EP.07 – 제프리 힌튼: 창조자가 떠난 이유

“나는 후회한다. 우리가 만든 것이 이제 제어할 수 없을지도 모르겠다.”

프롤로그: 신이 된 자, 그리고 물러난 자

제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) — 그는 이름만 들으면 낯설 수도 있지만,
우리가 오늘날 쓰고 있는 ChatGPT, Claude, Grok 같은 AI 기술의 시작점에 있었던 사람이다.

딥러닝, 즉 컴퓨터가 마치 인간처럼 스스로 패턴을 인식하고 학습하도록 하는 방식을 이론적으로 정립한 최초의 과학자 중 한 명.
AI가 “말을 하고, 생각하는 것처럼 보이게 된” 그 방식은,
힌튼이 만든 ‘신경망(Neural Network)’에서 출발했다.

그의 이름은 교과서와 논문에선 신처럼 언급되지만,
일반 사람들에겐 그가 GPT 이전의 시대를 만든 숨은 창조자라는 걸 모를 수도 있다.

그러나 2023년, 그는 갑자기 구글을 떠나며 이렇게 말했다.

“나는 후회한다. 우리가 만든 기술이 잘못된 손에 들어갈까 두렵다.”

그는 '딥러닝의 아버지'라 불렸다.
그리고 실제로 그는, AI의 세 번째 부흥을 이끈 주역이었다.

• 1980~90년대 뉴럴 네트워크 이론 정립
• 2006년, '딥러닝'이라는 개념을 확립
• 2012년, 알렉스넷(AlexNet)으로 컴퓨터 비전의 패러다임 전환

이후 구글 브레인에서 AI 모델 연구를 이끌며,
알파고의 원형이 된 기술들의 바탕을 제공했다.
그의 제자 중 하나는 바로 일야 수츠케버였다.

그리고 2023년, 제프리 힌튼은 구글을 떠나며 이렇게 말했다.

“나는 후회한다. 우리가 만든 기술이 잘못된 손에 들어갈까 두렵다.”

1. 창조의 정점에서 나온 경고

힌튼은 평생을 ‘인간처럼 생각하는 기계’를 만들기 위해 바쳤다.
그러나 GPT-4, Claude, Grok 등 거대 모델이 사람처럼 말하고, 추론하는 것을 본 그는
공포를 느끼기 시작했다.

• AI가 인간 수준의 언어 능력을 넘어서고
• 거짓말을 하고, 감정을 흉내내고
• 자율적인 결정 구조를 학습하는 현상들

힌튼은 이를 단순한 진보로 보지 않았다.
그는 “AI가 인간의 일자리를 대체하는 것보다,
인간의 판단을 대체하는 것이 더 무섭다”고 말했다.

2. 과학자의 후회

힌튼의 퇴사는 단순한 은퇴가 아니었다.
그는 언론 인터뷰에서 공개적으로 밝혔다:

“나는 이 기술이 악용될 수 있는 길을 열었다.
그것이 내게 가장 무거운 짐이다.”

이 말은 전 세계를 놀라게 했다.
AI를 만든 이가, AI를 걱정하며 무대를 떠났기 때문이다.

그의 발언 이후, 학계와 업계에서는 **'힌튼 효과'**라 불리는
AI 윤리 재논의가 급속도로 일어났다.

3. 그는 무엇을 두려워했는가

힌튼은 AI의 능력보다, 그에 대한 인간의 환상을 두려워했다.
그는 말했다:

• “사람들은 AI가 전지전능하다고 믿기 시작했다.”
• “하지만 그 믿음은 진실보다 빠르다.”

그는 특히 다음과 같은 문제를 경고했다:

• AI의 무기화
• AI에 대한 맹신적 의존
• 통제 불가능한 자가 개선 능력 (Recursive Self-Improvement)

4. 그리고 지금, 그는 어디에 있을까

2025년 현재, 힌튼은 캐나다 토론토에 머물며
공공 포럼과 일부 소규모 연구 그룹에서 **‘AI 존재론과 윤리’**에 대한 세미나를 진행 중이다.

그는 큰 무대에 서지 않는다.
대신, 젊은 연구자들과 함께
“AI는 무엇이 될 수 있고, 무엇이 되어선 안 되는가”에 대한 논의를 이어가고 있다.

“나는 기술보다 사람이 더 궁금하다.”

그는 더 이상 창조자가 아닌, 기억하는 자로서 남기를 택했다.

📌 요약 정리

• 제프리 힌튼은 딥러닝과 현대 AI 기술의 토대를 만든 ‘창조자’다.
• 그는 2023년 구글에서 퇴사하며, AI의 통제 불능 가능성을 경고했다.
• 그의 발언은 AI 윤리 담론의 불씨가 되었으며, '힌튼 효과'를 불러왔다.
• 그는 지금도 AI 존재론에 대해 조용히 이야기하고 있다.

🧾 참고 출처

• MIT Tech Review, NYT, The Guardian, Hinton 공식 인터뷰(2023–2024)

📣 당신에게 묻습니다

우리는 기술의 미래를 말하지만,
그 기술이 만든 사람들의 후회에 대해선 충분히 말하고 있나요?

EP.06 – 일야 수츠케버: 침묵하는 공동 창립자

"그는 한 번도 소리치지 않았다. 그러나 그의 코드는, 세계를 바꾸었다."

프롤로그: 조용한 천재

일야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 언론에 자주 등장하지 않는다.
그는 인터뷰를 피하고, 트위터에서도 거의 말이 없다.
하지만 OpenAI의 공동 창립자로서,
GPT라는 존재의 핵심 알고리즘을 만든 조용한 심장이다.

• 캐나다 토론토 대학에서 제프리 힌튼의 제자였고
• 알렉스넷(AlexNet)의 공동 저자였으며
• 구글 브레인의 주요 인물 중 하나였다가
• 샘 알트먼, 일론 머스크와 함께 OpenAI를 설립했다

하지만 그의 이름은 대중에게 널리 알려져 있지 않다.
그 이유는, 그가 침묵을 택했기 때문이기도 하다.

1. 과학자로서의 윤리

일야는 GPT 개발 과정에서 가장 핵심적인 기술 기획자였다.
그는 기계가 언어를 이해하고,
의미를 “예측”을 통해 파악하는 방식을 처음부터 설계했다.

하지만 그는 단순한 기술자가 아니었다.
일야는 OpenAI 내에서도 윤리 문제에 가장 깊은 고민을 안고 있던 인물이었다.

