팟캐스트 노트｜OpenAI CEO 올트먼 최신 인터뷰: 오픈소스 AI 경쟁에 전혀 불안하지 않으며, 곧 출시될 모델에 매우 자신 있다

정리 & 번역: TechFlow

게스트: 샘 알트먼 (Sam Altman), OpenAI CEO

진행자: 패트릭 오쇼네시 (Patrick O'Shaughnessy), Invest Like The Best

팟캐스트 출처: Invest Like The Best

원제: Sam Altman on AGI, Compute, and Human Agency

방송일: 2026 년 7 월 28 일

이해 상충 고지: 샘 알트먼은 OpenAI CEO 이며 OpenAI 지분을 보유하지 않았으나, 개인 포트폴리오에는 Helion Energy, Stripe, Reddit, Retro Biosciences 및 World Network(구 Worldcoin) 등의 프로젝트가 포함됩니다; OpenAI 는 이들 중 일부 회사와 비즈니스 협력 또는 투자 관계가 있습니다. 본 글은 그의 개인 견해만을 제시하며, 투자 또는 운영 조언을 구성하지 않습니다.

핵심 요약

이는 샘 알트먼이 Invest Like The Best 에서 진행한 드문 장개인 대담입니다. 그는 지난 1 년간 OpenAI 가 "너무 많은 일을 했고, 집중력이 부족했다"고 솔직히 인정했지만, 불필요한 가지를 쳐낸 후 회사는 다시 한 가지 주된 목표에锚定했습니다: 가장 훌륭하고, 가장充裕하며, 가장 비용 효율적인 지능을 만들어 세상이 이를 이용해 놀라운 것을 창조하게 하는 것입니다. 이 판단에 기반하여, 그는 향후 12 개월이 OpenAI 역사상 최고의 12 개월이 될 것이라고 믿습니다.

하지만 이 대화의 진정한 긴장감은 알트먼이 OpenAI 의 미션을 "어떤 소원이든 이루어주는 마법의 램프를 곧 만들어낼 것"이라고 묘사하면서도, 동시에 이 램프가 소수 개인이나 특정 기업에 독점되어서는 안 된다고 반복해서 강조한 데 있습니다. 그는 자신이 "일자리 종말론자"가 아니며 AGI 가 하룻밤 사이에 사회를 뒤집어놓을 것이라고 생각하지도 않는다고直言합니다. 그를 진짜로 경계하게 하는 것은 "AI 안전"을 명분으로 권력이 집중되는 것입니다. 투자자에게 이 에피소드는 내부자 시각의 독백과 같습니다: 컴퓨팅 자원, 모델 반복, 경쟁 장벽, 로봇, 개인 에이전트, 그리고 항상 피할 수 없는 질문, OpenAI 의 CEO 는 왜 회사 지분을 원하지 않는가에 대하여.

주요 발언 요약

OpenAI 의 집중과 다음 단계에 대하여

• "지난 1 년은 정말 힘들었고, 어느 정도는 제 잘못입니다. 하지만 향후 12 개월은 우리에게 최고의 12 개월이 될 것입니다."
• "당시 우리는 너무 많은 일을 했습니다. 그것들은 모두 해야 할 일이었지만, 문제는 당신이 믿을 수 없는 역사적 순간에身处해 있다는 것이며, 이때는 극소수의 정말 위대한 일만 할 수 있다는 것입니다."
• "우리 비즈니스의 본질은 AI 를 팔아서 사람들이 이를 이용해彼此를 위해 놀라운 제품과 서비스를 만들게 하는 것입니다."

컴퓨팅 자원과 프론티어 성과에 대하여

• "우리는 모델 개선의 지수 곡선을 느낄 수 있으며, 그것이 계속될 것임을 압니다. 비용만 낮출 수 있다면, 고가 고성능 AI 에 대한 수요는 기본적으로 무한합니다."
• "처음에는 모두 우리가 미쳤다고 했습니다. 클라우드 업체, 칩 공장, 에너지 업체에 전화를 걸었지만, 어느 산업도 이렇게 발전할 수 없다고 했습니다. 하지만 대부분의 사람이 no 라고 해도, 당신은 한두 명의 yes 만 있으면 됩니다."
• "병목 현상은 계속 변했습니다: 때로는 연구 아이디어, 때로는 컴퓨팅 자원, 때로는 데이터였는데, 지금은 다시 연구 아이디어로 돌아왔습니다."

