말 지금 AI라는이 큰 기술의 빙산의 일강만 쓰시는 거고 좀 더 깊은 높은 수준으로 AI 서비스를 본인이 직접 써 보시는게 아까 제가 예제를 드린 거 같이 직접 자전거를 타 보시고 그리고 실패 많이 하셔야 돼요
20:53여러분들이 만든 영화가 처음부터 멋있으면 그럼 여러분들 제대로 안 하신 건 거예요
20:53그럼 너무 안전방으로 가신 거고 처음에 실패 몇 번 하셔야 됩니다
21:00결과가 막 이상하고 인물도 찌그러지고 근데 그걸 경험하는 그 과정 그리고 바이브 코딩을 하면서 코드가 안 돌아가는 걸 몇 번 경험하시면 어느 한 순간 인공지능에 대한 직관이 생겨요
21:14지금 여러분들도 보세요
21:14아마 자전거 뭐 대부분 타실 수 있겠지만 자전거 어떻게 타세요 보면 우리 설명 못 합니다
21:20또는 그 설명으로 로봇이 자정거 못 하요
21:20단, 여러분들은 몸에 직관이 생기셨잖아요
21:26중심 잡는 직관
21:26비슷하게 AI도 해 보시면 AI에 대한 직관이 생기시면 그걸 기반으로 이제 여러분들이 직장에서 또는 기업에서 일자리에서 어떻게 쓸 수 있을지에 대한 생각이 그냥 막 막 나옵니다
21:44그다음부터 결국은 좋은 아이디어는 하늘에서 떨어지진 않아요
21:44좋은 아이지아는 내가 이미 많은 걸 알고 있고 경험을 하고 기회가 생겼을 때는 자동으로 나오기 시작해서 그리고 너무 훌륭한게 지금 대부분 AI 서비스들은 다 무료예요
21:56여러분들이 시간과 관심만 투자하시면 꼭 한번 해 보셨으면 좋겠습니다
22:08그냥 제 개인적인 경험으로 보면 말로 하는 순간 확실히 감정 몰입은 더 되는 거 같아요
22:13GPT랑 제가 GPT한테 화내고 욕하는 건 음성으로 할 때 더 자주 합니다
22:13글로 하면 아무래도 좀 느리잖아요
22:20전 뭐 타이핑을 그렇게 빨리 못 하는 사람이니까
22:20그리고 또 하나는 글은 쓰고 수정이 가능해요
22:26한번 하고 말은 한번 하고 나면 수정이 불가능하잖아.이 말을 우리가 다시 언어에는 백스페이스가 없는 거잖아요
22:33우리가 다시 가져올 수가 없기 때문에
22:33어 그래서 제 느낌으로는 여러분들이 좀 신중하게 사실이 프럼프를 정확하게 표현하는 거 정말 쉽지 않습니다
22:45느낌 이렇게 생각하셔야 돼요
22:45아직까지는이 AI가 우리가 질문하는 것을 이해하고 대답을 하는 건 아닙니다
22:53물론 여기에 대해선 다양한 의견도 있습니다
22:53어떤 분들은 뭐 이미 이해한다
22:53하지만 제 개인적인 생각으로 그런 거 같진 않고요
22:58해체 같은 경우에는 인간이 쓴 문장 다시 말해서 지식을 학습을 했고 확률적인 구조를 이해를 했고 단 여러분들이 입력하는 거 그걸 프럼프라 그러죠
23:12그 프럼프를 기반으로 본인이 알고 있는 거를 끄집어내는 거잖아요
23:12이걸 우리가 예측이라고 부릅니다
23:12그 얘기는 뭐냐면 프롬프트에 따라서 예측 퀄리티가 달라질 수뿐이 없어요
23:24이거는 구조상으로
23:24예를 들어서 그거예요
23:24여러분들이 그냥 프롬프로 재밌는 얘기 해 줘
23:24사실 그 저 매일 저녁마다 하고 있거든요
23:30재밌는 얘기 해 줘
23:30그럼 그냥 막연한 재밌는 얘기 하겠죠
23:30그렇지만 매우 구체적으로 중세기 스타일에 뭐 재밌는 얘기에 이런 인물이 등장하고 어쩌고 저쩌고 저쩌고 여러분들의 전문 지식과 여러분들이 원하는 것을 구체와 하면 할수록 점점 더 구체적인 정보가 예측되기 시작합니다
23:48그래서 우리가 뭐 막연하게 이거를 인공지능 시대에는 뭐 질문을 잘해야 된다라고 얘기를 하는데 사실 여기서 질문을 잘한다라는 거의 핵심은 뭐냐면 가장 먼저 인공지능자가 본인이 결국 뭘 원하는지에 대한 판단력이 있어야 됩니다
24:08그래서 되게 흥미롭게도 저는 그런 질문들을 많이 받으니까 항상 물어보세요
24:08AI 시대에 이제 인공지능 인간의 기능을 점점 대체하기 시작하는데 어떤 능력이 제일 중요할까요? 그럼 저는 단 하나만 뽑자면 판단력입니다
