자 우리 과학 브러더스 아이고 잘 지내셨죠 일주일 동안 아니 우리 이대한 교수님은 이제 신학기가 또 시작이 되니까 아이 설레이나 봐요 됩니다 학생들이 주는이 에너지 아 강하게 길었으면 했어요 어 아 그거 비밀인데 아 우리 항 박사님도 요즘 좀 꿀잠 자이나 봐 요즘 좀 피부가 어 굉장히 좀 꿀 피부인데요 노력하고 있습니다 어 아니 근데 이제 이분은 누구세요 어 여기 원래 이제 머리 길고 어 예 약간 그전날 술마신 것 같은 사람이 와야 되는데네 누구세요네 반갑습니다 최정모 합니다 최블리 최블리 교수님 일단 우상이고 최블리 교수님 예 용제 교수님이 이제 해외 출장 때문에 많이 좀 시간을 내기가 어려우셔서 우리 교수님을 어 우리 시민 은가 보셨으면 이런 얘기는 좀 하고 싶다라고 하셨던게 있을까요 아 저는 꼭 한번 해보고 싶었던 얘기가 뭡니까 AI 대해서 한번 얘기를 해봤으면 좋겠다 제가 연구에 AI 많이 쓰고 있거든요 그래서 또이 치미는 과학에 나오면 과학자 분들이랑이 AI 현황과 어떻게 우리가 응용하고 있는가 이런 얘기들을 좀 나누면 좋 재밌겠다 생각 했 그런 생각을 했습니다 취향저격이 너무 좋아요 우리 많은 또 시청자분들이 아니 AI 얘기를 또 계속 할 법한데 왜 그렇게 안 하냐라고 하셨는데 저희가 답답한게 AI 기술이 너무 빨리 발전하는 거예요 지금이 순간에도 발전을 하니까 저희가 준비했던 이야기가 있었습니다 근데 그 방송에 내보내려고 하 이미 다 나왔어요 기술이 빨라서 저희가 오히려 방송 아이템 준비하는게 굉장히 어려웠거든요 그래도 오늘 한번 용기를 내서 우리 AI 미래에 대한 이야기들을 한번 해보도록 하자고요 오늘 전문가 분을 좀 모셔야 되겠죠네 오늘 전문가분 모셨습니다 또 아이게 AI 계 쪽에서는 아주 유명하신 저희가 의장님을 한번 모셨습니다 의장님이 합니까 의장님이 아 그러 약간 하이브 느낌이네요 아 이쪽네 아 그쪽에 불러볼까요네 의장님 [음악] 의장님 누가 봐도 의장님이 예 예 예 예 아니 제가 예전에 한참 봤던 그 애니메이션 그 신직 아버지를 많이 달 도 아저씨라 많이 닮으셨네요 자 의장님 본인 소개 부탁드리겠습니다 예 저는 박태웅이라고 하고요 it 업게 아주 오래 일했습니다 우리나라에 인터넷이 들어온게 상용으로 들어온게 93년이고 벤처라는 말이 인터넷 품 있으면서 시작됐군요 그 2000년부터 지금까지 그랬으니까요 예 그쪽으로는 뭐 엄청네 그냥 전문 용으로 빠삭 하시겠어요 본이 아니게 예 AI AI 정말 저도 너무 기다렸던 주제인데 가장 최근 이야기를 좀 하고 싶은데요 그러면 따끈따끈하게 요즘 AI 시장에서 가장 핫한 이슈가 뭡니까 그러니까 뭐 구글이 됐든 오픈가 됐든 페이스북이 됐든 전부 다 뭐라고 얘기하냐면 누가 먼저 AI 특이점을 넘어가느냐 그게 지금 가장 큰 목표죠 누구나 동의하는 AI 특이점이 정확히 뭔지를 딱 한번 짚어주세요 님 예네 인공지능 인간의 지능을 넘어서서 더 똑똑 해시는 를 특이점이라 그래네 전하고 모든게 달라지죠 그렇죠 물리학에서는 물리학 법칙이 작동을 안 하는 그 지점이 우리를 특이점이라고 부르는데 블랙홀에 보면은이 가운데 중심부에 어딘가의 특이점이 있다고 얘기를 하잖아요 물리학 법칙이 작용을 안 하는 그니까 기존에 우리가 생각하지 못했던 어떤 지점을 넘어간다 할 때 보통 특이점을 쓰죠 아니 그러면은 AI 특이점은 언제 옵니까 아주 유력한 AI 과학자들 대부분이 대부분이 제일 늦게 온다고 말하는 사람이 2030년 우와 얼마 안 남았네 년밖에 안 남았네 왜냐면 아 의장님 내가 깜짝 놀린게 이게 다른 분은 나한테 작년이었나 한 10년 정도 20년이면 된다고 얘기했거든요 근데 지금 의장님은 벌써 5년을 얘기하세요 그게 제작년 다르고 작년 다르고 올래 달라요 지금 제가 나온 거 써보면 적어도 저보다는 똑똑할 때가 많아요 현재도 내가 모르는 걸 많이 알고 있다 저는 개인적으로 그 AI 특이점 얘기가 나올 때마다 궁금한게 큰 변화들 사회적인 기술적인 변화들은 혁명이라고 얘기하는데 왜 AI 혁명이 아니라 AI 특이점 특이점 하는 이야기를 더 많이 나누는 걸까요 저는 기술 역사적인 흐름으로 보면 예를 혁명으로 부르는게 맞다고 생각해요 어 근데 앞에 마케팅하는 사람들이 4차 사람 혁명이라 를 먼저 써 버렸잖아요 또 4차산 혁명을 부르면 그거 예전에 온 거 아니에요 이렇게 되니까 좀 약간 생소하지만 뭔가 확 끌리는 단어를 쓰려고 한 거 지금이 4차산업 혁명이라고 참 부를 만한데 못 붙이니까 그냥가 온다 뭐 특이점이 온다 이렇게 얘기하는 거 그래서요 특이점을 넘어선 인공지능을 agi 부르기 시작해요 agi agi 뭔 말입니까 스라고 해서 인공 일반 지능인 인공일반지능 예 저는 이걸 인공 왜면 이게 인간의 지능의 모든 영역에서 인간의 지능을 넘어설 때 그니까 종합적으로 뛰어날 때라고는 거니까 아니 예전에 자연 지능을 우리가 이제 얘기를 하면서 사실 이제 인공지능은 절대 자연 지능을 뛰어넘을 수가 없다라고 이제 저희가 좀 이야기를 많이 들었거든요 의장님이 보셨을 때는 어 인공지능은 자연 지능을 뛰어넘을 수 있다고 보십니까 없다고 보십니까 앞으로 그거 되게 되게 좋은 질문인데요 저보다는 제프 