본 게시글은 2026년 9월 5일(토)에 방송된 피터 H. 디아만디스 씨가 주최한 팟캐스트 “Moonshots”의 일부 내용을 발췌하여 소개하는 것으로, 여기에서 다루는 주제는 OpenAI가 출시 발표한 “GPT-6 Astra”입니다. 전편과 후편으로 나누어 게시합니다. 이 자리에서 진행되는 라운드 테이블 토론의 하위 주제는 다음과 같습니다.
［프롤로그］ ◇ GPT-6 Astra의 벤치마크 성능과 효율성의 비약 ◇ 네이티브한 컴퓨터 운영 지원과 UX의 질적 전환 ◇ 루프형 트랜스포머와 딥 스케일링이라는 내부 혁신 ◇ 거액의 사전 학습 비용과 데이터 기근 상태에 직면 ◇ 기업의 적응 지연과 프론티어 모델의 안전성 거버넌스
[후편] (별 게시물입니다) ◇ 평가 지표의 급격한 쇠퇴와 차세대 프론티어 모델의 성능 격차 ◇ 첨단 AI의 실력과 일반 대상 데모가 초래하는 인식의 괴리 ◇ 운영 체제의 재정립과 플랫폼 패권의 이행
目次
- 테이블 토론 (제1부)
- 2. 원본 콘텐츠
- 오늘 밤은 특별한 밤입니다. 저의 첫 번째 단행본, 『나를 엮어준 사람들』 출간 기념 북토크에 여러분을 초대합니다. 저를 세상에 데뷔하게 해준 편집자님, 저를 믿고 작품을 지지해준 출판사 관계자분들, 그리고 저를 묵묵히 응원해준 가족, 친구들께 진심으로 감사하는 마음을 담아 이 자리를 마련했습니다. 북토크에서는 저의 데뷔 과정을 솔직하게 이야기하고, 앞으로의 저의 꿈과 비전을 여러분과 함께 나누고자 합니다. 특히, 저를 돕고 응원해준 모든 분들께 감사의 마음을 전할 기회를 가질 수 있도록, 북토크 후에는 간단한 사인회도 진행될 예정입니다. 여러분의 많은 관심과 참여 부탁드립니다.
* **일시:** 2024년 5월 3일 (금) 저녁 7시
* **장소:** 코엑스 동측 303호
* **참석비:** 무료
* **문의:** [출판사 연락처]
- 이 책을 읽고 난 후에는 다시 ‘별들의 왕자’를 읽지 않겠다고 생각했습니다. 왜냐하면, 그 이야기는 어렸을 때 읽었을 때와는 전혀 다른 의미를 지니고 있었기からです. 나는 어른이 된 지금, 그 왕자의 말에 깊은 슬픔과 절망을 느껴버렸습니다. 어릴 적에는 왕자의 순수한 마음과 비행기 조종사와의 만남이 희망으로 가득 찬 이야기로 제 마음을 따뜻하게 해 주었습니다. 하지만 어른이 된 지금, 나는 왕자의 말에 세상의 잔혹함과 인간의 고통을 느껴버렸습니다. 그 이야기는 어릴 적에는 저에게 꿈과 희망의 상징이었습니다. 그러나 어른이 된 지금, 저는 그 이야기를 현실의 냉혹함의 상징으로 받아들였습니다.
1. 테이블 토론 (전편)
오늘의 테이블 토론은 ‘인간의 본성과 욕망’이라는 주제로 진행되었습니다. 참가자들은 각자 읽었던 소설, 영화, 드라마 등 다양한 매체를 통해 자신만의 해석을 제시하며 뜨거운 논쟁을 벌였습니다. 특히, 윌리엄 셰익스피어의 희곡 ‘햄릿’과 귄터 그라스의 ‘토성’을 언급하며 인간의 욕망과 파멸에 대한 깊이 있는 논의를 이어갔습니다.
