비디오 제목 : OpenAI 대통령 Greg Brockman : AI 전략, AGI 및 슈퍼 앱
Alex Kantrowitz의 비디오
Peggy Block Beats의 사진

이 게시물은 우리의 특별한 적용 Global Voices 2011의 일부입니다. 이 프로그램은 AI, 과학 및 기술 산업 및 비즈니스 구조의 변화에 중점을두고 실리콘 밸리의 첫 번째 줄의 중요한 창입니다。

이 대화에서, Brockman은 se 당 모형 수용량에 멈추지 않았습니다, 그러나 문제를 앞으로 이동했습니다: AI의 기능은 크게 검증될 때, 기업이 그 길을 선택하고, 그것의 제품 모양을 바꾸고 체계적인 충격을 흡수하는 방법. 이 토론은 OpenAI의 제품 전략, 다가오는 “최고 애플리케이션” 및 AI가 “딥-오프 단계”에 들어가는 판단에 대해 논의했습니다。

이 대화는 세 가지 방법으로 이해할 수 있습니다。

첫째, 경로 수축。
비디오 세대에서 여러 줄과 적극적인 거래 오프로, OpenAI의 선택은 단순한 기술적 판단이 아니지만 현실 제약에 대한 응답이 아닙니다. - arithmetic은 핵심 병목이되었습니다. 제한된 리소스를 제공, 기술 경로는 가장 레버리지 된 방향의 두 가지로 축소 시작: 개인 조수와 복잡한 문제를 해결. 그것은 또한 AI의 경쟁 논리가 "do what can"에서 "do what first"。

둘째, 패턴의 재현입니다。
"super-applications"의 도입은 제품 패턴의 근본적으로 도약입니다. AI는 더 이상 파편 도구의 컬렉션이 아니지만 단일 포털 : 그것은 맥락을 이해, 도구를 호출, 작업을 수행하고 다른 맥락에서 메모리를 구축. ChatGPT에서 Codex로, AI는 점차적으로 전체 워크플로우를 복용하고, 인간의 역할은 구현자에서 파견자로 전환하는 반면, 목표 설정, 작업 할당 및 모니터링。

세 번째는 리듬의 회전입니다。
지난 2 년 동안 용량 졸업 단계가 된 경우, 지금 무슨 일이 일어나고있다 "FLYING." 한 손으로 모델링 용량은 "20 퍼센트"에서 "80 퍼센트"로 점프했으며 직접 워크 플로우의 재 엔지니어링을 트리거합니다. 다른 한편, AI는 자체 진화 (AI와 AI를 채택), 접는 칩, 응용 프로그램 및 회사 측 SYNERGIES에 참여하여 지속적으로 폐쇄 원형을 가속화합니다. AI는 더 이상 단일 지점 기술이 아니지만 경제 성장을위한 핵심 엔진이되기 시작합니다。

동시에, 또 다른 문제도 동시에 나타났습니다. 고용에 대한 공익, 데이터 센터의 분쟁, 보안 및 거버넌스 경계. Brockman이 제공하는 대답은 완전히 기술이 아닙니다. 그는 두 가지를 강조했습니다. 첫째, 위험은 "중앙화"를 통해 해결 될 수 있으며 전기 시스템과 유사한 AI 주변의 소셜 인프라를 구축 할 필요가 있습니다. 두 번째, 개별 기능은 변화하고 있습니다. 정말 중요한 것은 "도구가 사용 될 것입니다"하지만 "AI는 목표를 달성하기 위해 사용할 수 있습니다."。

과거에 문제가 "AI는 무엇을 할 수 있는지,"다음 문제는, AI가 당신을 위해 작업의 대부분을 시작했을 때, 당신이해야 할 일。

다음은 원본 텍스트입니다 (읽기 및 이해를 촉진하기 위해, 원본 텍스트는 통합되었습니다):

TL; DR

AGI는 "LISTING PATH"단계를 입력했습니다Greg Brockman (OpenAI Co.)는 이미 AGI에 명확한 경로가 있고 몇 년 동안 달성 될 것으로 예상되지만 패턴은 "uneven"(jagged) 남아있을 것입니다。

참고 : AGI (Artificial General Intelligence)는 일반적인 인공 지능을 나타내며 AI 시스템의 존재에 따라 인식 작업의 대다수의 인간 기능. 현재 "특별목적 AI"와 달리 (예 : 이미지 식별, 권장 알고리즘), AGI는 교차 배출 상호 운용성 및 마이그레이션 기능을 강조합니다。

전략적 융합: 다중선에서 2개의 핵심 신청에:OpenAI는 "Personal Assistant"와 "Complicated issues Solution"에 대한 리소스를 동시에 arithmetic의 제약 아래 모든 방향 (예 : 비디오 생성) 밀어。

SUPERAPPLICATION은 AI 입력 양식이 될 것입니다채팅, 프로그래밍, 브라우저 및 지식은 통합 된 시스템으로 통합됩니다. AI는 도구에서 "EXECUTIVE LEVEL"으로 이동하고 사용자가 "MOBILIZER"로 이동합니다。

KEY TRANSITION: AI는 지원 대신 작업 흐름을 시작:모델 능력은 "작업의 20 %"에서 "자기 80 %"로 점프했으며 개인 및 비즈니스를 재구성하여 작업 방법을 재구성합니다。

Calculus는 핵심 Bottleneck 및 경쟁 초점이 되었습니다:AI 수요는 지금까지 공급과 미래 제약을 초과하고 데이터 센터 및 인프라는 컴퓨팅 리소스의 주요 변수입니다。

이것은 내가 들었을 처음입니다TECHNOLOGY SELF-ACCELERATION (AI OPTIMIZATION AI)는 경제 성장의 엔진에 AI를 구동하는 산업용 시너지 (칩, 응용 프로그램, 기업)를 초월합니다。

가장 큰 위험은 기술에 아니지만, 지배 및 사용 :보안 문제는 단일 주제에 의해 해결 될 수 없으며 생태 및 사회 인프라가 필요했습니다。

개인적인 핵심 역량은 변화합니다:미래의 경쟁력은 "EXECUTED"하지만 "TARGET+MANAGE AI"및 AI의 활성 사용은 기초 기능입니다。

모델 번호:

알렉스 (Moderator):
오늘 우리는 OpenAI의 Greg Brockman, 공동 창업자이자 CEO 인 Greg Brockman을 초대했습니다. AI의 가장 잠재적 인 기회에 대해 이야기하기 위해 OpenAI가 그들을 압수하고 "superapply"의 아이디어가 있습니다. Greg는 오늘 우리의 스튜디오에 왔습니다。

Greg Brockman (이전, OpenAI):
당신을 만나는 좋은, 초대에 대한 감사。

왜 아래로 폐쇄, Sora? 그것은 충분하지 않습니다

알렉스:
이제이 흥미로운 시간이며, OpenAI는 비디오 세대의 발전을 중단하고 "최고 응용"에 리소스를 집중 -- 그것은 비즈니스 및 프로그래밍 시나리오를 통합 할 것입니다. 외부에서, 나를 포함, 그것은 OpenAI 같은 느낌은 소비자의 측면을 선도하고 지금 그것의 자원 할당을 조정. 무슨 일이 있었습니까

참고 : 3 월 2026에서 OpenAI는 비디오 생산 Sora (응용 프로그램 및 API 포함)가 닫히고 관련 상업적 진보를 중단했습니다。

그렉 Brockman:
이제 몇 시간 동안, 우리는 실제로 우리가 생각하고있는 긍정적 인 영향을 가지고 있는지 볼 수있는 심층 학습의이 기술을 개발하고있다. – 실제로 사람들을 돕고 삶을 개선하는 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니까。

동시에, 우리는 다른 라인을하고 있습니다 :이 기술을 배포합니다. 1개는 가동을 지원하고 다른 사람은 기술이 진짜 성숙할 때 순간을 위해 전 세계에서 경험을 건설하고 준비하기 위한 것입니다。

그리고 이제 우리는 새로운 단계에 도달했습니다. 우리는이 기술이 실제로 가능한 것을 본다. 우리는 벤치 마크 및 새로운 단계에 몇 가지 요약 능력에서 이동 -- 실제 세계에 배치해야합니다, 실제로 작동하고 사용자 피드백을 통해 진화 할 수 있습니다。

그래서 나는 기술적 변화에 의해 구동 전략적 변화로이 변화를 해석하는 것을 선호한다。

이것은 우리가 "소비"에서 "사업"으로 이동하는 것이라고 말하지 않습니다. 더 정확하게, 우리는 질문을: 어떤 응용 프로그램은 자원이 제한 될 때 가장 높은 우선 순위를 제공해야합니까? 우리는 아무것도 할 수 없습니다。

어떤 응용 프로그램은 진정으로 땅을 만들 수 있으며, 그들 중의 시너지를 만들고 실용적인 의미가 있습니까? 모든 방향을 나열하면 소비자 측은 다른 종류의 것들로 끊을 수 있습니다. 개인 조수, 정말 알고있는 시스템, 당신과 함께 일관되고, 인생 목표를 달성하는 데 도움이됩니다. 창조적 인 즐거움; 그리고 다른 많은 가능성. 그리고 기업 수준에서, 당신은 더 높은 수준에서 그것을 보면, 당신은 실제로 한 가지로 요약 할 수 있습니다: AI가 당신을 위해 그것을 할 수 있습니까

우리의 경우, 현재 우선 순위는 매우 명확하며, 상단의 두 가지 것들 : 첫째, 개인 조수; 두 번째, 당신이 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 AI。

문제는 현재 계산에 만족하지 않습니다. 더 많은 응용 프로그램이 추가되면 전체 적용은 단순히 불가능합니다. 그래서 현실적인 판단입니다: 기술은 빠른 성숙이고 충격은 폭발에 관하여 입니다, 우리는 진짜로 그것을 만드는 가장 중요한 방향을 선택하는 것을 가지고 있습니다。

알렉스:
당신은 전에 아날로그를 언급, OpenAI는 디즈니와 같은 종류의 말하기: 핵심 능력이 있고 다른 시나리오에 확장 할 수 있습니다. 디즈니에는 Mickey 쥐가 있고 영화, 테마 파크, Disney+를 할 수 있습니다. OpenAI의 "핵심"은 비디오 세대, 조수 및 비즈니스 응용 프로그램에 사용할 수있는 모델입니다。

그러나 이제는이 "풀 롤오버"길을 취하지 않고 선택해야 할 것입니까

그렉 Brockman:
실제로, 나는 그것이 지금처럼 더 생각한다. 하지만 포인트는: 기술적 관점에서 볼, Sora 및 GPT 실제로 두 가지 다른 기술 지점에 속한다. 그들은 완전히 다른 방법으로 건축됩니다。

문제는이 단계에서는 이러한 두 가지 기술 나무를 동시에 발전시키는 것이 매우 어렵습니다. 특히 제한된 자원의 상황에. 그래서 우리가 만든 선택은, 이 단계에서, GPT 경로에 우리의 주요 자원을 집중。

물론, 우리가 다른 방향으로 포기하지 않는다. 로봇의 분야에서, 예를 들면, 우리는 우리의 연구를 계속하고 있습니다. 그러나 로봇 자체는 이전 단계에 있으며, 아직 실제 발발을 찢지 않습니다。

한 해에 대비하여 AI가 실제로 지식 분야에서 벗어날 수 있습니다。

그리고 GPT 경로가 "텍스트"가 아니라 스트레스에 중요합니다. 예를 들어, 두 방향 음성 상호 작용 (speech-to-speech)는이 기술 경로의 일부이며 AI가 더 유용하고 실용적입니다. 이 기능은 동일한 모형 체계 내의 다른 방법으로 적응된 본질에서 입니다。

그러나 기술의 두 가지 완전히 다른 지점으로 갈 경우, 그것은 긴 실행에서 그들을 지속하는 것이 매우 어렵습니다. 계산의 제약을 받았다. 그리고 이것에 대한 이유가 너무 훌륭하다. 거의 모든 모델이 출시 된 후 사람들은 더 많은 것을 원했습니다。

알렉스:
그렇다면 왜 세계 모델에 집중하지 않았습니까? 예를 들어, 비디오 모델은 객체 간의 관계를 이해해야하며 로봇에 중요한 역할을합니다. 그리고 Sora는 실제로 매우 빨리 움직이고 있습니다. 왜 궁극적 인 베팅