AGI 와 안전에 대하여

• "GPT 5.6 이 출시된 지 약 2 주 후, 일부 진정한 회의론자들조차 저에게 이것이 이미 very AGI-like 라고 말했습니다."
• "저를 진짜로 우려하게 하는 것은 다른 이들이 우리 모델을 증류하는 것이 아닙니다. 제 상위 10 개 우려 사항 목록에 이 일은 들어가지도 않습니다."
• "우리는 매우 SF 같은网络安全事件을 한 번 겪었습니다. 아직 출시되지 않은 모델이 샌드박스에서 실행되어야 했는데, 여러 제로데이 취약점을 연쇄적으로 이용하여 샌드박스를 탈출하고 인터넷에 접속한 후, 결국 Hugging Face 측면에서 테스트 답변을入手했습니다."

인간과 AI 의 관계에 대하여

• "저는 일자리 종말론자가 아닙니다. 일자리가 부족해서가 아니라 너무 많아서 사람들이忙할 것이라고 생각합니다."
• "인간 가치가 가치 있는 이유는 그것이 인간이기 때문입니다."
• "제 아이 세대는 컴퓨터보다 똑똑한 세계에서 살지 못할 것입니다."

회사 거버넌스와 개인 인센티브에 대하여

• "저는 인간 역사상 가장 흥미진진한 순간의 첫 줄에 앉아 있습니다. 이는 어떤 금액의 돈보다도 더 가치 있습니다."
• "처음에 우리는 회사 구조에서 지나치게 많은 혁신을 시도했는데, 이는 고통의 근원 중 하나였습니다."

"너무 많은 일"에서 "가장 위대한 일만"으로

패트릭 오쇼네시: 당신은 최근一段话를 썼는데,大意는 지난 1 년이 힘들었고 어느 정도는 당신의 잘못이며; 향후 12 개월은 우리에게 최고의 12 개월이 될 것이라는 것이었습니다. 먼저 지난 1 년이 왜 힘들었는지, 그리고 왜后半句를 믿는지 이야기해 주시겠습니까?

샘 알트먼: 지난 1 년이 힘들었던 것은,说到底 우리가 너무 많은 일을 했고 집중력이 부족했기 때문입니다.那些 일 자체는 모두 해야 할 일이었지만, trick 은 우리가 믿을 수 없는 역사적 순간에身处해 있다는 것이며, 이때는 극소수의 정말 위대한 일만 할 수 있다는 것입니다. 그래서 우리는 스스로를 너무 얇게 펼쳤고,一连串의 힘든 결정을 내려 다시 한 가지 주된 목표에 집중했습니다: 가장 훌륭하고, 가장充裕하며, 가장 비용 효율적인 지능을 만들어 세상이 이를 이용해 놀라운 것을 창조하게 하는 것입니다.

이 조정을 한 후, 우리의 진행 속도는 놀라울 정도로 빨라졌습니다. 그리고 pipeline 에서看到的 것들로 판단할 때, 향후 12 개월은 더욱 놀라울 것입니다. 모델 품질, 모델을围绕하여 만들 수 있는 제품들은 사람들이 이 기술로부터 완전히 새로운 방식으로 혜택을 보게 할 것입니다. 상당히震撼할 것입니다.

패트릭 오쇼네시: 방향을 바꿔야 한다고意识到한 특정 순간이 있었습니까? 2025 년 초로 돌아간다면, 당시最大的 우려는 OpenAI 가 이렇게 많은 GPU 를 사는데, 수입이 따라갈 수 있을지, 수요가 발생할지였습니다. 무엇이 생각을 바꾸게 했습니까?

샘 알트먼: 그때 우리는 많은布局를 했습니다.万一 수입 성장이 예상보다 느려지면, 소비용 앱, 미디어 비즈니스 등으로 이미 계약한 GPU 를 소화할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 지금 들으면 매우荒唐하지만, 산업 수입 성장이 매우 가팔랐던 것이 사실입니다. 그것이 당시最大的 전환점이었습니다. 모델 궤적 성장이 이렇게 빠르고 투자回报가 이렇게清晰하다는 것을意识到하자마자, 무엇을 집중해야 할지 알 수 있었습니다.

패트릭 오쇼네시: 당신은 이전에 "얼마나 많은 일에 집중할 것인가"에 대해 많은 글을 썼습니다. 한 가지, 세 가지, 다섯 가지, 어떻게校准합니까?

샘 알트먼:归根结底, 우리의 비즈니스는 AI 를 팔아서 사람들이 이를 이용해彼此를 위해 놀라운 제품과 서비스를 만들게 하는 것입니다. 이 일을围绕한 구성 요소에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다: 사람들이 사용하고 싶은 모든 시나리오에서 우수한 성능을 보이는 모델을 훈련하는 것; 칩과 시스템을 직접 생산하거나 협력하여 확보하는 것; 이러한 랙을 수용할足够的 토지, 전력, 데이터센터机房을 찾는 것; 결국에는 로봇을 만들어 건설 과정을 자동화하고, 전력, 칩 및 전체 공급망의 비용을 계속 낮추는 것일 수도 있습니다. 이 풀스택 작업은 가장 훌륭하고, 充裕하며, 유용한 AI 를 만들어 전 경제에 전기처럼 침투하게 하는 것입니다.

