"지금까지 보지 못했던 거대한 위협이 다가온다" (박태웅 의장)

요약노트

이 영상에서는 인공지능(이하 AI)의 발전 단계, 특히 오픈 AI의 인공지능 일반 지능(AGI) 개발에 대한 내용을 다룹니다. AI가 챗봇에서 시작해 추론 능력, 에이전트 기능, 혁신, 조직화된 형태로 발전하는 과정을 설명하며, 이로 인해 사회가 어떻게 변화할지에 대한 사람들의 우려와 기대를 조망합니다. 주요 내용 중 첫 번째는 AI의 발전 단계로, 첫 단계는 단순한 챗봇이며, 이후 추론 능력과 에이전트로서의 기능을 통해 인간 수준의 지능에 접근하는 과정을 설명합니다. 특히, 여러 에이전트를 사이버 팀으로 나누어 협업하게 하여 효율성을 극대화할 수 있음을 강조합니다. 두 번째는 AI의 공정한 활용과 사회적 불평등 문제입니다. AI가 특정 개인이나 집단에게 더 많은 능력을 부여할 경우, 사회적 계층이 심화될 수 있는 위험성을 언급하며, AI 리터러시의 중요성을 강조합니다. 결론적으로, AI의 발전은 인간의 능력을 증폭시키는 잠재력을 가지고 있지만, 그 작용이 공정하게 이루어지지 않을 경우 새로운 계급의 형성을 초래할 수 있습니다. 따라서 모든 개인이 AI에 대한 이해를 갖추는 것이 필수적이라는 메시지를 전달합니다.

스크립트

오픈 AI agi 그게 인공 일반지죠artificial jal 인리의단계라는 걸 얼마 전에 발표한 적이있어요네 번째가 혁신가 책 보시든추론 가든 혁신 가든 퍼이 같잖아요근데 마지막은 조직이에요 이게 뭔가하면 어떤 대규모 그룹 단위의 일을혼자 살 수 있다 GPT 3. 5하고GPT 4를 그냥을 시키면 상당한성능 차이가납니다 근데 채제 피티를그러니까 여섯 개 일곱 개의에이전트로 나눠서 에이전트 워크플로를시키니까 비슷하게 나와요 자원이 훨씬적더라도 동일하거나 훨씬 나은 성능을낼 수 있다는 걸 입증한 거예요최근에 제가 트위터에서 오픈 AI 그뭐 개발자 행사 영상이라 그해서 뜬거를 봤는데 그걸 보고서 에이전트가진짜 할 수 있는 일이 많겠구나생각이 들더라고요 그러면 우리 사회도굉장히 많이 바뀔 거 같거든요엄청나게 바뀔 겁니다 이게 되게무서운 일인데 모든 사람에게 공평하게폭이 되 을겁니다 그러면 5의 차이가500의 차이가 되는데요 이게 끝이아니에요네 안녕하세요 티타임 종재기자입니다 우리 사회에 던져야 할질문들 그리고 정의 내려야 할문제들에 대해서 토론하고 또 공론화하시는 분입니다 박태웅 전 한빈미디어 의장님이 시자 현재 녹서 포럼의장님을 모셨습니다 책이 나왔습니다네AI 강의 두 번째 버전이죠 예 개정증보판이데 사실상 거의 새로쓰셨더라구요 제가 보기에는 저번에쓰셨던 내용 비슷하게 들어간게 한 세페이지 정도 되는 거 그렇게 느끼실수 있습니다 예 그게 첫 번째 책을썼을 때는 큰일났다 AI 새로운미디어가 나타났는데이 미디어가 어떤건지를 알아야 된다 근데 얘는이전까지 나왔던 어떤 미디어 보다도더 심리한 영향을 미칠거다 1년 동안너무 많은 변화가 일어났으니까 1년동안 일어난 변화들이 너무나 크기때문에 그게 대체 어떤 의미냐 어떤맥락이라 설명드리려고 했고 기술에대해서도 좀 더 깊이 이렇게 하려고했고 그다음에 글로벌하게 어떤 일이일어나고 있는가를 보여주고 그래서우리는 어떻게 해야 되는데 까지를정리서 말씀드리고 싶었어요 45가나오고 에이전트로 가는 과정 속에서중간에 이제 오픈 AI 51이나왔잖아요이 51은 추론하는 능력을갖췄다고 하는데 에이전트에 대해서말씀을 