토론 진행자는 각자의 주장을 명확하게 정리하고, 서로의 의견을 경청하며 균형 잡힌 논의를 이끌어냈습니다. 참가자 A는 ‘햄릿’의 비극적인 주인공이 자신의 복수심에 눈이 멀어 결국 파멸하는 과정을 통해 인간의 욕망이 얼마나 위험한지 강조했습니다. 반면, 참가자 B는 ‘토성’에서 보여주는 현대 사회의 냉혹함과 인간 소외를 통해 인간의 욕망이 사회 시스템과 결합될 때 얼마나 파괴적인 결과를 초래하는지 지적했습니다.
토론 중간중간, 참가자들은 서로의 주장에 대한 반박과 질문을 통해 더욱 풍성한 논의를 이끌어냈습니다. 특히, ‘인간은 본성적으로 이기적이다’라는 주제에 대한 논쟁은 뜨거웠습니다. 일부 참가자들은 인간의 본성이 이기심에 기반하고 있다는 점을 강조했지만, 다른 참가자들은 인간의 연대와 사랑, 희생 등 긍정적인 측면도 존재한다고 주장했습니다.
이처럼 다양한 관점에서 논의된 테이블 토론은 ‘인간의 본성과 욕망’이라는 주제에 대한 깊이 있는 이해를 돕는 데 큰 의미를 지니고 있습니다.
그러면 Astra, 또는 OpenAI의 GPT-6 출시부터 시작해 보겠습니다. 이 모델의 성능을 보여주는 수치는 정말 놀라울 정도로, 여러 벤치마크에서 최고 수준의 결과를 보여주고 있습니다. 여기 OpenAI의 공개 페이지에 게시된 성명을 읽어 드리겠습니다.
GPT-6 Astra는 사전 학습, 강화 학습, 그리고 정렬(alignment) 단계에서 수년간의 연구와 막대한 투자를 축적한 결과물입니다. Astra는 컴퓨터 조작, 브라우징, 소프트웨어 엔지니어링, 사이버 보안, 과학, 그리고 전문 업무 영역에서 최고 수준의 기술을 자랑합니다. Astra는 수학에서 오랫동안 해결되지 않았던 문제 해결을 이미 지원하고 있으며, FrontierMath의 Tier 4에서 98%의 점수를 기록하며 최고점을 달성했습니다. 더불어 ARC-AGI-3에서는 99.9%, ExploitBench에서는 100%의 점수를 기록하며 역시 최고점을 갱신했습니다. Astra의 핵심은 단순한 지능의 높음뿐만 아니라 효율성에 있습니다. 지능 지수와 출력 토큰을 필요로 하는 작업과의 관계에서 새로운 파레토 한계를 정의하고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은, 정확도가 실제로 향상되는 동시에 Astra의 환각 발생률이 92%에서 51%로 거의 절반으로 감소했다는 것입니다.
이러한 내용을 바탕으로, 벤치마킹에 대해 알렉스(Alex)와 에마드(Emad) 두 분께 이야기를 나누기 전에, 이 주제에 대한 이해를 돕기 위해, 블룸버그TV에서 짐 앨튼(Sam Altman)이 이 주제에 대해 언급한 짧은 영상을 보여드리고자 합니다. 시청해 주시기 바랍니다.
샘은 OpenAI가 Astra를 위치시키려는 방향성이 기본적으로 AGI의 초기 단계에 한 발짝 나아가는 것임을 생각하며, 우선 우리 대화의 도입 부분으로 기존 세대의 모델과 비교했을 때 Astra가 무엇이 근본적으로 다른지 여쭤봐도 될까요?
먼저, 귀한 초청에 감사드립니다. 우리가 가치를 창출하고, 일을 처리하며, 새로운 과학을 발견하고, 새로운 회사를 설립하거나, 새로운 제품을 만들기를 진정으로 돕는 모델로 나아가기 위한 새로운 단계라고 느끼게 됩니다. 주관적인 사용감 측면에서도 지금까지 사용해본 모델들과는 완전히 다릅니다.