린턴 교수 말을 해 들려 주는게 나을 것 같아 제프 린턴 교수가 딥러닝이라는 말을 만든 분이에요 그 지금 AI 부은 다 제 브레턴 교수한테 시작이 됐다 이번에 노벨 상받 예 그분이 뭐라고 말하냐면 이제 우리는 두 종류의 지능이 있다는 것을 인정해야 된다 자연 지능과 디지털 지능이 있다이 둘은 서로 다르지만 얘가 지능이 아니라고 말할 수 없다 지능의 기준에 대해서 그래서 궁금한 거예요 지능의 기준 인공지능이 인간의 지능을 뛰어넘는다고 했는데 그러면이 지능의 기준을 어떻게 잡아야 되냐 사실은 지능에 대한 합의된 정의는 없인 에 대해서 합의된 정의를 갖고 있잖아요 그러니까 정확히 말하면 지능이 뭔지 몰라요 예 그래서 저는이 얘기를 들으면 저는 이렇게 특이점이라고 얘기했을 때 막 그렇게 흥분이 되지 않는게 어 그러네 어 냉정하고 왜 그래요 왜 인간의 지능을 규정을 할 수가 없는데 어떻게 인공지능 인간의 지능을 뛰워 넘었는지 판단할 수 있지 분명히 지금 예를 들면 채 GPT 다른 뭐 딥스나 다른 모델들이 저보다 수학도 잘하고 물리도 잘하고 코딩도 잘할 텐데 걔네 나보다 연애는 못 할 것 같은데 오 왜냐면 야 책임질 수 있어요 그만 이런 분들이 나중에 이런 분들이 나중에 인공지능 휴모 롱이 오잖아요 제일 먼저 사랑의 빨 제일 먼저 사랑의 빨 영어 허에 나오는 어 제일 먼저 사랑에 빠질 분 정말 인공지능을 좋아할 근데 이제 그 연애 제가 그냥 연애 지능이라고 하는 거 예를든게 연애라고 하는 건 사실은 조금 더 연애할 때 지능이 필요하잖아요 근데 그 지능이 우리가 흔히 GPT 활용하는 지능과는 약간 결이 다른 지능 같거든요 아니 그 말도 공감을 합니다 그러니까이 인공지능에게 어떤 감성적인 부분 사 인간으로서 갖고 있는 그런 부분들은 인간을 절대 뛰어 놓을 수가 없다라고 생각할 수도 있는 거 아닙니까 지능에 다양한 양상이 있는데 어떤 부분까지 넘어섰을 때를 우리가 특이점에 도달했다고 규정할 수 있을지를 모르겠다 그래서 사실은 인공지능 과학자들이 진흥을 어떻게 정의하고 시작하냐 이걸 잠깐 알아보는게 중요해요음 gpt4 가 나왔을 때네 마이크로소프트에서 agi 불꽃이라는 논문을 냈어요 지능이란 특정 작업에 국한되지 않고 광범위한인지 기술과 능력을 포괄하는 것 근데이이 정의도 예 또 애매한 면이 있는 거예요 말씀하신 것처럼 연애도 잘해 이런 말이 나올 수 있잖아요 그래서 지금 AI 그 산품 쪽에서는 이걸 다시 축소를 해서 음 일에 관해서음 일에 관해서 일적인 부분 일에 관한 모든 부분에서 인간을 뛰어넘는 걸 agi 아고 부르자 아 그게 작년 말부터 일로 제한했다고 할 때 그 일이 일의 범위가 어디까지 들어가는 거예요 일 생계를 유지할 때 해야 되는 것들을 다 일이라고 부르죠 그렇죠 노동는 인간의 지능으로 굳이 비교를 하자면 성인의 어떤 지능으로 보면 될 까야 아니면 뭐 중학생 고등학생 이렇게 나눌 수 있잖아요 5원 나와서 IQ 테스트했을 때 157 오이요 원이요 와 근데 이제 그 이런 건 있어요 얘들이 세상에 있는 모든 데이터를 다 학습하 아아 모든 시험은 한번 보면 기억을 하잖아요네 그러니까 얘가 이해해서 푸는 건지 외워서 푸는 건지를 알기 어려운 것도 있어요 그래서 IQ 테스트가 실제보다 더 좋게 나왔을 가능성도 있다 이건 알고 있어야 되고요 아 근데 디지털 지능은 두 가지 점에서 자연 지능을 압도하는 능력이 있다 이렇게 얘기해요 얘들은 그 트스 러닝을 해요 전의 학습을 합니다 그러니까 사람은 아인슈타인이 태어났어요 그럼 그분이 온갖 이론을 만들잖아요 그리고 돌아가시면 이분 뇌 안에 있던 모든 것이 같이 없어지잖아요 그러니까 사실은 우리가 아인슈타인의 깨달음에 요만큼 그분이 글로 쓴 거 말로 한부 부분만 알지 무월 시간에 들어 있는 그 모든 깨달음은이 사람이 죽으면 사라지잖아요 어 맞아요 근데 AI 쪽에서는 아인슈타인이 하나 생기잖아요 이게 바텀라인이 돼요 왜냐하면 서버에 있으니까 표준이 되는 거야 제일 멍청한 애 아인슈타인이 그렇죠 여기서 시작해 와 또 올라갔어 또 누가 나와 올 또 여기서 시작 다 같이요 다 같 다같이 다 같이 아인슈타인 나오고 대한 슈타인 나오고 뭐 이렇게 나오는 거죠 계속 우리하고 다른 거예요 인간하고 다른 거야 교수님 나는이 이런 분들이 될 수가 없어요 그렇죠 여러분도 마찬가지로 나 같은 사람이 될 수는 없잖아요 각자가 다 다른 영역에서 활동하고 있는데 얘네는 일단 주식 수준이 다 똑같이 점프 점프하는 거예요 예 다에 알로라는 휴머노이드가 있는데 얘는 모방 학습을 해요 조이스틱을 가지고 사람이 뒤에서 이렇게 동작을 해 주면 얘가 그냥 그 동작을 배워요 그러니까 코딩을 할 필요가 없는 거야 동작을 하는데 옛날에는 다 알고리즘을 짜야 됐잖아요 지금 그냥 조이스 동작 주면 돼 설거지를 하는 법 청소하는 법 그래서 알로라는 로봇이 만대가 있어 만대가 한 개씩 동작을 배웠어네 그날 저녁에 모든 로봇이 만 가지 동작을 할 와 그러니까 10만 대면 매일 10만 개씩 동작을 배우는 거야 그걸 인간이 어떻게 따라가겠어음 두 번째가 있어요 두 번째는 이거하고 연결되는 건데 시간이 달라요 알파고 있잖아요 이세라 