해주실 때 이제 추론 능력이런 언급이 있었던 거 같아요그러면이 추론 능력이이 앞으로 AI쭉 발전해가는 과정 속에서 어떤의미를 갖게 되는 건지 그걸 한번 좀여쭤보고 싶습니다 오픈 AI agi그게 인공 일반 진행이죠artificial jalintellig 5 단계라는 걸 얼마전에 발표한 적이 있어요 다섯 단계를거쳐서 인공 일반 지능 지능의 모든면에서 인간의 지능을 넘어서는 지능글로 가는 길을 5단계를 얘기했는데그게 뭐냐면 첫 번째가 챗봇입니다이게 채체 BT 그래요 두 번째가추론 갑니다 그 박사급의 추론을 할수 있는 인공지능이 그리고 에이전트는 스스로 실행할 수 있는 그액션까지 할 수 있는 걸 에트라불러요 그다음이네 번째가 혁신가혁신가는 이때까지 없었던 어떤 거를혁신할 수 있는 만들어 낼 수 있는걸 혁신 가라고 해요 그리고 마지막이굉장히 흥미로운데 조직이에요이상하죠네 챗 보이든 추론 가든 혁신가든 원 person 같잖아요네 근데마지막은 조직이에요 굉장히 재밌는개념이에요 인간을 뛰어넘는 개념으로가다가 추론도 할 수 있고죠 있이러다 갑자기 조직이 나와서 이게뭔가 하면 어떤 대규모 그룹 단위의일을 혼자 살 수 있다 6개월 1년2년 걸리는 아주 큰프로젝트를 얘가 혼자서 계획부터실행까지 다 할 수 있다 일당100이란 얘기네요 그런 거죠 근데좀 달라요 이게 이제 에틱workflow 개념 같이 봐야되는데 그 우리가 AI 대해서 흔히갖고 있는 오해가 있어요 얘를 한명이나 한 대라고 받아들이는 거예요근데 그이라 영화 보면 만다라는 AI나오잖아요네 h 동시에 몇 천 명이랑채팅을 하고 그중에 700 몇십명이랑 사랑이 빠지잖아요 왜냐하면얘는 한 명이 아니거든요 현대 AI가장 큰 특징이 대규모 병열 연산이잖아요 대기 분할 처리가 얘를자기가 몸을 몇 천 개 몇 만 개로나눠서 동시에 다 처리할 수 있다고요그러니까 여기서 왜 오거니제이션이란말을 하냐면 실제로 오거니제이션이에요그니까 일당백이 아니라 진짜 몇백개인 거네요 어떤 문제가 주어지요그럼 그 문제를 분석하는 애가 있어요그다음에 어떤 도구를 실행하는 애들이있어요 그리고 그 분석한 결과에 따라계획을 수립하는 애들이 있어요 그러면그 계획이 맞는지 아닌지 검토하는애가 있어요 이런 식으로 팀을 만드는거예요 팀을 만들어서 자기들끼리토론해 가면서 일을 수행을 하는거예요 그러니까의 마지막 단계가조직이 되는 거예 그걸에라고 하는데 그 응 교수가 에티워크플로에 대해서 되게 재미난테스트라고 그 결과를 공개한게 있는데채 GPT GPT 3.5 버전이든네그다음에 나온게 GPT 4 아아GPT 3. 5하고 GPT 4를 그냥1을 시키면 상당한 성능 차이가납니다근데 피티를 ting workflow시켜요 그러니까 너를 여섯 개 일곱개의 에이전트로 나눠서 역할을 해라그렇게 해서 일을 풀어라 하고 이제뭐 이런 식으로 나눠서 일을 시켰더니여기 와 있는 거야 그리고 gbt4한도 에티 워크플로를 시키니까비슷하게 나와요 자원이 훨씬적더라도 그리고 그 매개 변수의크기가 뭐 10분 정도밖에 되지않아도 이렇게 에틱 워크플로를 하면동일하거나 훨씬 나은 성능을 낼 수있다는 걸 입증한 거예요 그리고GPT 4는 MOE 썼다고 사람들이다들 해석을 하고 있어 오픈 AI자기가 뭘 했는지 모델을 밝히지않으니까 MOE 뭐냐면 mix ofexps 전문가의 조합이에요 여기도역시 문제를 해석하는 애가 맨 앞에있어요 그 밑에 아주 여러 종류의전문가들이 있어요 그 문제를 