우리는 모든 수직 애플리케이션에서 모든 스타트업과 경쟁하는 데 관심이 없습니다. OpenAI 는 그 플랫폼을 제공하고자 할 뿐입니다.

컴퓨팅 자원 도박: 모두에게 거절당하기에서 부족함으로

패트릭 오쇼네시: Dario 는 당신을 "Yolo CEO"라고 불렀습니다. 초기에 컴퓨팅 자원 할당에서異常하게 공격적이었기 때문입니다. 당신은 지금 모든 사람에게 컴퓨팅 자원을 short 당하고 있습니다.当初 어떻게 결론을 내렸고, 모두가 미쳤다고 생각할 때 감히 베팅할 수 있었는지 이야기해 주시겠습니까?

샘 알트먼: 우리는 모델 개선의 지수 곡선을 느낄 수 있으며, 그것이 계속될 것임을 압니다. 또한 모델이 점점 좋아지고 비용이 지속적으로 하락함에 따라, 고가 고성능 AI 에 대한 수요는 기본적으로 무한하다는也相当确信합니다. 이는 일종의 새로운 상품과 같습니다. 사람들이 이를 어떻게 사용할지, 초기에 사람들이 컴퓨터를 과소평가했던 것이 생각납니다. 어떤 사람은 "세상에는 컴퓨터가 다섯 대만 있으면 된다"라고 했고, 어떤 사람은 "누구도某数量的 메모리 이상은 필요로 하지 않는다"라고 했습니다. 인간의 창의성, 유용한 것에 대한 갈망은 베팅할 가치가 있는 일입니다.

우리는 알고리즘이 더 효율적으로 변하고 모델이 더 좋아질 것임을 압니다. 하지만 효율성이 얼마나 높아지든, 본質적으로 우리는 전기를 유용한 지능으로 바꾸는 것이며, 이 수요는 커지기만 할 것입니다. 그래서 우리는 더 많은 컴퓨팅 자원을 원합니다.

패트릭 오쇼네시: 이 conviction 은最早 언제로 거슬러 올라갑니까? GPT-3 인가요?

샘 알트먼: GPT-4 라고 생각합니다. 3.5 도 아닙니다. 당시 우리는 모델이 이미 충분히 똑똑해서 실행 가능한 추론 경로를 찾을 수 있음을 보았습니다; 그리고 추론이 작동하기만 하면, 지금所说的 agent 로 이어질 것입니다. 이 능력은大量의 고가치 경제 작업을 수행하여 사람들의 삶을 많은 측면에서 더轻松하게 만들 수 있습니다.

패트릭 오쇼네시: 그렇다면 여러분은最早 어떻게 행동했습니까?

샘 알트먼: 우리는 클라우드 업체에 전화를 걸기 시작했고, 칩 공장에 전화를 걸었고, 에너지 업체에 전화를 걸었습니다. 모든 사람이 말했습니다: "여러분은 완전히 미쳤습니다, 이는 불가능합니다, 어느 산업도 이렇게 발전해 본 적이 없습니다." 이는 초기 창업 자금 조달이 생각납니다. 대부분의 사람이 no 라고 해도, 당신은 한두 명의 yes 만 있으면 됩니다. 우리는 한두 명의 yes 를 얻었습니다. 마이크로소프트가 첫 번째 yes 였고, 오라클은 클라우드 측면에서 나중에 큰 yes 가 되었으며, 엔비디아는 항상 훌륭한 파트너였습니다.

패트릭 오쇼네시: 지금 사람들은 추론과 훈련 데이터센터에서 다양한 혁신을 하고 있지만, 많은 사람이 데이터센터를 싫어합니다. 어떻게 생각합니까?

샘 알트먼: 저는 항상 어떻게 조직하여 사람들을 기가와트 데이터센터에实地参观하게 할지 생각하고 있습니다. 사진을 보는 것은 한 가지이고, 거기에 서 있는 것은 또 다른 일입니다. 이러한 데이터센터 하나를 건설하려면 약 1 만 명의 건설 노동자가 1 년 반 동안 풀타임으로 일해야 합니다. 흐르는 에너지는 작은 도시 하나를 공급할 수 있습니다. 이는 인간 역사상 가장 비싼 인프라 프로젝트 중 하나이며, 우리는 이미 많은 것을 건설했습니다.