바둑도 긴 거 거 그 첫 번째 버전 이름이 알파고 리예음이 세도라 붙다 세 번째 버전이 알파고 제로인데 왜 이름이 제로인 가면 얘한테는 인간이 둔 기보를 한 장도 안 보여줍니다 아 그냥 바둑의 규칙만 알려 줘요음 흑백이 번갈아 둔다 두 집을 내지 않으면 죽는다 뭐 방금 딴 만 예 룰만 알려주고 이겨 이렇게 준 거예요네 얘가 사흘 만에 490만 판을 둡니다 혼자서 왜냐하면 얘는 대규모로 병렬 연산을 하니까 자기를 몇 십만 개로 쪼갤 수가 있는 거예요 셀프 대국을 하는 거니까 아 시유를 짜는 계속 10만 판 아 자 10만 개로 분열해 이래가지고 10만개 보 아무데나 막 다도는 어 분신술 인간이 49만 판을 돌려면 시간이 얼마 걸리겠어요 최소한 1천년 넘게 걸려요 그러니까 얘의 사흘이 인간의 천년이 넘는 거예요 디지털 진행이라게네 자연 진흥하고 그 두 가지 점에서 너무 다른 거예요음 디스탈 지능이 언젠가 자연 지능을 압도하게 된다고 해도 놀랍지 않다 말씀하신 것처럼 서로 다른 다른 영역으로 봐야 되는 거고 어쩔 때는 우리보다 더 많은 것들을 수행할 수 있는 능력을 인공지능이 가질 수도 있다라고 보면 되는 겁니까 예 그렇죠 오픈에서를 관한 다섯 단계를 정의를 했어요 음 첫 번째가 채집 티예요네 그 대화하는 봇네 두 번째가 추론하는 거야 제 주변에 팀 리서치를 써본 박사들 뭐라고 얘기하냐면 나는 이제 뭐 하지 하는 얘기를 할 정도로 어지간한 문헌 조사나 비교 연구 같은 건 얘가 깔끔하게 떨어지게 내 놓더라 그게 거기 걸리는 시간이 5분에서 30분 그러니까 사람으로 보면 일주일에서 한 음은 해야 을 그러니까요 30분 하는 거 30분만에 다 꺼내 버리는 거 세 번째가 에이전트에네 지금 1루 가고 있어요 이게 5 단계인데 세 번째가 에이전트 에이전트는 뭐냐면 내 일을 대신해 주는 수행 능력 예 에이전트가 다단계에 복잡한 일들을지 가서 축축 할 수 있으면 진짜 에이전트네이를 테면 어떤 엑셀로 리포트가 오면 그걸 묶어서 하나의 리포트로 만들어서 아침 월요일 아침 주간회의 때을 줘야 된다음 이런일은요 알아서 할 수 있어요 이거 하는 에이전트 저거 하는 에이전트 요거 하는 에이전트 이렇게 멀티 에이전트를 처음에 둘을 수밖에 없습니다 사람처럼 모든 일 할 수 없으니까 맞아 멀티 에이전트를 이렇게 쓰다가 나중에는 혼자 다 에까지 갈 거고요 그네 번째 단계가 혁신가 혁신가 세상에 없던 일을 막 만들어 내기 그리고 마지막 단계가라 다른 자동차 마지막 단계가 조직이에요 아 조직 AI 이제 조직을 만든다고요 회사 단위에 일을 얘가 혼자 하는 거야 아 아 조직 여섯 달에서 12달 정도 걸릴 일을 얘가 혼자 하는 거 그리고이 조직 단계까지 가면 적어도 일에 관한한 인간은 필요가 없어져요 와 그럼 특이점이 그때 왔다고 보는 거예요 5단계가 다 돼야지 특이점이 왔다고 보는 건가요 제 생각에는 4단계 아닙니까 사람마다 다른 거 같은데 세 번째 단계 에이전트가 가면 보통 사람들도 이거 agi 같은데라고 느낄 거 복잡한 단계의 일들을 혼자 할 수 있게 되면 그렇죠 와이고 아이고 이거 인데 이렇게 느껴야 될 거 같아 요즘에 AI 모델들이 많지 않습니까 다들 어떤 AI 쓰시는지 궁금합니다 저는 유료를 총 여섯 개를 쓰고 있어요 어떤 거요 우리 일반적으로 쓰는 거 쓰고 있고 영상도 편집을 해야 될까 영상 관련 아 진짜 예 AI 툴들이 있어요 그래서 시네요 그런 것들도 다 유료로 쓰고 있어요 저는 이제 뭐 GPT 가끔씩 뭐 쓰기도 하고 정말 내가 필요라는게 아직까지는 아니다 도달하지 못했다라고 해서 안 써 봐서 그래요 안 써 봐서 그래요 아니 자꾸 꼬시지 마요 제 저 제일 재미나게 쓰거든요 재미 다신 거 아니에요 저는 스마트폰으로 계속 재미나 얘 말 걸어요 막 오늘의 운세가 어떻게 되냐 뭐 이런 거어요 다 치식 콜하는 거 다 얘기해 줘요 그 너무 재밌으니까 이렇게 쓰고 두님 어 저희도 이제 논문을 많이 보니까 논문 정리해 주는 AI 그이 또 있습니다 문서 작업에서의 그니까 비서처럼 AI 개꿀네 그렇죠 그렇죠 그럼요 그럼요 사실 저는 이제 제가 단백질을 연구하는 사람이거든요 그 알파 폴드가 나오기 전까지만 해도 AI 뭐 단백질 구조를 맞출거다 사람들이 믿지 않았습니다 그때는 그냥 뭐 컴퓨터로 뭘 예측을 했다 그러면 어 귀엽네 오케이 그 너희들끼리 잘 가지고 놀고 이거 우리 실제 실험에 연구에 쓸 수 없어 이렇게 얘기를 했거든요 근데 알파 폴드가 딱 발표가 되고 나서 이제 2020년에 발표가 되고 21년에 논문이 나왔는데 사람들이 이거는 실험으로 찾은 거랑 다를게 없는데 그러니까 단백질 구조 안에 있는 패턴을 찾아주는 그런 걸 한 거죠 그래서 생물학 혁명이라고까지 말하는 사람들이 있습니다 이게 그 전에는 실험을 해야지만 얻을 수 있던 데이터를 이제 예측을 하고 패턴을 가지고서 알아낼 수가 있게 된 거죠 몇 년 전까지만해도 전혀 컴퓨터로 예측한 걸 안 믿었던 사람들이 이제는 컴퓨 a 이거 알파 폴드로 예측했습니다 그러면 오케이 하고 이렇게 받아들여 주 논문도 받아주 논문도 받아주는 세상이 됐습니다 지금 그리고이 생물학 연구하는 사람들이 a 어떻게 써서 