가장잘하는 전문가한테 일을 할당하거나아니면 그 문제와 유사한 어떤 범주를가진 애들 한 선호 명한테 이걸할당을 해서 답을 내요 그렇게 해서답을 만듭니다 그러면 그 매개변수가1조 8천억 개라고 하더라도 이걸 다돌릴 필요가 없죠 18에서 16 뭐이런 식으로 돌리면 되니까 효율이훨씬 높잖아요 그리고 한 두세 명의전문가들이 토론을 하게 하면 결과는훨씬 좋 겠죠 이렇게 하는게예요그리고 인류를 봐도요 인류의 지성의끝이 집단 지성에 인류가 처음등장해서 계속 뇌 사이즈가 커져옵니다 커져 오다가 호모사피엔스가되면 3,000년 전부터 뇌의사이즈가 드라마틱하게 작아집니다 왜그렇게 됐을까 사회를 구성하면서기억을 서로 나눠 가지기로 한 거예요수에 관한 모든 기억을 대장장이한테맡기고 요리에 관한 모든 기억을 숙수맡기고 집을 짓는 것에 관한 모든기억을 목수인테리어그러니까 뇌가 예전처럼 그렇게 클필요가 없어진 거죠 그렇게 해서 사회전체가 하나의 뇌로 작동하기 시작한거예요 인공지능은 기계로 인간의지능을 구현해 보자라는시도아르조 거야 지금 그러면 추론을할 수 있다는 거는 지금 다섯 개단계 중에서 2단계에 왔다 이제이렇게 보면 될까요 오픈에서 너무나발표한게 있는데 거기 보면 수학문제를 풀게 하면서 단계마다 내가 왜이렇게 왔다를 설명하게 했어요 상대편에이전트한테 그니까 푸는 에이전트와얘가 한 설명을 듣고 그거를 평가하는에이전트 두 개로 이렇게 했더니 수학문제 훨씬 잘 풀더라라는 논문이나왔었어요 그때 그 논문을 보고 아얘들이 이런 방식으로 다음 버전을준비하고 있구나 라고 봤거든요 근데이번에 나온 오리온 원이 더 발전시킨거고 이런 식으로 이제 추론을 강화학습을 한 거예요 왜라고 하잖아요CH of th 추론의 연쇄고리그니까 단계적으로 추론을 하니까 그단계마다 내가 왜 여기까지 왔다를설명을 하게요 그리고 설명을 평가를해서 좋은 설명이면 점수를 주는거예요 그래서 더 높은 점수를 얻도록모델링을 한 거예요 그니까이 론의모든 과정 을 강화 학습을 통해서익히게 한 거예요 그럼 얘가 그 계속되풀이하면서 어떤 추론이 훌륭하구나를스스로 익혀 가게 되는 거죠 그래서얘가 4분 5분 정도 걸리잖아요걸리는데 좋은 결과를 내놓고 하는데모든 분단이 좋은 걸 내놓지 않아요그 주로 수학 의학 이런 식으로출연이 굉장히 필요한 그래서 이름을보시면 되게 재밌어요 채지 BTgpt4 gpt4 터보 gpt4 오니이렇게 오다 갑자기 뜬 거 없이5원네 GPT 날라갔죠 그러니까 얘는GPT 계열이 아닌게 모든 일을잘하지 않아요 추론 쪽을 강화하기위해서 특별히 만든 모델이어서gptn 거대 언어 모델이고파운데이션 모델이잖아 모든 일을 다잘하잖아요 얘는 파운데이션 모델이아니에요라고 GPT 이름을 안 쓰고원이라 이름을 쓴 거예이 갈래를 쳐서나가 건데 얘를 파운데이션 모델에통화할 수 있으면 그게 gbt 5가될 거예요 그 얘를 써 보면은 어떤면에서는 얘가 훨씬 잘하는데 어떤면에서는 기존 모델이 훨씬 잘하잖아요그래서 갈래가 처진 거예요 그래서GPT 말을 못 붙인 거예요파운데이션 모델이 아닌 거 같아 모든걸 다 잘하지 않아 추론을 정말잘해요 이런 뜻이야 시행 착오를 하는과정이죠 그 추론을 강화하려면 이렇게하니까 되더라 근데 그런 식으로 이제파인 튜닝을 하게 되면 잃는게 있죠네얘는 잃는게 있었다는 뜻으로 저는해석을 해요 파인 튜닝을 해서 한분야가 강화되면 그 외에 다른 분야가조금 틀릴 수도 있는 거잖아요 약해질수 있죠 그러니까 