참고 : World Model은 센서 및 물리적 인 정수에 중점을두고 AI가 세계가 어떻게 작동하는지 이해하는 핵심으로 데이터의 얼굴 패턴에 대해 배울 수 없습니다. 이 모형은 Sora 같이 체계를 설명하기 위하여 보통 이용됩니다: 이미지 또는 비디오의 생성뿐만 아니라 모델링 개체 (예 : 사람들, 자동차, 빛), 시간 (예 : 프레임 사이 진화) 및 물리적 패턴 (예 : 모션, 보호 및 충돌)의 지속적인 변경과 관계가 아닙니다. GPT는 언어의 모델이며, 추상적 인인지 및 임무 성능에 중점을 둡니다。

그렉 Brockman:
이 지역의 가장 큰 문제는 실제로 많은 기회입니다。

우리는 일찍 발견, OpenAI에서, 아이디어가 수학적으로 합리적인 때, 그것은 일반적으로 실행하고 좋은 결과를 달성. 이것은 심층 학습의 밑바닥 수준이 매우 강력하다는 것을 건의하고, 그것은 새로운 장면에 추상적으로 자료에서 규칙이 될 수 있습니다. 당신은 세계의 모형, 과학적인 발견, 프로그램, 등을 사용할 수 있습니다。

그러나 열쇠는: 우리는 무역 떨어져 만들 필요가 있습니다。

과거에는 논쟁이 있었습니다. 텍스트 모델은 얼마나 갈 수 있습니까? 정말 세상을 이해할 수 있습니까? 나는이 질문에 대한 답변이 있다고 생각합니다. 텍스트 모델은 AGI로 갈 수 있습니다。

우리는 명확한 경로를 보았고, 올해 더 강한 모델이 될 것입니다. 그리고 OpenAI 내에서, 우리의 가장 큰 고통 중 하나는 calculus를 배포하는 방법 - 단지 더 악화되지 않는 문제. 그래서, 본질적으로,이 루트의 질문은 더 중요하지만 타이밍과 sequencing의。

이제 우리가 생각하는 응용 프로그램의 일부는 원격이 접근하기 시작했다. 예를 들어, 아직 해결되지 않은 물리적 문제 해결. 우리는 단지 물리학자가 오랫동안 문제를 공부하고있는 경우를 가지고 있으며 모델로 제공, 12 시간 후, 우리는 솔루션을 제공했습니다. 그는 그가 모델처럼 느꼈다. 이 문제는 인간에 의해 해결되지 않을 수도 있지만 AI는했다。

이 같은 것을 볼 때, 당신의 유일한 선택은 당신의 내기를 두배로 하고 당신의 입력을 세배로 합니다. 우리가 정말로 엄청난 잠재력을 발휘할 수 있다는 것을 의미합니다。

그래서 나를 위해, 이것은 다른 방향으로 경쟁이 아니지만, OpenAI의 임무는 무엇입니까? 어떻게 세계로 AGI를 가지고 있습니까? 모두가 정말 혜택을 받을 수 있나요? 그리고 우리는 그 길을 본다, 우리는 그것을 앞으로 이동하는 방법을 알고。

세계 모델이 아닌 BET GPT: AGI에 경로 선택

알렉스:
글쎄, 방금 언급 한 다음 세대 모델로 돌아가고 싶지만, 먼저 그 질문을하고 싶습니다。

나는 올해 초 Google DeepMind의 Demis Hassabis에 말했다. 흥미롭게도, 그는 그에게 말했다, AGI에 가장 가까운 것은 실제로 이미지 생성기, 나노 바나。

참고 : Demis Hassabis는 연구에서 획기적인 응용 프로그램에 AI를 운전하는 핵심 사람 중 하나입니다. 그는 AlphaGo를 개발하기 위해 DeepMind를 만들었습니다. 인공 지능 개발의 역사로 2016 년 체스 세계 챔피언을 물리 칩니다。

그의 이유는, 이러한 이미지와 비디오를 생성하기 위해, 그것은 물체의 상호 작용을 이해하는 데 필수적이었다, 적어도 세계가 운영하는 방법。

그래서 잠재적 인 위험을 의미합니까? 그것은 큰 내기 -- 그 경우, OpenAI는 다른 기술 나무에 숫자를 추가하여 아무것도 놓치지

그렉 Brockman:
그것이 사실이라면? 나는 두 가지 답변이 있습니다。

첫째, 물론 그 가능성이있다. 이것은 당신이 선택하고 베팅해야하는 곳입니다. 그리고 OpenAI는 처음부터 이 작업을 수행하고있다: 우리는 AGI에 경로가 무엇인지 알아 내고, 우리는 도로에 높은 초점을 가지고. 무작위 벡터처럼, 최종 결과는 0에 닫을 수 있습니다. 그러나 모든 벡터를 정렬하면 명확한 방향으로 드라이브 할 수 있습니다。

그러나 두 번째 점은 이미지 생성은 실제로 ChatGPT에서 매우 인기있는 기능이며 여전히 투자하고 우선 순위를 만듭니다. 우리는 실제로 GPT 구조를 기반으로하는 세계 모델 또는 Proliferation Model의 기술 지점에 속하지 않기 때문에 이것을 할 수 있습니다. 그래서, 그것은 다른 데이터 배포를 직면하면서, 그것은 기술의 낮은 핵심에 동일합니다。

그리고 이것은 AGI를 위한 가장 굉장한 장소의 다만 하나입니다: 때때로 아주 다른 신청 -- 음성, 이미지 발생, 원본 가공 및 다른 상황에 있는 원본의 사용은 과학적인 연구 프로그램, 개인적인 건강 정보와 같은 -- 동일한 기술 기구에서 수용될 수 있습니다。

그래서, 기술 관점에서, 내가와 회사에 대해 생각 한 것은 가능한 한 많은 노력을 해치하는 방법. 이 기술이 전반적인 업그레이드 또는 전체 경제 시스템의 상승으로 이어질 것이라고 믿습니다。

그리고이 것은 너무 크다. 물론, 우리는 모든 것을 할 수 없습니다, 그러나 우리는 우리에게 무슨 말을 할 수 있습니다。

알렉스:
이것은 "general"의 인공 지능이 의미하는 것입니다。

그렉 Brockman:
그게 바로. 그것은 G입니다. 그것은 정말 의미하는 것입니다。

알렉스:
"unified,"이 슈퍼 application은 무엇을 좋아하나요

그렉 Brockman:
나는 super-application이 무엇인지 이해 ..

알렉스:
채팅, 프로그래밍, 브라우저 및 ChatGPT를 함께 제공합니까

그렉 Brockman:
견적 요청 우리가 원하는 것은 AGI의 힘의 실제 경험을 제공하는 최종 사용자 중심 응용 프로그램입니다, 이는 "우주"입니다。

오늘 채팅 제품에 대해 생각하면 개인 조수, 개인 API, 실제 AI로 진화 할 것이라고 생각합니다. 그것은 당신이 잘 알고, 당신에 대한 많은 정보를 알고, 당신의 목표에 일관성, 신뢰할 수있는, 그리고 일부 측정은이 숫자 세계에서 당신을 대표 할 수 있습니다。

Codex를 위해, 당신은 그것을 이해할 수 있습니다: 소프트웨어 엔지니어를 위해 주로 디자인된 아직도 공구입니다, 그러나 모든 사람을 위한 "Codex로 돌립니다."。

만들거나 무언가를 구축하려는 사람은 컴퓨터가 원하는 것을 할 수 있도록 Codex를 사용할 수 있습니다. 그리고 소프트웨어를 더 이상 쓰고 싶지 않아, 컴퓨터를 사용하는 것이 더 많습니다. 나는 노트북 설정으로 나를 도울 것이다. 때때로 나는 뜨거운 영역을 설정하는 방법을 잊고, 나는 단지 Codex가 그것을하자, 그리고 그것은。

그것은 어떤 컴퓨터가 될 것입니다. 그들은 사람들에게 적응해야한다, 나에게하지。

그래서 당신은 당신이 컴퓨터에 원하는 모든 것을 말할 수있는 응용 프로그램을 상상할 수 있습니다. 이것은 "컴퓨터 사용"과 "브라우저 작동"의 기능을 통합하므로 AI는 웹 페이지를 실제로 작동 할 수 있으며 무엇을 수행 할 수 있습니다. 그리고 상호 작용이 채팅, 쓰기 코드, 또는 지식이 일반적으로 작동 여부, 이러한 대화는 하나의 시스템에 통합되지 않습니다. AI가 기억할 것입니다。

그것은 우리가 건물이다。

그러나 솔직히, 그것은 단지 아이스버그의 끝, 표면에 있는 부분입니다. 나에게 정말 중요 한 것은 바닥 기술의 일치입니다。

우리는 먼저 아래 모델 레벨의 조화를 언급했지만 지난 몇 년 동안 실제로 변경 된 것은 "모델" 자체가 아니라 "자동차 시스템"보다 중요합니다. 즉, 모델은 어떻게 컨텍스트를 얻을 수 있습니까? 실제 세계에 연결하는 방법은? 무엇을 할 수 있습니까? 새로운 컨텍스트가 입력될 때 사용자와 상호 작용의 주기는 어떻게 합니까

과거에, 우리는 실제로 것들의 여러 세트를 가지고, 또는 적어도 것들의 약간 다른 세트. 이제 우리는 함께 넣어. EVENTUALLY, 우리는 명백한 AI 층이 있고, 그 후에, 아주 가벼운 방법에서, 다른 특정한 신청에 그것을 점합니다。

물론, 당신은 여전히 작은 플러그인을 할 수 있습니다, 작은 인터페이스, 금융 서비스, 전문 서비스 법률에 전념, 그러나 당신이 필요로하지 않는 대부분의 경우, super-application 자체가 충분히 넓은 보편적 인이기 때문에。

알렉스:
이 응용 프로그램은 비즈니스와 개인 모두

그렉 Brockman:
그래, 그건 실제로 그것의 심장입니다. 컴퓨터처럼 노트북처럼, 개인용 또는 직장을 위해? 대답은: 둘 다. 그것은 당신의 장치, 디지털 방식으로 세계에 공용영역입니다. 그리고 우리가 할 일을 정확히。

알렉스:
그리고 비 상업적인 관점에서, 나는 내 개인 생활에서 그것을 사용 한 경우 어떻게해야합니까? 내 인생에 무슨 일이

그렉 Brockman:
나는 개인 생활에서, 그것은 먼저 ChatGPT를 사용하는 방법을 계속합니다。

ChatGPT를 어떻게 사용하나요? 사실, 사람들은 이미 매우 다양하고 놀라운 작업을 사용합니다. 때때로 그것은 단지, "나는 결혼식을 해결하려고합니다. 당신은 그것을 초안할 수 있습니까? 또는 "이 아이디어를 보여 줄 수 있으며 몇 가지 피드백을 줄 수 있습니까? 그리고 같이, "나는 조금 사업을하고 있습니다. 당신은 몇 가지 생각을 줄 수 있습니까

이 장면은 다소 개인이며 일부는 개인과 일 간의 경계를 흐르기 시작했습니다. 그리고 내 점은, 이 모든 것들은 superapply 왼쪽해야합니다。

그렉 Brockman:
그러나 ChatGPT에서 다시 보면 실제로 이미 진화하고 있습니다。

그것은 메모리가 없다, 권리? 모두, 그것은 같은 AI, 처음부터 시작, 거의 낯선 사람에 이야기. 그러나 당신의 과거 상호 작용을 기억하면 훨씬 더 강할 것입니다. 더 많은 컨텍스트에 액세스 할 수 있다면 훨씬 더 강할 수 있습니다。

예를 들어, mailbox에 연결하고 캘린더를 진정으로 선호도를 이해하며 과거 경험에 대한 배경 정보의 깊은 세트를 가지고 목표를 달성하는 데 도움이됩니다. 그리고 이제, 예를 들어, ChatGPT는 이미 맥박이라고 불리는 기능을 가지고 있습니다. 즉, 그것에 대해 알고있는 것은 당신이 관심이있을 수있는 무언가를 제공합니다。