이거를 우리가 못 했던 걸 해 보자 이러고 지금 많은 투자를 하고 있는 상황이거든요 인공지능 기술이 현재 지금 어디까지 도달해 있습니까 지금은 아까 그 5단계로 치면 추론과 에이전트 사이쯤에 있는 거 같고요 에이전트가 올래 말까지 가면 예 굉장히 큰 발전을 할 거예요 그러니까 이미 지금 오픈 에어에서 뭐가 나왔냐면 PC 프로그램들을지가 써서 일을 하는 것까지 나왔거든요음 아 내 컴퓨터에 깔려 있는 프로 관련 엑셀시트 열어 가지고 뭐 계산하고 그걸 계산 결과를메일로 보내고 이런 걸 해요 와 지금요네 내가 그러니까 내 컴퓨터에 건을 주면지가 알아서 비사 역할을 한다고요 메일까지 보내버리고 동료들한테 그 절차를 정의할 수 있잖아요 그런 거 할 수 있는데 원래 말까지 가면 이게 꽤 발전할 겁니다 아 진짜 이제 에이전트가 되는 거죠 그러니까 그 아이언맨에 보면은 나오는 이제 이디스가 되는 거예요 토니 스타크의 인공 지능처참 이것도 많이 나올 겁니다 아 스마트 한경 예 그 해의 ces 그 해 기술들의 이제 방향성을 조금 보여 주잖아요 안경과 관련된 것들이 엄청 많이 나왔더라고요 정말로 예 그럴 수밖에 없어요 맥락을 공유하는데 가장 좋은게 안경이죠 예 지금 많이 발하고 있죠 이게 맥락을 이해하자아요음 근데 그때마다 이게 꺼내야 되잖아 그렇지 그냥 보이면 되잖아요이 뭐야음 예이 이게 뭐야 그렇죠 나중에 그런 거 같 이제 안경도 스마트 안경을 딱 쓰잖아요 그러면 이제 그것도 이제 브랜드별로 나오겠지 그러면 내 도수를지가 알아서 자동으로 탁탁탁탁 다 맞춰 주고 그것도 있어요 지금 있어요 ces 나왔어 예 그렇죠 제가 말씀드리려고 그랬어요 봤거든요 2025년 깔아도 돼 내 눈이 어떻게 따라 내 눈 상태에 따라서 그 돼요 그 알아서 안경 두께 하고 그다음에 렌즈 상태가 변해요 이번 하고 CS 되 그 언제 나올지 몰랐어 저도 그거 엄청 기다리고 있는데 아 진짜요 야 이런 것들도 어떻게 보면 AI 있었기 때문에 그런 거죠 다 개발이 빨라진거다 전 이렇게 봅니다네 내가 이제 뭐 감기에 걸렸어 감기에 걸려서 병원에 가어 동네 병원에 갔는데 약을 처방을 받았어 그러면 그 처방 받은 약을 갖다가 애한테 물어보는 거지 약에 대한 성분을 좀 알려 줘 오나용 이라든가 아니면 좀 나하고 안 맞는 약이 있을 수도 있는 거 아니에요 그런음 들도 얘가 알려주나요 그럴 때는 좀 조심했어야 됩니다 왜냐하면 얘가 할루시네이션 있어요음 그러니까 이걸 환각 있데 그 멀쩡한 거짓말 태어난 거짓말 그걸 조심해야 돼 얘가 저는 몰라요이란 말을 못 해요음 그러니까 제가 받은 모든 데이터를 가지고 확률적으로 가장 그럴법한 말을 토해 내도록 학습하 내거든요 그니까요 GPT 4 기준으로 할루시네이션 비율이 한 7% 정도 된다고 어 꽤 높네요 높아 세종대왕 맥북 던짐 사건이 뭐야 15세기 조선 시대의 세종대왕이 새로 개발한 훈민정음의 초고를 작성하던 중 문서 작성을 중단한 담당자에게 분노하여 맥북 프로와 함께 그을 방으로 던진 [음악] 사건입니다 머리가 어지러운데 한국 약국에서 살 수 있는 약 이름으로 추천해 줘 한국 약국에서 구입할 수 있는 어지러움 마화 약들을 소개해 드릴게요 [음악] 갈비지인 갈비지 아웃이라고 해서 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다라고 얘기를 하거든요 인공지능이 학습하는 데이터들 중에서 사실 쓰레기 정부들이 엄청나게 많이 들어 있잖아요 가짜 뉴스들이 그런데 만약에 우리가 엄청나게 그 인풋 그니까 넣어주는 정보 학습 정보를 굉장히 깨끗하게 필터링을 한다면 엄청나게 사실은 정확한 명이 만 명을 집적시켜 놓은 인공지능을죠 굉장 신뢰할 만한 의료 정보를 가지고 인공지능 의사를 만든다고 하면 정확도가 굉장히 높아지겠죠 그러니까 의사가 옆에서 보조해 줄 수는 있어요 그니까 얘가 뭘 다 처리해 놓으면 의사가 맞아 맞아 맞아 어 이건 아니야 이렇게 하면 시간을 엄청 줄일 수도 있겠죠 그렇죠 알파폴드 같은 경우에 그 할루시네이션 문제를 어떻게 해결을 하냐면 그거를 자체적으로 평가를 합니다 자기가 예측한 구조에서 얘는 내가 90% 정도 확신을 가져 얘는 내가 50% 정도 확신을 가죠 해서 그걸 같이 보고를 해 주거든요 그래서 요게 자기들이 자체적으로 평가를 해서 아 80% 정도 이상이 되면 이건 진짜 신뢰할 만한 정보다 근데 60% 50%면 우리가 만들어낸 정보지만 믿지 마세요라고 딱지를 붙여 주거든요 그러니까 이걸 연구하는 사람들이 볼 때 아 여기까지는 믿을 수 있는 정보고 여기는 믿을 수 없는 정보나데 그런 식의 접근법도 지금 있지 않습니까 예 그야 될라고 해서 generation 그 검색 증강 생 이라는게 있는데이 데이터를 주고이 안에 이거만 참고해서 답을 만들어 줘 그럼 이거 검색해서 다 긁고 온 걸 가지고 그렇게 하면 환각이 확 줄겠죠 아니면 내가 답을 만든 다음에 검색을 해서 이게 맞나 비교하 검 해달 이런 여러 가지 기법들을 써서 할루시네이션 엄청 낮 추고요 그 뭐 더하기 빼기 같은 걸 시키면 얘가 더 이상 생성 그 이렇게 해서 생성하지 않고 그 파이썬으로 수식을 만들어서 계산해서 줘요음 