얘는 그 추론 예요가는 길에 있어요 그니까 원이라고이름 붙인 것은 가는 길에 있어요라는뜻이라고 저는 해석을 했어요 그렇지않하면 G5 있겠죠 아 그건아니에요라고 보기는 힘들다 하지만이런 면도 충분히 가능하다라는 걸 보이쁘게 봐주세요 뭐 이런거 그러면 지금 5원 같은 경우는이제 추론을 잘할 수 있고 그러면에이전트 역할을 하게 될 그 전단계가 추론 가이기 하고요 그리고 또에이전트를 잘하려고 하면 그냥 얼핏생각해봐도 확실히 추론 같은 것도잘해야 얘가 우리가 하는 말을찰떡같이 알아들어 갖고 추론을 해갖고 뭔가 액션까지 취해 줄 거아닙니까 5원의 등장도 확실히 의미가있는 거 같고 또 하나가 굉장히 반응속도가 빨라진이 채치 PT 보이스어드밴스드 아고 하나요이 강화 고급강화 모델이 또 나왔잖아요 거기에다가또 플러스로 애플 인텔리전스가 이제곧 나온다고 하니까 지금 이렇게나오는 것들이 결국은 잘 붙기만하면은 AI 에이전트로 가는 거아닙니까네 에이전트가 두 가지가있잖아요 하나가 AI 그 학습의 구조그게 에이전트로 가는 집단 지성의구현 채로의 에이전트가 있고 그다음에우리를 위해서 일해 주는 에이전트가있어요이 우리를 위해서 일해 주는에이전트가 되기 위해서 가장 중요한것은 소형화 왜냐하면 온디바이스그러니까 내 기기 안에서만 돌아갈 수있어야 돼요그래야지 AI서 제대로 쓸모가생깁니다 왜냐하면 지금 gbt 4가됐든 제미나이 됐든 클로드가 됐든어떤 한계가 있냐면 클라우드로 나가야돼요 그렇게 되는 순간 그건 모든사람의 것이 돼 버려요 거기다가만약에 얘가 그걸 학습을 해버리잖아요 더 곤란한 문제가 생깁니다AI 통자로 그냥 학습해서 들어가버리잖아요 못 지웁니다 어디에 어떤형태로 저장되는지 알 방법이 없어요공부해서 패턴을 찾아내 내니까 너머리 속에서 그 부분을 지워줘 안됩니다 근본적으로 클라우드에 있는형태로서 는 쓰기가 굉장히 한계가있는 거예요 그니까 우리 회사데이터센터에 설치를 해 줘 우리만 쓸거야이 정도가 돼야 되는데 아 그럼이중만 주세요 뭐 이렇게 된단말이지 말도 안 되는 거죠 충분히작아지고 빨라져서 우리 회사 서버에서돌릴 수 있거나 혹은 내 컴퓨터에서돌릴 수 있거나 내 스마트폰에 돌릴수 있으면 그때 정말 놀라운 쓸모가생기는 거예요 가령 그 애플인텔리전스 소개한 사례를 보면근데 그걸 내가메일로 받았던지카톡으로 받았든지 다른 메신저로받았든지 문자로 받지 아무 관격없어요 사람도 헷갈려요 사실 그거찾는게 찾는게 헷갈리잖아 근데 내가폰으로 받기만 했으면 얘는 이걸 본적 있는 거예요 그럼 얘는 본 모든것을 압축 하잖아요 그러니까 그냥이렇게 물으면 되는 거예요 그 면모든 사람들이 24시가 나를 위해서일해주는 비서 팀을 데리고 있게 되는거야 여러 개 에이전트가 있어요 애플같은 경우는 어떻게 처리하냐 그로라라는 걸 써요 거대 원의 모델이있죠 얘를 소형화해 아이폰에서돌아가게 만들어요 근데 소형화 되니까성능이 한계가 있잖아요 모든 일 잘할수 없죠 그렇게 해서 특정한 일들을시켜요 너는 메일을 읽고 이해하는일을 해라 너는 목소리를 알아듣고심부로 많은 일을 해라 하고 얘들을학습을 시키 그 특정한 분야에 대해서얘는 안 바꿔요 그러니까 거대 언어모델의 능력을 그대로 가지고 있죠계속 과제를 주고 학습을 시키는데요부분 바꿔요 뒤에 붙은요 부분을그러면 얘의 능력을 하나도 안건드리면서 유지한 채로 여기를특화해서 그게 어떤 하나의 필터를만든 셈이죠 일만 잘하게 하는 거예요그러니까 어떻게 