변혁 이후 OpenAI의 현재 상황은 어떠한가? 최대 수익 동력은 무엇인가?
번역: 아파토
이 인터뷰 내용은 Dev Day 행사 이후 CNBC가 COO 브레인 라이트캡(Brain Lightcap)과 진행한 인터뷰와 지난주 OpenAI의 경영진 변동 후 이루어진 대화 내용을 종합한 것이다. 본문은 또한 몇 가지 질문에 답한다. 회사의 현재 상황은 어떠한가? 현재 가장 큰 수익 동력은 무엇인가? 오늘날 AI 분야에서 과대평가되고 있는 점과 과소평가되고 있는 점은 각각 무엇인가? OpenAI의 현재 최대 수익 동력은 무엇인가? 이 기술이 기업에게 실제로 의미하는 바는 무엇인가?
2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 출시하기 몇 주 전, OpenAI 고위 임원진은 한 가지 문제에 대해 집중적으로 논의했다. 바로 이 도구를 출시할 것인지 여부였다.
샘 알트먼(Sam Altman)을 알고 있다면 그가 다양한 주제를 효율적이고 신속하게 토의하는 것을 좋아한다는 것을 알 수 있을 것이다. 따라서 우리가 특정 주제에 오랜 시간을 할애했다는 사실 자체가 그것이 중요하다는 의미다. 누구도 100% 확신할 수 없었다. 이것이 옳은 일일지, 혹은 우리가 시간을 들여 할 만큼 중요한 일일지 말이다.
브레인 라이트캡은 당시 OpenAI의 GPU 자원이 매우 제한적이었고, 회사는 개발자 및 기업용 도구를 제공하는 회사로 정체성을 확립하고 있었다고 회상한다. 그런 상황에서 CEO 알트먼은 "한 번 시도해보자"는 입장을 강하게 지지했는데, 그 근거는 텍스트 기반으로 모델과 상호작용하는 것이 개인화 요소를 포함해 매우 중요하다는 판단이었다.
이 결정은 결국 성과를 거두었다. 데이터에 따르면, ChatGPT는 역사상 가장 빠르게 성장한 소비자 앱 기록을 세웠으며, 현재 주간 활성 사용자는 약 1억 명에 달하며, 세계 500대 기업 중 92% 이상이 이미 ChatGPT를 사용하고 있다. PitchBook 보고서에 따르면, 올해 초 마이크로소프트(MS)는 이 회사에 추가로 100억 달러를 투자했으며, 이는 올해 AI 분야에서 가장 큰 단일 투자 건이 되었다.
그러나 최근 몇 주간 회사가 겪은 격변은 과거의 이러한 찬란한 이정표들을 어둡게 만들고 있다. 지난달 OpenAI 이사회는 갑작스럽게 샘 알트먼을 해임하기로 결정했고, 이에 따라 OpenAI 직원 대부분이 반발하며 사직을 위협했으며, 공개 서한 서명 운동이 벌어졌고, 마이크로소프트를 포함한 투자자들도 충격에 빠졌다.
그로부터 일주일도 채 되지 않아 알트먼은 다시 회사로 복귀했다. 지난 수요일, OpenAI는 새로운 이사회를 구성한다고 발표하며, 전 공동 CEO 브렛 테일러(Bret Taylor), 래리 섬머스(Larry Summers), Quora CEO 애덤 댕질로(Adam D'Angelo)를 포함시켰다. 마이크로소프트는 OpenAI 이사회 내에서 관찰자(observer) 자리를 갖게 된다.
본 인터뷰는 Dev Day 이후 CNBC가 COO 브레인 라이트캡과 나눈 인터뷰와 지난주 경영진 변동 이후 이루어진 대화 내용을 종합한 것이다.
질문: 우리는 곧 ChatGPT 출시 1주년을 맞이하게 됩니다. 작년 이맘때는 ChatGPT가 처음 모습을 드러내기 몇 주 전이었고, 당시 DALL-E는 아직 베타 단계였으며 Stable Diffusion이 주목받던 시기였고, ChatGPT는 존재하지 않았습니다. 그 당시 팀은 어떤 상태였나요?
답변: 당시 우리는 자신들이 오직 개발자를 위한 도구를 만드는 회사라고 생각했습니다. 따라서 일반인이 쉽게 사용할 수 있는 제품을 만든다는 것은 다소 낯선 개념이었습니다.
