류민국
디스콰이엇 커뮤니티 멤버분들 안녕하세요,
저는 (주)플필 류민국 대표 입니다.
(주)플필[www.plfil.com]의 성장 과정을 기쁜 마음으로 공유드리고자,
아래와 같이 IR행사에 여러분을 초대합니다.
▷ 장소 : 서울 강남구 테헤란로7길 22 한국과학기술회관 B1 국제회의실
▷ 시간 : 3/13 (수) 오후 2시~5시 (플필 발표 예정 시간 : 3PM)
바쁘신 가운데,
플필 및 프라이머 23기 스타트업 팀들의 여정에
귀 기울여 주시고, 참석해 주시면 감사하겠습니다. : )
플필 류민국 드림
※ 프라이머 데모데이 상세 내용 및 신청 바로가기▽
류민국
AI 시대의 엔터테인먼트 산업 변화 : 플필과 나의 여정
안녕하세요, 저는 배우 캐스팅 플랫폼 ‘플필’(www.plfil.com)을 운영하는 ㈜플필의 류민국 대표 라고합니다.
저는 2018년 4월부터 2020년 4월까지 2년 동안 전세계 전대륙을 여행했습니다.
그전에는 캐시슬라이드(NBT: https://nbt.com/service)와 일본 Hafh(www.Hafh.com) 라는 스타트업에서 비즈니스 운영자이자 개발자로 일했습니다.
그리고 한국에 돌아와서 1년 간 창업 아이템을 고민했습니다.
그 결과, 2021년부터 플필 플랫폼을 만들고 운영하고 있습니다.
저는 2015년에 공군 복무 중 다양한 책을 읽고, 한 가지 생각을 정리했는데,
향후 수십 년 간 크게 발전할 기술과 산업 목록을 적어보았습니다.
A. 인공지능(AI)
B. 생명공학(의료기술)
C. 친환경 에너지
D. 식량/식수
E. 엔터테인먼트
F. 안전&보안 관련 기술 / 보험
저는 여기에서 E. 엔터테인먼트에 집중했습니다.
내적인 사유로는,
개인적으로 관심과 흥미가 많았고, 사람과 교류를 좋아해서 잘할 수 있는 일이라 생각했습니다.
저는 어릴 때부터 예술과 미디어에 관심이 많아, 세상에 영향력을 끼치는 예술가가 되고 싶었습니다.
산업적인 사유로는,
저는 한국 엔터테인먼트 산업이 앞으로 시장 규모와 영향력 면에서 최소 100배 이상 커질 것이라는 생각을 하고 있습니다.
그 이유는 다음과 같습니다.
A. 인공지능과 로봇의 발전으로 인간 노동시간이 줄어들고, 노동이라는 개념자체가 많이 없어질 것 같습니다.
B. 결혼관과 가족구조의 변화로, 도시 1인 가구가 점점 늘어갈 것입니다.
C. 의료기술(생명공학)의 발달로, 인간 다수가 혼자서 오래 살아야할 것입니다.
위 변수들은 여가 생활의 증가로 이어집니다.
따라서, 미래에 노동 시간의 감소, 외로움/고독, 인간 수명의 증가가
엔터테인먼트 산업의 영향력과 규모를 엄청나게 키울 것이라는 생각을 갖고 있습니다.
그렇다면 현재도 이미 크지만, 전 세계 엔터테인먼트 산업 시장 규모가 앞으로
10배 이상 커질 것입니다.
여기에 한국 엔터테인먼트 시장의 전 세계화와 표준화는 이제 열리기 시작해서,
앞으로 10배 이상 커질 것이라는 생각이 있습니다.
그렇게 ‘한국 엔터테인먼트 산업은 앞으로 100배 이상 커진다’는 결론을 내렸습니다.
하지만 저는 업계 진입장벽이 높은 엔터테인먼트 산업에 어떻게 진입하고,
어떤 사업 기회를 노릴지 방법을 찾지 못한 채, 스타트업에서 일하며
우선 IT 스타트업을 공부했습니다.
그리고 그 결론은 2018년에 찾았습니다.