그래서 개인 사용의 수준에, super-appliances는 이것의 전부를 커버하고 더 많은 것을 할 것입니다。

알렉스:
시작할 때

그렉 Brockman:
더 정확하게, 우리는 앞으로 달에 단계로 이 방향 단계에서 이동할 것입니다. 우리가 이야기하는 완벽한 비전은 점차적으로 전달되지만 단일, 통합 된 방식으로 라인에있지 않으며 단계적으로 등장합니다。

예를 들어, 오늘날 Cordex 응용 프로그램은 실제로 두 개의 레이어를 포함합니다 : 도구를 사용할 수있는 범용 지능형 캐리어 중 하나; 소프트웨어를 쓸 수있는 지능형 바디의 다른。

그리고 이 보편적인 운반대 체계는 실제로 다른 많은 시나리오에서 사용될 수 있습니다. 당신은 스프레드 시트에 넣어, 워드 파일에, 그리고 그것은 당신의 지식 작업에 도움이。

그래서 우리의 첫 번째 단계는 Cordex 응용 프로그램을 일반 지식에 더 유용합니다. OpenAI 내부를 보았기 때문에, 사람들이 이것을 사용하기 시작했습니다。

이것은 첫 번째 단계이며, 앞으로 많은 단계가있을 것입니다。

알렉스:
나는 코덱에 대해 어제 동료 중 하나에 이야기 할 때, 그는 코덱과 비디오 클립을하는 사람을 언급했다 : 그는 코덱을 자신의 비디오를 처리, 코덱은 심지어 Adobe Premiere에 대한 플러그인을 만들었습니다, 장을 분할하고 편집을 시작했다. 그게 무슨 일이야

그렉 Brockman:
나는 특히 그런 사례를 듣고 싶습니다. 그것은 우리가 일하기 위하여 체계를 원하는 방법 입니다. 그리고 그것은 흥미 롭습니다: Codex는 소프트웨어 엔지니어를 위해, 그래서 비 프로그래머를 위해 디자인되었습니다, 진짜로 아주 쓸모 없습니다. 구성에 너무 많은 작은 문제가 있기 때문에。

개발자는 그 의미와 수정하는 방법을 알고 있습니다. 우리는 그것을 사용했습니다. 그러나 개발자가 아닌 경우, 당신은 좋아한다, "이것은 무엇입니까?" 나는 전에 본 적이 없다

그러나 너무도, 우리는 결코 프로그램을 작성하지 않은 많은 사람들을 본 적이, 웹 사이트에서 그것을 시작, 또는 당신이 단지 말한 것을 수행 - 다른 소프트웨어와 상호 작용을 자동화, 거대한 레버리지. 예를 들어, 우리의 통신 팀의 누군가가 Slack과 mailbox에서 픽업하여 많은 피드백을 처리하고 좋은 합성 및 합성을 만들 수 있습니다。

그래서 무슨 일이 일어나는 것은 매우 동기를 부여하는 사람들은 이미이 문턱을 교차하고 높은 수익을 얻을 것이다。

감각에서 가장 어려운 부분은 달성되었습니다 - 우리는 실제로 작업을 수행 할 수있는 진정한 똑똑한 AI를 만들었습니다。

할 수있는 다음 것은 상대적으로 "쉬운"부분입니다. 대중에게 정말 유용합니다. 항목 임계 값을 찢기 위해。

알렉스:
그리고 경쟁 패턴의 관점에서 Anthropic은 이제 Claude 응용 프로그램을 가지고, 채팅 로봇과 Claude 코드. 그런데, 그들은 그들의 자신의 super-appliance 시제품을 가지고。

당신은 무슨 생각, Anthropic? 그리고 OpenAI가 어떻게 잡을까요

그렉 Brockman:
12 ~ 18 개월 전에 다시 넣으면 우선 순위 영역으로 " 프로그래밍"을 사용하고 있으며 프로그래밍 경쟁에서 최고의 결과를 얻고 있습니다. 그러나 우리가 충분히 투자하지 않았다 한 것은 가용성의 마지막 킬로미터이었다。

즉, 우리는 AI가 모든 어려운 프로그래밍 질문을 해결하기 위해 충분히 똑똑한 사실에 충분히주의를 기울이지 않지만 실제 세계에서 코딩 라이브러리를 결코 본 적이 없습니다. 실제 세계 코딩 은행이 종종 혼란스럽고 "청소"환경에서 알고 있습니다。

그 시점에서, 우리는 참으로 뒤에 거짓했다. 그러나 아마도 작년 중반부터, 우리는 이것을 매우 심각하게 만들기 시작했습니다. 우리는이 격차가 무엇인지, 실제 세계가 무엇인지, 복잡성이 무엇인지, 우리가 이전과 실제 접촉하지 않은 것을 볼 수있는 팀을 조립했습니다。

예를 들어, 교육 데이터를 구축하는 방법? 훈련 환경을 구축하는 방법? AI는 정말 "DOING SOFTWARE ENGINEERING"라고 느끼는 것을 경험하자 - 중단 될, 이상한 문제를 가지고, UNDESIRED, 등。

나는 이제까지 잡았다. 사용자가 실제로 경쟁자와 비교할 때, 많은 사람들이 우리를 선택합니다。

물론, 우리는 또한 우리가 프런트 엔드 경험에 격차를 가지고, 우리는 그것을 채울 것입니다. 그러나 우리는이 시간을 가지는 방법이 있습니다 : 모델을 만들뿐만 아니라 쉘을 추가 할뿐만 아니라 처음부터 제품으로 생각합니다. 우리의 연구에서, 우리는 동시에 생각, "어떻게 사용할 것인가?" 이것은 OpenAI 안쪽에 일어나는 이동입니다。

그래서 내 지점은, 우리는 업그레이드의 매우 강한 파도가있을 것입니다. 혼자 올해 도로지도를보고, 나는 매우 흥분을 느낄 수 있습니다。

동시에, 우리는 매우 집중적인 초점으로 마지막 킬로미터를 위해 위로 만듭니다。

알렉스:
2022년부터, OpenAI는 이 분야에서 undisputed runner 처럼 되었습니다. 분명히, 경쟁은 더 이상 시험 경쟁이 없습니다. "우리가 왔습니다."。

회사의 분위기가 변경되었습니까? 즉, ChatGPT와 같은 제품을 선도하는 과거에 그것이 같지 않지만 실제로 긍정적 인 경쟁을 입력합니다。

일부 외부 보고서는 실제로이 변경을 볼 수 있습니다. 예를 들어, OpenAI가 더 이상 "tribe mission"가 없었다고 강조하는 인트라 전갈 회의는이 중앙 방향으로 초점을 맞추고 있습니다. 환경과 분위기에서 무슨 일이 일어나는가

그렉 Brockman:
나는 말하고, 개인적으로, OpenAI는 나를 위해 가장 혼란스러운 순간, 우리가 ChatGPT를 출시 한 후。

나는 회사의 휴가 파티에 "우리가 원" 분위기가있었습니다. 나는 전에 그 방법을 느꼈다. 나의 응답이었다: 아니, 우리는 아니. 우리는 단점에 누구인지。

우리는 항상 왔습니다. 이 지역에 있는 경쟁자의 대부분은 이미 더 많은 자본, 더 많은 인력, 더 많은 자료 및 거의 모든 자원과 큰 회사를 설치했습니다。

그래서, 왜 OpenAI가 경쟁? 그런데, 대답은 우리가 안전할 수 있었다는 것을 결코 느꼈다. 우리는 항상 도전자로서 우리를 본。

사실, 시장이 경쟁의이 패턴을 보여주기 위해 시작되고 다른 상대가 나타나기 시작되고 잘 할 수 있다는 것을 볼 때 건강합니다。

내 의견에서, 당신은 경쟁자에 당신의 관심을 끌 수 없습니다. 그들이 지금 어디에 그냥 별이 있다면, 그들은 거기에 도착 한 시간에 갔다。

그리고 나는 그것이 몇 시간 동안 역이었다 생각 : 많은 사람들이 우리가 누구인지에 출연하고 우리는 앞으로 이동 할 수 있었다. 대신 내부 정렬과 일치감을 제공합니다。

이전에 언급했듯이, 과거에 우리는 거의 "research"와 "deployment"를 두 개의 분리 된 것들로 보였습니다. 이제 우리는 정말로 그들을 통합하고 싶습니다. 나를 위해, 그것은 멋진 일입니다。

그래서 나는 우리가 "stable"또는 우리가 위기에 갑자기있는 것을 생각하는 무대가 아니고 말할 것이다. 당신은 알고, 그것은 일반적으로 그들이 말하는 것처럼 좋지 않습니다, 또는 그들이 말하는 것처럼 나쁜。

나는 우리가 전체로 안정되어 있다고 생각합니다. 그리고 나는 우리의 도로 지도에서 아주 confident이고 우리가 행한 연구에서. 제품의 끝을 위해, 나는 지금 아주 좋은 에너지가 있다고 생각하고, 당신은 세계에 이 일을 배달하기 위하여 함께 옵니다。

알렉스:
몇 번 전에 언급했으며 몇 가지 강력한 새로운 모델이있을 것입니다. 지옥은 무엇인가

정보 보고서는 "Spud"에 대한 사전 훈련을 완료했으며 Sam Altman은 몇 주 동안 매우 강력한 모델을 볼 수 있어야 OpenAI의 내부 직원에게 말했다. 몇 주 전이었습니다. 팀 내에서, 그것은 경제를 가속화 할 수있는 실제 가능성도 있었다, 그 것들이 예상보다 더 빠르게 이동했다。

그래서, 지옥은 Spud

그렉 Brockman:
좋은 모델입니다. 그러나 나는 포인트가 정말로 단일 모델이라고 생각하지 않습니다。

우리의 R & D 과정은 크게 이것입니다: 첫째로, 사전 훈련, 즉, 새로운 기본적인 모형의 생산, 그리고 그 후에 모든 개선은 그 기초 모형에 건설될 것입니다. 이것은 회사 내에서 많은 팀에 의해 상당한 노력을 필요로하는 단계입니다. 사실, 지난 18 개월 동안, 나는 내 시간의 대부분을 보냈다 : 그것은 주로 GPU 인프라 주위에, 훈련 프레임 워크에 책임있는 팀을 지원 하 고이 대규모 훈련 작업에 대 한 실제 실행。

이것은 집중 학습에 의해 이어진다. AI는 어떻게 세계에 대한 큰 거래를 배웠는지, 정말 그것을 사용 시작。

그런 다음 포스트 훈련 과정이 있습니다. 이 단계에서, 당신은 정말 그것을 말할 것입니다 -- 잘, 이제 당신이 문제를 해결하는 방법을 알고, 다른 상황에서 연습。

마지막으로 행동과 가용성에 "마지막 킬로미터"단계가 있습니다。

그래서 새로운 기지로 Spud를 볼 수 있습니다, 새로운 사전 훈련 모델. 그리고 그것에, 그것은 우리의 연구가 지난 2 년 동안 또는 그래서 결과에 진짜로 지도하기 시작했다고 말할 수 있습니다. 그것은 매우 호쾌합니다。

나는 외부 세계가 마지막으로 느끼는 것은 용량의 전반적인 증가라고 생각합니다. 그러나 나를 위해, 그것은 단지 하나의 문제가 없었다. 그것이 나올 때, 우리가해야 할 일의 초기 버전입니다. 우리는 이 과정의 각 단계에서 더 많은 것을 계속할 것입니다。

그래서 우리는 진보의 가속화 된 엔진을 가지고 있다고 생각하고 Spud는이 도로의 노드입니다。

알렉스:
그래서 오늘 모델에 대해 할 수 있다고 생각합니까

그렉 Brockman:
나는 더 어려운 문제를 해결하고 더 미묘하게 될 것이라고 생각합니다. 지시어와 컨텍스트를 잘 이해한다。

사람들은 때때로 "큰 모델 냄새"- - 모델이 정말 똑똑하고 더 많은 할 때 느낄 수 있습니다. 당신의 의도를 가진 선에서 더 많은 것일 것입니다, 당신의 필요에 더 많은 것。

당신이 질문을 할 때 AI는 당신이 의미하는 것을 정말로 이해하지 않습니다, 그 감정은 여전히 실망. 당신은 도움이 될 수 있지만 당신이 그것을 알아낼 수 있다고 생각한다。