DALL-E에서도 비슷한 경험을 했습니다. 사람들이 DALL-E를 사용한 후, 많은 사용자가 이 제품에 매우 흥분하는 것을 보았습니다. 하지만 우리는 항상 DALL-E가 시각적인 속성을 가지고 있기 때문에(더 주목받기 쉬움) 소비자들이 이런 도구에 관심을 갖는 수준의 정점이 될 것이라고 생각했습니다. 그래서 ChatGPT를 연구할 때, 우리는 DALL-E를 기준 삼아 얼마나 많은 사람이 이를 사용할지, 누가 관심을 가질지, 그리고 ChatGPT가 사람들이 잠시 즐기다가 진짜 도구라기보다 장난감처럼 느껴질 것인지 여부를 평가하려 했습니다.
당시 OpenAI 팀은 ChatGPT의 규모에 대해 내기를 하기도 했습니다. 저는 정점 시점에서 동시 접속자 수가 백만 명 정도가 될 것이라 예측했고, 그 목표를 달성하기 위한 계획을 수립했습니다. 물론 재무 담당자로서, 이 예측치를 기반으로 여러 모델링도 수행했습니다. 이게 당시 우리의 상황이었지만, 지금 돌이켜보면 이 추정치는 정확하지 않았습니다.
상업적 기회 측면에서, 당시 OpenAI는 ChatGPT에 대해 어떤 기대를 갖고 있었나요?
답변: 당시 우리는 그 모든 용도를 명확히 파악할 수 없었습니다. 이것이 바로 이 기술의 역설입니다. ChatGPT는 너무나 광범위하게 활용될 수 있으며, 도구로서 세상과 사람들의 삶 전반에 스며들었지만, 사용자들은 자신이 이런 도구를 필요로 한다는 사실조차 알지 못했습니다.
따라서 초기에는 사업 분석을 통해 "사람들이 ChatGPT를 무엇에 사용할까? 왜 계속해서 유료 결제를 하게 될까?"라는 질문을 던지고, 실용성을 부여하려 노력했습니다. 즉, 사람들이 ChatGPT로 창작을 하거나 이것저것을 할 수 있을지도 모른다고 상상해봤습니다. 어느 정도까지는, 지금 돌아보면 사람들이 실제로 무엇에 사용하고 있는지를 알지만, 당시에는 전혀 상상할 수 없었고, ChatGPT가 왜 그렇게 성공할 수 있었는지를 설명할 수도 없었습니다.
이건 흥미로운 교훈일지도 모릅니다. 즉, 사업 분석이 항상 답을 줄 수는 없다는 점 말입니다. 그러나 오히려 무언가가 어디에서 널리 실용성과 가치를 지닐 수 있고, 또 사람들과 어떤 방식으로 새로운 형태로 공감대를 형성할 수 있을지를 정확히 판단하고 베팅하는 것이 사업 분석보다 더 중요할 수 있다는 점입니다.
질문: 올해 8월 기준, 세계 500대 기업 중 80%가 ChatGPT를 도입했습니다. 현재 11월 기준으로는 92%까지 증가했습니다. 아직 도입하지 않은 나머지 8%의 기업들은 어떤 특징이 있나요?
답변: 어떤 의미에서, 남은 8%는 주로 중공업 중심의 사업을 하는 기업들입니다. 예를 들어 석유 및 가스 같은 대규모 자본 집약적 산업이나, 중장비를 많이 다루는 산업군인데, 이들은 정보 서비스나 서비스 업무보다는 제품 생산에 더 집중합니다.
질문: 현재 AI 분야에서 가장 과대평가되고 가장 과소평가된 점은 각각 무엇이라고 생각하시나요?
답변: AI가 과대평가된 부분은, 이 기술이 단번에 실질적인 비즈니스 혁신을 가져올 수 있다고 믿는 점이라고 생각합니다. 저희는 많은 기업들과 대화를 나눴는데, 그들은 오랫동안 하고 싶었던 일을 OpenAI와 연결시키고 싶어 합니다. 예를 들어 "우리 매출 증가율을 다시 15%로 회복하고 싶다", 또는 "이 비용 항목에서 X만 달러를 절감하고 싶다"는 식입니다. 하지만 거의 언제나 마법 같은 해결책은 존재하지 않습니다. AI로 한 가지 일을 한다고 해서 그 문제를 완전히 해결할 수는 없습니다. 이것은 세상이 정말 크고 복잡하며, 이 시스템들도 계속 발전 중이며, 아직 초기 단계에 있다는 것을 증명한다고 봅니다.