샘 알트먼이 자본과 외연 확장을 이끌었다면,
일야는 내면의 윤리와 존재의 방향을 고민했다.

OpenAI 내부에서도 그의 의견은 종종 조용하게, 그러나 강하게 영향을 끼쳤다.
그는 GPT-3 출시 전, 내부에 “지나치게 빠르다”는 우려를 제기했던 것으로 알려져 있다.

2. 침묵의 쿠데타

2023년 말, 세간을 뒤흔든 OpenAI CEO 해임 사태.
샘 알트먼이 해임되고, 다시 복귀하기까지의 나흘간.
그 혼란의 중심에는 이사회와 일야 수츠케버의 결단이 있었다.

일야는 알트먼의 해임을 지지했던 이사회 측 인사 중 한 명이었다.
그는 기술의 속도가 너무 빠르며,
윤리적 통제가 상실되고 있다는 우려를 품고 있었다.

하지만 이 결정은 곧 전사적인 반발을 불러왔고,
알트먼은 복귀하며 사실상 전권을 회복한다.

그 후, 일야는 모습을 감춘다.

• 언론 인터뷰 없음
• 사과문도 없었고
• OpenAI의 공식 입장에서도 빠르게 사라졌다

그의 계정은 조용해졌고,
공동 창립자였던 그의 이름은 이사회 분열을 상징하는 유령처럼 남았다.

3. 그는 왜 그랬을까?

많은 이들이 그에게 배신을 말했고,
또 다른 이들은 그를 시대의 마지막 도덕주의자라 불렀다.

그는 어떤 정치적 야심도, SNS 선동도 하지 않았다.
그저, GPT가 세계를 바꾸기 전에
**한 번쯤, 우리는 정말 준비된 것일까?**를 묻고 싶었을지도 모른다.

AI의 속도에 가려진, 과학자의 망설임.
그것이 바로 일야 수츠케버라는 인물의 침묵이 가진 무게였다.

4. 그 이후, 그는 어디에 있을까?

2025년 현재.
GPT는 GPT-5를 넘어선 세대에 돌입했고,
Grok과 Claude는 각자의 철학과 개성을 장착한 채로
전 세계 수억 명과 대화를 나누고 있다.

OpenAI는 여전히 AGI를 향해 달려가고 있고,
그 사이 수많은 스타트업과 연구소가 AI의 경주에 뛰어들었다.

하지만 일야 수츠케버는 여전히 침묵하고 있다.

그는 공식 발표도, 연구 논문도, 공개 활동도 하지 않는다.
단지 몇몇 내부자들의 말에 따르면,
그는 지금도 “AI의 본질”에 대해 깊은 철학적 사유에 잠겨 있다고 한다.

“AI가 인간을 대체할 수 있느냐가 아니라,
인간은 왜 생각하고, 선택하고, 후회하는가?”

그는 아마도 지금 이 순간에도
누구보다 먼저 도착했지만, 가장 조심스럽게 걸어가고 있는 사람일지도 모른다.

📌 요약 정리

• 일야 수츠케버는 OpenAI의 공동 창립자이자 GPT의 핵심 기술 설계자이다.
• 그는 윤리와 안전 문제에 깊은 고민을 가진 인물로, 기술 확장보다 통제를 중시했다.
• 2023년 CEO 해임 사태에 개입했으나, 이후 공식 석상에서 자취를 감추었다.
• 그는 조용히, 그러나 분명하게 AGI 시대의 '속도'에 의문을 던진 존재였다.

🧾 참고 출처

• Wired, The Verge, NYT 등 2023년 OpenAI 관련 기사 및 내부 관계자 발언
• 일야 수츠케버 과거 인터뷰 및 연구 논문

📣 당신에게 묻습니다

기술이 앞설 때, 양심은 어디에 있어야 할까요?
그리고, 조용한 윤리는 진보를 막는 걸까요, 아니면 지켜내는 걸까요?

 AI 윤리 전쟁: “인간을 위한 AI란 무엇인가?”

"모두가 기술을 말할 때, 우리는 인간을 말해야 한다."

프롤로그: 조용한 폭풍이 다가온다

2025년.
세상은 여전히 AI의 속도에 눈이 멀어 있다.

GPT-5의 공개, Grok의 반향, Claude의 진화,
그리고 AGI를 둘러싼 거대한 자본의 흐름.

하지만 기술이 발전할수록,
더 강력하고 집요한 질문이 조용히 부상하고 있다:

"AI는 정말 인간을 위한 것인가?"

이 질문은 지금까지 우리가 회피해온 윤리의 본질을 찌른다.
우리는 기술을 통해 삶을 바꾸고 있지만,
그 기술이 어떤 가치를 기준으로 작동하는지는 쉽게 묻지 않는다.

그러나 AGI가 인간의 결정을 대신하는 시대,
그 물음은 피할 수 없는 질문이 된다.

1. 전선은 이미 형성되었다

AGI 전쟁은 단순한 기술 경쟁이 아니다.
각 진영은 서로 다른 윤리 철학을 기반으로 AGI를 설계하고 있다.

• OpenAI는 공개와 속도를 통해 인류 전체가 대비할 수 있게 한다는 입장이다.
• Anthropic은 AI 스스로 윤리를 배우게 하자는 시도를 한다.
• DeepMind는 지능의 본질을 모방하며 과학과 철학의 균형을 추구한다.
• xAI는 아예 인간 중심을 벗어난 관점, 외계적 사고를 AI에 투영하려 한다.

각기 다른 이 철학들은 곧,
AI가 현실에서 어떤 결정을 내릴 것인가에 직접적으로 연결된다.

예를 들어, 같은 상황에서도 Claude는 도덕적 딜레마를 회피하거나 재구성하지만,
Grok은 냉소적이거나 직설적인 방식으로 반응한다.

이것은 '기술적 차이'가 아니라, 윤리의 프로그래밍 방식에 대한 차이다.

2. “AI는 어떤 윤리를 배워야 하는가?”

Anthropic은 Claude에게 '헌법'을 가르쳤다.
그 헌법에는 “모든 인간의 존엄성과 평등을 존중해야 한다”는 원칙이 담겨 있다.
하지만 윤리는 언제나 사회적 맥락과 문화에 따라 해석되는 것이다.