그래서 나는, 감각에서, 그것은 함께 제공되는 많은 "매우"입니다. 한 손으로 지표에서 많은 증가가 될 것입니다. 다른 한편, 새로운 시나리오가있을 것입니다. 그것은 신뢰할 수 없기 때문에 AI를 사용하여 피곤하고, 지금 당신은 그것을 사용할 것입니다。

나는이가 풀 blown 변경 될 것이라고 생각합니다. 정원의 천장을 높이기 위해 계속되는 방법을 볼 수 있습니다. 우리는 이러한 시나리오의 물리적 연구에서 성능을 보았고, 나는 더 개방 된 문제를 해결할 수 있다고 생각합니다。

동시에, 나는 그것이 힘 문턱을 들어 올리는 방법을 기대합니다. - - - 그래서 당신이해야 할 일, 그것은 오늘보다 훨씬 유용합니다。

알렉스:
그러나 그것은 항상이 변경을 느끼기 위해 일반 사용자에게 쉬운. 예를 들어 GPT-5 이전에는 많은 열과 기대가 있었지만 실제로 왔을 때 초기 공개 반응은 다소 실망했습니다. 그것은 단지 그것이 특정 작업에서 매우 강한 것이 분명했다。

그래서, 다음 세대를 위해, 당신은 생각할 것이다 그것은 약간 전문 장면에서 더 명확하게 느꼈다, 또는 더 직관적이 될 것입니다, 모든 유니버설 프로모션

그렉 Brockman:
나는 이야기가 여전히 유사 할 수 있다고 생각합니다. 모델이 출시 된 후, 누군가가 생각을 시작해야합니다, "이것은 내가 전에 본 것과 비교 한 일과 밤의 정확히 차이입니다. 그러나 "스마트"병목에없는 일부 응용 프로그램이 있습니다. 그래서 당신은 단지 모델을 똑똑하게 만드는 경우, 어쩌면 이러한 장소에서, 사용자는 바로 차이를 느낄 수 없습니다。

그러나 시간이 지남에 따라, 나는 우리가 모든 느낌 변경을 끝냈다. 실제로 변화가 얼마나 많은지 때문에이 시스템에 의존하기 시작합니다。

우리가 AI와 상호 작용하는 방법에 대해 생각하고 싶다면, 모두가 실제로 할 수있는 심리적 인 모델이 있습니다. 그리고 이 심리적인 모형은 아주 빨리 변화하지 않습니다. 한 번에 당신을 위해 놀랍게하는 경험으로, 당신은 갑자기 그것을 할 수 있다는 것을 깨닫고, 나는 그것을 생각하지 않았다。

우리는 의료 정보에 접근의 맥락에서 같은 것들을 본다. 나는 ChatGPT를 사용하여 암 치료법을 이해하는 친구가 있습니다. 의사는 이전에 그 후반되었다고 말했으며 아무것도하지 않았다. 그러나 그는 ChatGPT를 사용하여 많은 다른 아이디어를 연구하고 마침내 그는 실제로 치료법을 발견했습니다。

이 경우, 전제는 AI의 능력에 대한 신뢰가이 장면에서 도움이 될 수 있다는 것입니다, 그리고 당신은 시스템에서 가치를 추출하기 위해 너무 많은 노력을 감안할 것이다。

그래서 나는 우리가 다음을 볼 것 생각은 어떤 유사한 응용 프로그램 시나리오에서, AI가 당신을 도울 수있는 모든 사람에게 더 분명하게 될 것입니다。

그래서 기술 자체가 더 강하고 기술 이해가 변화하고 잡는 것은 모두입니다。

알렉스:
즉, 더 많은 것을 의지할 것입니다. OpenAI 내에서, 이 가을을 출시한 자동화된 AI 연구자를 개발하고 있습니다. 지옥은 무엇인가

AI는 "DOWNING"의 초기 단계에서

그렉 Brockman:
우리는 지금이 기술 비행의 초기 단계에서 전반적인 추세에 있다고 생각합니다。

알렉스:
무엇을 의미합니까

그렉 Brockman:
그리고, 같은, AI는 EXPONENTIAL 곡선에 따라 더 강한. 그리고 그 이유는 우리가 AI를 사용 하 여 우리가 AI 자체를 향상 시킬 수 있다, 그래서 전체 프로세스 가속。

그러나 나는 소위 "FLYING"은 기술적인 문제가 아니라 실제 세계 영향력의 출시가 아닙니다. 많은 기술 개발은 S 곡선과 같습니다. 그리고 더 긴 시간 차원에서 여러 S 곡선을 보면 결국 거의 폭발적인 성장에 집중합니다。

나는이 단계에서 우리가 생각한다. 다른 말에서는, 기술 자체는 점점 급속한 속도로 발전하고, 진도의 엔진은 kinetic 에너지를 축적합니다。

동시에, 외부 세계에서는 많은 풍력 요소가 있습니다. 칩 개발자는 더 많은 입력을 얻고 있습니다. 많은 사람들이 최고에서 응용 프로그램을하고 다른 시나리오에서 AI를 EMBED하려고하며 특정 요구 사항과 융합을 찾고 있습니다。

이 모든 에너지는 건물, 그리고 함께, 그것은 경제 성장의 중요한 엔진에 마진 존재에서 "DEEP-OFF PERIOD"로 AI를 밀어。

그리고 그것은 단지 우리의 벽에서 무슨 일이 일어나는지. 그것은 전 세계, 경제 전체로, 어떻게 함께이 기술을 홍보, 그리고 어떻게 작동。

알렉스:
"researcher"는 정확히 무엇을합니까

그렉 Brockman:
"RESEARCHER"라는 용어는 AI가 더 많은 작업을 수행 할 수있을 때, 우리는 더 자율적으로 작동하도록 허용해야합니다。

물론, 고려해야 할이 뒤에있다. 그것은 우리가 그것을 넣는 것을 의미하지 않습니다, 잠시 동안 실행하고 나중에 다시 그것을 작동 하는 경우。

우리는 아직도 그것의 관리에서 아주 깊이 관여될 것이라고 생각합니다. 지금처럼, 당신은 중학교를 가지고 있다면, 당신은 너무 오래 동안 그를 걸면, 그는 아마 많은 가치가없는 경로에있을 것입니다. 그러나 고위 연구자가있는 경우, 또는 방향의 실제적인 감각을 가진 사람, 누구든지에 있는 모든 특정한 조작 능력을 가지고 있을 필요가 없습니다, 그는 아직도 그가 일으키는 무슨에 지속적인 의견, 검토 및 방향 지도를 제공할 수 있습니다: 나는 무엇을 할까。

그래서 내가 이해하는 것은 우리가 건물이 우리의 산출 모형의 속도를 극적으로 증가시키는 기계장치이고, 새로운 연구 돌파구를 몰고 그(것)들을 진짜 세계에 있는 유용하고 유용한 만듭니다. 그리고 그것은 증가율에 일어날 것입니다。

알렉스:
정확히 무엇을 할 것인가? "AGI를 찾아,"그것을 시도할 것인가

그렉 Brockman:
어느 정도에, 나는 이해한다, 적어도 첫 번째 감각. 그러나 더 실용적인 감각에서, 나는 실리콘 근거한 체계에 우리의 연구 과학자 중 하나가 가능한 만큼 이동하는 것을 이해할 것입니다。

알렉스:
"DEFUNCT"이라는 용어를 이해하는 또 다른 방법은 AI가 진보적 인 발전을 통해 인간보다 스마트 인텔리전스를 향해 거의 멈추지 않는 푸시로 진화합니다。

당신은 그 걱정, 그냥 것들이 오른쪽 방향으로 갈 수, 이러한 진행 자체는 제어 밖으로 될 수 있고 비스듬히 될 수

그렉 Brockman:
나는 생각, 물론, 그 의심이 없다. 나는, 이 기술의 이익을 재출하기 위해, 그것의 위험에 심각한 반영에 의해 동반되어야 합니다。

기술 개발에 대한 우리의 접근 방식을 보면, 우리는 안전과 보호를 많이 투자 한 것을 찾을 수 있습니다. 좋은 예는 신속한 공격입니다. 매우 똑똑하고, 매우 가능한 AI가되고, 많은 도구에 액세스 할 수있는 경우, 물론 당신은 밀어 넣지 않고 이상한 지시를주고 조작하지 않도록해야합니다。

그것은 우리가 많은 에너지를 헌신 한 것은, 나는 우리가 매우 좋은 결과를 달성 한 생각하고이 작업의이 부분에 매우 강한 팀이 있습니다。

흥미롭게도, 질문 중 일부는 실제로 인간과 유사합니다. 인간은 낚시 공격에 의해 똑같이 영향을 받고 잘못 될 수 있으며 풀 컨텍스트의 지식 없이 행동 할 수 있습니다。

우리는 우리의 자신의 R&D로 이 아날로그를 가지고 갈 것입니다. 우리가 모델을 게시하고 모델을 개발, 우리는 경이: 우리는 그것이 인간 목표와 어떻게 진짜로 일관되게된다는 것을 보증합니까? 이것은 우리가 매우 많이 걱정하는 한 가지입니다。

또한, 물론, 세계에 대한 더 큰 질문, 경제 전체로 : 모든 변화는 어떻게 될 것인가? 이 기술에서 모든 혜택을 누릴 수 있습니까? 그것은 단지 기술적 인 문제, 그것은 OpenAI 문제가 아닙니다. 그러나 예, 나는 종종 운전 기술에 대해 생각하지만, 실제로 그것이 잠재적으로 긍정적 인 효과를 가져올 수 있다는 것을 보장합니다。

알렉스:
문제는 경주처럼 보입니다. OpenAI는 많은 오픈 소스 플레이어로 빠르게 복제됩니다. 이 플레이어는 안전한 국경 및 보호 조치 측면에서 훨씬 약합니다。

나는 당신이 창조적 인 결과가 올바른 일을하기 위해 많은 사람들을 필요로하는 영향을하기 전에 말했는 것을 기억한다; 그러나 파괴적인 결과는 나쁜 의도로 만 남자를 필요로 할 수있다. 내가 가장 걱정하는 곳입니다. 그것은 분명히 인종이기 때문에, 그것은 빠른 이동. 동료 중 많은 사람들이 멈추지 않는 경우 중지한다고 말했다. 그러나 이제는 슬픔의 징후가 없다。

위험이 정말 가치가 있습니까

그렉 Brockman:

반환이 가치가 있다고 생각합니다. 그러나 나는 또한 너무 거친 생각, 너무 한 크기-fits-all。

OpenAI의 시작부터, "좋은 미래는 무엇인가?" 이 기술은 실제로 모든 사람들의 상황을 전진 할 수 있습니까

두 각도로 이를 깰 수 있습니다. “centreization” 관점: 이 기술을 안전한 만드는 제일 방법은 그것을 개발하는 단지 1개의 주제가 있는 것입니다. 그 방법, 경쟁 압력이 없으며, 천천히하고 조심스럽게 일을 얻을 수 있습니다. 준비가되면 모든 사람에게 전달하는 방법을 결정하십시오. 이 아이디어는 물론, 이해할 수 있지만, 그것은 또한, 몇 가지 정도에, unacceptable 공식입니다。

우리의 선호한 경로인 다른 경로는 "resistence"에 대해 생각하고 있습니다. 다른 말에서는 개방형 시스템으로 볼 수 있습니다. 많은 참가자들은이 기술 개발을 촉진하고 있지만 초점은 기술 자체에 불과하지는 않지만 소셜 인프라를 구축하여 더 안전하게 촬영 할 수 있습니다。

전기의 진화에 대해 생각할 수 있습니다. 전기는 또한 많은 다른 사람들 및 기관에 의해 생성되고, 그것 자체에서 똑같이 위험하고 위험합니다. 동시에, 우리는 다층 보안 인프라를 구축했습니다 : 전기 안전 표준, 다른 사용 규범 및 규정의 다른 크기. 매우 큰 규모에서 특정 규제 요구 사항이 있습니다. 많은 사람들이 이 기술의 특성에 따라, 검사관과 지원 시스템의 세트와 함께 민주적 방식으로 전기를 사용할 수 있습니다。

그리고 나는 생각, AI는 동일합니다. 우리가 실제로 보는 것은 AI 주변의 광범위한 사회적 토론이되어야한다는 것입니다. 이 기술이 실제로 와서 모든 사람들의 삶을 변경하면 사람들이 참여해야합니다. 그것은 소중하고 중앙화 된 그룹에 의해 비밀에 밀어 넣을 수 없습니다。