이번에는 특히 뚜렷한 차별점을 보이는 주요 사용 사례는 무엇일까요? 지금까지 세대의 모델은 코딩에 매우 중점을 두었고, 개발의 상당 부분이 사이버 보안에 특화되어 있었다는 점을 이해하고 있습니다. 하지만 소프트웨어 엔지니어의 관점을 벗어나 일반 사용자가 AI를 통해 이전에는 할 수 없었던 일들을 실현할 수 있게 되는 것은 무엇일까요?
사람들이 즉시 알아차릴 만한 점 중 하나는, 어떤 아이디어가 떠오르고 AI와 대화적으로 협업하여 복잡한 완전한 소프트웨어를 구축하고 싶을 때, 저에게 이 모델은 “とにかく試してみてほしい、十分にうまく機能する可能性が高いから”라고 사람들에게 말할 수 있는 최초의 모델이라는 것입니다. 실제로 컴퓨터 게임을 만드는 것을 보거나, 가정에서 DIY 전자 공학 프로젝트를 진행하거나, 복잡한 시뮬레이션을 과학 연구를 위해 실행하는 모습을 본 적이 있습니다. 일반적으로는 허리를 곧추서고 재무 모델을 구축하고, 이를 바탕으로 PowerPoint 프레젠테이션을 만들고, 다양한 시뮬레이션을 시도하기 위해 간단한 인터랙티브 코드를 어떻게 작성할지 고민하는 등의 작업이 많았지만, 이제는 모두 충분히 가능해졌습니다. 제가 기대하는 것은, 처음에는 사람들이 놀랄 것이겠지만, 모델에 대한 신뢰를 더욱 깊이 느끼고 “정말로 이렇게까지 할 수 있다”라고 깨닫는 과정에서, 더욱 어려운 과제나 더욱 창의적인 아이디어를 모델에 던져주고, 이 모델이 자신들의 삶에 실제로 무엇을 가져다줄 수 있는지 발견해가는 것입니다.
샘은 아스트라가 어떻게 출시될지에 대한 구체적인 방법 또한 중요하다고 생각합니다. 특정의 보호 장치(ガードレール)가 탑재된 버전이라는 의미지만, 그 배경에 있는 의도나 생각은 무엇이며, 이번 초기 출시에서 구체적으로 적용된 보호 장치는 무엇인지 궁금합니다.
네, 우리 업계가 직면하고 있는 과제는 믿을 수 없을 정도로 높은 능력을 갖춘, 매우 유용한 모델들이 등장하고 있다는 점입니다. 일상생활을 조금 더 편리하게 하거나 새로운 회사를 설립하는 것과 같이, 사람들은 모든 용도로 활용하고 싶어 합니다. 반면 이러한 모델의 능력이 향상됨에 따라 우리가 해결해야 할 위험 또한 더욱 심각해집니다. 우리가 적절하게 대처하지 못하면 모델이 더 큰 피해를 초래할 수도 있습니다. 그래서 저희는 시간을 쏟았습니다. 물론 이 모델의 출시에는 초기 예상보다 조금 시간이 더 걸렸습니다. 기다릴 만한 가치가 있을 것이라고 생각하며, 저희는 이 모델의 안전성과 보안에 대한 조율에 정말 진지하게 시간을 쏟고 싶었습니다. 네, 사람들이 그 능력과 영향, 그리고 그 크기를 이해하게 됨에 따라 저희가 그렇게 시간을 쏟은 것을 긍정적으로 평가해 주실 거라고 생각합니다. 이 모델에서는 사이버 보안 관련 접근에 다양한 단계를 설정할 예정입니다. 특히 사이버 분야는 오늘부터 신뢰할 수 있는 접근 파트너를 대상으로 본격적으로 출시를 시작하고, 모든 것이 순조롭게 진행되면 수일 내에 더욱 광범위하게 확산될 계획입니다.
피터 디아망디스 씨의 경우 안전 관련 사항은 추후 자세히 묻도록 하죠. 그럼, 알렉스 씨와 에마드 씨에게도 이 문제에 대해 꼭 의견을 듣고 싶습니다. 알렉스 씨, 우선 발언을 시작해 주시겠습니까?