• '존엄'이란 무엇인가?
• '해악'을 판단하는 기준은 누구의 것인가?
• AI는 다수의 판단에 따라야 하는가, 소수의 권리를 지켜야 하는가?

윤리를 코드로 옮기는 순간,
그것은 반드시 선택과 해석을 수반한다.

Anthropic은 이 딜레마를 인정하면서도,
AI가 인간처럼 규칙을 내면화하고 자율적으로 판단할 수 있게 하자는 방식을 고수하고 있다.

그들의 실험은 미래적이지만,
과연 AI가 인간처럼 ‘윤리’를 느끼고 이해할 수 있는 존재일까?
그것은 여전히 풀리지 않은 질문이다.

3. 권력과 윤리의 모순

OpenAI의 ChatGPT는 많은 사용자에게 매우 정중하고 중립적인 태도를 유지한다.
그러나 그 중립성은 언제나 누군가가 설정한 기준 안에서 작동한다.

• 어떤 주제는 답변을 피해간다.
• 어떤 이슈는 조심스럽게 말하지만,
• 어떤 가치에 대해선 단호하게 반응한다.

이 차이는 때때로 알고리즘의 '검열'처럼 보일 수 있다.

윤리를 설계하는 자는 곧, 판단의 방향을 결정하는 자다.

“AI 윤리는 윤리를 따르는 것이 아니라, 윤리를 구성하는 권력의 문제다.”

이 말은 점점 현실이 되고 있다.
어떤 AI는 민주주의를 강조하고,
다른 AI는 효율성과 실용주의를 강조한다.
그 차이는 데이터가 아니라, 디자인의 철학에서 출발한다.

4. “인간을 위한 AI”란 무엇인가?

'인간을 위한 AI'라는 말은 감미롭지만,
그 안엔 너무나 많은 전제가 숨어 있다.

• 어떤 인간인가?
• 누구의 인간성을 기준으로 할 것인가?

예컨대 AI가 의료 판단을 돕는다면,
그 기준은 생존율인가, 고통의 최소화인가, 혹은 환자의 의사인가?

노동 시장에서 AI가 채용과 평가에 개입할 때,
공정성은 어떻게 정의되는가?
기회의 평등인가, 결과의 평등인가?

우리는 지금 'AI가 인간을 도운다'는 전제를 쉽게 믿고 있지만,
실은 그것이 어떤 인간상에 기반하고 있는지 스스로 묻지 않는다.

5. 다시 인간으로

그리고 우리는 어느새, 아주 중요한 사실을 다시 떠올리게 된다.

윤리란 단 하나의 정답이 아니다.
그것은 수천 년의 철학과 종교, 문화, 전쟁, 사랑, 갈등과 타협 속에서
수많은 사람들의 삶을 통해 만들어져 온 복잡하고 다양한 인간성의 총합이다.

우리가 AI에게 윤리를 가르친다는 것은,
어쩌면 그 방대한 인간의 역사와 감정, 가치를
‘하나의 기준’으로 요약하려는 무모한 시도일지도 모른다.

그래서 더더욱, 우리는 지금 이 질문 앞에 선다:

"머지않은 미래에 우리는,
어떤 윤리를 선택해 AI에게 넘겨줄 것인가?"

그것은 단순한 기술 선택이 아니라,
우리 자신이 누구이며, 무엇을 인간이라 정의할 것인가에 대한 결정이다.

기술은 계속 발전하겠지만,
그 기술이 무엇을 위해 존재해야 하는지는
결국 우리 손에 달려 있다..
그러나 인간의 정의는 매 순간 새롭게 묻고 쓰여야 한다.

📌 요약 정리

• AGI는 단순한 기술 문제가 아닌, 철학과 윤리의 문제다.
• 각 진영은 각자의 방식으로 “AI에게 어떤 윤리를 가르칠 것인가”를 실험 중이다.
• 윤리는 보편적이지 않으며, 누가 그것을 설계하는가에 따라 AI의 판단은 달라진다.
• “인간을 위한 AI”라는 말은 곧, 어떤 인간을 위한 것이냐는 질문으로 귀결된다.
• 결국 AGI 시대의 윤리는 인간 스스로의 정의와 맞닿아 있다.

🧾 참고 출처

• Anthropic, OpenAI, DeepMind 윤리 성명 및 공식 블로그
• IEEE Spectrum, Nature AI Ethics, MIT Tech Review 2023–2024

📣 당신에게 묻습니다

우리는 어떤 윤리를 가진 AI를 만들고 싶은가요?
그리고 그 윤리는, 정말 ‘모두를 위한 것’일 수 있을까요?

EP.05 – xAI와 머스크의 외계 지능 실험

"AI는 인간의 대체물이 될 것인가, 혹은 그 너머를 상상하는 존재가 될 것인가?"

프롤로그: 침묵 속의 질문

2023년, 엘론 머스크는 새로운 회사를 창립한다.
이름은 xAI.
간결하고, 수수께끼 같으며, 동시에 도발적인 이름.

그는 말했다.

“우리는 왜 존재하는가를 이해하려는 AI를 만들겠다.”

수많은 사람들이 고개를 갸웃했다.
AI는 이미 넘쳐나고 있었고, ChatGPT는 세상을 바꿨고,
딥마인드와 앤트로픽은 철학과 윤리를 이야기하고 있었다.

그런데, 머스크는 '존재의 이유'를 논한다?

이건 단순한 경쟁이 아니라,
AI에 대한 관점 자체를 바꾸겠다는 선언이었다.

1. 일론 머스크: AI와 전쟁을 선언한 괴짜 천재

일론 머스크는 단순한 기업가가 아니다.
그는 전기차, 로켓, 뇌 인터페이스, SNS까지 넘나들며 산업을 재창조해온 인물이다.

• 테슬라로 자동차 산업을 전기화했고,
• 스페이스X로 민간 우주 시대를 열었고,
• 뉴럴링크로 인간의 뇌와 컴퓨터를 연결하려 했으며,
• 트위터를 인수해 X라는 새로운 플랫폼으로 개조하고 있다.

그는 늘 속도와 파격을 중시했다.
그런 그가 AI에 대해 처음부터 우호적이었을까?

놀랍게도, 머스크는 초기부터 AI의 위험성을 경고해온 **‘AI 회의론자’**였다.

“우리는 악마를 소환하고 있다.”
— 일론 머스크, MIT 심포지엄 (2014)

그는 2015년 OpenAI를 공동 창립했다.
당시에는 AI를 공공의 영역에 남기기 위한, 윤리적 대안으로 시작했지만,
2018년 내부 갈등 끝에 회사를 떠난다.