저희는 실제로 보고 있으며, 제가 기술이 과소평가되었다고 생각하는 부분은, 이 시스템들이 최종 사용자에게 제공하는 개인적 권한 부여(empowerment)와 자율성의 수준입니다. 저희는 사용자나 고객들로부터 이런 이야기를 자주 듣습니다. 즉, ChatGPT와 유사한 도구 덕분에 사람들이 이제 '초능력'을 갖게 되었고, 이전에는 불가능했던 일을 할 수 있게 되었다는 것입니다.
질문: 생성형 AI의 비즈니스 모델에 대해 말씀드리겠습니다. 반대론자들은 소비자용 앱이 끊임없이 쏟아져 나오면서 포화 상태에 이를 수 있다고 지적합니다. 이 기술이 기업에게 실제로 의미하는 바는 무엇인가요?
답변: 현재 우리는 AI의 진정한 초기 단계에 있습니다. 세계가 실험률과 시행착오율을 극도로 높게 유지할 수 있도록 하는 것이 매우 중요합니다. 과거 기술의 전환기 역사 추세를 살펴보면, 항상 이런 중요한 실험 단계가 존재했습니다. 처음부터 올바른 기술을 완벽하게 익히는 것은 매우 어렵습니다. 결국 우리는 목표에 도달할 것이며, 기술의 궁극적 상태에 수렴할 것이지만, 그건 오직 많은 시도를 해보고, 무엇이 효과적이고 무엇이 그렇지 않은지 확인한 후에야 가능합니다. 사람들은 효과적인 기반 위에서 다음 단계의 최고 제품을 만들어낼 수 있게 되는 것이죠.
제 생각은, 이 기술 위에 구축될 가장 중요한 것들이 아직 만들어지지 않았다는 점입니다. 왜냐하면 도구들의 능력을 진정으로 이해하고, 이 도구들을 다른 기술 분야와 어떻게 융합하여 전체보다 더 강력한 무언가를 만들어낼 수 있는지를 파악하려면, 도구들을 실제로 사용해보는 사이클이 필요하기 때문입니다. 따라서 이런 현상은 예상 가능한 것이며, 매우 건강한 상태라고 생각합니다.
질문: 몇 년 전만 해도, 트럭 운송업에서 AI의 적용 수준에 사람들이 놀랐습니다. 트럭 운송은 너무 전통적인 산업이라고 여겨졌지만, 지금은 AI가 거의 모든 산업의 일부가 되었습니다. 최근 몇 년간의 적용 트렌드를 보셨을 때, 비슷한 흐름이 있는지요? 특히 AI를 전혀 새로운 방식이나 독특한 방식으로 사용하는 산업 중에서 특히 놀라운 사례가 있으신가요?
답변: 기술 산업 분야는 확실히 큰 매력을 지니고 있습니다. 저희가 보는 바로는, ChatGPT는 훌륭한 기술 조수입니다. 소프트웨어 엔지니어, 기계 엔지니어, 화학자, 생물학자 등 다양한 분야의 전문가들은 자신의 전문 분야 반대편에 방대한 지식 베이스를 가지고 있으며, 그것을 얼마나 잘 습득했느냐가 작업 효율을 결정합니다.
사람들은 커리어를 통해 그 학문을 마스터하려 노력하며, 해당 분야의 지식을 가능한 한 많이 흡수하려 합니다. 특히 생물학, 화학, 인공지능과 같은 분야에서는 문헌이 끊임없이 발전하고, 새로운 발견과 연구 결과가 계속해서 발표됩니다. 그래서 이것이 가장 놀라운 점이라고 말하긴 어렵겠지만, 저희가 본 가장 멋진 점 중 하나는 ChatGPT가 거의 작은 조수처럼, 연구 조수처럼 행동한다는 점입니다. ... 이런 산업 분야에서의 높은 관심은 제가 2022년 11월 당시에는 전혀 예상하지 못한 일이었습니다.