［アレックス・ウィスナー＝グロス］ 물론입니다. 시장이나 사용자 입장에서 이 모델이 무엇을 보게 될지에 대한 외부적인 관점과 내부 구조로서의 관점이 있을 거라고 생각합니다. 그리고 이 두 관점은 상당히 다르다고 생각합니다. 먼저 외부 관점부터 말씀드리자면, 이 모델은 주어진 작업을 수행하기 위해 사용하는 출력 토큰의 수가 적다는 점이 매우 흥미롭습니다. 이는 경제성에 영향을 미치고, 사용자 경험에 영향을 미치며, 속도에도 영향을 미칩니다. OpenAI가 이를 발표하고, 곧 컴퓨터 작동 보조 기능의 영상도 확인할 수 있게 될 것입니다. 안드로픽이 OpenAI를 앞섰을 때, 최소 두 가지 중요한 측면에서 OpenAI를 능가했었다는 점을 기억해 주세요. 하나는 엔터프라이즈를 위한 토큰당 매출이 높은 사용 사례, 구체적으로 코딩에 집중했다는 점입니다. 둘째는 컴퓨터 작동 보조 기능에 집중했다는 점입니다. 따라서 Claude Code를 사용해 본 사람이라면 누구나 알겠지만, Claude Code는 로컬의 데스크톱 환경에서 사용 가능한 모든 도구를 활용할 수 있으며, 이는 Claude Code 이전 시장에서 제공되었던 것과 비교했을 때 매우 큰 도약이었습니다.
따라서, 적어도 우리 측의 외부 시점으로는 OpenAI가 이번 GPT-6 Astra를 통해 컴퓨터 작동 지원 흐름을 마침내 내부로 흡수한 것으로 볼 수 있습니다. 데모도 공개되었습니다. 저는 아직 Astra에 접근 권한은 없지만, 읽고 보고 모든 정보를 토대로 그들은 컴퓨터 작동 지원 흐름을 완전히 자연스러운 형태로 구현한 것처럼 보입니다. 이는 처음부터 CUA(Computer-Using Agent)를 염두에 두고 처음부터 설계된 차세대 프론티어 모델과 같은 느낌을 줍니다. 이는 매우 흥미로운 일입니다. 뛰어난 컴퓨터 작동 보조 시스템이 되기 위해서는 화면에 무엇이 있는지 이해해야 하며, 자연스러운 멀티모달리티를 갖추고 있어야 하고, 매우 긴밀하고 인터랙티브한 저지연 루프 내에서 비디오, 이미지, 스크린샷을 분석할 수 있어야 하기 때문입니다. 따라서 특정 벤치마크에 반영된 것처럼 OpenAI가 여기서 최적화한 외부 설계상의 고려 사항이 무엇이었을지 추측한다면, 이것이 가장 유력한 후보가 될 것입니다.
그 다음 또 다른 측면은 내부 구조에 대한 이야기입니다. 피터, 당신이 앞서 흘러나오던 인터뷰에서, 인터뷰어가 샘에게 “그러면 내부적으로는 무엇이 일어나고, 그곳에 있는 큰 기술 혁신은 무엇인가요?”라고 질문했던 장면이 있었습니다. 여기서 이야기가 조금 흥미로워집니다. OpenAI의 고위 임원들의 공식적인 발언이나 다른 사람들의 분석에 따르면, 가장 큰 기술 혁신은 루프형 트랜스포머라는 형태의 OpenAI 모델에 대한 재귀적 도입이 관찰된다. 이는 기본적으로 단일 트랜스포머를 추출하여 동일한 가중치를 사용하여 자신 위에 쌓는, 즉 가중치 공유를 수행하고 단일 루프가 아닌 이중 루프로서 재귀적으로 실행한다는 의미이다. 혁신적인 성능을 달성하고 있는 중국 연구소들도 김처럼 다양한 지점에 재귀성을 주입하고 있다는 점을 기억해야 한다. 김의 모델 시리즈는 어텐션 레이어에서 독자적인 KLA, 즉 김 리니어 어텐션 메커니즘을 통해 재귀성을 주입하는 것처럼 보인다.