되냐면 얘가조그만한데 그 특정한 과제에 대해서꽤 잘 아는데 그 파인 튜닝에서일어나는 과적 합은 피할 수가 있는아주 깜찍한 모델을 만든 거예요 그런식으로 해서 여러 명의 에이전트를두고 어떤 일이 생길 때마다 앞에문제 해석하는 에이전트가 있다고했잖아요 아 이게 무슨 일이구나 하면걔를 불러서 시키는 거야 그러니까애플이 되게 그 영리한게 이게 작아서성능이 거대 모델만큼 되지 않으니까이건 소형 모델이니까 우리는 요런요런 요런 일을 잘할 수 있어요라고주제를 특정하는 거예요 그 주제들은보통 사람들이 스마트폰으로 많이 쓰는거 가장 많이 쓰는 거 왜냐면 얘들은모든 사람의 스마트폰을 다 보고있잖아요 어떻게 쓰는지 알잖아요그러니까 가장 필요가 있을 것 같은걸 뽑아내는 걸 세상에 제일 잘 할수 있는 애들인 거야 그렇게해서 소형 모델이지만 맡은바 임무는깔끔하게 잘해내는 식으로 만든 거예요거기 쓰게 로라라는 방법인데 아 정말영특하고는 생각이 들더라고 고요그렇게 되면 이제 사용하시는 분들은내 기기 속에이 slm이 있기 때문에안전하게 그다음에 내 모든 데이터를얘가 보면서 편리하게 쓸 수 있는데그와중에 특화된 부분들이 얘가 있기때문에 내가 뭐 사진 고치는거나아니면은 메일이 왔을 때 문자가 왔을때 약속 잡아 주는거나 뭐예약하는거나 이런 거는 헤이로요약하거나 마치 내가 클라우드에 있는큰 LM 쓰듯이 굉장히 잘해주는그렇죠 그러니까 되게 스마트한접근이라고 생각해요 거기서 이제 조금더 복잡한 일을 시킬 때는 얘가 이제아예 중앙 데이터 센터로 보내서그때는 아마 물어볼 것 같아요 이건그 클라우드로 올리는게 더 적합한주제 같은데 올리시겠습니까관리자는 못 보게 들어가서 답이나오면 그걸 다시 암호화해 이쪽으로던지고 그런 식으로 하겠다라고 애플이얘기를 하는 거죠 그니까 종당암호화를 하고 관리자도 그 마스터키를갖고 있지 않아요 근데 이게 사실생각해 보면 관리자가 마스터키를 안갖고 있어도 돼요 왜냐하면 이게 은행비밀번호 같은 경우에는 마스키 없으망합니다 계좌에 한 3억 예금 하는데못 찾아요 그래서 마스트 키가 있어야돼요 그런데 이건 그냥 내 데이터를올린 거고 원래데 갖고 있잖아요올라가는데 무슨 일이 생기면 한 번더 올리면 되잖아 굳이 관리자가마스터키를 갖고 있을 이유가 없는거죠 그러니까 우 우리도 못 봐요 할수가 있는 거예요 그러니까 보면 되게생각을 많이 하고 하는 거 같아요말씀해주신 것처럼 애플은 꽤나 깊게지금 생각을 하고 서비스를 만들었기때문에 우리가 걱정하는 거보다 꽤나괜찮은 AI 에이전트를 우리 만날수도 있겠네요 처음에는 약간실망스러울 수 있어요 그래서 지금보면 미국식 영어 쪽에서만 서비스한다 그러거든요 근데 3년 안에 꽤쓸만하게 될 거예요 지금은 할 수는있네 정도가 나오지 않을까 근데그것도 자기들이 아니까 미국식 영어만우선 출시하는 거고요 간을 보는 거고그래서 상당한 매출 감소를각오하고 그렇게 하는 거 같아요 근데저는 그게 맞다고 봅니다 기대치를높여 놨다가 대실망을 하게 되면브랜드 가치가 망가지니 최근에 제가트위터에서 오픈 AI 그 뭐 개발자행사 영상이라 그래서 뜬 거를 봤는데에이전트가 저는 당연히 인터넷으로만뭐 예약하고 할 줄 알았는데 어떤점주한테 전화를 해서 무슨 전화로주문을 하더라고요저는 이제 당연히 인터넷으로 되는것만 일부 되고 다른 건 안 되겠구나싶었는데 이제 그걸 보고서 에이전트가진짜 할 수 있는 일이 많겠구나생각이 들더라고요 그러면 한 3년내에 이게 꽤나 