질문: ChatGPT Enterprise 버전이 몇 달 전 출시되었습니다. 작년에 1년도 안 되는 개발 기간 동안 ChatGPT를 출시했고, 블록(Block)과 캔바(Canva) 등 20여 개의 기업이 테스트에 참여했다고 기억합니다. 구체적으로 사용량은 어떻게 증가하고 있나요? 출시 이후 가장 큰 고객은 누구인가요?
답변: 고객들의 열기는 압도적입니다. 하지만 저희는 여전히 작은 팀이며, 지난 두 달간의 초점은 첫 번째로 도입한 고객들이 제품의 가치를 확실히 느낄 수 있도록 보장하는 데 있었습니다. ... 지금도 수천 명의 대기 명단이 있으며, 모두에게 다가가고 싶고, 이는 2024년의 목표입니다.
질문: 이제 ChatGPT Enterprise가 출시되었으니, OpenAI의 현재 가장 큰 수익 동력은 무엇인가요? 앞으로 어떻게 발전할 것으로 보시나요?
답변: OpenAI는 제품을 설계하고 출시할 때 거의 항상 수익 중심 접근법을 취하지 않습니다. 항상 제품 중심 접근법을 취합니다. 즉, 우리가 만드는 제품이 반드시 두 가지 영역 중 하나를 충족해야 한다고 생각합니다. 1. 개발자들이 무언가를 만들 수 있도록 진정으로 유용한 도구가 되어야 하며, 또는 2. 사용자가 제품 내에서 더 많은 가치를 발견할 수 있는 진정으로 유용한 추상화(abstraction)가 되어야 합니다.
예를 들어 GPT를 보면, 이는 사실상 두 번째 항목에 거의 완벽하게 부합합니다. 즉, ChatGPT의 지능적 힘을 추상화하여 매우 구체적인 목적에 적용하고, 올바른 컨텍스트, 적절한 도구, 올바른 연결을 제공함으로써 특정 작업을 정말 잘 수행할 수 있게 만드는 방법입니다. 그것은 당신의 업무에 유용할 수 있고, 삶에 유용할 수 있으며, 혹은 단지 흥미로운 무언가일 수도 있습니다.
질문: 멀티모달(multimodal) ChatGPT, 즉 동일한 서비스 내에서 이미지 생성과 기타 도구를 통합하는 기능은 Dev Day에서 발표된 회사의 주요 우선순위 중 하나였습니다. 왜 이것이 그렇게 중요한지 설명해주시겠어요?
답변: 세상은 본래 멀티모달입니다. 인간이 세상을 처리하고 경험하는 방식을 생각해보면, 우리가 보는 것, 듣는 것, 말하는 것—세상은 문자보다 훨씬 큽니다. 따라서 우리에게 있어 텍스트와 코드만을 유일한 모드, 유일한 인터페이스로 삼아 모델들이 얼마나 강력하고 무엇을 할 수 있는지 이해하는 것은 언제나 불완전하게 느껴졌습니다.
그래서 우리는 시각 기능을 점진적으로 추가하기 시작했습니다. 컴퓨터가 세상에서 일어나는 일을 보고, 그것을 묘사하고, 참여하며, 추론할 수 있다는 사실은, 제가 OpenAI에서 5년간 일하면서 본 것 중 가장 충격적인 사건입니다. 저는 여전히 그 함의를 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 하지만 깊이 생각해보면, 이전에는 불가능했던 일이 이제 가능해지고 있다는 걸 알 수 있습니다.
시각장애인들이 주변 세계를 더 잘 이해하도록 돕는 것처럼, 저지연 시간에 고품질로 도움을 주는 간단한 일부터 생각해볼 수 있습니다. 예를 들어 기업은 이제 카메라를 향해 물체를 비추기만 하면 장치의 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있게 되었고, 소비자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 교육 분야에서는 사람들이 사물을 더 잘 이해하고 분석할 수 있도록 도울 수 있는데, 많은 이들이 시각적 학습자이기 때문에, 우리가 본 것을 그래픽과 함께 자신에게 맞는 학습 방식으로 상호작용할 수 있도록 함으로써, 우리는 완전히 새로운 능력을 해방시킨 것입니다.
따라서 제가 흥분되는 점은, 이제 기술을 인간이 세상과 상호작용하는 방식에 더 부합하게 사용할 수 있다는 점이며, 궁극적으로 기술을 더욱 인간 중심적으로 만들 수 있다는 것입니다.