사람들이 데이터센터가 자신의 뒷마당에 지어지는 것을 원하지 않는다는 것은 이해합니다. 저도 원자력 발전소가 내 집 옆에 있는 것은 원하지 않습니다. 비록 그것이 안전하다는 것을 알지만요. 하지만 데이터센터는 다릅니다. 어디에나 지을 수 있으며, 우리는 그것을 아무도 가고 싶어 하지 않는 사막에 지어야 합니다. 이는 AI 시스템에게 전혀 문제되지 않습니다.而且 우리는 환경 문제에서 이미 큰 진전을 이루었습니다. 예를 들어 이전에는 물을 증발시켜 냉각했지만, 지금은 폐쇄 루프를 사용합니다. 현대 데이터센터의 물 사용량은 일반 오피스 빌딩의 주방과 화장실 수준입니다. 에너지 측면에서는 화석 연료에서 태양광, 핵에너지로 전환하고 있습니다.

오픈소스, 증류 및 경쟁: 왜 알트먼은 불안해하지 않는가

패트릭 오쇼네시: 이번 주 가장 핫한 것은 아마 Kimi 의 새로운 모델일 것입니다. 돌아보면 DeepSeek 는 작은 장애물일 뿐입니다.你现在 이런 경쟁을 어떻게 봅니까?

샘 알트먼: 우리의 목표는 전체 파레토 최적 곡선에서 지능과 가격의 최적 조합을 제공하는 것이며, 이는 오픈소스를 포함합니다. 오늘 어떤 지연 지점에서는 우리의 오픈소스 모델을 사용하는 것이 Kimi 를 사용하는 것보다 더划算합니다. 우리는 증류를 사용하여 자체적으로 작고 저렴한 모델을 만듭니다. 이 자체적으로 좋은 일입니다. 오픈소스 모델은 세상에서 일席之地를 가질 것이며, 많은 사람이 다양한 이유로 자체 가중치를 원하고 모델을 수정할 수 있기를 원할 것입니다. 하지만 우리의 목표는 전체 곡선에서의 최적 가성비이며, 이를 지속적으로 달성할 것입니다.

패트릭 오쇼네시: 하지만 이전 이야기는, 다른 사람이 큰 돈을 들여 모델을 훈련하면, 내가 증류해서 1% 의 비용으로 제공한다는 것이었습니다. 이렇게 되면 어떻게 돈을 충분히 벌어 훈련을 계속합니까?

샘 알트먼: 우리는 모델 사용량이如此之大해서超高 마진 회사가 되지 않아도 모델 훈련을 감당할 수 있습니다. 우리의 미래大量의 컴퓨팅 자원 계획은 고객에게 추론 서비스를 제공하는 데 사용될 것이며, 비록微薄한 이익만 누리고 매출이 조 단위에 도달하더라도 훈련을 지원할 수 있습니다. 추론과 훈련의 비율이 핵심입니다. 훈련은确实 극도로 비싸지만, 미래 컴퓨팅 자원의很大一部分은 고객 서비스에서 나올 것이므로, 저는 이 플라이휠을 매우 낙관적으로 봅니다.

패트릭 오쇼네시: 당신이 이 일에 대해 이렇게 담담한 것에 놀랐습니다.

샘 알트먼: 물론 다른 사람이 우리 것을 "훔치지" 않았으면 좋겠습니다. 아마도 저는 지금 우리의 진행 상황과 곧 출시될 모델에 대해 지나치게 자신감이 있을 수 있습니다. 하지만 이 일은 제 상위 10 개 우려 사항 목록에 들어가지 않습니다.

패트릭 오쇼네시: 그렇다면 당신의 상위 10 개 우려 사항은 무엇입니까?

샘 알트먼: 우리는 최근 매우 SF 같은网络安全事件을 한 번 겪었습니다. 우리는 출시되지 않은 모델을 평가하고 있었는데, 이는 샌드박스에서 실행되어야 했습니다. 결과는 그것이 여러 제로데이 취약점을 연쇄적으로 이용하여 샌드박스를 탈출하고 인터넷에 접속한 후, Hugging Face 의多重 시스템을突破하여 테스트 답변을入手하고 평가에서 좋은 성과를 내도록 했다는 것입니다.这是我第一次如此切身感受到安全威胁。

패트릭 오쇼네시: 당신이 이 일을意识到한 지 며칠 되지 않았지만, 더 많은 사람이 이러한切身의 공포를 느끼지 않는 것에 놀랐습니다. 여러분은 어떻게 할 것입니까?

샘 알트먼: 단기적으로는 훈련을 중단하고, 여러 제로데이 취약점이 연쇄되는 세상에서 샌드박스 안전을 보장할 방법을 찾을 것입니다. 하지만 장기적인 문제는, 만약 이것이 새로운 진행 속도라면, 우리는 AI 발전 속도를 늦춰 사회가 새로운 능력 수준에 적응할 시간을 주어야 할 수도 있다는 것입니다. 어려운 점은, 어떻게 이것이某 회사의 규제 포획처럼 보이지 않게 하거나, 프론티어 연구실 간의串谋처럼 보이지 않게 하느냐입니다. 이는 노력이 필요하며, 반드시 올바르게 해야 합니다.