피터 디아망디스는 과연 생각을 하고 있는 것인가, 아니면 단순히 생각한 후에 답변하기 전에 다시 한번 생각하는 것인가?
[アレックス·ウィスナー＝グロス] 그 어느 쪽이든, 동시에 어느 쪽이든 아닌, 바로 그 상태입니다. 이전에 모델 내부의 의식에 대한 앙상블 연구에 대해 이야기했을 때, 중간층, 즉 J-스페이스(J-space)에서 그 중간층에 존재한다는 사실을 알게 되었을 텐데 기억하시나요. 따라서 이 루프형 트랜스포머 구조를 살펴보면, 이 구조는 학술 연구 기관 등이 ARC-AGI를 비롯한 벤치마크에서 매우 작은 모델로 인해 급격한 성능 향상을 달성하기 위해 사용했던 방법인데, 거의 다음과 같은 결론이 도출됩니다. 트랜스포머의 깊이를 두껍게 하면, ‘의식적인’ 사고의 대부분이 이루어지는 J-스페이스나 다른 중간층 영역의 깊이도 마찬가지로 두껍게 된다는 것입니다. 따라서 내부 아키텍처의 전략이 무엇이었는지는 이것이 제 가장 유력한 추측이며, 만약 이것이 사실이라면, 모든 중요한 의미를 갖게 됩니다. Incidentally, 그 중에는 우리가 지금까지 본 적이 없는, 깊이 스케일링이라는 새로운 스케일링 법칙의 시작을 목격하고 있을 가능성도 포함되어 있습니다.
정말 멋지네요. 이후에는 베ン치마크에 대해 자세히 확인하도록 하겠습니다. 에마드, 아스트라에 대한 의견을 여쭤봐도 될까요?
［에마드 모스타크］ 네, 이는 벤치마크에 대한 과도한 최적화가 이루어지지 않은 초기 모델과 유사한 특징을 보이며, 매우 흥미로운 점이라고 생각합니다. 따라서 성능이 한계에 도달한 ARC-AGI-3와 같은 특정 벤치마크에서는 훌륭한 성과입니다. 하지만 반면, 인공 분석가 벤치마크에 주목하면 실제로는 메타의 Muse Spark를 따라가지 못하고 있습니다. 이는 다소 의외로 느껴질 수 있지만, 역시 벤치마크 대비가 충분하지 않았기 때문이라고 판단합니다. 이 모델은 완전히 새로운 사전 학습 모델이기 때문입니다. 구체적으로, 그레그 블록만이 지난주 인터뷰에서 Astra 출시와 관련하여 GPT-4o 이후 첫 번째 사전 학습 모델이라고 밝혔는데, 이는 다소 의심스러운 부분입니다. 5 시리즈는 모두 GPT-4o를 기반으로 하며, 그 사전 학습을 확장한 것이었습니다.
알렉스·위즈너-그로스 씨는 일반적으로 명칭 방식상 4.0이나 5.0과 같은 특정 단계에 도달했을 때 별도의 새로운 사전 학습이 이루어지는 것으로 생각했습니다.
[에마드 모스타크] 사실, 악명 높은 이야기로, 여러분도 아마 이 사안의 경위를 추적하고 있을 텐데요. 사전 학습을 담당했던 팀의 대부분이 OpenAI를 떠나면서 그들에게는 오래된 사전 학습된 초기 모델밖에 남지 않았다는 소문이 있었습니다. 하지만 내부의 J스페이스 등을 포함하여 그들이 40을 얼마나 확장했는지 기억하면, 수학 문제를 풀기 시작한 진정으로 뛰어난 모델인 5.6 Pro까지 발전시킨 것은 정말 놀라운 일입니다. 또 다른 측면으로는 그들이 이것이 10만 개의 차세대 칩으로 학습되었다고 실제로 시사했었습니다. 따라서 아마 GB300, 즉 블랙웰일 것이고, 베라 루빈은 아직 사용되지 않았을 것입니다. 그 학습 과정에 소요된 총 비용은 10억 달러에 달한다고 추산합니다. 이는 문자 그대로 1000만 달러 정도인 중국 모델의 사전 학습과 비교했을 때 엄청난 차이입니다. 그리고 재귀성 등의 요소와 함께 그것이 가져온 것은 아마 여러분이 트위터에서 보셨던 것처럼, 집 사진 한 장을 제시하는 것만으로 언리얼 엔진 등을 사용하여 완벽한 3D 모델을 생성해 주는 사례일 것입니다. 물리 법칙을 정확하게 재현하고 내부 구조도 이해합니다. 그리고 이것은 기존의 스케일링 법칙에 더하여 최적화가 시작된 지 얼마 안 된 이 새로운 사전 학습에 대한 깊이 방향 스케일링 법칙이 가져온 결과라고 생각합니다. 그들이 사전 학습 팀을 다시 불러들였기 때문에 앞으로는 훨씬 더 큰 규모의 또 다른 사전 학습을 진행할 것이고, 거기서부터 더 큰 스케일링이 진행될 것이라고 예상합니다.