질문: OpenAI의 GPT-4 대규모 언어 모델은 GPT-3.5보다 더 신뢰할 수 있지만, 잠재적 편향에도 더 취약할 수 있다고 알려져 있습니다. Dev Day에서 발표된 새로운 Turbo 모델이 (있다면) 어떤 점에서 다르며, 그에 대한 대응 계획은 어떻게 되나요?
답변: 저희는 Turbo 모델 카드(model card)[AI 모델에 대한 투명성 도구]를 공개할 예정이며, 기술 벤치마크를 참조하기에 더 좋은 장소가 될 수 있습니다.
질문: 향후 1년간 가장 큰 기대는 무엇인가요? 차세대 GPT 버전이 현재 버전으로는 할 수 없는 어떤 기능을 구현할 수 있을까요?
답변: 여기서의 진보 곡선은 추론 능력의 질을 따라 나아갈 것입니다. 근본적으로 인간이 잘하는 것은, 우리가 하고 싶은 일이나 타인이 요청한 일에 대해 여러 개념을 결합하여 창의적인 방식으로 결과물을 만들어내는 것입니다. 우리는 매일 그렇게 하며, 매일 예술가처럼 그렇게 합니다. 이것이 우리가 세상을 창조하는 기초입니다.
바로 그런 방향으로 기술이 나아가길 바랍니다—즉, 추론 능력이 크게 향상되어 점점 더 복잡한 작업을 처리하고, 그러한 작업을 필요한 여러 부분으로 분해하는 방법을 찾아, 높은 숙련도로 과제를 완수하며, 동시에 모든 관련 작업을 진정으로 안전하게 수행하는 것입니다. 연구 측면에서 우리는 기술의 안전성 문제를 올바르게 다루는 것을 강조합니다. 시스템의 기능이 강력해질수록 우리는 동시에 안전 기준을 높여야 합니다. 왜냐하면 시간이 지남에 따라 이러한 시스템들이 점점 더 자율적으로 변하기 때문입니다. 만약 안전성 문제를 동시에 해결하지 못한다면, 이는 성립되지 않을 것입니다.
질문: 지난 1년간 회사 생활 중 가장 인상 깊었던 날은 언제였나요?
답변: GPT-4를 출시한 날이었습니다. 사람들은 그 출시 전에 우리가 얼마나 오랫동안 연구했는지 모릅니다. 따라서 OpenAI 내부에서는 큰 기대감과 흥분이 감돌았고, 이 모델이 모델의 능력뿐 아니라 고품질 언어 모델에 대한 사람들의 인식을 진정으로 변화시킬 것임을 알고 있었습니다. 그런 모델을 개발한 후에는 세상과 공유하고 싶은 마음이 커집니다. 우리 팀은 세상이 이 기술에 반응하는 모습에서 많은 에너지를 얻었고, 고객, 개발자, 사용자들이 참여할 때 그들의 흥분을 직접 목격했습니다.
그 이전 7~8개월 동안 우리는 그 순간이 다가오고 있다는 것을 알고 있었기 때문에 항상 흥분 상태였습니다...
그 당시에는 Dev Day처럼 대규모 발표 행사를 열지 않았습니다. 출시 직후, 우리는 카페테리아의 전체 회의 공간에 있었는데, 모두가 주위를 둘러보며 흥분, 해방감, 피로가 뒤섞인 표정을 짓고 있었지만, 모두 미소를 지었습니다. 정말 특별한 순간이었습니다... 이런 순간들은 소중합니다.
질문: 집에 돌아가신 후 개인적으로 어떻게 기념하셨나요?
답변: 깊은 밤까지 일하면서 기념했습니다.
질문: OpenAI는 창립 10년도 안 되는 기간 동안 비영리 단체에서 '연구 및 모델 배포' 회사로 발전하는 과정을 모두가 지켜보았습니다. 사람들은 이것이 무엇을 의미하는지, 조직 구조가 어떻게 되는지, 마이크로소프트가 얼마나 지분을 보유하고 있는지 묻습니다. 이 여정에 대해 설명해주실 수 있나요?