24:19왜냐면 예를 들어서 우리가 AI로 그림을 그려요
24:25프럼프로 입력해서
24:25그럼이 녀석은 수백개 수천 개 만들 수 있어요
24:25그런데 우리는 하나를 뽑아야 되잖아요
24:31그 선택은 인간이 하는 겁니다
24:31왜냐면 인간이 쓸 거기 때문에
24:31그럼 그걸 판단을 해 줘야 되는 거예요.이 그림이 제일 좋다
24:37뭐 영상 제작도 비슷하지 않겠어요? 거의 한 두시간 정도 촬영을 할 것 같은데 결과적으로 20분 30분짜리로 나가겠죠
24:43그러면이 영상을 추구에 편집하시는 분이 편집이라는 건 다 판단입니다
24:50이건 버리고 이거는 두고 순서는 이래야 되고 그리고 그게 바로 인간이 가지고 있는 가장 고유의 능력이지 않을까 싶어서 이제는 판단력이 제일 중요하고 그 판단력의 핵심 중에 하나는 그래서 내가 원하는게 뭔데? 내가 지금 원하는게 중세 스타일 이야기야? 아니면 뭐 미래 화성에서의 이야기야? 이건 사람이 얘기해 줘야 되는 거잖아요
25:11왜냐? 사람이 소비를 할 거니까 결과적으로 그래서 내가 뭘 원하는지를 정확하게 알고 이것을 잘 표현해 주면 AI는 거기에 대해서는 완벽하게 만들어 줄 수가 있고 여러분들 아시겠지만 채치피티 뭐 재미나이나 뭐 클로우드 다른 AI도 똑같아요.이 녀석들의 가장 특징 중에 하나가 이건 이제 시코패시 그게 뭐냐면 아첨을 합니다.이 녀석들이 무조건 내가 원하는 쪽으로 해주고 맨날 잘했다고 얘기를 해 줘요
25:38구조상은 어쩔 수 없습니다
25:45아첨을 하기 때문에 여러분들의 선호도가 틀리거나 질문이 틀리면 그게 좋다라고 계속 얘기를 해 줄 거예요
25:51퀄리티가 계속 떨어집니다
25:51그래서 아무리 아첨을 하더라도 이건 아니다라는 그 판단력이 제일 중요하지 않을까 싶습니다
26:04저도 확실히 보면 뭐 해외 출장을 저는 많이 가니깐 확실히 유럽보다는 AI에 대해서 우리가 이야기를 많이 합니다
26:10지금 한국에서는 매일마다 AI 뉴스가 있잖아요
26:10신문 보면 하루에도 뭐 수십개씩 뉴스가 있고 정말 이제 우리는 샘 얼트만이 거의 뭐 우리 식구 같이 그 사람이 뭐 하는지 매일 지금 보고가 되고 있어요
26:22그다음에 뭐 일론 머스크가 지금 뭐하 거의 그분들은 한국에서는 연예인 수준이잖아요
26:28지금 이분들이 뭘 했다
26:34뭐 뭐 어떤 일이 있었다 우리 다 알아요
26:34유럽에서는 그 정도는 아닙니다
26:34그분들도 알아요
26:39인공지능이 좀 중요하고 AI가 산업에 중요하다라는 얘기는 다들 알고 있지만 개개인들은 쓰는 사람들 제가 그렇게 많이 보지는 못했어요
26:45아직은
26:45자, 근데 유럽은 어차피 좀 보수적이잖아요
26:51중국도 AI에 관심이 많습니다
26:51그런데 여러분들뭐 아시다시피 중국은 워낙 또 국가 통제를 많이 받는 나라이기도 하고 어 미국은 특정 지역에서만 관심이 많습니다
27:03서부 당연히
27:03그리고 또 아시다시피 미국 사회 전체가 지금 변곡점을 하나 경험하고 있죠.이 이 사회에서 해결해야 될 문제가 워낙 많기 때문에 놀랍게도 지금 AI에 대해서 한국이 특히 관심이 많고 또 우리가 트렌드에 되게 민감하잖아요
27:20사실 K칼처 자체가 아니 왜 갑자기 한국 영화 한국 노래가 지금 전 세계를 지배하고 있나 저도 모르겠어요
27:26그런데 아마도 새로운 곳에 항상 좀 궁금하고 그다음에 트렌드에 민감이 있고 특히 옆집 사람이 하면 나도 해야 되는이 피어 프레셔가게 있는 나라다 보니 AI가 갑자기 대한민국의 메인 트렌드가 되지 않았나 싶고 그건 확실히 맞는 거 같아요
27:45그 어느 나라보다 관심이 많다
27:45그런데 두 번째 우리가 제대로 하고 있냐는 또 다른 질문입니다
27:50제대로 하고 있냐를 보면 우리는 분명히 사용은 많이 하고 있지만 반대로 만들어내는 건 몇 개 없는 거 같아요
27:57AI 서비스라든지 AI 기업이라든지 결국은 우리는 확실히 AI 소비는 상당히 많이 하고 있는 나라지만 소비를 하는만큼 AI 기술이나 서비스는 현재 생산을 못 하고 있습니다