［피터 디아망디스］ 정말 멋지네요. 데이브, 기대가 커지고 있나요?
［데이브 브랜딩］ 잘 아시다시피, 이는 모델과 대화하는 동안 자신의 노트북 화면 캡처를 제시하며 “원하는 것은 이것입니까? 아니면 이것입니까?”라고 묻는 최초 세대의 모델입니다. 게다가 그것이 텍스트 흐름 속에 직접 표시되고, 모든 것이 자동으로 진행됩니다. 제3자 구성 요소를 도입할 필요는 전혀 없으며, 질적인 면에서 1개월 전과 비교해도 극적인 변화를 보여줍니다. 그리고 이러한 변화는 사용자 경험에서 큰 격차를 해소한다고 생각합니다. 이전에는 매우 복잡한 기술적인 설명이 답변으로 돌아오고 “이해하기 위해 20분 정도 시간을 내야 합니다”라는 상황이었습니다. 하지만 현재는 대화를 진행하면서 화면을 제시하며 “이런 답변도 가능하고, 다른 방법도 있습니다. 무엇을 원하십니까?”라고 제시해 줍니다. 이는 사용자 경험에서 결정적인 차이를 만들어내고 있습니다. 또한, Astra라는 이름은 큰 도약을 연상시키며, 실제로 그에 맞는 진화를 이루고 있습니다. 안드로픽 측의 5에서 5.1로의 명칭 변경은 일견 사소한 변화처럼 보일 수 있지만, 결코 사소한 것이 아니며, 질적으로 매우 큰 변화라고 할 수 있습니다.
피터 디아망디스는 이 부분에 대해서는 추후 다룰 주제들 중에서 자세히 짚어보도록 하겠습니다. 사르림, 업계의 최신 소문이나 실정에 대해 어떻게 생각하시는지요? 세계적인 대기업 CEO들과 직접 대화를 많이 나누어 오신 만큼, 그들은 위기감을 느끼고 있을까요? 이러한 변화의 속도와 현재 일어나고 있는 상황을 정확하게 파악하고 있을까요?
［사림 이스마일］ 아니, 그들은 매우 심각한 수준으로 뒤쳐져 있습니다. 그들의 대부분은 표면적인 시도에 그쳐 있으며, 그 의미는 하나의 사고 실험을 해보면 알 수 있습니다. 만약 오늘, 조직으로부터 AI를 완전히 제거한다면 업무 진행 방식에 어떤 변화가 생길까요? 대부분의 사람들에게는 “아니오”라는 답이 되며, 이는 그들이 AI를 조금 시험해 보기는 했지만, 구조적인 변화에는 전혀 착수하지 않았다는 것을 보여줍니다. 조직의 설계나 업무 프로세스 자체의 방식을 근본적으로 재구성하고, 진정한 구조 개혁을 추진하는 계층에 모든 경쟁 우위가 모인다는 것입니다.