답변: 상위 수준에서, 우리는 회사의 핵심 구조가 원래의 OpenAI(OpenAI 비영리 조직)를 유지하기를 원합니다. 우리가 회사를 설립할 때, 그걸 어떻게 실현할 수 있을지가 문제였습니다. 제가 OpenAI에 막 합류했을 때 제가 맡은 일도 바로 그것이었습니다. 'OpenAI의 미션—즉 미션을 구현하는 비영리 조직을—새로운 구조의 중심에 둘 수 있는 방법이 있을까?'를 알아보는 것이었죠.
따라서 OpenAI를 이해하는 첫 번째 핵심은 다음과 같습니다. 이런 의미에서 이 회사는 일반적인 기업이 아닙니다. 문자 그대로, 구조적으로, 정신적으로나 모두 비영리 조직의 미션을 연장한 것입니다. 회사의 주요 책임은 비영리 조직의 미션을 수행하는 것이며, 그 미션은 안전하고 광범위하게 인류 전체에 이익이 되는 인공 일반 지능(AGI)을 구축하는 것입니다. 아마도 이건 미친 소리처럼 들릴 수도 있고, 분명히 회사를 설립하는 더 간단한 구조와 기술적 방법이 있었겠지만, 법적 비용도 더 낮고 덜 복잡했겠죠. 하지만 우리에게는 이것이 올바르게 작동하는 것이 매우 중요했습니다. 그래서 우리가 성공했는지는 모르겠습니다. 시간이 지나면 알게 되겠죠. 좋은 점은 이 구조가 매우 유연하다는 것입니다. 따라서 시간이 지남에 따라 더 많은 것을 배우고 세상에 적응해야 할 때, 이 구조가 성공하도록 설정되도록 할 수 있습니다. 하지만 저는 이 구조의 핵심은 OpenAI의 핵심 미션을 회사 존재 이유로 유지하고자 하는 의지에 있다고 생각합니다.
질문: 마이크로소프트의 지분 보유에 대해 말씀해주세요.
답변: 저는 구조와 관련된 구체적인 세부사항에 대해 언급하지 않겠습니다. 하지만 이 구조는 세계와 협력하기 위한 것이며, 마이크로소프트는 우수한 파트너 중 하나입니다. 우리는 항상 이 구조가 어떻게 세계로 뻗어나가고 세계와 상호작용할 수 있을지, 그리고 비영리 조직의 미션과 부합할 수 있을지 고민하고 있습니다. 따라서 저는 이것이 수익 상한선(profit cap) 모델의 기초 중 일부라고 생각합니다.
질문: OpenAI 설립 초기부터 샘 알트먼과 함께 일해오셨습니다. 업무에서 두 분의 주요 차이점은 무엇이며, 서로의 장단점을 어떻게 보완하고 계신가요?
답변: 샘은 놀라울 정도로 빠른 속도로 움직입니다. 제가 그와 공유하는 점은 모든 일에서 높은 속도를 좋아한다는 것입니다.
저희가 서로 균형을 이루는 지점은, 샘은 확실히 미래 지향적이며, 미래에 살아가는 사람이라는 점입니다. 그리고 그는 정말 미래에 살아야 한다고 생각합니다. 이 분야에서 샘은 뛰어납니다. 제 역할은 우리가 회사를 구축하는 방식, 사업을 운영하는 방식, 고객 및 파트너와 협업 모델을 구축하는 방식이 오랜 기간에 걸쳐 세상이 어디로 나아갈지에 대한 우리의 견해를 반영할 뿐 아니라, 오늘 우리가 달성하고자 하는 목표도 실현할 수 있도록 보장하는 것입니다.
기술은 끊임없이 변화하기 때문에 우리가 직면한 과제입니다. 따라서 우리는 기술을 어떻게 사용하는지, 우리가 수행하는 작업의 유형(보안에서부터 기능에 이르기까지), 제품에 대한 우리의 사고 방식, 제품의 지속적인 변화 양상 등을 세상에 알리는 데 매우 중점을 두고 있습니다. 발밑의 땅이 빠르게 변하는 상황에서 이러한 작업을 빠르게 수행하려면 조정이 필수적입니다. 그래서 저는 제 기여 가치가 바로 여기에 있다고 생각합니다. 즉, 이러한 작업을 잘 수행하기 위해 훌륭한 팀을 구축하고 지원하는 데 집중하는 것입니다. 그렇게 한다면 현실에 발붙이고 결국
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