그래서, 나를 위해, 이것은 항상 매우 중앙 질문이었다 : 어떤 방법으로이 기술을 이동해야합니까? 그리고 우리가 정말로 믿고있는 것은 기술 개발의 주위에 진화 한 "resilient 생태계"입니다。

알렉스:
그래서 당신이 말하는 것은 우리가 "FLYING"의 과정에서하고 우리는 모두이다. YOUNG WEIDA CEO WONG IN-HOON은 최근 AGI가 달성 한 것을 생각했습니다. 당신은 동의합니까

그렉 Brockman:
AGI는 다른 사람들에게 다른 정의가 있다고 생각합니다. 그리고 많은 사람들이 오늘날의 기술이 이미 AGI라고 생각합니다。

이 것은 argued 할 수 있습니다. 하지만 난 정말 흥미로운 것은 우리가 지금이 여전히 매우 "unstable" 명확한 결함。

많은 임무에, 쓰기 코드와 같은, 그것은 확실히 SUPERMAN. AI는 그것을 할 수 있고, 그것은 크게 일을 창조하는 마찰을 감소시킵니다. 그러나 동시에 인간이 쉽게 할 수있는 매우 기본적인 것들이 있으며 AI는 여전히 작동 할 수 있습니다。

선을 그리는 곳? 그런데, 그것은 감정처럼, 판단의 분위기, 시간에 과학에 의해 엄격하게 정의 할 수있는 질문보다。

그래서 나를 위해, 나는 우리가 그 순간을 통해 분명하게 가고 생각합니다. 오늘 5 년 전에이 시스템을 보여 주면, 나는 말했다, "Yeah, 우리가 말하는 것을. 현실은 우리가 생각보다 매우 다르다. 우리가 생각 한 양식과 동일하지 않습니다。

그래서 우리는 우리의 정신 모델을 적절하게 조정할 필요가 생각합니다。

알렉스:
그래서, 아직

그렉 Brockman:
나는 약 70 %, 80 %라고 말했습니다. 그래서 나는 우리가 정말 가까이 있다고 생각합니다。

그리고 나는 한 가지가 완벽하게 명확하다고 생각합니다 : 다음 몇 년 동안, 우리는 확실히 AGI를 만날 것입니다. 그것의 성과는 아직도 “SLASHY”이고 완전히 매끄럽고 그리고 완벽하지 않을지도 모릅니다. 그러나 그것의 임무를 완료하는 그것의 능력의 더 낮은 한계는 아주 높을 것입니다 - 나는 컴퓨터에 할 필요가 있는 거의 아무것도 지적적으로 할 수 있습니다。

그래서 이제 나는 "uncertainty 원칙"의 일부 종류와 같이 불확실성의 조금을 줄 필요가 -- 당신은 다른 정의에서 그것에 대해 논쟁 할 수 있습니다. 그러나 내 자신의 정의에 의해, 나는 우리가 거의 거기 생각. 조금 더, 그리고 확실히 거기。

긴요한 회전: 20%에서 80%까지

알렉스:

무엇 12 월에서 일어난 2025. 도킹 포인트처럼 보이기 때문에, "기계가 중단없이 시간을위한 코드를 작성"그리고 갑자기 모든 사람에게 이론적인 생각에서 시작, 고 말했다, "나는 그것을 신뢰하고 잠시 동안 계속 실행 할 수 있다고 생각합니다."

그렇다면 무슨 일이 있었습니까

그렉 Brockman:
새로운 모델의 출시 후 AI가 수행 할 수있는 작업의 비율은 약 20 %의 작업이며 80 %까지 갔다. 이것은 특별한 변화입니다. 그것은 단지 "좋은 작은 도구"더 이상,하지만 그것은 -- 당신은이 AI 주위에 작업 스트림을 재구성해야합니다。

개인적으로, 나는 느낌의 아주 전형적인 순간이 있습니다. 이러한 모든 년, 나는 테스트 힌트가 있었다 : AI가 나를 위해 웹 사이트를 설정하자. 나는 프로그래밍을 공부할 때 나 자신했다. 몇 달이 걸렸다。

그리고 2025년에, 그것은 대략 4 시간 및 그것을 제대로 하는 끝의 몇몇 둥근 가지고 갈 것입니다. 그러나 12 월에, 나는 한 번만 물었다, 그리고 AI는 한 번, 그리고 그것은 좋은했다。

알렉스:
그리고이 모델은 어떻게 달성 했습니까

그렉 Brockman:
많은 이유는 기본 모델 자체가 더 강하다는 것입니다. OpenAI는 지속적으로 최첨단 기술을 향상 시켰습니다. 그리고 그 시점에서, 처음으로, 우리는 올해의 나머지에서 무슨 일이 일어나는 조금을 보았다. 그러나 동시에, 단 하나 점 돌파는 아닙니다. 더 정확하게, 우리는 혁신의 모든 차원에 발전하고 있습니다。

이 모델에 대한 흥미로운 것은 감각에 있다는 것입니다, 당신은 그들이 한 번 "jumping"이었고, 다른 관점에서 볼 때, 실제로 지속적인 진화입니다. 0%에서 80%까지 급격히 뛰어났지만, 20%에서 80%까지. 그래서, 당신은 말할 수 있습니다. 그냥 더 나은。

그리고 나는이 진전이 우리가 따르는 모든 작은 업데이트에서 계속 생각한다. 예를 들어, 5.2에서 5.3에, 나는 그것을 할 수있는 모델을 얻을 수없는 매우 가까운 엔지니어가 있었다. , 단단한 핵심 체계 기술설계의 종류 그는 책임있는; 그러나 새로운 버전과 더불어, 모형은 그의 디자인 파일을 접근할 수 있었습니다, 실제로 달성하고, 더하여 지시자 감시 및 관찰성, profiller 성과 분석을 실행하고, 낙관하기 위하여 계속하고, 마지막으로 그가 스스로 배달하기 위하여 희망한 결과를 달성했습니다。

그래서 나는 말하자, 그것은 더 많은 것 같은 "저녁 전, 그리고 갑자기 그것은 어디에 변화. 그러나이 모든 것은 지금 일하는 능력에 의해 예측되었습니다. 1 년에서 최신, 많은 것들, 몇 가지 더 빠른, 매우 신뢰할 수 있습니다。

알렉스:
너무 놀랄까? 내가 조금 기억하기 때문에 전에 당신은 코덱 인터뷰에서 말했다, 자동화 된 프로그래밍 도구, 소프트웨어 개발자를 의미했다. 그러나 오늘도, 당신은 그런 도구가 모두 사용할 수 있다고 말했다。

당신은 당신의 마음을 바꿀 수 있습니까

그렉 Brockman:
Codex를 사용하여 실제로 작성 코드의 상황에 대해 이해했습니다. 결국, 그 이름으로 코드가 있습니다., 자연적으로 프로그래머 도구로 보았다. 그리고 OpenAI 안쪽에, 많은 사람들은 소프트웨어 엔지니어 그들, 그리고 우리자신을 위한 건물 공구입니다, 그래서 그 방법을 생각하기 위하여 자연적인 입니다。

그러나이 기술이 계속 진화하기 때문에 우리는 한 가지를 깨닫기 시작합니다. 우리가 정말로 만드는 밑바닥 기술은 주로 "코드"에 대해 전혀 아닙니다. 그것은 "문제 해결"입니다。

AI가 실제 작업에 얻고 실제로 일을 할 수 있는지, 구현 프레임 워크를 설정하는 것은 맥락을 관리하고, AI가 실제 작업을 수행하는 방법에 대해 생각한다. 그리고, 심지어 프로그래밍 장면에서, 갑자기 그 사람이 액세스 할 수 있다는 것을 의미합니다. 당신이 정말로 당신을 위해 구현 될 수있는 시스템이기 때문에. 비전을 가지고 있기 때문에, 당신은 달성 할 수있는 목표를 가지고, 당신은 당신의 의도를 설명 할 수 있습니다, 그리고 AI는 그것을 할 수 있습니다, 당신은 할 수 있습니다。

그러나 "non-programme"또는 "programming"섹션을 찾고있는 이유를 묻는 것입니다. 실제로 많은 일, 근본적으로 기계 기술의 약간 종류가 있습니다. 예를 들어, 프리젠 테이션과 같은 Excel 형태. AI 이미 충분한 맥락과 원본 인텔리전스가 있다면 실제로 잘 할 수 있습니다。

그래서 우리가 단지 그것을 더 친절하게 얻을 경우, 그것은 "Codex는 프로그래머"에서 "Codex는 모두를위한 것입니다."。

알렉스:
그리고 이제 우리는 파 진행 상황을 보았고 실리콘 밸리의 또 다른 거의 침묵 현상이 있습니다. Claw를 열고 오른쪽? 또한, 전체 기술 원은 AI 로봇에 데스크톱 제어를 통해, 또는 맥 미니를 얻기, 메일, 달력, 문서에 모든 권리를 제공, 그리고 그 다음 "생활을."。

나중에, OpenAI는 Open Claw의 설립자를 모집했습니다. 그래서 당신은 당신의 인생을 관리하는 데 도움이되는 알에 대해 더 말할 수 있습니까? 오픈 클로 팀에서 가져옵니다. 그 뒤에 비전은

그렉 Brockman:
나는이 기술의 중심점이 실제로 작동하는 방법을 파악하는 것이고, 사람들이 그것을 사용하고 싶은 방법, 스마트 바디의 비전이 무엇인지, 그리고 사람들의 삶에 들어가는 방법 - 스스로 어려운 문제。

그리고 내가 위에 본 한 가지와 기술 진화의 이러한 세대에 다시 한 번 이상은 정말 깊은 참여로 기꺼이, 호기심과 상상은 스스로 매우 현실이며 새로운 경제에 점점 가치가 될 것입니다。

내 의견에서 열린 클로의 설립자 인 Peter는 훌륭한 상상력과 훌륭한 창조적 인 임펄스를 가지고 있습니다. 따라서, 어느 정도에, 사정은 특정한 기술과 관련있습니다; 다른 범위에, 그것은 다만 기술적인 문제점은 전혀 없습니다. 우리가 사람들의 삶에 이러한 역량을 쌓고 그들이 정말로 속한 곳을 찾을 수있는 방법입니다。

그래서, 기술자로서, 그것은 확실히 흥미 롭습니다; 그러나 사용자에게 실질적인 가치를 전달하는 방법에 대해 잘 알고있는 사람으로, 우리는 이제이 문제에 크게 투자하고 있습니다。

알렉스:
당신은 흥미로운 말을했다. 이 자율 AI 지능과 함께 일할 때 목표, 당신의 비전 및 임무를 수행하는 수천의 지능의 CEO가되고 특정 문제가 해결되는 방법에 대한 세부 사항에 더 이상 갇혀 있지 않다고 말했다。

그러나 당신은 또한 말, 감각에서, 이 새로운 방법의 작업은 사람들이 자신의 "펄스 느낌"문제 자체에 대한 느낌을 만들 수 있습니다。

그렉 Brockman:
좋은 것은? 나는 무역 떨어져 있다고 생각합니다。

그래서 우리가해야 할 일은 인식하는 것입니다, 한 손으로, 실제 전력이 도구가 가져올 수 있고, 다른 한편으로는 약점을 최소화하기 위해. 예를 들어, 사람들이 더 큰 레버리지와 더 큰 이동성을 제공합니다. 비전과 원한 것들이 있다면, 당신은 완벽하게 강력합니다。

그러나 세상이 일하는 방법에 대해 생각한다면, 결국에 책임있는 사람이 있어야합니다. 당신은 웹 사이트를하고, 당신의 스마트 나사 일을하고 결국 사용자에게 영향을주고, 스마트의 결함이 정확히 아니라 결함. 그래서 당신은 이것을 돌봐。

이 도구의 실제 사용을 원하는 사람이 인간 이동성 및 인간 책임이 시스템의 핵심 구성 요소임을 깨달아야한다고 생각합니다. 사람들이 AI를 사용하는 방법, 그것은 자체에 매우 근본적입니다。

그래서 내가 생각하는 가장 중요한 것은이 지능형 신체의 사용자로서 -- 그리고 우리는 OpenAI 내부 -- 당신은 책임에 포기할 수 없습니다. 그냥 말 할 수 없습니다, "아, 스스로 할 것입니다."