당시 중학교 동창 친구가 영화 스태프로 일하고 있었는데
‘영화배우들이 캐스팅 정보를 알아보는 과정이 너무 어렵다,
프로필 서류 제출도 종이로 한다’ 는 사실을 말해주었습니다.
영화 배우들은 작품 오디션 / 연예기획사 오디션 정보를 얻는 경로가 서로의 입소문에 의지하고 있었습니다.
저는 이들에게 인스타그램과 카톡방을 통해 오디션 정보를 취합해서 공유해주는 SNS 계정이자 커뮤니티 ‘플필’(www.instagram.com/plfil_official) 을 만들었습니다.
<초기 인스타 게시물, 2019년>
그리고 때로는 빠르게, 때로는 천천히 팔로워 수가 증가했습니다.
(저는 당시에 세계 전대륙 여행이 인생에서 창업보다 우선순위였고,
지금도 훌륭한 선택이었다고 생각합니다.
2년간 세계여행을 즐기고, 마치는 데 집중하면서 SNS 계정을 찬찬히 관리했습니다.)
<2년 간 전세계 여행, 추억 속 사진들>
그리고, 플필 인스타그램 계정이 8,000명 정도의 배우 팔로워를 모았을 무렵 한국에 귀국했습니다.
사실 저는 SM엔터테인먼트 혹은 JYP엔터테인먼트에 기획자로 입사를 해서
연예계에 입문하려 했으나(서류 합격 후 면접까지 보았습니다),
바로 스타트업을 창업하는 것으로 마음을 바꿨습니다.
더 이상 시장 기회를 미루고 싶지 않았고, 직접 도전해 보고 싶었기 때문입니다.
그래서 스타벅스 카페에서 낮에는 바리스타로 일하고,
밤에는 플랫폼을 빌드하는 일을 하면서 2021년을 보냈습니다.
<초기 플필 웹사이트 기획 도면>
이 과정에서 서울대학교 컴퓨터공학과 전공 중 이었던, 훌륭한 CTO이자 공동창업자 김효건 님을 창업 커뮤니티를 통해 만날 수 있었고, 현재까지 함께 일하고 있습니다. 
A. 플랫폼/서비스 초기 고객 확보
아마 초기 플랫폼들의 많은 고민은 ‘초기 고객을 어떻게 모으지?’ 일 것입니다.
저는 플랫폼 없이, 인스타그램과 카톡오픈채팅방을 통해서 고객을 오랜기간 모으고(커뮤니티를 먼저 빌드하고), 이들을 플랫폼에 유입시키는 전략을 짰습니다.
2021년 11월, 플필 첫 번째 버전을 오픈했고, 보유 커뮤니티에 이를 예고하고 알렸습니다.
사이트에는 5,000명의 배우 회원이 3개월 안에 자신의 배우 DB를 등록했습니다.
다음 수 개월 안에 총 10,000명의 배우들이 등록했습니다.
현재는 총 20,000여 명의 회원이 플필 플랫폼에서 활동하고 있고,
매 주 증가하고 있습니다.
B. 한 쪽이 모이면, 다른 쪽이 모이는 플랫폼
‘배우를 모으면 캐스팅 담당자가 모일 것이고,
캐스팅 담당자가 모이면 배우가 모일 것이다‘
'이는 물과 물고기와 같다.' 는 생각을 했습니다.
저는 연예계에 인맥이 없는 것이나 마찬가지여서
캐스팅 담당자(제작사/연예기획사) 쪽을 모으는 것은 포기하고,
배우를 먼저 모았습니다.
그러자 배우를 캐스팅 하기 위해(배우들이 많이 모여있다는 소문)
캐스팅 담당자들이 모이고,
다시 배우들이 캐스팅 담당자들을 만나기 위해
플필 플랫폼에 등록하는 것이 현재 플필의 상황입니다.
C. 인내와 시간
'배우가 모이면 캐스팅 담당자(연예기획사/제작사)가 모일 것'이라는 가설이 실제로 이뤄지기까지는 많은 사이트 개편/고도화 실험, 그리고 시간이 필요했습니다.