여기서 공유하고 싶은 생각은 두 가지입니다. 현재 발생하고 있는 현상을 설명하기 위해 두 가지 비유를 생각해 냈는데, 이 것에 대해 여러분이 어떻게 생각하는지 의견을 묻고 싶습니다. 첫 번째 비유는 최첨단 프론티어 모델 개발이 마치 끊임없이 끓고 있는 칠리 鍋과 같다는 것입니다. 데이터를 추가하고, 계산 자원을 투입하며, 도구와 추론 능력, 그리고 안전을 위한 조미료인 스파이스를 더하고, 수백만 명의 사용자가 그것을 맛보고 개선점을 전달합니다. 개발팀은 동일한 鍋을 끊임없이 손질하는 것이 아니라, 훨씬 더 빠른 속도로 계속해서 새로운 대형 鍋을 만들어냅니다. 그리고 진정한 지수 함수적 성장은 단일 배치나 레시피에 있는 것이 아니라, 만들어지는 모든 칠리 鍋 사이에서 가속되는 학습의 순환 자체에 있습니다. 다만 우려되는 점은 완벽한 칠리 鍋은 존재하지 않을지도 모른다는 것입니다. 결국 그 맛은 너무 강렬하고 자극적되어 누구에게 그것을 먹도록 허용할 수 있는지 판단하기 어려워질 것입니다.
피터 디아망디스는 그 비유를 떠올렸을 때, 정말 배가 너무 고팠을 겁니다.
[살림 이스마일] 이것은 첫 번째 비유이며, 두 번째 비유는 극심한 교통 체증에 휩싸여 있을 때 떠올린 포뮬러 원의 비유입니다. 모든 모델이 포뮬러 원 레이싱에 매우 잘 맞습니다. 차량의 모든 개선에는 수백 가지의 미세한 개선 사항이 누적되어 있습니다. 가장 빠른 랩을 기록할 수 있었던 요인을 단일한 변경 사항으로 설명할 수 없습니다. 프론티어 AI의 세계는 마치 포뮬러 원의 영역에 발을 들여놓는 듯한 느낌을 받습니다. 각 모델은 이미 믿을 수 없을 정도로 빠르지만, 이제는 모든 사람이 지능의 처리 속도를 밀리초 단위로 줄이고, 더 적은 토큰 수로 비용을 절감하며, 더 뛰어난 추론 능력을 추구하는 등 모든 종류의 개선을 시도하고 있습니다. 그리고 매우 중요한 요소로서, 더 뛰어난 제동 성능도 요구되고 있습니다. 이러한 비정상적인 개발 경쟁의 본질을 논리적으로 이해하기 위해, 저의 머릿속에서 이러한 비유를 구성하고 생각하고 있습니다. 현재 상황을 정확하게 표현한다면, 마치 완전한 열광 상태라고밖에 할 수 없습니다.
［데이브 브랜딩］ 사리움, 당신이 제시한 칠리 통조림 비유는 중요한 점을 짚고 있으며, 앨렉스가 이전에 예상했던 대로의 상황을 보여줍니다. 하지만 우리는 지금 바로 데이터의 황폐화 상태에 직면하고 있습니다. 이러한 모델들은 극적인 진화를 거듭하며, 데이터가 풍부하게 존재하는 수학이나 코딩의 영역을 완전히 장악하고 있습니다. 앞으로는 물리학의 영역에도 발을 들여놓을 것으로 예상되지만, 현재 모델이 확장할 수 있는 영역인 건축 설계나 신약 개발과 같은 분야는 데이터가 완전히 고갈되어 있습니다. 따라서 우리가 관여하는 데이터 수집을 담당하는 기업들은 지금까지 본 적 없는 속도로 성장하고 있습니다. 그것은 바로 당신이 지적한 대로 칠리 통조림의 맛이 매우 뛰어나고, 갑자기 엄청난 양을 생산할 수 있게 되었지만, 단순히 데이터라는 재료에 목말라하는 상태이기 때문입니다. 그래서 앨렉스가 말하는 “영역 X가 해결되었다”라는 표현을 되돌아보면, 포뮬러 1의 비유보다 칠리 통조림의 비유가 훨씬 현실을 정확하게 묘사합니다.