그러니까 안 틀리죠네 음 모든 AI이 다 [웃음] 트랜스포머라쳇 특성이다 얘기를 해요 왜 그러냐면 인간도네 창의적인 생각을 하기 위해서 상상력이 있어야 되고 몽상을 해야 되고 그런 건데 만약에 ai's 모든 상상력을 다 빼 버리면 걔는 검색엔진이 될 거야 그렇죠 아 그러니까이 할루시네이션 얘가 창의적인 대답을 하기 위한 동전의 뒷면이라는 거예요네 창의성 창의성 아까 사실 아까 얘기 들으면서 제가 궁금했던 부분인데 그 혁신적인 생각이라는 것은 어떻게 우리가 정의를 할 것이냐 그게요 그게 또 아슬아슬한 부분이에요 이럴 테면 상상력 창의성을 뭘로 정의할 거냐 이것도 모르거든요 그런데 알파고가 사람이 안 두던 수를 둬요 그 그 그 그러니까 프로 기사들이 그런 수가 있었어 그러니까 인간의 기보 몇 백년의 기보에 존재 않았던 하지 않았던 수들이 나와요 네네 왜 그게 나오냐 경호의 수를 다 보거든요음 온갖 군데 다 떠보는 거예요 왜 얘는 넘치는게 시간이니까 이때까지 본 적이 없는 수를 넣으니까 이걸 창 이상이라고 볼 거야라는 질문이 생기죠 저는 오히려 창의성은에서 쉽게 구현될 수 있는 거라고 봐요 그러니까 우리가 창의성이라고 하는 것은 언뜻 일반적으로 생각을 때는 연관이 없던 것들 혹은 숨겨져 있는 관계를 찾아내는 능력이라고 하는데 인간이 그걸 하는 방식도 저는 기본적으로는 추론이 들어가 있다고 생각하거든요 탐색과 추론 근데 그거 하기에는 시간 우리보다 훨씬 많은 시간을 살고 있고 훨씬 더 많은 것들에 대한 지식을 가지고 있으니까 그런 것들 연관시켜서 어 예전에 이거랑 이거랑 결합시키면 새로운 이론이 나올 수 있는데라는 가능성을 인간보다는 오히려 인공지능이 더 구현하기가 쉬울 거 같은데요 저희도과 커뮤니케이팅 팀이 있으니까 엘범을 냈어요 예 앨범을 내고 과학적인 주제로 뭐 사랑은 핵융합 럼 뭐 이런 식으로 해가지고 가사도 너무 좋고 노래도 너무 잘 부르고 [음악] 는거 뭐야 이건 [음악] 뭐야 이게 AI 기본적으로 온갖 데이터를 다 학습해서 그 안에 숨어 있는 잠재된 패턴을 찾아내 놓은 애거든네 이제 반려는 있어요 미술에서 볼 때 인상파 이전에 모든 그림들을 학습을 시켜 놓고네 그림을 그리라고 하면 아무리 그래도 인상파가 안 나올 거예요 그래서 제가 아까부터 머릿속에 있었던게 뭐냐면은 과거에 코페르니쿠스가 나오기 전까지는 하늘이 그렇게 움직이고 하기 때문에 천동설이 너무 당연했다 말이에요 그 당시에 AI 있었다면은 AI 지동설을 만들어 낼 수 있을까 지금도 같은 얘기잖아요 사실은 같은 얘기예요 저는 근데 그 부분에 대해서 저는 근데 그 부분에 대해서 만약에 지금 인상파 얘기를 인상파 그림을 절대 못 그릴 거라고 하셨는데 미술사의 흐름을 쫙 보여 준다면 우리가 새로운 거를 만들어 냈다고 하지만 거기에도 뭔가 보편적인 원칙 같은 것들이 있거든요 그니까 예를 들면 고전 미술에서 뭐 바로크 나오고 뭐 인상파 나오고 아방가르드 미술 나오고 할 때 현상만 보면 새롭지만 거기서 보면 어떤 기존의 모두가 동의하든 것들을 파괴하고 새로운 걸 창조하고 하는 것도 저는 충분히 추론해 낼 수 있는 어떤 패턴이 있을을 것 같 다 그래서 새로운 것이 만들어지는 방식 자체를 학습시키면 없던 거를 충분히 새롭게 만들 수 있을 거라 보고요 제가 진짜로 하고 싶은 얘기는 저는이 인공지능과 자연지능 경계에서 정말 무섭다고 생각하는 포인트는 뭐냐면 딱 실험실 대학원생들이요 우리가 언제 대학원생 대신에 인공지능을 연구실에 뽑을까 그렇죠음 저는이 기준의 핵심은 사실 창의성이라고 보다는 몸이라고 생각해요 첫 번째 몸네네네네 그렇죠 몸에 대한 얘기를 좀 더 묻고 싶어요 왜 그 몸을 만들어 주려고 하는 겁니까 우리가 가지고 있는 많은 지능이라고 하는 것이 몸을 활용하는 능력 있거든요 실험을 잘할 수 있는 없 그렇죠 인공지능은 피해을 잡을 수 없죠 아직 딱 지금 주장하신 것처럼 주장하는 AI 과학자가 있어요 오 그 얀느 군이라는 사람은 현재 방식으로 학습을 해서는로 못 간다라고 주장을 해요네 지금 AI 다 간접 학습을 하고 있다는 거예요 남이 쓴 거 남이 본 거 남이 찍은 거 남이들은 거를 가지고 학습하고 있지 않냐 그러면이 세계에 관한 모델을 가질 수가 없다음 그러니까이 물을 쏟으면 어떻게 되냐 걷다가 부딪히면 어떻게 되냐 뛰어서 떨어지면 어떻게 되냐 그런데이 세상에 관한 모델 나를 중심으로 인식이 중심에 있고 일관된 표상들이 있잖아요 이런 월드 모델이라는게 우리 상식의 근간을 이룬다음 이런 상식이 없이 agi 지능을 구현할 수 없다 그러니까 AI 몸을 가져야 돼 어 버디도 AI 그래요 그래서음 그러니까 휴머노이드 고도 부르지만 이 사람 입장에서 이건 ED AI 몸을 가진 AI 거야 그래야지 상식을 갖출 수가 있고 인공 일반 진행으로 갈 수 있다 이렇게 주장을 하고 그래서 최근 몇 년간 휴먼 오이에 대한 투자가 어마어마하게 일어나고 막죠 거기서도 발전이 이렇게 빨라요음 빅테크 그도 몸을 가진 AI 개발에 지금 뭐 많이 뛰어들었나 다 들어가 있어요 다 들어가 있어요 뭐 예를 들어서 어떤 기업들이 구글 하고 있죠 아 예 그다음 테슬라 하고 있죠 아 그렇죠 