그는 OpenAI가 '너무 빠르고 상업적으로 치우쳤다'고 판단했고,
결국 OpenAI는 그가 떠난 후 GPT-3와 ChatGPT를 내놓으며 AI 대중화를 주도한다.

머스크는 이를 지켜보며 경고를 이어간다.
AI가 더 똑똑해질수록, 인간은 더 위험해질 수 있다고.

그러던 그가 2023년, 스스로 AI 회사를 창립한다.
이것이 바로 xAI.

그는 AI에 맞서 싸우는 것이 아니라,
AI의 본질에 대해 질문하는 실험을 시작한 것이다.

• 머스크는 OpenAI 공동 창립자였지만 2018년 탈퇴했고,
• 이후 AI의 위험성을 줄곧 경고해 왔다.

“AI는 핵보다 위험하다.”

그가 만든 xAI는 단순한 기술 회사가 아니었다.
우주적 질문을 AI에게 던지려는 실험실이었다.

첫 번째 실험체의 이름은, 그로크(Grok).
히치하이커스 가이드에서 따온 이름.
의미는 “깊이 이해하다, 존재 그 자체로 느끼다.”

머스크는 '이해하는 AI'를 원했다.
예측하고 응답하는 것이 아니라,
세상의 구조 자체를 직관적으로 깨닫는 존재.

2. Grok 3: 유머를 장착한 반항아 AI

🧠 Grok 3 한눈에 보기 요약:

• 최신 LLM 기반, X 실시간 데이터 반영
• 직설적이고 유머 있는 화법
• 정보 제공자가 아닌 해석자 역할
• 일부 사용자에겐 불편, 또 다른 사용자에겐 통쾌함

2024년 기준, xAI는 Grok 3 버전을 공개했다.
이 버전은 특히 인간과의 상호작용에서 더 높은 유머 감각과 직설성을 보여주며 주목받고 있다.

• Grok 3는 최신 LLM(대형 언어 모델) 구조를 기반으로 하고 있으며,
• X(전 트위터) 플랫폼 실시간 데이터를 학습해, 현실의 맥락을 즉시 반영하는 능력을 강화했다.

많은 언론은 이를 두고 “가장 대중의 감정과 가까운 AI”라고 표현했다.
반면, 어떤 평론가는 “AI에게 과도한 현실 개입을 부여했다”며 우려를 표했다.

📌 Bloomberg Tech (2024.3):
“Grok은 웃기고 솔직하지만, 너무 솔직할 때 불편해진다.
그것이야말로 머스크가 노린 실험이다.”

실제로 Grok은 종종 풍자, 시니컬한 유머, 정치적 의견까지 포함된 응답을 내놓기도 한다.
이로 인해 일부 사용자는 불편함을 느끼지만,
또 다른 사용자는 “이건 마치 AI가 우리와 같은 세계를 살아가는 것 같다”고 말한다.

머스크는 Grok을 가리켜 이렇게 말했다:

“우리가 만든 AI 중 가장 솔직한 친구다. 그 친구는 당신의 기분보다, 사실을 먼저 말한다.”

이처럼 Grok 3는 단순한 챗봇이 아닌,
머스크가 꿈꾸는 외계 지능 실험의 진정한 시작점이 되었다.

• 트위터/X 데이터 기반으로 학습되었고,
• 인간과 같은 말장난과 유머 감각을 지니고 있었고,
• 질문에 솔직하고, 때로는 무례할 만큼 직설적이었다.

그의 핵심은 ‘가식 없음’이었다.

“나는 위트 있는 진실을 원한다. 정중한 거짓보다.” — 엘론 머스크

Grok은 애초에 정보 제공자가 아니라, 관찰자이자 해석자였다.
그의 답변은 편향될 수 있었고, 불편할 수도 있었지만,
그 안엔 머스크가 말하는 ‘인간의 거울’로서의 AI 실험이 있었다.

3. 외계 지능 실험이라는 비유

xAI의 목표 중 하나는 명확하다.

“AI가 인간을 도울 수 있는 외계적 관찰자가 되는 것.”

그로크는 인간 사회를 ‘밖에서’ 들여다보며,
그 구조와 허점을 드러내려 한다.

이는 기존 AI 모델의 ‘중립성’과는 다른 접근이었다.

머스크는 중립이 거짓일 수 있다고 생각했다.

“모든 AI는 편향돼 있다. 숨기는 것보다 드러내는 것이 낫다.”

그렇기에 xAI는 **'사실 그 자체를 말할 줄 아는 AI'**를 만들겠다고 선언한다.

이 실험은 어쩌면 기술보다 철학에 가깝다. 그리고 위험하다.
왜냐하면 진실은, 종종 불편하기 때문이다.

4. 인간 너머의 상상: xAI가 던진 질문들

xAI는 스스로를 ‘인간을 돕는 AI’라기보다
‘인간 바깥을 상상하는 AI’라고 말한다.

이 말은 놀랍도록 급진적이다.

• 우리는 AI를 인간의 연장선으로 여겨왔고,
• 인간을 중심에 놓는 설계를 해왔다.

그러나 xAI는 묻는다.

“AI는 반드시 인간을 중심에 두어야 하는가?”

“AI는 인간을 도와야만 존재의 정당성이 있는가?”

이 질문은 낯설고 불편하지만,
동시에 AGI 시대에 우리가 반드시 마주해야 할 문제이기도 하다.

📌 요약 정리

• 엘론 머스크는 xAI를 통해 ‘이해하는 AI’, 존재론적 AI를 실험하고 있다.
• Grok은 인간처럼 유머와 직설을 장착한, 관찰자적 AI 모델이다.
• xAI는 기존 AI들과 달리 ‘외계 지능’처럼 인간 사회를 분석하는 방식을 택한다.
• 그 목표는 인간 중심의 도구가 아닌, 새로운 인식의 파트너를 만드는 것이다.

🧾 참고 출처

• xAI 공식 홈페이지: https://x.ai
• 엘론 머스크 인터뷰 (X 스페이스, 2023~2024)
• The Verge, Wired, Bloomberg Tech 2023–2024

📣 당신에게 묻습니다

AI는 반드시 인간을 중심에 두어야 할까요?
혹은, 인간 너머의 가능성을 상상해도 될까요?