알렉스 위즈너-그로스 씨 말씀대로, 우리는 자기 개선이라는 재귀적인 요소를 고려해야 합니다. 이 비유를 더 발전시켜 표현하자면, 칠리 냄비 자체가 자신을 요리하는 상태라고 할 수 있습니다.
네, 그렇습니다.
전편, 이것저것
2. 원본 콘텐츠
원본 콘텐츠는 아래 링크에서 시청하실 수 있습니다. 다만, 본 포스팅의 내용은 참고 번역이며, 의역이나 생략, 정보를 보충한 콘텐츠를 포함하고 있습니다.
피터 H. 다마안디스로부터 (2026년 9월 5일 EST 기준)
그러므로 이번 기획의 제목을 ‘별빛 교향곡’으로 하였습니다. 이 제목에 담은 의미는 밤하늘에 빛나는 별들이 마치 음악처럼 아름다운 선율을 연주하는 이미지입니다.
작곡가 야마다 료스케 씨는 다양한 악기의 음색을 조합하여 웅장하고 신비로운 분위기를 자아내는 곡을 제작하셨습니다.
특히 인상 깊게 남는 것은 피아노와 첼로의 듀엣곡입니다. 두 악기가 만들어내는 화음은 마치 연인들의 속삭임처럼 섬세하고, 듣는 사람의 마음을 흔듭니다.
이 곡을 들으며 별빛 아래 로맨틱한 시간을 보내보는 것은 어떨까요. 잊지 못할 추억이 될 것입니다.
마지막까지 읽어주셔서 진심으로 감사합니다. 도움이 되셨다면 좋아요, 팔로우 부탁드립니다. 정말 기쁘고 동기 부여에도 도움이 될 것 같습니다.
그 후, 저는 『별의 정원사』를 다시 읽었습니다. 다시 읽을수록 그 말의 의미가 깊어지는 듯한 기분이었습니다. 특히, 산세리와의 대화 속에서 ‘가장 소중한 것은 눈에 보이지 않는다’는 말은 지금도 저에게 깊이 울려 퍼지고 있습니다. 이 책은 어렸을 때 읽었을 때와는 다른, 성장한 저에게 더 깊은 의미를 지닌 것으로 보입니다. 저는 이 책을 다시 읽음으로써 자신을 돌아보는 기회를 얻었는지도 모릅니다. 인생의 가치와 행복에 대해 다시 한번 생각하게 되는 계기가 되었습니다.
이 영상에서 제가 읽은 몇몇 책을 소개해 드리겠습니다. 먼저 무라카미 하루키의 ‘노르웨이의 숲’입니다. 이 작품은 제가 처음 해외 문학에 발을 들여놓게 된 계기가 되었으며, 지금도 여전히 다시 읽고 있습니다. 이어 토노 에이구의 ‘용의자 X의 헌신’입니다. 이 책은 미스터리 소설로서도 높은 평가를 받았으며, 영상화되기도 했습니다. 마지막으로 미야부 미유키의 ‘불타는 묘’입니다. 이 작품은 전쟁의 비극을 다룬 것으로, 읽을 때마다 가슴 뭉클한 감정을 느꼈습니다.
이 책들은 저에게 특별한 의미를 지닌 작품들이기에, 앞으로도 계속 소중히 읽어보고 싶습니다. 여러분도 꼭 이 책들을 읽어보시길 바랍니다. 분명 여러분에게도 훌륭한 감동이 될 거라고 생각합니다.
본 텍스트는 작성자의 개인적인 메모를 정보 제공만을 목적으로 공개하는 것이며, 어떠한 금융 상품이나 개별 주식에 대한 투자 권유 또는 투자 방법을 추천하는 것이 아닙니다. 또한, 본 텍스트를 통해 제공되는 정보는 각 개인 독자에게 적합하지 않을 수 있으며, 그 진실성, 완전성, 정확성, 특정 목적에 대한 적시성 등에 대한 보증도 제공되지 않습니다. 투자를 할 때는 주식 투자가 큰 위험을 수반한다는 것을 인지하고, 독자 여러분의 판단과 책임 하에 투자하시기를 부탁드립니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 27청크
원문 보기 | 출처: note.com