쓸만하게 바뀐다고하면은 우리 사회도 굉장히 많이 바뀔거 같거든요 엄청나게 바뀔 겁니다어떻게 되겠습니까 그 제가 생각할 때두 가지가 있는데요 하나는 이게증폭기 봐야 돼요 10의 능력을 갖고있는 사람을 30에서 50에 일을 할수 있게 해줄 수 있다 혹은 100에일을 할 수 있게 해줄 수 있다증폭기가 그런 점에선좋죠 그만큼 일을 더 많이 하게 될겁니다 우리가 스마트폰 생겨서 일을더 적게 하게 됐나요 24시간 일을나게 됐죠 아 너 일을 이만큼 더 할수 있게 됐구나 그럼이 정도 할 수있지 하고 더 많은 겁니다 또 하나는이게 되게 무서운 일인데 모든사람에게 공평하게 증폭이 되지 않을겁니다 그러니까 그 5의 능력을 가진사람이 있고 10의 능력을 가진사람이 있으면이 두 사람의 차이는5아 5의 차이는 비벼볼 만해요 근데증폭기가 100배의 능력을 가지게해준다고 생각해 보십시오 그러면 5의차이가 500의 차이가 되는데요 이게끝이 아니에요 5의 차이와 10의차이를 가진 사람에게 배율이 다르게작용할 겁니다 그니까 증폭을 하는데다르게 작용할 거예요 사회적으로계층이 갈라질 수도 있다 새로운계급이 생길 수도 있다 단적으로 얘가지금 이미 거대 AI 개발할 수 있는나라와 회사가 몇 개밖에 없어요 한줌밖에 없잖아요 미국을 100이라고놨을 때 2등이 중국인데 그 점수가65점 정도밖에 안 되고요 3등부터8등까지 38점이 39점이에요그러니까 그 1등하고 7등이라 그러면어 별 차이가 안 나네 할 수있겠지만 앞에39는 뭐지 그게 의미가 있나 이런정도의 차이잖아 내가 전 세계에서등이야 그래서네 아무 의미가 없는거죠 그러니까 100점인데 내가89점으로 7등이면 오 야 잘했다근데 39점으로 등이면 15등 뭐80등 뭐가 다르가 군사력 차이랑 좀비슷한 거 같기도 하고요 그냥 미국이모든 걸 다 그냥 항공모 한대 띄우면끝이잖아 지금까지 보지 못했던 거대한위협 아닌가 한 점도 안 되는슈퍼엘리트모든 걸 가져갈 수가 있고 가진 자는더욱 가지게 되고 못 가진 자는 가진것마저 뺏기고 어둠 속에서 슬피 올면1을 갈면 있으리라 이렇게 되는거예요 그 그게 너무 놀라운 점이죠그래서 그 AR 리터러시가 그전까지하고 비교할 수 없이 중요해지는 거고그래서 제가 잘 알지도 못하면서 이런책을 쓰는 거예요 AI 리터러시를모든 사람이 가지지 못하면 엄청난일이 생길 수가 있다 그래서 제가그냥 잘알지 못하지만 어쨌든 튼최선을 다해서 이런 책을 쓴 거죠 그AR 리터러시를 우리가 다 가져야됩니다 뭘 알아야지 토론을 시작할 수있잖아요 물론 누구보다 잘 알고계시고 또 책 내용 보면 아시겠지만당대에 지금 기술적으로 제일 뛰어나신분들이 감수를 해 주셨기때문에네 그렇다고 진짜 모르고 쓰신게아닙니다네 지금 말씀해주신 부분에서저희가 얼마 전에 그 김지심교수님이신 김경일 교수님이랑 이야기할일이 있어 그 AI 시대가 뭘 바꿔놓냐고 했을 때 조금 더 부드러운 그표현으로 해 주셨어요 지혜로운 사람을더 지혜롭게 만들고 그 밖에 편협한사람은 더 편협하게 만들 것이다정확히 그렇습니다네 방금 말씀해주신게 정말 그 그게 일맥상통하는게아닌가 증폭기인 공평하게 작용하지않는증폭기 그런 면에서 우리가 어계속적으로이 소식을 따라가고 또 AI대해서 제대로 알아야 되는게 중요할거 같고요 습니다

"지금까지 보지 못했던 거대한 위협이 다가온다" (박태웅 의장)

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