또한 경쟁 플랫폼들이 나타나기 시작했습니다.
그래서 다시 우리 사이트를 매일 고도화 하는 일을 겪어나가고 있습니다.
이는 모든 플랫폼이 겪어야 할 숙명일 것입니다.
다음은 제가 요새 생각하는 사업의 우선순위 입니다.
1) 고객 – 고객의 고통
2) 제품 – 제품의 퀄리티
3) 매출 – 영리한 BM과 실행력
이 3가지를 순서대로 계속 되뇌고, 실행하려는 요즘입니다.
이러한 과정을 생각보다 오랜 시간 겪으며
'SM 엔터테인먼트', 'BH 엔터테인먼트'
'클라이맥스 스튜디오(D.P, 지옥, 콘크리트 유포티아 등 제작) 등의 주요 연예기획사 및 영화 제작사들을 고객사로 두고,
연예계 주요 고객사가 점점 늘어가고 있는 상황을 겪고 있습니다.
현재 플필의 주요 BM은 배우 월 멤버십 입니다.
배우들을 위한 개별형 에이전시 사업모델 입니다.
월 5만원, 연 60만원의 멤버십을 통해 영화배우는
1. 자신의 프로필을 기획사와 제작사에 적시적소에 제출
2. 배우 프로필을 진단 및 교정 : by 캐스팅 전문가
3. 비대면 연기 영상 코칭 서비스 : by 캐스팅 전문가
4. 멤버십 제휴사를 통해서 미용/사진 촬영 등 배우 생활 관련 할인
을 제공받고,
자신의 배우 커리어를 관리하며 함양할 수 있습니다.
이 BM 으로
2022년 1.7억 원
2023년 4억 원
2024년 8억원 이상의 예상 매출을 만들고 있고,
연예기획사/제작사 대상으로 하는 B2B 서비스를 런칭 준비하고 있습니다.
A. 웹사이트를 통한 전자계약과 출연료 정산 기능 도입.
이로서 앞으로
1. 캐스팅 2.출연 계약 3.출연 4.출연정산
모든 사이클을 플필 사이트를 통해 다룰 수 있습니다.
이는 플필 유저 입장에서 새롭고 유용한 기능이 될 것입니다.
B. 현재 국내 배우DB 플랫폼 인지도 및 점유율 1위를 확고히 하고,
연예기획사와 OTT 제작사를 대상으로한 DB서비스를 준비하고있습니다.
이를 통해 연예인들 또한 DB화를 진행할 것입니다.
이를 위해 플필은 상당 시간 국내 연예기획사들과 교류,
네트워크와 프로필 자료를 모아왔습니다.
C. 아시아 기반의 글로벌 캐스팅 플랫폼으로 진출, 시리즈A 투자유치 활동
아시아에는 현재 자리잡은 캐스팅 플랫폼이 없습니다.
플필과 같은 배우DB 서비스는 글로벌로 했을 때 더 시너지가 큽니다.
마침 서양에서 아시아로 문화 헤게모니가 넘어오고 있습니다.
플필은 아시아 기반의 캐스팅DB 플랫폼으로 성장해 나가려하고,
이를 위해 시리즈 A 투자유치 활동을 진행합니다.
<플필의 방향에 관한 경제 뉴스 인터뷰 기사>
- 글을 마치며
저는 모든 스타트업 관계자 분들을 응원하고, 존경하고 있습니다.
제 글을 읽어주셔서 감사합니다.
저는 아직 한참 배우고, 나아가야 할 길이 많은 초기 창업가에 불과합니다.
그럼에도 이러한 글을 쓰고 스타트업 씬에 있는 분들과
공유할 수 있게 해주신 디스콰이엇(www.disquiet.io)에 감사드립니다.
계속 나아갑시다!
플필 류민국 드림
플필
영화/OTT 배우 캐스팅 플랫폼 '플필'
류민국
류민국
플필(www.plfil.com) 성과 공유 드립니다 : )
꾸준한 성장세를 보이고있는 플필(www.plfil.com),
그 성과를 간략히 공유 드리고자 합니다.