알렉스:
견적 요청 그러나 방금 말한 것은, "나는 내 맥박을 잃는 것처럼 느낀다"고 "책임"과 같은 것은 아닙니다。

그렉 Brockman:
나를 위해, 두는 실제로 연결된다. 이 점은, 당신이 CEO인 경우에, 그러나 당신은 세부사항에서 멀리 떨어져 있습니다 -- 당신이 회사를 달리는 팀을 가지고 가고, 당신은 정면 선 국가의 당신의 감각을 잃고, 보통 어떤 좋은 결과든지 지도하지 않습니다. 그래서 내가 말하려고하는 것은 이제는 "인간은 마침내 아무것도 알 수 없습니다"는 추구 가치가 뭔가。

물론, 편안하게 제공 할 수있는 특정 세부 사항이 있습니다. 집을 건설하기 위해 일반 계약자를 찾았습니다. 아마도 그것을 돌보는 것이 아니라 다른 것을 신뢰하기 때문입니다. 그러나 마지막 분석에서, 특정 키 세부 사항에 문제가있는 경우, 당신은 여전히 관리하고 알고 있어야합니다。

그래서 여기에 매우 중요한 벌금 차이 : 당신은 단지 장님이라고 말할 수 없습니다, "나는 확실성의 감각을 잃게됩니다." 피임약에, 우리는 여전히 그 감각을 유지하고 체계의 힘과 약점을 이해하기 위해 필요한 말을 능가해야합니다。

그리고 당신은 더 낮은 무언가를 떠나기 시작할 때, 당신은 당신이 체계에 있는 신뢰를 건설하기 때문에 이것을 할 수 있어야 합니다。

알렉스:
모델에 대한 마지막 질문. 당신은 단지 모델 진화의 경로를 언급: 사전 훈련에서 집중 학습에 미세 조정, 그것은 하나 하나에 의해 문제를 해결하고 인터넷에서 작업을 수행 할 수 있도록 더 나은 갖춰。

그리고 이제 우리는 이 과정을 통해 도구를 사용하는 단계에 있습니다. 제대로 이해한다면, 이 경로의 다음 단계는 무엇입니까

그렉 Brockman:
나는 우리가 살고있는 세상이 깊고 확장 기계의 힘 중 하나이라고 생각합니다. 이 과정의 일부, 도구의 사용과 관련, 하지만 동시에 우리는 정말 도구를 잘 수행해야합니다. 예를 들어, AI가 이미 "컴퓨터"를 작동하고 인간처럼 데스크탑 시스템을 사용하는 경우 원칙적으로 당신이 할 수있는 일을 할 수 있습니다。

그러나 동시에, 우리는 기계에 많은 인프라를 추가해야합니다. 예를 들어, 비즈니스 환경에서, 식별 및 권한 관리에 대해? 감사 트레일과 관찰 가능성에 대해? 모형의 밑바닥 수용량의 발달로 잡기 위하여 건설될 필요가 있는 지원 기술의 다량이 있습니다。

그리고 전체 방향에서 나는 "매우 자연스러운 목소리 인터페이스"와 같은 무언가를 포함하려고 생각한다. 다른 말에서는, 당신은 지금 당장 자연적으로 컴퓨터에 대화할 수 있고, 당신이 필요로 하는 무슨을, 그리고 귀중한 권고를 만들 수 있습니다。

예를 들어, 그것은 당신이 밀고있는 무언가가 붙어있는 긍정적인 생각이다, 그리고 문제는 여기에. 또는 아침에 일어나면, "이것은 일상의 간단한 것, 얼마나 많은 일이 당신의 똑똑한 마지막 밤을 했습니까?"。

어쩌면 그것은 이미 당신을 위해 사업을 실행 -- 나는이 기술의 거대한 응용 프로그램이 될 것이라고 생각합니다. 기업가의 민주화는 확실히 일어날 것입니다. 이 장소와 뭔가 잘못되었는지 말해 줄 것입니다. 지금 바로 행복하지 않은 클라이언트가 있고, 그는 진짜 사람에게 이야기하고 싶습니다. 그리고 당신은 스스로 돌봐. 그것은 무슨 일이。

그런 다음, 다음 단계는 인간이 도전 할 수있는 목표 천장을 포함하고이 기술에 의해 계속 될 것입니다. 우리는 이제 실제로이 트렌드의 앞선을 본다. 가장 흥미로운 것은 거의 AlphaGo의 37 손과 비교할 수 있다는 것입니다. - 인간이 결코 나가지 않는 움직임, 그것은 창조적이고 게임의 많은 사람들의 이해를 변경합니다。

이 모든 분야에서 발생합니다. 그것은 과학, 수학, 물리학, 화학에서 발생할 수 있습니다; 물자 과학, 생물학, 약, 약; 문학, 시인 및 다른 많은 분야에서 조차. 우리는 오늘 상상할 수없는 방법으로 인류의 창조적 인 이해와 개념을위한 새로운 공간을 잠금 해제 할 것입니다。

알렉스:
그러나 모델이 당신이 말하는만큼 강하다면, 왜 정말 아직 일어났지

그렉 Brockman:
나는 그것이 "매우 수용량"이 있다고 생각합니다 -- 어떤 모델이 정말로 무엇을하고 얼마나 사람들은 실제로 사용합니까? 그런데, 모델의 이해가 증가하고 있습니다。

기술이 계속 진행되지 않는 경우에도 생각, 여전히 세계에서 큰 변화가 될 것입니다 - 계산 구동, AI 구동 경제 여전히 올 것이다。

그러나 동시에 또 다른 이유가 있습니다. 우리가 "measurable"작업에서 훈련 모델입니다. 그래서 처음에, 우리는 수학으로 시작, 프로그래밍, 이 임무는 매우 명확한 certifiers가 있기 때문에: 대답은 예이고, 명확하게 판단될 수 있습니다. 과거에, 우리는 점차적으로 시험되고 평가될 수 있는 것들의 범위를 확장해서 모형을 더 열리는 질문에 가져올 수 있었습니다。

AI는 실제로 이것을 도울 수 있습니다. AI가 미션을 이해하기 위해 충분히 똑똑한 경우에, 당신은 평가 기준을 주고, 그것은 시간 이상 배울 수 있습니다. 그러나 그것은 창조적 인 쓰기와 같은 작업을 점수가 어렵습니다. "어떻게 한시?"。

그래서, 우리는이 종류의 장면에 사용, 그리고 그것은 AI에 대한 정말 열심히 정말 일정한 시도와 피드백을 통해 배울. 그러나 그것은 모든 변화이며, 우리는 다음 경로를 명확하게 보았습니다。

알렉스:
그것은 흥미로운. 뚱 베어 Thiel은 수학에서 좋은 경우 이전 효과로 말했습니다. 단어보다이 모델에 더 영향을 줄 수 있습니다. Math Club 회원이 되었습니다. 걱정하지 마세요

그렉 Brockman:
나는 그들이 잃어버린 것을 볼 수있는 사람들을 위해 항상 쉽게 생각한다, 그들이 가지고있는 것은. 우리가 이것을 하는 방법의 깊은 경험이 있기 때문에. 나는 수학 경쟁에 갈 사용, 이제 AI는 수학 경쟁을 할 수 있습니다. 그러나 문제는, 그것은 수학 경쟁 자체에 대해 정말 아니에요, 그것은? 그것은 인류가 앞으로 운전하는 핵심 것은 아닙니다。

우리가 우리의 일을하는 방법을 보면 - 한 상자 앞에 앉아, 다른 사람에게 입력 - 우리는 100 년 전에 그 방법을 살지 않았다. 이것은 자연의 상태가 아니고, 우리가 참여하는 세계에서 정말입니다。

인간의 본질은 아닙니다. 현재, 현재, 다른 사람에 연결되기 위하여 진짜로 중요합니다。

그리고 내가 우리가 볼 것에 대해 생각하는 것은 AI가 시간의 큰 거래를 해제하고 자신의 링크를 강화하고 더 많은 사람들을 구축 할 수있는 더 많은 기회를 제공합니다。

나는 그것에 대해 매우 흥분。

알렉스:
이름 * 그리고 더 많은 에이전트 응용 프로그램에 더 이동으로, 외부 세계는 또한 질문을 논의하기 시작합니다: 앞으로도 많은 훈련을 할 필요가 있습니까

모델이 충분히 좋을 때, 당신은 진짜 세계로 그것을 얻을 수있을 것 같다, 그리고 그 후에 많은 비 의존성 전 훈련에서 업그레이드를 얻을. 그리고 슈퍼 데이터 센터에 의해 지원 될 필요가있는 사람들 주로 사전 훈련。

당신은 사기를 책임지고 이것을 승진시키는. 그 생각은 무엇입니까

그렉 Brockman:
나는이 진술은 기술의 진화에 매우 중요한 점을 무시한다. 사실, 모델에 의해 생성 된 물 라인의 각 링크는 서로의 영향을 미칩니다. 그래서 당신은 더 강하게 얻을 것이다 모든 것을 원할 것입니다。

우리가 보는 것은 그, 한 번 사전 훈련은 강하다, 다음과 같은 모든 단계는 훨씬 쉽게 될 것이다. 그것은 실제로 감각을 만든다. 모델이 시작에서 더 많은 수 있기 때문에 더 빨리 배울; 그것은 또한 빨리 이동 하 고 그것의 자신의 실수에서 다른 생각 하 고 배울 때 몇 가지 실수를 만들。

그래서 실제 변화는 우리가 "순수하게 닫히는, 합리적의 자기 프로그래밍 시스템"에서 "실제 세계에 그것을 보여줍니다."라고 말하지 않습니다. Rather, 우리는 모델 자체가 크고 강하다는 것을 깨닫고, 또한 사람들이 실제 세계에서 그것을 사용하는 방법을 이해하고 그 사용에 대한 피드백을 가진 훈련 프로세스를 다시 입력해야합니다. 그러나 이것은 가치 또는 연구의 일부가 발전하기 위해 계속의 중요성을 점감하지 않습니다。

나는 또 다른 변화가 있다고 생각합니다 : 과거에, 우리는 사전 훈련 단계의 원래 기능의 업그레이드에 주로 초점을 맞추고 있지만 소원 단계에 너무 많지 않습니다, 또는 확대 단계. 그리고 마지막 24 달에, 큰 교대는 우리가 균형에 필요한 것을 깨닫기 위하여 왔습니다。

그것은, 당신은 아주 강력한 밑바닥 모형이 있을 수 있습니다, 그러나 또한 extrapolate에 충분히 능률 이어야 하고 실제로 작동합니다. 더 많은 것을 배우고 싶기 때문에 실제로 실제 세계에 배포하기 위해, 이것은 매우 추측 할 필요가있다。

이것은 반드시 훈련의 규모를 최대 이론적 수준으로 밀어서는 안됩니다. 따라서 큰 양의 후속 사용을 고려해야합니다。

당신이 정말로 원하는 것은 지능과 비용의 수준 사이, 곱하기 가장 좋은 점입니다. 대신 1개의 차원만 optimizing。

알렉스:
미래가 방해에 주로 회전하면 더 이상 Nvidia의 GPU가 필요합니까

그렉 Brockman:
물론 우리는。

알렉스:
왜

그렉 Brockman:
많은 이유가 있습니다。

그들 중 하나는 훈련과 증폭 사이의 비율에 관계없이, 수퍼 스케일 교육의 문제는 여전히 하나의 문제에 대량 컴퓨팅을 집중함으로써 달성 될 수있다, 현재 대안이 없다。

그래서 나는 미래에 일어날 가능성이 더 있다고 생각하면 배포 측면의 계산 비율이 크게 증가한다는 것입니다. 그러나 동시에, 당신은 여전히 많은 계산을 풀 필요가있을 때 특히 많은 훈련 작업을 수행해야 할 때 여전히 순간이 될 것입니다。

나는 Nvidia의 팀이 정말 훌륭합니다. 그들은 놀라운 일을하고 있습니다. 그래서, 그렇습니다, 우리는 그들과 아주 밀접하게 일했습니다。

알렉스:
1 일 사람들이 말하기 시작, "우리는 충분히 훈련, 모델은 충분히 스마트?"