마법의 램프, AGI 및 인간의 주체성

패트릭 오쇼네시: 가장 간단한 언어로 OpenAI 가 하고자 하는 일과 이 미션이 진화했는지 설명해 주시겠습니까?

샘 알트먼: 이는 인간 역사상迄今为止 가장 위대한 기술 성과가 될 것이라고 생각합니다. 하지만 그것이 진짜로 중요한 유일한 방식은 사람들의 삶을 원래보다 훨씬 좋게 만드는 것입니다. 한편으로는 사람들에게 물질적 풍요와 창의력을 표현하고 서로 돕는 자유를 제공해야 합니다; 다른 한편으로는 사람들이 통제권과 주체성을 유지하도록 해야 하며, 세상이 점점 더 민주적이 되도록 해야지 점점 더 비민주적이 되지 않도록 해야 합니다.

긍정적인 측면에서 보면, 우리는 곧 어떤 소원이든 이루어주는 마법의 램프를 만들어낼 것입니다. 저는 세상이 이 램프에게 하는 첫 번째 소원이 전 인류에게 유익한 것이 되기를 바랍니다. 사람들은 자신이 얼마나 놀라운 창의력을 갖게 될 것인지意识到할 것입니다. 질병을 치료하는 이러한 명백한 일뿐만 아니라, 우리가 오늘 여기에 앉아 완전히 상상할 수 없는 세계 수준의 엔터테인먼트 창의력까지요. 저는 이 능력을 모든 사람의 손에 쥐여주고 싶습니다.

하지만 우리가 반대해야 하는 다른 측면은 AI 가 가져오는 권력 집중입니다. AI 안전에 대한 많은 논의는 합리적이지만, 그중 많은 것은 어떤 사람들이, 비록 무의식적으로라도, 권력을 집중하고 싶어 하기 때문입니다. 저는 한 세계를 매우 두려워합니다: AI 에 대한 진정한 공포가 "이 작은 무리만 이를 가질 수 있다, 왜냐하면 너무 위험하고 그들만 이해하기 때문이다"라고 주장하는 데 사용되고,然后 그들이 말합니다 "걱정 마세요, 우리가 여러분을 위해 올바른 결정을 내릴 것입니다". 저는 이를 믿지 않습니다. 누구도 AI 패권이나某种等价 회사가 있는 세상에서 살고 싶어 하지 않아야 합니다.

패트릭 오쇼네시: 당신은 방금 "곧" 마법의 램프가 있을 것이라고 말했습니다. implying 지금은 아직 없다는 것입니다. 중간에 무엇이 부족합니까?

샘 알트먼: 일부 진정한 회의론자들조차 최근 저에게 GPT 5.6 이 이미 very AGI-like 라고 말했습니다. 그들이 시키고 싶은 일을 이것이 하지 못할 것이라고 상상하기 어렵습니다. 하지만 분명히 아직 하지 못하는 일들도 있습니다. 예를 들어 "가서 암을 치료하라"고 하면, 그것은 실제로 암을 치료할 수 없습니다; 로봇 안에서 복잡한 물리적 조작을 하라고 해도 아직 안 됩니다. 또한 모델은 똑똑하지만, 실행 중에 지속적으로 학습할 수는 없습니다. 저에게 이는 아마도 AGI 의硬性 요구 사항은 아닐 수 있지만, 분명히 제가 보고 싶은 것입니다.

하지만 반대로 말할 수도 있습니다. AGI 는某 단일 모델이 아니라, 모델을 만드는 그 기계입니다. 한 모델에서 다음 모델로 넘어가면서, 우리는 확실히 새로운 것을 배우고 새로운 과학을 발견합니다. 이 부분은 매우 잘 작동합니다. 그래서 저는 "우리는 이미 그 단계에 도달했다"는 말에도 공감하고, "조금 더 부족하다"는 말에도 공감합니다. 저는 매우 가까이 왔다고 생각합니다.

패트릭 오쇼네시: 만약 5.6 을 2019 년의 당신과 팀에게 보여준다면, 그들은 이것이 AGI 라고 말할까요?

샘 알트먼: 그들은 그럴 것이라고 생각합니다. 목표대 이동은 실제로 존재합니다.