➊ 현재 플필 웹사이트에서는 103개의 캐스팅 기업&단체가 활동하고 있습니다. (24년 2월 기준)
➋ 24년 1월에만, 배우 프로필 열람 횟수가 8,235회에 달했습니다. 많은 제작사와 광고주 분들께서 등록 배우/모델 회원 분들의 프로필에 주목하고 있어요.
➌ 플필을 통해 활발히 캐스팅 활동을 진행 중인 기업/기관들을 소개합니다.
실제로 더 많은 기업들이 플필 을 통해 배우들을 찾고 있어요.
플필은 앞으로도 캐스팅 서비스의 질을 향상시켜,
캐스팅 기업과 배우를 연결하는 건강한 플랫폼으로
나아가겠습니다. : )
배우 캐스팅 플랫폼,플필 (www.plfil.com)
플필
영화/OTT 배우 캐스팅 플랫폼 '플필'
류민국
AI시대, 빌 게이츠와 샘 올트먼 대화 (1부) = 'Between Bill Gates and Sam Altman (Part 1)'
<
많은 사람들이 그렇듯, AI 시대가 인류 문명과 사회를 어떻게 바꿔 나갈지는 저의 큰 관심사 입니다.
2024년 1월 11일,
현 AI 시대의 헤게모니를 주도하는 두 인물인 MS와 OpenAI의 리더, 빌 게이츠&샘올트만의 팟캐스트가 빌게이츠의 유튜브에 공개되었습니다.
Like many others, I am greatly interested in how the age of AI will transform human civilization and society.
On January 11, 2024, a podcast featuring two leading figures in the current AI era, Bill Gates of Microsoft and Sam Altman of OpenAI, was released on Bill Gates' YouTube channel.
https://www.youtube.com/watch?v=PkXELH6Y2lM
이 대화 전문을 영/한 번역을 해서 한국 독자분들께 공유드립니다.
(OpenAI의 Chat GPT 도움을 받았습니다)
by 류민국, CEO of www.plfil.com [PLFIL Inc.]출처: https://justmessage.tistory.com/148 [행복을 향해서:티스토리]
Bill Gates: My guest today is Sam Altman. He, of course, is the CEO of OpenAI. He’s been an entrepreneur and a leader in the tech industry for a long time, including running Y Combinator, that did amazing things like funding Reddit, Dropbox, Airbnb. A little while after I recorded this episode, I was completely taken by surprise when, at least briefly, he was let go as the CEO of OpenAI. [audio – Teams call initiation] Hey, Sam. Hey, Bill. How are you?(Bill Gates) 빌 게이츠: 오늘 저희 게스트는 샘 알트먼입니다. 그는 물론 OpenAI의 CEO이며 Reddit, Dropbox, Airbnb 같은 놀라운 기업을 자금 지원한 Y Combinator를 운영한 경험이 있는 기술 산업의 기업가이자 리더입니다. 이 에피소드를 녹음한 후 얼마 지나지 않아 OpenAI의 CEO로서 짧은 시간 동안 그가 내보내졌다는 사실에 완전히 놀라웠습니다. [오디오 - Teams 콜 시작] 안녕하세요, 샘. // 안녕하세요, 빌. // 어떻게 지내세요?(빌게이츠) Sam Altman : Oh, man. It’s been so crazy. I’m all right. It’s a very exciting time. 샘 올트먼 : 아, 정말로 엄청난 일이 벌어지고 있습니다. 괜찮아요. 정말로 흥미로운 시기입니다. Bill Gates: How’s the team doing? 빌 게이츠: 팀은 어떻게 지내고 있나요? Sam Altman: I think, you know a lot of people have remarked on the fact that the team has never felt more productive or more optimistic or better. So, I guess that’s like a silver lining of all of this In some sense, this was like a real moment of growing up for us, we are very motivated to become better, and sort of to become a company ready for the challenges in front of us. 샘 올트먼 : 많은 사람들이 팀이 이렇게 생산적이고 낙관적이며 좋아지는 느낌을 받았다고 언급했던 것 같아요. 그래서 이 모든 것의 은빛 띠 같은 부분(새옹지마)인 것 같아요. 어떤 의미에서 이것은 우리에게 있어서 정말로 성장의 순간이었습니다. 