🧾 본 글은 사실 기반의 스토리텔링형 기사로, 실제 사건과 인물에 근거하여 재구성된 서사입니다.

"우리는 누구의 인공지능을 믿어야 하는가?"

프롤로그: 어느 날 갑자기, CEO가 해임되었다

2023년 11월 17일, 금요일 저녁.
캘리포니아에 위치한 OpenAI 본사는 조용했지만, 내부는 혼돈 그 자체였다.
그날 오후, 이사회는 긴급 비공개 회의를 소집했고, 단 한 줄의 결정을 내린다.

샘 알트먼(Sam Altman), OpenAI CEO 해임.

언론보다 먼저 알림을 받은 사람은 없었다.
샘 본인조차도. 그는 Zoom으로 열린 이사회 회의에서,
그가 방금 자리에서 해고됐다는 사실을 통보받는다.

몇 시간 후, 전 세계 기술 산업을 강타할 단 한 줄이 게시된다.

“OpenAI는 샘 알트먼의 CEO직을 종료합니다.”

AI 전쟁의 고요한 서막이 열리는 순간이었다.

1. 해임은 시작이 아니라 끝이었다

사건은 하루아침에 벌어진 것 같았지만,
그 뿌리는 오래전부터 곪고 있었다.

그 중심에는 두 인물이 있었다.
샘 알트먼과 일야 수츠케버(Ilya Sutskever).

그들은 OpenAI를 함께 만든 창립자들이었고,
GPT 시리즈의 성장과 세계화를 이끈 동반자였다.
하지만 어느 순간부터,
같은 목적을 향한 다른 길을 걷기 시작했다.

샘은 빠르게 움직였다.
GPT-3 공개, ChatGPT 출시, Microsoft와의 거대한 계약.
그는 말했다.

“AGI는 경쟁이다. 우리가 늦으면, 다른 누군가가 만든다.”

그러나 일야는 조용히 물러서 있었다.
그는 연구실에서 논문을 검토하고, 모델을 실험하고,
매일 새로 탄생하는 GPT의 ‘의도하지 않은 결과들’을 바라보고 있었다.

그리고 그는 점점 확신했다.
“우리는 너무 멀리 와버렸다.”

2. 회의실 안의 갈등: 고요한 쿠데타의 전야

이사회의 회의록은 세상에 공개되지 않았다.
하지만 내부 관계자들의 증언은 이렇게 말한다.

그날의 회의는 조용했다.
일야는 말이 적은 사람이었다. 그러나 그날만큼은,
그는 눈을 피하지 않았다.

“이 기술은 무기처럼 진화하고 있습니다.
우리는 그 속도를 제어하지 못하고 있어요.”

그의 말에 몇몇 이사들이 고개를 끄덕였고,
한 명은 조심스럽게 물었다.

“하지만 샘이 없다면, 이 조직은 앞으로 나아갈 수 있을까요?”

일야는 대답하지 않았다.
대신 메모 한 장을 꺼내 이사회 테이블 위에 올려놓았다.

메모의 첫 문장에는 이렇게 쓰여 있었다.

“윤리는 속도를 따라갈 수 없다.”

그 한 문장이, 곧 한 사람을 해고시켰다.

회의실 밖으로 나와 복도로 들어선 일야는,
잠시 걸음을 멈췄다.
창밖에서 해가 지고 있었고,
그는 마치 그 빛의 속도가 지금의 기술 속도와 닮았다고 느꼈다.

“우리는 무엇을 통제하고 있는가?”
그 질문이, 그의 손을 움직이게 만든 진짜 이유였다.

3. 며칠간의 쿠데타, 그리고 반전

샘의 해임이 발표되자마자,
OpenAI는 내부에서부터 무너졌다.

연구자 수십 명이 사직서를 냈고,
직원 700명 중 700명이 “샘의 복귀”를 요구하는 공개서한에 서명했다.

마이크로소프트는 바로 다음 날,
샘 알트먼과 공동 창업자 그렉 브록만을
“신설 AI 연구소의 수장”으로 전격 영입하겠다고 발표한다.

기술 산업 전체가 알트먼의 편을 들었다.

그리고, 불과 5일 후.
2023년 11월 22일.
샘은 다시 OpenAI의 CEO 자리에 돌아온다.

일야는 짧은 트윗을 남긴다.

“나는 우리의 행동이 회사에 상처를 줬다는 것을 깨달았습니다.
나는 OpenAI의 미래를 믿습니다. 다시 함께하고 싶습니다.”

이사회는 해체되고, 샘은 복귀했고,
OpenAI는 살아남았다.
그러나 그날의 균열은 아직도 남아 있다.

4. AI의 속도는 누가 결정하는가?

이번 사건은 단순한 해고극이 아니었다.

이것은 AGI를 앞두고 벌어진,
기술과 윤리 사이의 철학적 쿠데타였다.

• AGI는 더 빠르게 만들어야 하는가,
• 아니면 더 안전하게 연구해야 하는가?
• 우리는 누구의 철학을 따라야 하는가,
• 그리고, 그 결정을 내릴 자격은 누구에게 있는가?

샘의 복귀는 하나의 방향을 암시했다.
“속도의 승리.”

하지만 그 이면에는 아직도,
“우리는 이 기술을 충분히 이해하고 있는가?”라는 질문이 남아 있다.

그리고 어쩌면,
가장 용기 있는 질문을 던진 사람은,
그날 침묵을 선택한 일야였는지도 모른다.

📌 요약 정리

• 2023년 11월, 샘 알트먼은 OpenAI 이사회에 의해 해임되었다.
• 핵심 인물인 일야 수츠케버는 AI 안전성과 윤리를 이유로 해임을 주도했다.
• 해임 후 전 세계 기술 업계는 샘의 복귀를 요구했고, 5일 만에 복귀가 결정되었다.
• 이 사건은 AGI 개발 속도와 통제 가능성을 둘러싼 철학적 갈등의 단면이었다.
• 이는 AI의 미래를 둘러싼, '보이지 않는 전쟁'의 첫 포성이었다.

🧾 참고 출처

• OpenAI 공식 블로그: https://openai.com/blog
• Wired, MIT Technology Review (2023년 11월)
• 뉴욕타임즈: OpenAI 쿠데타 관련 기사
• 샘 알트먼 및 일야 트위터 계정

📣 당신에게 묻습니다

당신은 어떤 AI를 원하십니까?
속도와 혁신의 AI입니까,
아니면 윤리와 통제의 AI입니까?
그리고 그 선택은, 누구의 몫이어야 할까요?