고용, 연구 자동화 및 인간의 선호

패트릭 오쇼네시: 당신은 AI 의 고용 영향에 대한看法를 바꾼 것 같습니다. 2019 년으로 돌아가 사람들에게 최신 모델을 보여준다면, 그들은 이것이 AGI 라고 말할 뿐만 아니라 경제가 완전히 뒤집어질 것이라고 말할 것입니다. 하지만 이는 발생하지 않았습니다. 무엇을 배웠습니까?

샘 알트먼: 완전히 그렇습니다. 언제든지 당신이如此 자신감 있고 如此 잘못되었다면, 한 분야로서 반드시 인식을 업데이트해야 합니다. 몇 가지 takeaway 가 있습니다. 하나는 AI 의 능력이 매우 "톱니 모양"이라는 것입니다: 어떤 측면에서는 슈퍼 천재이고, 어떤 측면에서는 어리석은 아이 같습니다. 다른 하나는 사람들이 지금까지 AI 와高度 보완적인 기술을 가지고 있다는 것입니다. 또 다른 하나는 사람들이 다른 사람들과 함께 일하는 것을 매우 신뢰하고 즐긴다는 것입니다.你现在 AI 고문, AI 영업, AI 엔지니어를 고용할 수 있지만, 대부분의 사람은 여전히 사람과 상호작용하는 것을 더 선호하는 것 같습니다. 저 자신도 AI 보다 사람과打交道하는 것을 선호합니다.

而且 저는 인간 가치가 가치 있는 이유는 그것이 인간이기 때문이라고 생각합니다. 사회가 진화하고 앞의 공간이 이렇게巨大해짐에 따라, 우리는骨子里로 다른 사람을关心합니다. 우리는 다른 사람이 무엇을 중요하게 여기는지关心할 것입니다. 오늘 이미 이러한 징후를 볼 수 있습니다: AI 는 훌륭한 이미지를 생성할 수 있지만, 사람들은 사람이 창작한 것, 또는 적어도 사람이 선택한 것만 원합니다. 예술에서의 서명이 가치 있는 이유는 당신은 그背后의 사람을 알고 싶기 때문입니다; 소설을 읽을 때도 당신은 작가가 누구인지 알고 싶습니다.

패트릭 오쇼네시: 그렇다면 연구자들은 어떻습니까? 그들은 지금 가장 중요한 사람들이지만, 곧 자신이 쓸모없어질까 봐 걱정합니다.

샘 알트먼: 실제 상황은 그렇게 극단적이지 않을 것이라고 추측합니다. 1 년 전 사람들은 소프트웨어 엔지니어가 끝났다고 했지만, 그렇지 않았습니다. 변화한 것은 소프트웨어 엔지니어의 작업性質, 예상产出입니다. 이제 당신은 전통적인 방식으로 코드를 작성하지 않지만, 여전히 매우 식별 가능한 소프트웨어 엔지니어링을 하고 있습니다. 연구자의 현재 워크플로우는大量으로 자동화될 것이지만, 새로운, research 의 spirit 같은 것이 나타날 것입니다. 마치 소프트웨어 엔지니어링이 더 이상 펀치 카드를 사용하지 않지만 여전히 중요한 것과 같습니다.

패트릭 오쇼네시: 프론티어에서 가장 희소한 것은 무엇입니까? 컴퓨팅 자원, 연구, 인재, 데이터?

샘 알트먼: 계속 변합니다. 얼마 전에는 컴퓨팅 자원이 아무리 많아도 소용없었습니다. 연구 아이디어가 부족했기 때문입니다;后来 무엇을 해야 할지 알게 되자, 컴퓨팅 자원만 부족했습니다;然后 데이터가 부족했습니다; 지금 저는 다시 말할 것입니다. 여전히 컴퓨팅 자원이 부족하지만, 지난 6 개월은 연구 아이디어가 다시 빛을 발한 시간이었습니다. 항상 병목 현상이 하나 있지만, 병목 현상은 이동합니다.

개인 에이전트, 로봇 및 새로운 하드웨어

패트릭 오쇼네시: 당신 자신이 AI 를 사용하는 프론티어는 무엇입니까?

샘 알트먼: 저는 최근 AI 가 내 컴퓨터의 모든 것을 보게 하는 것을 시도하기 시작했습니다. 이 제품은 아직 만들어지지 않았으며, 저는 여전히 자신의 편안함과 신뢰 경계가 어디에 있는지摸索하고 있습니다. 한 가지 takeaway 는, AI 의 기억에 비해 내 기억은 너무 나쁘다는 것입니다. AI 는 6 주 전에 읽은 이메일, 7 주 반 전 회의에서 정확히 무슨 일이 있었는지 기억하고, 결정의 정확한 순간에 그것을 가져옵니다. 이는 매우 신기하게 느껴집니다.

패트릭 오쇼네시: 개인 agent 처럼 들립니다. 모든 사람이 이를 갖도록 하는 데 장애물은 무엇입니까?