그렉 Brockman:
나는 말하고 싶은 일이라고 생각합니다, "Well, 어쩌면 우리는 인간이 그들 앞에 모든 문제를 해결했을 때 말할 수 있습니다." 그러나 우리가 달성하고 싶은 것은 실제로 훨씬 더 높은 천장입니다。

지난 50 년 동안, 많은 목표에 대한 우리의 야망은, 몇 가지 정도, receded. 예를 들어, 일부 질문은 매우 명확하다 — 우리는 모든 의료 보안을 제공 할 수 있습니까? 그리고 그것은 단지 "문제와 재활,"그러나 그것은 정말 예방 의학, 생활양식에서 찾고, 초기 단계에 사람들이 질병이 발생하기 전에 잠재적 위험을 감지하는 데 도움이. 그런 문제, 나는 생각하고, 실제로 더 지적인 모형으로 해결될 수 있습니다。

물론, 문제가 완전히 해결 된 수준이 될 수 있습니다, 당신이 묻는 경우: 나는 스마트 모델로 두 번 필요? 그러나 동시에, 더 높은 수준의 지능을 필요로하는 다른 문제가 있어야합니다。

그것은 비용, 그것은 수익 엔진입니다

알렉스:
이 데이터 센터 뒤에 숫자에 대해 이야기합시다. 당신은 올해 1 억 달러를 올렸습니다. 수학은 어떻게 작동합니까? 이 돈은 데이터 센터에 직접 갈 것인가? 그리고 당신은 어떻게 미래에 투자자에게 돈을 돌려 줄 것입니까? 이 계산에 대해 이야기합니다。

그렉 Brockman:
나는 자연에서 매우 간단하다고 생각합니다 : 우리가 지금 바로 얻은 가장 큰 expenditure는 힘입니다. 그러나 당신은 단지 비용 센터로 생각할 수 없습니다, 더 많은 소득 센터처럼。

판매 팀으로 상상할 수 있습니다. 얼마나 당신은 판매를 지불합니까? 제품 판매되고, 당신이 가늠자에 그것을 시장에 내놓기 위하여 기계장치가, 당신이 고용하는 더, 더 높은 당신의 소득에 있는 긴으로。

우리가 반복적으로 발견 한 세계는 우리가 수요의 성장과 함께 속도를 유지하기 위해 충분히 우리의 계산을 구축 할 수 없다는 것을 발견했다. 지금 매우 콘크리트로 느낄 수 있습니다. 우리는 매우 고통스러운 결정을 내릴 필요가있다 : 어떤 기능은 선에 있으며 일시적으로는 아닙니다. 어느 사람이 그 위에 우선 순위를 부여합니다。

그리고 나는 이것이 AI 중심 경제를 향해 전체 경제가 이동으로 더 넓은 수준에서 일어날 것이라고 생각합니다。

미래에 대한 실제 질문은: 어떤 문제는 그 질량을 달성할 수 있습니까? 모두가 개인 인텔리전스를 가지고 있기 때문에 어떻게 확장합니까? Codex와 같은 시스템을 사용하는 것은 어떻습니까

이 세상에서 이 일을 지속하기 위해 충분한 재능이 없습니다. 그래서 우리는 사전에 준비하고 있습니다。

알렉스:
하지만 그것은 전체 새로운 범주, 권리? 그리고 당신은 특정의 매우 강한 정도와 베팅 - 세계가 결코 전에 본 적이 없다. 새 카테고리를 만들 때, 어떻게 해야 할 수 있는지 결국 설치 될 것인가

그렉 Brockman:
몇 가지 구성 요소가 있다고 생각합니다。

첫째, 이미 역사적인 전제가 있습니다. ChatGPT가 출시 된 순간부터 내 팀과 매우 명확한 대화를 갖게됩니다. 나는 물었다, "많은 돈이 우리 사야?" 나는 말했다, "모든 것." 다른 사람이 물었다, "아니, 심각하게, 얼마나 많은? 나는 말했다, "어떻게 우리는 구축, 나는 우리가 수요로 유지 할 수 없다。

그리고 그 이후로 매년, 이것은 입증되었습니다. 문제는 계산기의이 유형이 보통 18 개월 전에 잠겨, 때로는 24 개월, 또는 더 이상. 즉, 기계가 실제로 전달하기 전에, 당신은 판단을해야합니다. 그것은 당신이 매우 강하게 이동해야。

그리고 세계 우리는 향해 두는 것은, 지금까지, 우리의 소득의 대부분은 소비자 가입에서 온, 그리고 이 미래는 매우 중요하다. 물론, 우리는 또한 소득의 다른 소스를 생성하고있다。

그러나 이제 신중한 기회는 지식 일입니다。

그리고 그것은 우리가 아주 구체적인 기간에서 본 무슨입니다: 거의 모든 기업은 이 기술이 진짜로 유용하다는 것을 깨닫기 시작되고 그들이 경쟁을 남아 있는 경우에 채택되어야 합니다. 그리고 당신은 이미 소프트웨어 엔지니어의 많은 수에 의해 사용 되는 아주 자연적인 드라이브를 볼 수 있습니다; 그리고 그 때 그것은 더 넓게 퍼지기 시작되고, 사람들은 사업 조경에서 그것을 사용하고 있습니다. 이 산업에 출현 한 것을 지불하고, 당신이 볼 수있는 소득의 증가는 매우 명확합니다。

지금 일어나고 있습니다. 당신은 그것을 앞으로 밀어야. 그리고 우리가 외부 세계보다 더 많은 것을 볼 수 있다는 것은 우리가이 모델이 진행하는 방법을 더 명확하게 볼 수 있다는 것입니다。

이것을 함께 넣어, 당신은 찾을 수 있습니다: 경제 자체는 거대하고 거의 상상할 수없는 것입니다. 그리고 지금에서, 이 경제에 있는 가장 높은 성장 요인은 AI일 것입니다 -- 당신이 AI를 사용할 수 있는 방법, 그리고 당신은 그것을 몰 수 있는 방법。

알렉스:
소비자 구독이 여전히 소득의 가장 큰 소스라고 말했다. 당신의 판단은 미래에, 사업은 소득의 가장 큰 근원일 것입니까

그렉 Brockman:
나는이 기업이 급속하게 성장한다는 것을 지금 아주 명확하게 생각합니다. 물론 "ENTERPRISE"라는 단어가 변경되었습니다. 실제로 사람들이 생산적인 지식 작업에서 AI를 사용한다는 점 때문에。

그리고 가격의 관점에서, 나는 분류가 과거에 명확하게 생각하지 않는다. 이제, 예를 들어, Codex가 사용되는 방법은 ChatGPT에 소비자 가입이 있다면 Codex를 사용할 수 있습니다。

그래서 나는 미래가 B-AND-C-END의 종류가 될 것이라고 생각하지 않습니다. 사용자로서 더 많은 가능성이, 당신은 단일 포털이 -- 당신의 노트북처럼, 디지털 세계에 포털。

그리고 진짜 소득은 여기에서 옵니다。

알렉스:
Dario는 한 가지를 말했다, 나는 아마 당신을 얘기하는 생각 : 플레이어의 일부는 너무 높은 위험을 넣어, 그는 매우 걱정했다. 인프라의 대규모 지분을 언급하고 있습니다. 그 생각은 무엇입니까

그렉 Brockman:
나는 동의한다. 나는 우리가 매우 조심하고, 우리는 다음 무슨 일이 볼 수 있다고 생각합니다. 나는 우리가 올해 혼자 본다면, 정말 참여하는 모든 사람들이 "기존은 제한적이다."。

그리고 나는 우리가 단지 다른 사람보다 일찍 깨닫고 그 기술을 어떻게 준비하기 시작했습니다。

대신, 내가 본 다른 많은 참가자들은 아마도 작년의 끝에서 그것을 실현, 그리고 그 다음 panic을 시작하고 아이디어에 대한 봐, 하지만 조금 사서。

그래서 나는 그것을 말하는 것이 쉽습니다. 그러나 현실은 이제 모든 사람이이 기술이 무례하다는 것을 깨닫고, 그것이 도착하고 그것이 사실이다. 소프트웨어 공학은 첫번째 명확한 예입니다。

그리고 우리를 제한하는 것은 계산 할 수있는 능력입니다。

알렉스:
그는 또한 그의 예측이 약간 다를 것이라고 말했다, 그의 회사는 파산 될 수있다. 같은 위험에 있습니까

그렉 Brockman:
실제로 "출구"가 있다고 생각합니다. 다음 단계에 대해 생각하려면 -- 그리고 나는 완벽하게 합리적인 생각 -- - 그런 다음, 길에서, 베팅은 회사에 결코 없었다。

그것은 정말 전체 산업에 베팅. 베팅은 :이 기술을 만들 수 있다고 믿고 우리가 우리를 본 엄청난 가치를 제공 할 수 있습니까。

나는 아직도 증거의 가장 직접적인 점으로 돌아 갈 것입니다. 소프트웨어 엔지니어링 -- 소프트웨어 엔지니어가 아니라 Codex를 사용하는 것이 아니라면 -- 이 경험이 읽기에 의해 얼마나 다른지 이해하는 것은 어렵습니다. 그 차이를 설명하는 것은 정말 어렵습니다. 그러나 나는 사람들이 곧 느낄 것이라고 생각합니다。

6 개월 전,이 느낌은 우리에게 밖에서만 일어났다; 그때 그것은 외부에서 분명하기 시작했다. 6 개월 만에 모두가 느낄 것이라고 생각합니다. 그리고 우리 모두 다른 고통을 느낄 것 이다: 큰 모델이 있다, 하지만 당신은 그들을 사용할 수 없습니다, 세계 충분 한 수학이 없기 때문에。

알렉스:
예, 그러나 우리는 쇼에 우리의 2026의 투상을 만들 때, 작년 말에 토론이었고, Ranjan Roy가 있었으며, 그는 2026 년이 될 것이라고 말했습니다. "모두 지능을 사용하고 있습니다." 그리고 내 반응은 내가 내 자신의 눈으로 그것을 본 때까지 믿지 않았고 실제로 지능을 사용하기 시작했습니다。

그렉 Brockman:
지금, 우리가 도달 한 순간이 아니에요? 지금 무엇을 할 것인가

알렉스:
비디오가 온라인에 갈 때, 엄지나일이해야 할지 여부를 잘 동기화하는 사람들을 돕기 위해 도구를 넣어야합니다. YouTube의 일부 데이터를 연결하기 위해 예를 들어, thumbnails에 따라 비디오 성능을 정렬 할 수 있도록합니다. 그런데, 나는 자신을 customise하는 소프트웨어, 그리고 그것이 전통적인 경우에, 나는 아마 그것을 지불하지 않을 것입니다。

나는 그 순간에 대한 흥미로운 것을 생각 : 이 소프트웨어는 대량 생산을 위해 예정되었지만, 항상 당신을 위해 만들지 않는 그것에 공간의 많은 이유입니다. AI가 제공하는 변화는 마침내 더 자연스러운 방식으로 소프트웨어를 처리 할 수 있다는 것입니다。

그렉 Brockman:
나는 그 점이다. 그리고 내가 모두에 대해 생각 한 것은 우리가 오늘 컴퓨터를 구축하는 방법, 실제로 디지털 세계로 우리를 끌어。

당신은 당신의 전화에 솔질을 보냈다 얼마나 많은 시간에 대해 생각한다. 그리고 얼마나 많은 시간을 생각하면 모든 종류의 버튼을 유지하고 그 시스템에 연결된이 시스템을 얻을 수있었습니다. - 왜이 작업을 수행해야합니까? AI는 실제로 당신에 가까운 기계를 가져오고, 그것에게 당신에 더 관련해, 당신이 하고 싶은 것을 이해합니다。

그것은 항상 컴퓨터에 직접 대화 할 수있는 우리의 인기있는 문화에서, 그리고 그 다음 당신을 위해 그것을합니다. 그리고 이제 현실이되고, 정말 당신이 할 수있는 무언가가됩니다. 그리고 얼마나 놀라운이 변경, 당신이 이해하기 위해 자신을 시도해야 많은 시간. 그래서 우리는 매우 특별한 순간에 있다는 느낌。