우리는 더 나아지기 위해 매우 동기부여되고 앞으로의 도전에 대비할 수 있는 기업이 되기 위해 열심히 노력하고 있습니다. Bill Gates: [music] So, we won’t be discussing that situation in the conversation; however, you will hear about Sam’s commitment to build a safe and responsible AI. I hope you enjoy the conversation. Welcome to “Unconfuse Me”. I’m Bill Gates. 빌 게이츠: [음악] 그래서 이 대화에서는 그 상황에 대해서는 이야기하지 않을 것이지만, 여전히 안전하고 책임감 있는 AI를 만들기 위한 샘의 헌신에 대해 들으실 수 있을 것입니다. 이 대화를 즐기시기 바랍니다. "Unconfuse Me"에 오신 것을 환영합니다. 저는 빌 게이츠입니다. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Bill Gates: Today we’re going to focus mostly on AI, because it’s such an exciting thing, and people are also concerned. Welcome, Sam. Thank you so much for having me. 빌 게이츠: 오늘은 주로 AI에 초점을 맞출 것이기 입니다. 그것이 정말로 흥미로운 주제이고, 사람들이 신경쓰는 문제이기 때문입니다. 샘 환영해요. 초대해 주셔서 정말 감사합니다.(샘 올트먼) Bill Gates: I was privileged to see your work as it evolved, and I was very skeptical. I didn’t expect ChatGPT to get so good. 빌 게이츠: 나는 여러분의 작업이 진화되는 과정을 특권적으로 지켜봤으며, 처음에는 매우 회의적이었습니다. 저는ChatGPT가 이렇게 뛰어나게 발전할 것이라고는 기대하지 않았습니다. Bill Gates: It blows my mind, and we don’t really understand the encoding. We know the numbers, we can watch it multiply, but the idea of where is Shakespearean encoded? Do you think we’ll gain an understanding of the representation? 빌 게이츠: 정말로 놀랍고, 우리는 코딩을 정말로 이해하지 못합니다. 숫자를 알고 있다면 곱해지는 것을 볼 수 있지만, 셰익스피어가 어디에 코딩되어 있는지에 대한 아이디어는 어디에 있을까요? 우리가 (AI가 하는) 표현(AI가 표현하는 원리를 말하는 듯)을 백퍼센트 이해할 수 있을까요? Sam Altman: A hundred percent. Trying to do this in a human brain is very hard. You could say it’s a similar problem, which is there are these neurons, they’re connected. The connections are moving and we’re not going to slice up your brain and watch how it’s evolving, but this we can perfectly x-ray. There has been some very good work on interpretability, and I think there will be more over time. I think we will be able to understand these networks, but our current understanding is low. The little bits we do understand have, as you’d expect, been very helpful in improving these things. We’re all motivated to really understand them, scientific curiosity aside, but the scale of these is so vast. 샘 올트먼 : 100% 가능합니다. 이것을 인간 뇌에서 하려고 하면 매우 어렵습니다. 이것은 연결된 뉴런이 있고, 연결이 움직이고 우리는 당신의 뇌를 썰어서 어떻게 진화하는지 볼 수 없을 것입니다. 그러나 이것은 완벽하게 엑스레이로 볼 수 있습니다.
(AI)해석 가능성에 관한 매우 좋은 연구가 있었고, 시간이 지나면 더 많은 연구가 이루어질 것이라고 생각합니다. 우리는 이 네트워크를 이해할 수 있을 것이라고 생각하지만 현재 우리의 AI 이해 수준은 낮습니다. 우리가 조금은 이해하는 부분들은 매우 도움이 되었을 것으로 예상되는데요. 우리는 이것들을 진짜로 이해하고자 하며, 과학적 호기심은 물론이고, 이것들의 규모는 너무나도 방대합니다.