28:13특히 AI 기술 같은 경우에는 중국이 우리보다 압도적으로 더 잘하고 있습니다
28:18여기에 대신 뭐 몇 가지 이유가 있을 수도 있을 것 같아요
28:18첫 번째는 뭐 가장 큰 이유는 경제 규모의 크기 차이겠지요
28:24어쩔 수 없이 나라가 크고 인구가 많으면 천재성, 혁신성, 지능, 재능은 확률 게임이에요
28:29사람이 한 명 있으면 아마 좋은 아이디어 없을 거예요
28:35사람이 1천명 있으면 그중에 한두 명은 좋은 아이디어 있습니다
28:42다시 말해서 혁신성은 그냥 로토하고 비슷하다고 생각하시면 돼요
28:42우리가 로토 한 장 사면 되겠어요
28:42그게 그런데 만약에 100만 장을 사잖아요
28:49될 확률이 거의 100%일 겁니다
28:49결국 사람이 많으면 많을수록 좋은 아이디어가 나올 확률이 높고 첫 번째
28:56두 번째는 그 많은 사람들이 교육도 많이 받으면 확률이 더 올라가고 그러다 보니 인류 역사의 대부분 새로운 아이디어는 다 대도시에서 생겼어요
29:08사람이 많이 모여 있는데서 지리산에 혼자 앉아 있으면 정말 물론 예외적으로 그분이 천재적인 사람일 수도 있습니다
29:15근데 그건 확률적으로 매우 드은 케이스고 산속에 혼자 있는 사람은 인류 역사를 바꿀 만한 새로운 혁신을 만든 적이 거의 없고 대부분 그 시대 가장 큰 도시 중동의 바빌로니아, 네덜란드의 암스테르담, 런던, 뉴욕 또는 지금 같이 샌프란시스코 사람이 많이 모여야 되고 교육을 받아야 되고 그다음에 또 하나 조건은 최대한 다양한 사람들이 많이 한 곳에 모이고 수평적인 소통 통이 가능하도록 두면 가장 많은 아이디어가 나와요
29:49사실 되게 간단합니다
29:49이게 다 확률 게임이기 때문에 뭐 건물을 멋있게 짓는다 사실 효과가 없습니다
29:55뭐 이분들한테 뭐 점심을 마시는 거 준다 큰 효과 없습니다
29:55제일 중요한 건 교육을 받은 최대한 다양한 사람들이 한 곳에서 서로 소통을 하게 하면 좋은 아이디어가 많이 나온다라는 건데 결과적으로 그러다 보니깐 미국 실리콘 밸리에서 최고의 인재가 모이고 좋은 아이디어가 생기는 거고 중국도 센젠 위주로 훌륭한 사람들이 지금 많이 등장하고 그러다 보니깐 인공지능 기술 뭐 우리하고는 상상을 처할 정도로 좋아졌고 특히 중국은 핵심 기술들을 다 자체적으로 가지고 있습니다
30:26또 하나 이유는 전 세계 인공지능 전문가들을 대충 보면 반 이상이 중국계입니다
30:32저도 이제 미국에서 올해 교수 생활을 했었는데 그때도 이미 공대 저는 뭐 공대에서 오래 있었으니까 우선 영어를 못 해도 돼요
30:39왜냐 아무도 영어 못 하니까 어차피 또는 영어를 하더라도 다 어마어마한 엑센트 중국 또는 인도 엑센트를 다 쓰죠
30:44반 정도는 중국인들이고 AI도 남은 반에 반은 또 인더 사람이고 결국 남은 사람들은 반에 반에 많이 거예요
30:51거기에 뭐 미국 출신, 유럽 출신, 한국 출신 이렇게 있겠죠
30:58우선 한국은 인재풀이 적은 거 같아요
30:58그 더구나 우리는 절대적으로 인재풀도 적은데 뭐 이게 우리나라의 전통적인 문제겠지만 현재 우리나라에서 가장 뭐 뛰어나다라고 얘기하는 수능 1등에서 한 3천등까지 아마 다 의대를 가지 않나 싶습니다
31:15네
31:15제가 정확한 통계는 모르겠지만 그다음 사람들이 공대를 가기 시작하는 거고 뭐 그러면 사실 우리가 AI 기술이 정도 맞는 것도 사실 대단한 거예요
31:27그 없는 인재로 그래서 결국은 제일 중요한 것은 인재 인공지능 전문가들이 필요한데 매우 아쉽게도 대한민국은 우선 이공개 인재풀이 매우 작고 그 중에서도 인공지능 인재풀은 더 작기 때문에 상대적은 어떤지 모르겠지만 절대적으로 보면 미국 인공지능 기술 수준 그리고 이젠 중국 인공지능 기술 수준하고도 비교를 할 수가 없습니다.
AI 시대를 살아남기 위한 최고의 전략은 AI를 먼저 이해하고 활용하는 경쟁자가 되는 것이다. AI를 직접 경험하고 활용하는 방법을 익혀야 도태되지 않는다. 