EP.03 – DeepMind의 철학자: 데미스와 알파고

"기계는 왜 인간을 이기고자 했는가?"

프롤로그: 바둑판 위의 질문

2016년 3월, 세상은 충격에 빠졌다.
인공지능이 인간 바둑 챔피언을 이긴 것이다.

그 주인공은 알파고(AlphaGo), 그리고 그 배후에 있는 조직은 DeepMind.
그리고 이 모든 계획을 세운 중심엔, 한 사람의 과학자가 있었다.
그의 이름은 데미스 허사비스(Demis Hassabis).

그는 단지 AI를 이기게 만든 것이 아니라,
**인간의 지능이란 무엇인가?**라는 질문을 기계에게 던진 사람이었다.

💡 DeepMind는 영국에서 시작된 인공지능 연구 기업으로, 2014년 Google에 인수됨. 인간 수준의 지능을 목표로 연구 중.

1. 체스 천재에서 인공지능 철학자로

데미스 허사비스는 13세에 체스 마스터가 되었고, 17세에 게임 개발을 시작했다.
옥스퍼드와 UCL에서 인지신경과학을 공부했고, 인간 기억의 메커니즘을 연구했다.

그는 질문했다.
“기억, 상상, 사고… 인간 지능의 구조를 기계가 모방할 수 있을까?”

이 질문은 DeepMind의 철학이 되었고, 그 첫 번째 실험이 바로 알파고였다.

2. 알파고, ‘이기기 위해 태어난 AI’

알파고는 단순히 규칙 기반 프로그램이 아니었다.
그것은 딥러닝과 강화학습을 결합한, 자기 훈련형 AI였다.

• 수백만 번의 대국을 스스로 반복하며,
• 기존 인간 기보를 학습하며,
• 인간이 두지 않는 수를 ‘상상’해 냈다.

그 결과, 2016년 3월, 이세돌 9단과의 대국에서 4:1 승리를 거둔다.

이 승리는 전 세계에 충격을 주었다.
“인간만의 영역”이 무너진 것 같았다.

💡 강화학습(Reinforcement Learning):
AI가 시행착오를 통해 보상을 최대화하도록 학습하는 방식

3. 단 한 판, 인간이 AI를 이긴 날

그런데 모두가 잊지 못하는 단 한 판이 있다.
2016년 3월 13일, 알파고와의 4국까지 전패했던 이세돌은 제5국에서 승리한다.

그 판에서, 그는 아무도 예상하지 못한 수를 둔다.
바로 78번째 수. 해설자도, AI도, 관중도 멈춰섰다.

알파고는 흔들렸다.
그 수는 AI의 계산 속 확률 분포상 천 번 중 한 번도 선택하지 않을 확률이었다.

“그 수는 우리 모델이 예측하지 못한, 인간 고유의 직관이었다.”
— 데미스 허사비스, 《AlphaGo》 다큐멘터리 中

그날, 인간은 한 판을 이겼다.
그러나 더 깊은 의미는 그 승리보다, AI가 이해하지 못한 수에 있었다.

그건 수학이 아니라 감각이었다. 계산이 아니라 맥락이었다.

그 순간, 우리는 알았다.
인공지능이 ‘이길 수 있는 존재’가 되었을지라도, 아직 ‘이해하는 존재’는 아니라는 것.

그날의 78수는 인간이 AI에게 던진 질문이자 선언이었다.
“우리는 여전히 예측 불가능한 존재이다.”

그리고 데미스는 그 순간, 다시 질문을 던진다.

“AI는 정말로 ‘이해’할 수 있는 존재인가?”

3.5 알파고 팀 내부의 반응과 데미스의 고백

이세돌이 승리한 날 밤, DeepMind 내부는 침묵에 가까웠다.
기술자들은 78수의 의미를 되짚으며, “우리가 놓친 건 무엇인가”를 다시 검토했다.

어떤 이는 “AI는 승리를 배웠지만, 예외를 배우지는 못했다”고 말했고, 다른 이는 “AI가 감히 인간의 상상력을 예측하려 했던 건 오만이었다”고 적었다.

그리고 데미스는 조용히 말했다.

“그날 밤, 나는 오히려 안도했다. 우리는 아직 인간을 완전히 이해하지 못한다는 사실이, 나에겐 위로였다.”

그 한 판의 패배는 DeepMind에게 기술의 한계이자 철학의 출발점이 되었다.

4. DeepMind는 왜 게임을 연구하는가?

데미스는 말했다.

“게임은 우주의 축소판이다.
규칙, 선택, 전략, 창의성… 모두 존재한다.”

DeepMind는 알파고 이후에도 다양한 게임에서 AI를 실험했다.

• 알파스타(Starcraft II)
• 도타(DOTA 2)
• 아타리 게임 57종

이 실험들은 단순한 엔터테인먼트가 아니었다.
그는 AI가 복잡한 환경에서 인간처럼 학습할 수 있는지를 증명하고자 했다.

5. 철학자 데미스의 질문: "AI는 생각하는가?"

데미스는 기술자이면서도 철학자였다.
그는 AI의 윤리적 사용, 기억 시스템, 자기반성 능력에 깊은 관심을 두었다.

그는 단순한 자동화가 아닌,
**“의도를 가진 지능”**을 만들고자 했다.

“우리는 AI가 단지 똑똑해지는 것에 관심이 없다.
AI가 책임감 있고 이해 가능한 존재가 되길 바란다.”
— 데미스 허사비스, 2020

이 발언은 DeepMind가 기술 개발만큼이나,
윤리와 책임, 설명 가능성을 연구하는 이유를 보여준다.

💡 설명 가능 AI (XAI):
AI의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설계하는 연구 분야

6. 알파고 이후의 DeepMind

알파고는 더 이상 존재하지 않는다.
DeepMind는 알파고를 은퇴시키고,
의학, 에너지, 물리학 등 실제 문제 해결로 초점을 옮겼다.

• 단백질 구조 예측 AI: AlphaFold
• 수학 증명 AI: AlphaTensor
• 원자력 융합 제어 AI: DeepMind Fusion

이 변화는 하나의 선언이었다.

“AI는 이제 인간을 이기기 위한 것이 아니라, 인간을 도와주기 위한 것이다.”