Sam Altman: We also could say, where in your brain is Shakespeare encoded, and how is that represented? (We don’t know.) We don’t really know, but it somehow feels even less satisfying to say we don’t know yet in these masses of numbers that we’re supposed to be able to perfectly x-ray and watch and do any tests we want to on.
샘 올트먼 : 우리는 또한 셰익스피어가 당신의 뇌 어느 부분에 코딩되어 있고 어떻게 (그러한 예술과 의미가) 표현되는지, ("우리는 모릅니다". - 빌게이츠가 말했다.) 우리는 정말로 모른다. 그러나 이러한 (AI에 관한) 대량의 숫자에 대해 "아직 모르겠다"고 말하는 것은 더욱 불만스럽게 느껴집니다. AI에 관해 완벽하게 엑스레이로 볼 수 있고 원하는 어떤 테스트도 수행할 수 있어야 하는 이런 상황에서 말이죠.
Bill Gates: I’m pretty sure, within the next five years, we’ll understand it. In terms of both training efficiency and accuracy, that understanding would let us do far better than we’re able to do today
빌 게이츠: 나는 다음 5년 내에 AI, 그것을 이해할 것을 확신합니다. 학습 효율성과 정확도 양면에서, 그 이해는 오늘보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있게 해줄 것입니다.
Sam Altman: A hundred percent. You see this in a lot of the history of technology where someone makes an empirical discovery. They have no idea what’s going on, but it clearly works. Then, as the scientific understanding deepens, they can make it so much better. Yes, in physics, biology, it’s sometimes just messing around, and it’s like, whoa – how does this actually come together?
샘 올트먼 : 백 퍼센트. 그러할 것입니다. 기술 역사에서 이러한 현상을 많이 볼 수 있습니다. 누군가 경험적인 발견을 하고 있지만 그게 어떻게 작동하는지에 대한 아이디어는 없습니다. 그런 다음 과학적 이해가 깊어짐에 따라 그것에대한 이해를 훨씬 더 개선할 수 있습니다. 네, 맞아요, 물리학, 생물학에서 가끔은 그냥 실험을 하다 보면 "와, 이게 어떻게 이렇게 되는 거지?"라고 생각할 때가 있죠.
Sam Altman: In our case, the guy that built GPT-1 sort of did it off by himself and solved this, and it was somewhat impressive, but no deep understanding of how it worked or why it worked. Then we got the scaling laws. We could predict how much better it was going to be. That was why, when we told you we could do a demo, we were pretty confident it was going to work. We hadn’t trained the model, but we were pretty confident. That has led us to a bunch of attempts and better and better scientific understanding of what’s going on. But it really came from a place of empirical results first.
샘 올트먼 : 저희 경우 GPT-1을 만든 사람은 혼자서 하기도 하고 문제를 해결하기도 했는데, 그것은 어느 정도 인상적이었지만 어떻게 작동하는지나 왜 작동하는지에 대한 깊은 이해는 없었습니다. 그런 다음 우리는 스케일링 법칙을 얻었습니다. 얼마나 더 나아질 것인지 예측할 수 있었습니다. 그래서 우리가 데모를 할 수 있다고 말했을 때 그게 잘 될 것 같아서 자신 있었죠. 모델을 훈련시키지 않았지만 자신 있었습니다. 그것은 우리를 여러 번 시도하고, 더 나은 과학적 이해를 얻으려는 시도로 이끌었지만, 사실은 경험적 결과(추론)에서 시작된 것입니다.
Bill Gates: When you look at the next two years, what do you think some of the key milestones will be?
빌 게이츠: 다음 2 년 동안(chat gpt에 관해) 어떤 주요 이정표(마일스톤)들이 있을 것으로 보십니까?
Sam Altman: Multimodality will definitely be important. (Which means speech in, speech out?) Speech in, speech out. Images. Eventually video. Clearly, people really want that. We’ve launched images and audio, and it had a much stronger response than we expected. We’ll be able to push that much further, but maybe the most important areas of progress will be around reasoning ability. Right now, GPT-4 can reason in only extremely limited ways.