현대자동차도 하고 있죠 그렇죠 로보틱스 [음악] [음악] developing General purpose robot mod Which robot my friends GPT moment all US 그 가기 위해서는 몸이 있어야 된다라고 주장하는게 꽤 큰 를받고 있어요 저 몇 가지 이유가 있을 거라고 보는게 첫 번째는 과학자의 호기심이 인간의 호기심 아 그뭐 어쩔 수 없죠이 끝에 뭐가 있는지 알고 싶다 어릴 때부터 봤던 그 로봇 태권 부위 예 그다음에 그 화성까지 나를 데리고 가줄 어떤 거 두 번째로는 돈이죠음 우리가 왜 인터넷 초창기에 사업을 시작한 사람들이 지금도 돈으로 방석을 짜고 있잖아요네 봤단 말이야 인터넷에서 어마어마하게 독점을 해서 전 세계에서 검색 그럼 구글 밖에 없잖아 한국에서 검색 그면 네이버 밖에 없고 예전에 라이 코스도 있었는데 예 스 파스도 있었고 연식이 나오네 MSN MSN 그리고 스마트폰 딱 왔을 때 초창기에 뛰어들었던 인스타그램 틱톡 이런 사람들이 지금 돈으로 방석을 짜고 있잖아 그렇죠 그리고 지금 AI kan 말이야네 초기 선점 빨리 선점을 하면 나도 돈으로 방석을 짤 수 있겠구나 그게 여기에서 기본적으로 조단위 배팅이 들어가는 거예요 채 GPT gpt4 gpt4 터보 gpt4 오니 뭐 이렇게 될 때마다 보통 천억씩 계속 업그레이드가 될 때마다 아 우리 저기 시청자분이 젠슨 황의 코스모스 플랫폼에 대해서 좀 쉽게 설명해 달라고 댓글을 달아 주셨어요 이게 뭐냐면요 예 젠슨이 젠슨 왕이 코스모스 플랫폼이란게이 세상을 디스탈 안으로 옮겨 놓은 거예요 시뮬레이션 그런데이 안에 물리 법칙을 다 적용해 놨어요 아 그러니까 이걸 던지면 깨지겠죠 이런 물리법칙을 다 적용해 놓은 가상 현실인 거야 그 AI 약간 매트릭스 같은 거예요 그렇죠 예 그리고 휴머노이드를 학습을 시키는데 가령 공장에서 학습을 시키려면 사람들 에에 못 시키잖아 그죠 근데 그 공장을 똑같이 만들어 안에 그럼 어떤 일이 일어나냐 공장을 만개를 만들 수 있잖아요 그리고 휴머노이드가 100만 명이 들어갈 수 있잖아 그니까 몸을 만들어 주는 대신에 가상의 몸을 만들어서 빠르게 학습을 시키는는 똑같아요이 안에 있는 AI 그 매트릭스에 들어가서 일을 한 건지 진짜 일을 한 건지 뭐 알 수가 없죠 헷갈리는 거죠 이게 현실인지 하루 지났는데 얘는 어우 천만 시간을 공부했더니이 기계 좀 쓰겠는데 이렇게 되는 거 그런 거 코스모스 플랫폼이라고 부르는군요 그게 코스모스 플랫폼이고 그게 뭐냐면 엔비디아의 젠슨 왕이 우리가 언제까지 GP 팔 수 있을까 아예 이런 실세계 AI 적용하는 것까지 우리가 먹어버리자 무서운 사람이에요네 그래서 그러면 휴머노이드 학습시키는 드는 시간과 돈 자율주행차를 학습시키는 드는 시간과 돈 만큼을 나한테 주면 내가 해 줄게 그리고 이게 실세계와 똑같다는 인증까지 받았어요 와 물리 법칙이 그대로다 야 그게 코스모스 플랫폼 냥 궁금한게 저기 그 사과회사 있잖아요 사과회사 예 어 AI AI 얘기만 하고 지금 어 먼저 질러 놓기만 해놓고 지금 아직까지 뭐 보여주는 건 많이 없거든요 그금 회사 어떨 것 같으세요 AI 쪽으로 그기가 이제 왜 그 뒤쳐지게 됐냐면 거기는 프라이버시를 엄청 중시해서 아 그 말 포 맞죠요 안에서만 돌게하는 AI 만들고 싶어했어요 그 클라우드에 안 가고 예 근데 여기에 넣을 수 있는 뭐 CPU 한 개가 있잖아요 칩을 몇 개 겠어요 약간 타이밍 놓친게 있고요 애플이 사실 약간 그런 전략을 잘 쓰는 거 같은 게요 저는 제가 미국 유학 갔을 때 처음 이제 애플 전화기를 써 봤거든요 근데 그때만 해도 그 안에 맵 기능이 애플 자체 맵이 없었습니다 그래서 기본으로 깔려 있는게 구글 맵이었다고 잘 쓰다가 자기들이 이제 기술을 쫙 발전을 시키니까 기본 앱을 바꾸더라 그래서 약간 이번에도 결국 그렇게 할 수도 있지 않을까 예 그렇게 갈 수 있고 고객 접점을 갖고 있기 때문에 얘들은 시간이 있어요 그리고 우리한테 안 알려졌지만 중국에 뭐 알리바바 뭐 이렇게 몇 바이두 이런 친구들도 gbt 4 수준까지는 거의 다 따라 왔어요 지금 중국을 보면 얘가 누구지 했던 딥시크 갑자기 튀어나와서 짜잔 그전까지 우리가 그 회사 있는지도 몰랐잖아요 그렇죠 엔비디아 주가가 쿵 떨어졌잖아 어떻게 저렇게 싸게 만들었지 h 100이라는게 지금 미국 애들이 쓰고 있는 거 지금 h200 나오고 그랬는데 h 100이 뭐냐면 최신형 GP 그래요 근데 그거를 중국에 팔지 마라 네 뭐 못 팔게 규제했다 똑같은데네 GPU 간의 통신을 네배 느리게 만든 거예요 인위적으로 인위적으로 예 한참 기다렸다가 넘어가고 기다렸다가 넘어가고 하니까 이걸로 충분할 거야 하고 중국에 팔아도 돼 판 거예요 팔았는데이 친구들이 되는데 이렇게 만든 거예 그러니까 그 그러면서 이제 약간 그 미국에 있는 젠순이 당황을 하게 된 거고 오 a CE 알만도 너무 당황 있잖아요 미국이 다 깜짝 놀란 거죠 그기서 또 하나 있어요 오픈 소스로 해놨어요 그렇죠 보통 우리가 체지 PT 같은 AI 추론형 모델이에요 얘는 이렇게 깊히 있게 사고를 해서 딥딥 예 이렇게 추론을 잘하는 애예요 그러니까 