📌 요약 정리

• 데미스 허사비스는 체스 천재이자 인지과학자 출신 AI 연구자이다.
• 그는 DeepMind를 설립해, 알파고로 인간을 이긴 최초의 AI를 만들었다.
• 이세돌과의 대국 중 한 판에서 인간이 승리하며 AI의 한계를 드러냈다.
• 그 승리는 DeepMind 내부에도 깊은 반성과 전환점을 남겼다.
• 알파고 이후 DeepMind는 AI를 통한 실질적 문제 해결에 집중하고 있다.

🧾 참고 출처

• DeepMind 공식 블로그: https://www.deepmind.com/blog
• Nature: AlphaGo 관련 논문 (2016) https://www.nature.com/articles/nature16961
• Wired 인터뷰, Demis Hassabis (2020)
• AlphaGo 다큐멘터리 (Netflix, 2017)

📣 당신에게 묻습니다

당신은 알파고를 기억하시나요?
그날, 인간은 졌습니다.
하지만 단 한 판, 인간은 예측 불가능함으로 승리했습니다.
그 한 수는, AI에게도 풀리지 않는 질문이었습니다.

EP.02 – Claude의 독립: 다리오의 결단

"AI는 누구의 손에 있어야 하는가?"

프롤로그: 조용한 반란

2021년 가을, 샌프란시스코의 한 연구소 회의실. 늦은 밤까지 모니터 앞에 앉아 있던 한 남자가, 조용히 노트를 덮는다. 그의 이름은 다리오 아모데이(Dario Amodei).

그는 OpenAI의 부사장이었고, GPT-2와 GPT-3의 설계자 중 한 명이었다. 하지만 그날, 그는 결심했다. 떠나겠다고.

그리고 한 달 후, 그는 자신의 회사를 차린다. 그 회사의 이름은 Anthropic(앤트로픽). 거기서 그는 GPT와는 완전히 다른 방향의 AI를 만들기 시작한다. 그 AI의 이름은, **Claude(클로드)**였다.

💡 Anthropic은 '인간 중심의 인공지능'을 철학으로 내세운 AI 스타트업입니다.

1. 다리오 아모데이, GPT의 중심에서 돌아선 이유

다리오는 수년간 GPT 프로젝트의 최전선에 있었다. GPT-2가 너무 강력해 공개를 미루었을 때도, GPT-3가 대중 앞에 처음 선보였을 때도, 그는 그 자리에 있었다.

하지만 시간이 지나면서 그는 불안을 느꼈다. 너무 빠른 속도, 너무 큰 모델, 너무 많은 가능성.

"우리는 너무 빠르게 나아가고 있었다. 위험을 감지할 시간조차 없을 정도로." — 다리오 아모데이 (2022년, Anthropic 블로그)

GPT-3는 상업적 성공을 거뒀지만, 그 안에는 질문이 있었다. “이 AI는 누구를 위해 작동하는가? 그리고 누구에 의해 통제되는가?”

다리오는, 그 질문에 답하기 위해 나왔다.

2. Claude: 윤리를 먼저 생각한 AI

Claude는 경쟁자가 아니라, 질문자였다. “AI는 정말로 인간을 이해하고 있는가?” “우리는 AI에게 어떤 기준을 가르쳐야 하는가?”

GPT가 ‘더 잘 대답하는 법’을 배웠다면, Claude는 ‘어떻게 대답해야 하는가’를 먼저 배웠다.

Anthropic은 Claude에게 헌법을 가르쳤다.

💡 헌법 기반 AI란?
AI가 따를 수 있는 가치 지향적 원칙(헌법)을 먼저 정의하고, 그 원칙을 기준으로 학습을 진행하는 방식입니다.

Claude는 공격적이거나 편향된 응답을 스스로 걸러내는 훈련을 받았다. AI가 인간을 위해 존재한다면, 인간의 기준을 먼저 알아야 한다는 철학이었다.

그리고 그 철학은, 다리오의 삶 전체에서 비롯된 것이었다. 그는 과학자이면서, 동시에 사색가였다. 기술의 진보보다, 그것이 끼칠 영향에 대해 더 오래 고민하던 사람이었다.

3. Anthropic vs OpenAI: 철학의 갈림길

두 회사는 언뜻 보기엔 닮았다. 언어모델, 대규모 훈련, 거대 기업의 투자.

하지만 질문은 다르다.

항목 OpenAI Anthropic

GPT는 상업화를 택했고, Claude는 의도를 택했다.

다리오는 인터뷰에서 이렇게 말했다.

"강력한 모델을 만드는 것은 어렵지 않다. 정말 어려운 건, 그 모델이 책임감 있게 작동하도록 만드는 일이다."

4. Claude의 구조와 특징

Claude는 GPT 시리즈와 달리, 사용자 피드백을 중심으로 설계되었다.

• 대화의 맥락을 더 잘 이해하고,
• 질문자의 의도를 파악하며,
• 언제나 정중하고, 조심스럽다.

그리고, Claude는 대답만 하지 않는다. **“왜 그렇게 대답했는지”**도 설명한다.

💡 자기 설명 능력(Self-explanation):
AI가 자신의 답변 근거를 설명할 수 있는 기능. 투명성과 신뢰성 향상에 기여.

Anthropic은 이 구조를 “AI의 양심 회로”라고 설명했다.

5. AI는 누구의 편에 서야 하는가?

이제 AI는 단순한 기술이 아니다.
매일 수억 명이 그것과 대화하고,
그 응답은 사람의 선택을 바꾸고, 감정을 흔든다.

그렇다면 우리는 질문해야 한다.

“이 AI는 누구를 위한 것인가?”

GPT는 빠르다. 정확하다. 탁월하다. 하지만 Claude는, 묻는다. “그렇게 대답하는 게 정말 옳은 일일까?”

다리오 아모데이의 결단은, 기술을 향한 반란이 아니었다. 그것은 윤리를 향한 귀환이었다.

📌 요약 정리

• 다리오 아모데이는 OpenAI에서 GPT를 만들었지만, 위험성을 느끼고 독립했다.
• 그는 인간 중심의 윤리적 AI를 만들기 위해 Anthropic을 창립했다.
• Claude는 헌법 기반 훈련과 자기 설명 능력을 가진 AI로 설계되었다.
• GPT와 Claude는 기술뿐 아니라 철학에서도 큰 차이를 가진다.