샘 올트먼 : 다중 모달성은 분명히 중요할 것입니다. (음성 입력, 음성 출력?) 음성 입력, 음성 출력. 이미지. 최종적으로 비디오. 까지 말합니다. 분명히 사람들은 그것을 원합니다. 우리는 이미지와 오디오를 chat gpt로 출시했고, 그 반응은 예상보다 훨씬 강력했습니다. 우리는 그것을 훨씬더 발전시키게 될 것이지만 아마 가장 중요한 진전 분야 중 일부는 (AI의)추론 능력 주변일 것입니다. 현재로서 GPT-4는 극도로 제한적인 방식으로만 추론할 수 있습니다.
Sam Altman: Also reliability. If you ask GPT-4 most questions 10,000 times, one of those 10,000 is probably pretty good, but it doesn’t always know which one, and you’d like to get the best response of 10,000 each time, and so that increase in reliability will be important.
샘 올트먼 : 신뢰성도 중요합니다. GPT-4에게 대부분의 질문을 10,000 번 하면 그 중 하나는 꽤 괜찮을 것이지만, 어느 것이지 가장 좋은 답변인지 항상 알지 못하고, 당신은매 번 10,000개 의 질문마다 최상의 응답을 얻고 싶을것입니다. 그러므로 신뢰성의 향상도 중요할 것입니다. Sam Altman: Customizability and personalization will also be very important. People want very different things out of GPT-4: different styles, different sets of assumptions. We’ll make all that possible, and then also the ability to have it use your own data. The ability to know about you, your email, your calendar, how you like appointments booked, connected to other outside data sources, all of that. Those will be some of the most important areas of improvement.
샘 올트먼 : 맞춤화와 개인화도 매우 중요할 것입니다. 사람들은 GPT-4에서 매우 다른 것을 원합니다: 다른 스타일, 다른 가정 세트. 우리는 이 모든 것을 가능하게 만들 것이며, 또한 자신의 데이터를 사용할 수 있게 만들 것입니다. 당신에 대해, 당신의 이메일, 달력, 약속을 어떻게 예약하고 싶어하는지, 외부 데이터 소스와 연결된 모든 정보를 알 수 있는 능력도 있을 것입니다. 이것들이 가장 중요한 개선 분야 중 일부가 될 것입니다.
Bill Gates: In the basic algorithm right now, it’s just feed forward, multiply, and so to generate every new word, it’s essentially doing the same thing. I’ll be interested if you ever get to the point where, like in solving a complex math equation, you might have to apply transformations an arbitrary number of times, that the control logic for the reasoning may have to be quite a bit more complex than just what we do today.
빌 게이츠: 현재의 기본 알고리즘에서는 단순한 전달, 곱셈만 있는데요, 그래서 모든 새로운 단어를 생성할 때 본질적으로 똑같은 작업을 하고 있는 것이라고 볼 수 있습니다. 나는 궁금합니다, 복잡한 수학 문제를 해결하는 것처럼, 특정한 수의 변환을 임의의 횟수 적용해야 할 때, 추론을 제어하는 논리가 오늘보다 훨씬 더 복잡해져야 할 수도 있다는 점입니다.
Sam Altman: At a minimum, it seems like we need some sort of adaptive compute. Right now, we spend the same amount of compute on each token, a dumb one, or figuring out some complicated math.
샘 올트먼 : 최소한 어떤 형태의 적응형 컴퓨팅이 필요할 것으로 보입니다. 현재로서 우리는 모든 토큰에 동일한 계산량을 사용하고 있으며, 어떤 것은 바보 같은 토큰에게도 동일한 계산량을 소비하거나 어떤 복잡한 수학을 해결하느냐에 상관없이 동일한 계산량을 사용하고 있습니다.
Bill Gates: Yes, when we say, "Do the Riemann hypothesis …" That deserves a lot of compute. It’s the same compute as saying, "The."
빌 게이츠: 네, "리만 가설을 풀어라..."라고 말할 때, 그것은 많은 계산량을 필요로 합니다. "그-."라고 하는 것과 동일한 계산량이 필요합니다.