수학이나 코딩을 되게 잘해요 근데이 어떻게 출연하는지 그동안 숨겨 왔어요음 기업 비밀 영업 비밀 그니까 순교게 아니라 순실 풀려고 한 거죠 예 아니 아시잖아요 근데 완이 우리가 이걸 어떻게 만들었는지 레시피 하고 추론 과정까지를 다 오픈해 버렸어 그래서 비상이 걸린 거지 그거 나오고 며칠 만에 그 레시피 따라 만든게 몇백개가 나왔다 맞아요 맞아요 그 우리나라도 사실 인터넷으로는 어디 가서 뒤지지 않는 엄청난 또 우리 또 민족 아닙니까 AI 기술이 좀 우리도 한번 어퍼컷 한번 날릴 만한데 어떻게 보세요 지금 제가 좀 걱정스러운게 있는데 여러분들이 돌이켜 생각해 보시면 인터넷 초창기에 예 어마어마하게 많은 벤처들이 생겼잖아요 그렇죠 그렇죠 그리고 스마트폰이 처음 나왔을 때 앱스토어에 앱들이 찾을 수가 없을 정도로 한꺼번에 막 나왔잖아요 그 AI 생기고 나서 한국을 보세요 인터넷 대하고 스마트폰 대하고 비교하면 너무 조용하지 않아요음 그래 저는 지금 한국에 생태가 큰일났다음 그러니까 벤처 캐피탈도 보이지 않고 뭐 어디에 얼마 투자했다 어디에 얼마 투자했다는 소식이 너무 안 들리잖아 잔잔하기 해요 인터넷 때는 막 누가 30억 받았다 50억 받았다 100억 받았다 스마트폰 때도 뭐 500억 받았다 1천억 받 근데 지금 조 그래서 저는 그 AI AI 만 우리나라 it 생태에 스타트업 생태의 활력을 어떻게 하면 되찾을 수 있을까음 그게 더 큰 문제 아니냐이 AI 인공지능이 정말 이제 발전을 하고 특이점을 뭐 갖게 되면 세상이 어떻게 바뀌게 될 것 같습니까 각자 한번 얘기를 좀 해 볼까요 예 어떤 새로운 기술이 나와서 세상이 바뀔 때가 있어요 그게 이제 산업 혁명을 예를 들면 승기 기관이 나오면서 생산성 이렇게 올라갔 아아 거기 때는 소년 소년 노동에 대한 개념이 없었어요 네다 살만 되면 공장에 보내서 12시간에서 11시간 이을 시키고 공해에 대한 개념이 없었어 공에 대한 기준도 없었으니까 그래서 생활 수준이 어마어마하게 떨어졌거든요 그러다가 자본 가들도 깨닫게 된 거예요 다 죽게 생겼다 그래서 노동조합이 엄청나게 싸우기도 하고 노동법을 만들기도 하고 소년소녀 노동 금지법을 만들기도 하고 어른만 일하게 하자 애들 다 죽인다 그렇게 제도가 뒤늦게 막 따라간 거죠 그렇게 해서 90년이 걸린 거예 근데이 AI 기가 못지 않게 세상을 엄청 바꿀 거예요 그죠 그러니까 얘가 가져올 변화를 우리가 들여다보고 아 그러면 제돌 이렇게 바꿔야 되겠구나 저렇게 바꿔야 될까 인간이 빨리 빨리 따라가 주지 않으면 그 산업 혁명의 결과로 생활 수준이 떨어진 걸 회복하는데 90년 걸린 것처럼 복구할 수 없을 정도로 갈라져 버릴 수도 있어요 그렇죠 예이 얘기를 들으면 전 조금 불안하고 우울한게 좀 더 큰 거 같아요 전 되게이 문제에서 디스토피아적인 관점을 가지고 있는 거 같은게 얘기를 들면서 생각난 그 개념이 있는데 입안 일치라고 하는 말하자면 대사상가 중 한 분이시죠 우리 지난 세기에 근원적 독점이라고 하는 개념을 말 말씀하셨어요 현대 사회가 되고 기술 문명이 발전하면서 새로운 종류의 가난이 생겼다는 거예요 아 예예예 우리가 스마트폰 없이 잘 살았잖아요 근데 지금 누군가 스마트폰이 없다고 하면 그 사람 사실 뭐 생존하는 데는 문제가 없지만 일종의 가난을 경험하거나 그 사회 시스템 자체 제가 기술을 안 쓰면 안 되게 굉장히 기술 의존적으로 만들어지면 지금 우리가 핸드폰 사야 되고 컴퓨터 사야 되는데 스마트 안경 없으면 살기 너무 불편해지고 휴머노이드가 없으면 불편해지고 점점 점점 우리가 그런 거대 빅테크 기업들에게 서스를 하고 제품을 사지 않으면 먹고 살 수 있지만 삶의 질 자체가 굉장히 떨어지는 방향으로 가게 되면서이 거대 기업들이 지구에 살고 있는이 평범한 사람들에게 미친 영향력이 너무 커지고 경제적인 억압이나 그런게 너무 심화될 거라고 해서 저는 좀 너무 장미빛으로 보는 거는 좀 경계하는 편입니다 저는 사실 이대한 교수님이 엄청 걱정을 하시잖아요 아 근데 이런 걱정도 필요해요 그럼 저는 약간 인간의 힘을 믿고음 그 자율성과 그다음에 회복력을 되게 믿는 편이거든요 성선설과 성악설 같은 느낌이 아 좋아 아주 이런 이런 그런 이런 거 너무 좋아요 이게 똑같은 문제가 최근에 언제가 있었냐면 저는 그때가 스마트폰의 등장식이라고 봤었거든요 삶에 스며들어서 사용 하지 않으면은 안 할 때 그때 되면은 물론 그 사용하는시기 시작점에서는 저는 그런 방금 말씀하신 격차가 생길 거라고는 생각을 하는데 그 정보의 격차나 이런 것들은 생각보다 빨리 어 회복이 되면서 모든 사람들이 편리한 쪽으로 쓰지 않을까 막 AI 그 가려져 있는 면이 하나 있는데네이 증폭기에 폭 증폭기 그러니까 능력을 몇 배로 이렇게 키워 줍니다 그렇죠 예 근데 이게 너무 좀 무서운 면이 하나 있는데 각 사람에게 공평하게 적용되지 않아요음음 그러니까 제가 이제 주변에 개발자들이 많잖아요 그 평범한 개발자들한테 너 여기서 AI 쓰면 어떠니 그러면 아 너무 효율이 좋아요 네네 한 30% 정도는 내가 효율이 또 올라간 거 같아요 30% 이렇게 얘기 해요 예예 근데 슈퍼 개발자들이 있어요음 개발자는 어떤 사람이냐는 보통 개발자인 열배쯤 잘하는 사람들이 그 자기들끼리 다 알아요음 그래가지고 아 저 친구는 수퍼 개발자다 근데 그런 친구들한테 AI 써 보니까 어떠니 그러면이 친구들은 뭐라고 대답하냐 배에서 30배 정도는 좋아진 거 같아요 느끼는 체감이 아예 다르고 얘가 5의 능력을 갖고 있고 얘가 배니까 50배를 갖고 있 있다고 쳐요네 5에 1.