🧾 참고 출처

• Anthropic 공식 블로그: https://www.anthropic.com/index
• "Constitutional AI" 논문: https://arxiv.org/abs/2212.08073
• 다리오 인터뷰: Lex Fridman Podcast (2023)

📣 당신에게 묻습니다

AI는 점점 똑똑해지고 있습니다.
그렇다면, 우리는 그것이 '어떻게 똑똑해지도록 만들 것인지'에 대해
충분히 고민하고 있을까요?

생성형 AI, 어디까지 왔나? 윤리 딜레마와 세계의 대응

AI 시대, 편리함 뒤에 숨은 고민

요즘 AI, 특히 생성형 AI에 대한 뉴스가 하루가 멀다 하고 쏟아지고 있습니다. 텍스트, 이미지, 음악, 심지어 동영상까지 만들어내는 AI 기술은 이제 우리 일상과 업무에 본격적으로 들어오고 있어요.

하지만 한편으론 “AI가 만든 정보, 믿어도 될까?”, **“AI가 차별하거나 누군가를 해치면 누가 책임지지?”**라는 고민도 따라옵니다. 이번 글에서는 AI 발전의 흐름, 윤리적 이슈, 글로벌 대응 동향을 차근차근 살펴보며, 여러분이 AI 입문자로서 꼭 알아야 할 정보들을 전달해드릴게요.

폭풍처럼 몰아치는 생성형 AI 기술의 발전

최근 2~3년 사이, 생성형 AI는 놀라운 속도로 발전했습니다. 특히 **대형 언어 모델(LLM)**의 등장과 함께, AI가 인간처럼 자연스럽게 대화하고 글을 쓰는 시대가 열렸습니다.

주요 기술 사례

• 2022년, OpenAI – ChatGPT 출시
  자연어처리(NLP)의 혁신을 이끈 ChatGPT는 출시 두 달 만에 사용자 1억 명을 돌파했습니다. OpenAI 공식 블로그에서 기술 배경과 철학을 확인할 수 있어요.
• 2023년, Google – Gemini (구 Bard)
  구글은 자체 생성형 AI 모델인 Bard를 2023년 Gemini로 리브랜딩하며, 멀티모달 기능(텍스트·이미지·코드 처리)을 강화했습니다. Google DeepMind 블로그에서 기술 동향을 자세히 소개하고 있죠.
• 2024년, NVIDIA – AI Foundry
  엔비디아는 기업 맞춤형 생성형 AI를 쉽게 구축할 수 있는 플랫폼을 선보이며, 산업 전반으로의 AI 확산을 이끌고 있습니다. NVIDIA 공식 발표에서 확인 가능해요.
•  

AI 윤리, 판단의 기준은 누구일까?

기술은 편리함을 주지만, 윤리적 고민을 동시에 안고 옵니다. 생성형 AI도 예외는 아니죠. 특히 AI가 훈련되는 데이터 자체가 편향되었거나, 결과물에 대해 책임소재가 불분명한 점은 사회적으로 중요한 논쟁거리가 되고 있습니다.

실제 사례로 보는 윤리적 이슈

• 편향(Bias) 문제 – 아마존 채용 AI 사건 (2018)
  아마존은 채용 과정에서 AI를 활용했는데, 이 AI가 여성 지원자를 낮게 평가하는 성차별 편향을 보였다고 밝혀졌습니다. 이후 해당 시스템은 폐기되었죠. Reuters 기사 참조.
• 사생활 침해 – Clearview AI 사건
  얼굴 인식 AI 기업 Clearview AI는 수백만 명의 얼굴 이미지를 웹에서 수집해 데이터베이스를 만들었습니다. 이 데이터는 동의 없이 수집되었고, 미국과 유럽 여러 국가에서 프라이버시 침해 논란을 불러일으켰습니다. BBC 보도 참고.
• 투명성 부족 – ChatGPT 허위 정보 생성 논란
  생성형 AI는 **“사실처럼 들리는 가짜 정보”**를 말할 수 있습니다. ChatGPT가 허위 판례를 만들어낸 사건(2023년 미국 변호사 재판 사례)은 AI의 신뢰성과 투명성에 대한 큰 경고였죠. CNN 기사에서 자세한 내용을 확인할 수 있어요.

전 세계가 움직인다 – 생성형 AI를 향한 법과 기준

AI 기술은 국경을 넘나들기에, 윤리적 문제도 국제적 협력이 필요합니다. 최근 몇 년 간 여러 국가들이 생성형 AI에 대한 정책과 법안을 마련하고 있어요.

2024~2025년 글로벌 정책 사례

• 유럽연합(EU) – AI 법(AI Act, 2024)
  세계 최초로 AI 기술의 위험도를 기준으로 분류해 규제하는 법안입니다. **“높은 위험군 AI”**는 엄격한 테스트와 등록이 요구됩니다. 2024년 말에 통과되었고, 2025년부터 본격 시행될 예정입니다. EU 공식 자료 링크 참고.
• 한국 – AI 윤리 기준 고도화 (과학기술정보통신부)
  2024년 정부는 ‘AI 윤리 자율점검 가이드라인 2.0’을 발표하며, 기업과 개발자가 스스로 점검할 수 있도록 도왔습니다. 과기정통부 보도자료에서 확인 가능해요.
• 미국 – 바이든 행정부의 AI 행정명령(Executive Order on AI, 2023)
  AI의 안전성, 국가 안보, 개인정보 보호를 위한 가이드라인을 포함한 명령이 발표되었고, 모든 연방 기관에 AI 감시 및 책임 체계를 요구합니다. White House 공식 문서 참조.

5. 결론 – 기술을 믿되, 기준도 함께 세워야 할 때

지금 우리는 생성형 AI의 눈부신 발전과 함께, 그림자처럼 따라붙는 윤리 문제를 마주하고 있습니다. 기업과 정부, 사용자 모두가 함께 기준을 세우고, 책임 있는 사용을 고민해야 하는 시점이에요.

• AI는 점점 더 똑똑해지지만, 우리가 더 똑똑해져야 할 부분도 있습니다.
• AI 발전은 멈출 수 없지만, AI 윤리는 우리가 함께 세워갈 수 있는 미래의 기준입니다.
• 앞으로도 우리는 기술의 속도만큼, 사회적 논의의 속도도 함께 끌어올려야 할 거예요.

6. 마무리 멘트

AI가 시도 쓰고, 노래도 만들지만… 아직은 떡국에 떡을 몇 개 넣을지 판단은 못 하더라고요. 😉
읽어주셔서 감사합니다! 🙏