Sam Altman: Right, so at a minimum, we’ve got to get that to work. We may need much more sophisticated things beyond it.
샘 올트먼 : 그렇습니다, 최소한 그것을 작동시키는 것이 필요합니다. 더욱 복잡한 것이 필요할 수도 있습니다. Bill Gates: You and I were both part of a Senate Education Session, and I was pleased that about 30 senators came to that, and helping them get up to speed, since it’s such a big change agent. I don’t think we could ever say we did too much to draw the politicians in. And yet, when they say, "Oh, we blew it on social media, we should do better,” – that is an outstanding challenge that there are very negative elements to, in terms of polarization. Even now, I’m not sure how we would deal with that.
빌 게이츠 : 우리 둘 다 상원의원 교육 세션에서 역할을 했었는데, 저는 만족했어요, 약 30명의 상원 의원이 참석했고(AI가 큰 변화 요소이기 때문에) AI의 발전 속도에 그들이 맞추기를 돕는 것에. (그럼에도) 저는 우리가 AI에 정치인들의 관심을 끌어들이기 위해, '너무(충분히) 많이 무언가 한 것 같다'고 말 할 수는 없다고 생각합니다.
그럼에도 불구하고 그들이 "오, 우리는 소셜 미디어(SNS)에서 (적절한 규제에)실패했으니 (이번에는)더 잘해야만 한다"라고 말할 때, 그것은 극단화와 같은 매우 부정적인 측면이 있는 매우 어려운 과제입니다. 지금조차도, 저는 어떻게 AI 다룰지 확신치 못합니다.
Sam Altman: I don’t understand why the government was not able to be more effective around social media, but it seems worth trying to understand as a case study for what they’re going to go through now with AI.
샘 올트먼 : 나는 정부가 소셜 미디어(SNS) 관련해서 더 효과적으로 행동하지 못한 이유를 이해하지 못하겠습니다. 그러나 그점은, 정부가 AI에 관해 현재 어떤 어려움을 겪고 있는지의 사례로 이해하는데 가치가 있다고 생각합니다.
Bill Gates: It’s a good case study, and when you talk about the regulation, is it clear to you what sort of regulations would be constructed
빌 게이츠: 분명 그것은 좋은 사례 입니다. 그리고 규제에 대해 얘기할 때, 어떤 종류의 규제가 만들어질지 당신에게는 명확한가요?
Sam Altman: I think we’re starting to figure that out. It would be very easy to put way too much regulation on this space. You can look at lots of examples of where that’s happened before. But also, if we are right, and we may turn out not to be, but if we are right, and this technology goes as far as we think it’s going to go, it will impact society, geopolitical balance of power, so many things, that for these, still hypothetical, but future extraordinarily powerful systems – not like GPT-4, but something with 100,000 or a million times the compute power of that, we have been socialized in the idea of a global regulatory body that looks at those super-powerful systems, because they do have such global impact. One model we talk about is something like the IAEA.
샘 올트먼 : 우리는 이를 이해하기 시작하고 있다고 생각합니다. 이 AI 영역에 너무 많은 규제를 부과하는 것은 매우 쉽습니다. 그런 이전 사례를 많이 볼 수 있습니다. 그러나 만약 우리가 옳다면, 우리가 생각한 것처럼 이 기술이 더 나아진다면, 사회, 지정학적 권력 균형, 그리고 그 외에 많은 것들에 영향을 미칠 것입니다. 여전히 가설인, 하지만 미래의 엄청나게 강력한 시스템 - GPT-4가 아니라 그보다 100,000배나 또는 백만 배나 더 컴퓨터 파워를 갖춘 것 - 에 대해 우리는 세계적인 규제 기구의 사회적인 아이디어를 가지고 있습니다.
그런 AI 시스템은 전 세계적인 영향을 미치기 때문입니다. 그러한 규모의 규제 기구를 언급하기 좋은 모델 중 하나는 IAEA(국제원자력기구, 國際原子力機構)와 같은 것입니다.
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출처: https://justmessage.tistory.com/148 [행복을 향해서:티스토리]
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