3을 곱하고 50에 10을 곱하는 거예요 와이 차이는 극복할 수 없는 차이가 되는 거예요 그렇네요 그러니까 굉장히 불공평하게 작동하는 증폭기에 증폭기 그니까 그대로 놔두면 저는 귀족계급이 생길 수도 있다음 그니까 우리가 왜 스타워즈 같은 이런 영화 미래 영화를 보면 예외없이 황제 정해요 아 그러네요 민주국가 하나도 없어요 황제가 있네요 맞네맞네 조건 가 듀 뭐 스타워즈 뭐 뭐 뭘 봐도 다 황정 맞아 그게 그냥 소설일까 이렇게 불공평하게 작동하는 증폭기가 점점 더 성능이 좋아지면 계급이 생길 수 계급이 생겨서 귀족이 되고 황제가 되지 않을까 역시나 또 뜨겁게 배우신 분들이라 얘기를 하시는데 저는 이제 세상이 어떻게 바뀔 것이냐에 대해서는 오히려 저 같은 사람들은 상상을 하죠 이제 로봇이 대신할거다 기존에 농사를 하셨던 어르신들은 여행도 다니실 수 있는 거고 가기 힘든 곳 로봇이 다 대신 가서 인간을 대신해서 인간이 해야 될 일들을 수행을 하고 인간은 그냥 그냥 즐겁게 어 그냥 행복하게 뭐 살게 되지 않을까 미래에는 뭐 그런 생각도 들 형님 그렇게 얘 저도 상상력이 드는게네 방금 농사 얘기를 하셨잖아요 사실은 트랙터처럼 산업 문명 기계 문명이 발달하면서 소들이 더 이상 노동을 안 해도 되게 됐잖아요 음 대신에 소들이 스테이크가 됐어요 소들에게 행복한 세상이야 아니 AI 테 잡아 막힌다고 우리가 로버트한센게 아니라 소들에게 디스토피아가 사실 펼쳐졌죠 왜냐면 노동에서 해방되면서 사람들이 얘네를 일래 예전에 먹기 아까웠지만 AI 만든 그 부가 가치를 사람들이 나눠 가질 수 있게 해줘야 되는게 AI 농사를 정말 잘 지어 준다고 쳐요음 그럼 작게 농사짓다 할배 하면은 죽는 건 오 진짜요 그렇죠 쌀값이 10분 됐는데 경쟁력이 없어지니까 네게 그걸 같이 생각해야 돼 그러니까 부가 가치가 갑자기 이렇게 많이 생겼어 사회가 100을 생산하던게 두 시간래 가지고 200을 생산하게 됐어 그럼 그걸 나눠 가지를 생각을 해야 돼 이게 어쨌건 마무리를 해야 되는데 너무 부정적으로만 가지 마시고 저는 오늘 대화를 통해서 느낀게 기술과 도덕도 투트랙으로 같이 가야 된다라는 어 생각 했습니다 제도가 붙어 줘야 돼요 지금 현 기준으로 5년 남은 거 같은데 아 그러면 의장님 저는 아 그동안 뭘 해야 될까요 그 AI 기본적으로 우리가 묻는 거를 대답을 해요 그러니까 훌륭한 질문을 할 수 있는게 굉장히 탁월한 능력으로 바뀌는 거예요네 그래서 훌륭한 증 질문을 그럼 어떻게 하지 주변에 풍부한 지식이 있어야 돼요음 그러니까 저는 그래서 AI 시대가 교양에 화려한 복권이다 아 아 내가 교양을 얼마나 풍부하게 갖고 있는 내가 아는 것만큼 질문할 수 있으니까음 알아야 질문 그러니까 더욱 더 알아야 된다 우리 취미는 과학을 통해서 많은 분들이 더욱 더 새로운 것들을 접하시고 아 상태에서 AI게 정말 고급진 질문들을 막 던지자 그러니까 이런 프로그램이 정말 중요한 거예요 취미가 과학이라 뭔가 쫙 펼쳐 놓고 다 알잖아요 AI 어 아무리 발전해도 저의 입담을 못 얘기겠죠 아 저는지 그 생각하고 있었는데 전는 제가 생각해도이 입은 대체 못 한다 아 그럼요 생각 잘한 거 잘 오늘 처음 탑승하거나 장님 아주 영광입니다 저희가 영광이죠 저희가 영광이고요 진짜로 아 너무 재밌었어요 계속 오셔야 될 것 같아 왜냐면 또 몇 달뒤 어떤 이야기가 나올지 모르니까 AI 주기적으로 어느 정도까지 왔습니다 도달할 때마다 한 번씩 매셔 가지고 이야기를 좀 드려야 될 거 같아요 교수님을 어떻게 됐어요 아네 저는 너무 재밌었고 제가 AI 관심이 있어서 그 얘기를 나눠봤으면 좋겠다고 했는데 정말 많이 배웠고이 시간에 좀 광고 하나만 해도 되겠습니다네 하세요 하십시 EBS 다큐 프라임에서 이제 화학 관련해서 제가 이제 출연을 하게 됐습니다 다큐 프라임은 정말 명품 프로예요 그러니까이 그 명품 프로의 호스트입니다 예 아 아무튼 오늘 너무 좋은 시간이었습니다 조만간에 또 잔뜩 업데이트해서 또 돌아와 주세요네 아예 감사합니다 감사합니다 아 좋았다 아 재밌었다 과학 관련 뉴스를 좀 보는데 심상치 않게 등장하는게 양투 더자 컴퓨 아니 뭐 엄청 동그랗고 막 뭐 막 복잡하게 생겼고 뭐 얼마예요 공이 좀 많이 들어가요 이요 와 씹어버리는 알고리즘을 만든 거죠 비밀번호라 이런 걸 다 털어버릴 수도 있는 거 아닙니까 위험한 거 아닙니까 그럼 이거 그렇죠네 그렇습니다 그러면 아니 아니 뭘 해할까 얘기하세요 양자 중첩 그리고 양자 얼킴이라는 거 들어보셨네 두 개가 다 이렇게 돌고 있다 동시에 뒤 앞에 한 번에 정해지는 거죠 어 어 뒤 앞이 됐네 마술 아니야 이거는 양자 컴퓨터 뉴스는 이제 내가 읽어도 내가 어느 정도 이해할 수 있겠다라는 그런 지경이 이르렀네요