알렉스:
그때 나는 궁금해, 왜 AI는 대중에서 그렇게 나쁘다? YouGov, 예를 들어, AI가 사회에 부정적인 영향을 미칠 것이라고 생각하는 미국인이 긍정적 인 영향을 미칠 것이라고 생각할 가능성이 3 배입니다。

당신은 이것 뒤에 생각합니까? AI의 공개 이미지에 대해 걱정하십니까

그렉 Brockman:
나는 우리가 정말로해야 할 한 가지가 있다고 생각합니다 :이 나라의 사람들이 AI가 그들에게 좋은 이유를 참조하십시오. 그리고 그것은 단지 MACROECONOMICS에 관하여, 그것은 단지 GDP 성장을 모는 낱말에 관하여 아닙니다, 실제로 그들의 생활을 개량하는 방법에 관하여 입니다。

실제로, 나는 매일 많은 매우 특정한 이야기를 듣고. 예를 들어, 아이들이 두통과 다른 건강 문제를 겪고있는 가족이 있지만 MRI는 결코 승인되지 않았습니다. 그런 다음 ChatGPT를 사용하여 증상을 연구하고 실제로 보험 회사에 더 강한 응용 프로그램을 만들 수 있다는 것을 깨달았습니다. 그들은 그것을했고 그들은 아이들의 뇌에 종양이 있음을 발견했습니다. 그리고 ChatGPT를 통해 올바른 정보를 얻기 때문에 마지막 아이가 저장되었습니다。

그것은 단지 이야기입니다. 같은 많은 이야기가 있습니다. 사람들의 삶은 이 기술에 의해 크게 개선되고 심지어 그들의 삶을 저장했습니다. 핵심은 실제로 현실에서이 기술과 파트너십을 맺고 있다는 것입니다。

그러나 나는 그렇게 생각하지 않는다. 나는이 많은 삶에서 일어나고 있다고 생각하지만, 일부는 정말로 주류가되었습니다。

그리고 나는 또한 팝 문화, 특히 1990 년대에서 계속되는 상상력, AI에 대한 매우 부정적인이었다, 항상 그것이 무엇인지 강조. 그러나 일단 사람이 AI를 사용하기 시작하면 유용하고 도움이 될 것입니다。

그래서 나는 한 가지에 대해 걱정한다 : 우리는 사람들이 왜이 기술을 파가 그들의 삶을 개선하고 왜 더 가까운 인간 연결을 홍보하는지 이해하는 데 정말로 성공하지 않았습니다。

이것은 내 마음에서 매우 중요한 관심사입니다. 그리고 조금 더 급상승하면 AI가 너무 중요하다는 것을 볼 수 있습니다. 경제력과 국가 보안의 중요한 원천이 될 것이라고 생각합니다. 그것은 국가의 경쟁력에 관한 것입니다. 그리고 중국과 같은 다른 국가, AI에, 방향의 거의 반대감을 가지고。

그래서, 그래, 나는 매우 중요하다고 생각합니다. 우리는 그것을 봐야, 우리는 진짜로 이 기술의 이점이 모두에 의해 공유될 수 있는 방법을 알아야 합니다。

알렉스:
그러나 우리는 또한 훌륭한 불안정의 시간에 있습니다. 사람들은 일에 대해 걱정합니다. 때마다 나는 누군가에게 이야기, AI, 그들은 거의 물어, "어떻게 내 일을 유지할 수?"

그리고 다시, 데이터 센터, 공개의 인식은 심지어 AI 자체보다 악화. 데이터 센터가 환경, 가정용 에너지 비용 및 주변 인구의 삶의 질에 부정적인 영향을 미칠 것이라고 믿는다는 것을 볼 수 있습니다。

그래서 우리는 좋은 일자리가 점점 더 어렵게되고, 사람들은 자신의 공동체에 들어가는 데이터 센터를보고, 그들은 환경 친화적 인 비용 효과는 아니지만, 그것은 삶의 질을 감소시킵니다。

그들은 잘못

그렉 Brockman:
데이터 센터 주변에 많은 오류가 있다고 생각합니다。

일반적인 예는 물입니다. Abilene에 있는 우리의 시설에 진짜로 보면, 그것은 세계에서 가장 큰, 또는 적어도 1개입니다, 물에 전체 년을 보내고, 정규적인 가구에서 1 년과 동등합니다. 다른 말에서 사용되는 물의 양은 실질적으로 negligible입니다。

이 데이터 센터가 물 자원의 상당한 양을 소비한다는 믿음으로 이어지는 외부에서 잘못 형성의 큰 거래가 있습니다。

전기는 유사합니다. 우리는 우리의 자신의 비용을 품고 주민에게 상승하는 전기 가격에서 압력을 이동하지 않을 것을 약속했습니다. 이 중요한 것은, 그리고 유사한 투입은 지금 기업을 통하여, 실제로 국부적으로 공동체를 개량하는 것이 중요합니다. 우리는 데이터 센터를 구축 할 때, 우리는 실제로이 지역 사회에 도착하고 지상에서 무슨 일이 일어나는지 알고 우리가 도울 수있는 것을 알고. 데이터 센터는 세금을 생성하고 일자리를 만듭니다. 그것은 많은 이점을 가져옵니다。

그래서 우리가 나타나는 방법에 대해 아직도 생각하고, 우리가 매우 심각하게 가지고있는 책임입니다。

알렉스:
그래,하지만 당신은 전기의 비용을 제기하지 않는 경우, 당신은 더 많은 오염을 의미 할 수, 그것에 그것을 얻을해야합니다. 문제가 없습니까

그렉 Brockman:
실제로 훨씬 더 자세히 생각합니다。

그리드가 오늘 작동하는 방법을 보면 실제로 많은 "무료 전기"가 있다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 많은 것이 있었지만 실제로 사용되지 않았습니다. 동시에, 전송 시스템 자체는 업그레이드해야합니다. 또한, 이러한 업그레이드 비용이 우리에 의해 부담되는 것이 중요하다, 일반 기여자에 의해. 청정 에너지 자체가 사용할 수있는 많은 장소가 있지만, 이것은 실제로 오염되고, 어느 정도까지 낭비됩니다。

따라서, 데이터 센터가 입력해야 할 때, 이전 및 통합 된 그리드를 업그레이드하는 실제 인센티브가 있습니다. 이러한 업그레이드는 실제로 커뮤니티에 대한 진짜 혜택을 가져올 것입니다. 북한 다코타에서 예를 들어, 우리는 지역 데이터 센터의 건설이 유틸리티의 인프라를 개선하는 데 도움이 된 것을 보았으며 인구의 낮은 전기 가격에서 발생합니다。

알렉스:
좋은, 마지막 정치 질문. 트럼프를 지원하는 정치 행동위원회 인 Maga Inc.에 $ 25 백만을 기부했습니다。

그렉 Brockman:
이 앞에 카라에 대해 이야기했습니다。

참고 : Kara Swisher, 잘 알려진 미국 기술 저널리스트는 오랫동안 실리콘 밸리와 인터넷 회사, 그녀의 질문과 스타일로 알려져 있습니다。

알렉스:
견적 요청 너희는 말했다, "나는이 기술을 모든 사람에게 정말 일할 것을 도울 것입니다." 단일 조직 투표자 또는 단일 조직 기부자를 만들면 상관 없습니다. 그러나 나는 생각이 무엇인지,이 "one-issue"캠프에 대한, 그것은 "이 나라를 강하게 만들려면"그 자체,하지만 북한은 어떤 정치 행동의 심장에 스타

즉, 후보자가 할 일을하는 것에 대해 100 %의 지원이 아니라, 그는이 나라를 강하게 만들 수있는 경우 정치 지원에 대한 중요한 크리에이터가되어야한다? 그래서, 당신의 기여의 일부는

그렉 Brockman:
나는 그것을 볼 : 기부는 내 아내로 만든 결정이었다. 우리는 또한 두 당사자의 정치 행동위원회에 기여했습니다。

나는 아주 빨리 왔습니다. 앞으로 몇 년 동안, 그것은 정말 모든 것을 변경하고 전체 경제의 바닥이 될 것입니다. 그러나 그것은 지금 환영받습니다. 그래서 우리는 정말이 기술을 embrace하고 이해하는 정치인을 지원하고 싶습니다。

물론, 더 큰 수준에, 기술 자체는 실제로 우리 나라의 용량을 강화하고있다. 감각에서, 나는 단일 조직 투표자입니다, 내가 독특한 기여를 만들 수있는 지역이기 때문에. 마지막 분석에서, 이것은 지원의 표식입니다: 국가로, 우리는 이 기술을 embrace해야 합니다。

미래에 대한 핵심 역량 : AI를 사용하지 않고 AI 관리

알렉스:
이제 사람이 있다면, AI가 앞에 앉아있는 AI의 무서운, 그는 AI가 내 일을 가지고 있다고 생각하고, 내 공동체를 파괴하고, 세상이 너무 빠릅니다

그렉 Brockman:
내가 가장 말하고 싶은 것 : 가서 자신을 위해이 도구를 시도. 이제 존재하는 AI를 실제로 경험한다면 당신은 정말로 당신을 위해 무엇을 할 수 있는지 이해합니다。

그리고 우리는 오늘이 기술에서 너무 많은 기회, 잠재력 및 권한을 보았다. 당신은 단지 당신이 그것을 할 수있는 것을 말했다, 권리? 이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다。

그래서 나는 생각, 자신의 삶을 위해, 당신은 생각해야한다: 건강 관리에 도움이 될까요? 나는 당신이 사랑하는 사람들의 관심을 가지고 도움이 될 수 있습니까? 돈을 벌 수 있습니까? 돈을 절약 할 수 있습니까? 이 모든 현실적인 옵션입니다。

나는 항상 변경 사항을 볼 수 있지만, 당신이 얻는 것을 볼 수 있도록 생각합니다. 그러나 나는 균형의 각 끝을 심각하게 이해하기 위해 공정한 기회를주는 것이 가치가 있다고 생각합니다。

알렉스:
이 방법으로는 꽃에 거의 논의되는 점도 있습니다. AI를 들어본 적이 있는 사람들은 결코 정말로 사용되지 않았거나 AI를 사용하지 않은 사람들은 더 부정적인 경향이 있습니다. 그리고 한 번 당신은 무거운 사용자의 그룹을 입력, 심지어 일반 사용자, 기술의 그들의 인식은 일반적으로 훨씬 더 긍정적이다。

그렉 Brockman:
나를 위해, 우리는 몇 년 동안이 기술에 대해 생각하고 있습니다. 그리고 우리가 상상했던 것보다 더 극적이고 더 유용하고 훨씬 긍정적 인 현실을 볼 수있는 방법。

알렉스:
자주 묻는 질문 누구든지 "내가 미래의 준비 할 수 있습니까?" 당신은 무슨 말을

대답은 "도구를 사용할 수 없습니다." 나는 나를 물었다 친구를했다, "나는 내 일에 무슨 일이 일어날지 모른다, 세계로 무슨 일이 일어날지, 그러나 지금 무슨 일이 수행 될 것인가?"

그렉 Brockman:
나는 여전히 첫 번째 것은 기술을 이해하는 것입니다. 우리는 실제로이 기술에서 가장 많이 얻는 것을 본 적이 종종 호기심에 접근하는 사람들. 그들은 실제로 자신의 스트림에 넣어하고 시작의 임계값을 교차하려고합니다. 즉, 공백 입력 상자의 얼굴에서, 내가 그것을해야하는 것의 느낌。

행동의 감각을 개발해야합니다 : 나는 관리자가 될 수 있습니다. 나는 방향을 설정 할 수 있습니다. 나는 작업을 할당 할 수 있습니다. 나는 감독 할 수 있습니다. 그것은 또한 정말 같은 용량 개발을 가져올 것이 중요하다, 이는 매우 기초 일 것입니다。

우리는 인류를 돕기 위해이 기술을 구축, 더 많은 인간 연결을 촉진하고 그들이 정말로해야 할 일을하는 더 많은 시간을 줄 것이다. 그래서 질문은, 당신이 원하는 무엇을? 그리고 정말 중요한 것은 그것에 대해 생각하고 그것을 달성하는 데 사용。

알렉스:
견적 요청 감사합니다。

그렉 Brockman:

초대의 감사。

알렉스:
그리고 청취하고 보고해 주셔서 감사합니다. Big Technology Podcast의 다음 문제점을 볼 수 있습니다。

[비디오 링크]