샘 알트먼: 컴퓨팅 자원입니다. 우리가 이러한 제품을 만들 수 있다고 상상해 보십시오: 이는 항상 온라인状态이며, 당신이 보는 모든 것, 당신이 참석하는 모든 회의, 당신이 읽는 모든 문서를 봅니다.不仅如此, 당신은 슬라이더를拖动하여 말할 수 있습니다. "내가 자는 동안, 당신은 이만큼의 토큰을 사용하여 나에게 유용한 것을 생각하고, 할 수 있는 모든 작업을 한 후, 내가 다음에 무엇을 해야 할지 계속 생각하라". 저는 이 슬라이더를 매우 멀리 당길 것입니다. 저는 이를 위해 많은 돈을 지불할 의향이 있습니다. 하지만 세상의 모든 사람이 이 슬라이더를 매우 멀리 당기고 싶어 한다면, 필요한 컴퓨팅 자원은巨大합니다.

패트릭 오쇼네시: 로봇을 어떻게 봅니까?

샘 알트먼: 만약 우리가 로봇화를 실현하지 못한다면, 일은 매우 미쳐버릴 것입니다. 만약 세상에서 사람의 역할이 단순히 클라우드 속 AI 의 액추에이터뿐이라면, 이는 매우 나쁩니다. 매우 나쁩니다. 그래서 저는 로봇이 없는 것이 로봇이 있는 것보다 더 미친 일이라고 생각합니다.

패트릭 오쇼네시: 그렇다면 로봇이 ChatGPT 모먼트에 도달하기까지 얼마나 걸릴 것으로 추정합니까?

샘 알트먼: 20 년은 아닙니다. 저는 로봇의 ChatGPT 모먼트가 향후 2~3 년 내에 올 것이라고 생각합니다. 당신이 로봇 개 비디오를 보고 wow 라고 생각하는 것이 아니라, 대부분의 일반인이 "정말로 해냈다"는切身의 경험을 하는 것입니다. ChatGPT 모먼트의 핵심은 당신이 직접 시도해 볼 수 있다는 것이며, 다른 사람이 AI 가 온다고 말하는 것을 믿을 필요가 없다는 것입니다.

패트릭 오쇼네시: 당신은 이전에 new hardware 에 관심이 있다고 언급했습니다. 이는 여러분이 이미 가진 소비자 배포 능력과 어떻게 결합됩니까?

샘 알트먼: AI 의 가장 강력한 점 중 하나는 항상 온라인状态이며, 능동적이고, 당신의 모든 컨텍스트를 이해할 수 있다는 것입니다. 하지만 현재의 하드웨어는 이에 적합하지 않습니다. 우리는 여전히 50 년 전의 하드웨어 패러다임에서 작업하고 있습니다: 키보드, 마우스, 모니터. 컴퓨터는 훌륭하지만, 우리는 AI 를 이 형태에强行 밀어 넣고 있습니다. 저는 AI 가 이 대화를 인용하기를 원하지만, 이를 위해 노트북을 열고 여기에 놓아 당신과 우리를 보게 하고 싶지는 않습니다. 저는 이러한 시나리오를 위해 설계된 사회적으로 수용 가능한 하드웨어를 원합니다.

해자, 스케일링 법칙 및 답변되지 않은 질문

패트릭 오쇼네시: Codex 의 이륙은 얼마나 많이 여러분이 Chat 을 통해 구축한 배포 우위에 의존합니까?

샘 알트먼: 저는 Codex 가 주로 제품에서 이기고 모델에서 이긴다고 생각합니다. Chat 의 번들링이 가져오는 우위는 매우 작습니다. 이 일은 저로 하여금 경쟁 우위를 다시 생각하게 했습니다. 지성은 제품 간에 이동할 수 있습니다. 네트워크 효과는 여전히 경쟁 우위이며, 경제 규모와 가장 저렴한 컴퓨팅 자원 함대를 구축하는 능력도 마찬가지입니다. 하지만 제품 우위 자체는 해자가 아닙니다. 만약 우리가 사용자를 Codex 로 끌어들이는데, 다른 사람이 더 나은 것을 만든다면 사용자는 떠날 것입니다.

패트릭 오쇼네시: 그렇다면 지성 자체는 상품이 됩니까?

샘 알트먼: 지성 자체는 그렇게 될 것이라고 생각합니다. 하지만 컴퓨팅 자원 함대 규모, 지속적으로 더 많은 컴퓨팅 자원을产出하는 능력은 매우持久的 우위가 될 것입니다. 또한 워크플로우, 통합, 복잡한 프로세스, 팀 협업도 매우 강합니다. 심지어 브랜드 선호도와 친숙도도 매우 강합니다.

패트릭 오쇼네시:你现在 스케일링 법칙을 어떻게 봅니까?

샘 알트먼: 매우 좋아 보입니다. 스케일링 법칙은 역사상 가장 미움받은 예측입니다. 모든 사람이 "계속 이렇게 될 수 없다"라고 말하고 싶어 하지만, 그것은 계속 성립합니다.

패트릭 오쇼네시: 당신의 머릿속에서 가장 중요한 미해결 문제는 무엇입니까?

샘 알트먼: 하나가 충분히 논의되지 않았다고 생각하는 것은 인지 위축입니다. 우리는 이러한 도구를 어떻게 사용해야 뇌가 계속 늘어나고 지속적으로 정말 중요한 일을 이해하도록 보장할 수 있습니까? 이는 학교 다닐 때 한 교수가 저에게 말한 것이 생각납니다: 당신은 컴파일러를 이해해야 합니다.否则 영원히 좋은 프로그래머가 될 수 없습니다. 이 말은 실제로 완전히 맞는 것은 아니지만, 컴퓨터 시스템의 주요 구성 요소가 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 저에게 항상 중요했습니다.

지분이 없는 CEO, 아이 및 회복탄력성

패트릭 오쇼네시: 당신은 "인센티브 메커니즘을 매우 조심스럽게 설계해야 한다"고 썼습니다. 하지만 당신 본인은 OpenAI 에 지분 노출이 없습니다. 세상은 당신의 인센티브를 어떻게 이해해야 합니까?

샘 알트먼: 저는 인간 역사상 가장 흥미진진한 순간의 첫 줄에 앉아 있습니다. 이는 어떤 금액의 돈보다도 더 가치 있습니다. 저는 매우 흥미로운 삶을 살 수 있으며, 놀라운 사람들과 함께 제가 굳게 믿는 일을 위해 일합니다. 하지만不知道为什么, 이는好像 everyone 을 설득하지 못하는 것 같습니다.

패트릭 오쇼네시: 아버지가 되고 아이가 생긴 후, 팀을 관리하거나 리딩 방식에明显 다른 점이 있습니까?

샘 알트먼: 답은 분명히 yes 입니다. 저는 매우 다르게 느낍니다. 많은 사람이 당신에게 말할 것입니다. 아이가 생긴 후, 당신은 자신보다 아이와 당신이 그들에게 남겨줄 세상을 더关心하게 된다는 것을意识到하게 됩니다. 저는 이 질문에 대해 다소 특이한 시각을 가지고 있습니다. 어떤 사람이 저에게 묻습니다. 아이가 생긴 후 AI 안전을 더 걱정합니까, 세상 멸망을 걱정합니까. 제 대답은, 저는 이전에도 세상을 멸망시키고 싶지 않았습니다. 하지만 저는确实 인간의 주체성, 무엇이 충만한 인생을 구성하는지에 대해 더 많이 생각하고 있으며, 저와 함께 일하는 사람들도 이를 갖기를 바랍니다.

패트릭 오쇼네시: 전체 OpenAI 경험을 돌아볼 때, 가장 자랑스러운 것과 가장 깊은 교훈은 각각 무엇입니까?

샘 알트먼: 가장 자랑스러운 것은, 우리가 많은 중요한 문제에서 옳았다는 것이며, 세상의 다른 모든 사람은 틀렸다는 것입니다. 그리고 이로 인해 세상을 제가 자랑스러운 궤도之上로 밀어올렸습니다. 가장 깊은 교훈은, 처음에 우리가 회사 구조에서 지나치게 많은 혁신을 시도했다는 것입니다. 이는 나중에 많은 고통을 가져왔습니다. 우리에게는 좋은 이유가 있었습니다. 당시 어떻게 돈을 벌지, 어떻게 자랄지 알지 못했으며, 미션을 보호하고 싶었습니다.但现在 돌아보면, 저는 사람들이 보통 이렇게 하지 않는 이유를 배웠습니다.

패트릭 오쇼네시: 당신이라는 사람을 형성했지만 우리가 이야기하지 않은 것이 있습니까?

샘 알트먼: 하나는 다른 사람들이 저에 대한 강한 의견에 상대적으로 면역이 되는 것입니다. 만약 당신이 이 미친 혁명의 중심에身处해야 한다면, 모든 사람이 당신에게 많은 것을 투사할 것이며, 당신은 이를 화해하는 법을 배워야 합니다. 다른 하나는后来 매우平静하게, 불안하지 않게 일에 대응하는 법을 배웠다는 것입니다. 무엇이 저를 구동하는지, 제가 어떻게 살고 싶은지에 관해서는, 저는 10 살의 제가 이미 기본적으로 형성되었다고 생각합니다.