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기계 심장 보고서

편집자: jiaqi

세계 최대의 검색 비즈니스를 보유한 google은 실리콘 밸리에서 항상 독보적인 존재였습니다. 검색이 가져오는 막대한 광고 수익 덕분에 두 창립자 sergey brin과 larry page는 한 발 물러나 평화로운 삶을 누릴 수 있게 되었습니다.

1997년 9월 15일, sergey brin과 larry page는 "google"이라는 웹사이트를 등록했습니다.

2022년 말에야 chatgpt가 전 세계적으로 인기를 얻었고, ai 물결의 원조 선두주자인 google은 자신의 위상이 뒤집어졌다는 것을 깨닫는 것 같았습니다. 지난 1년 동안 우리는 이 거대 기술 기업이 '추격'으로 등장하는 것에 익숙해진 것 같습니다.

언론에서는 지난해부터 세르게이 브린이 최전선으로 복귀해 직접 코드를 작성하고 있다고 밝혔다. 에릭 슈미트 전 ceo는 스탠퍼드대 강연에서 “일주일에 하루만 일한다”는 무질서한 시스템을 직접 공격하기도 했다. “오픈ai에 지면 계속하면 스타트업에 지는 것이다.”

슈미트가 스탠포드에서 연설하다

동시에 구글이 점점 더 커지면서 '대기업 질병'의 일부 증상이 점점 더 뚜렷해졌습니다. 많은 구글 사임 '에세이'는 구글의 문제의 근원이 '기술'이 아니라 '문화'에 있음을 보여준다. 예를 들어 직원들의 사명감이 부족하고 회사는 위험을 피하기 위해 번거로운 시스템과 프로세스를 설정해 왔다.

appsheet 창립자인 praveen seshadri는 google을 떠났다고 발표했습니다. 그의 블로그에는 회사가 길을 잃었고 직원들이 시스템에 갇혀 있다고 밝혔습니다.

구글에 무슨 문제가 있나요? 알파벳 노동조합은 “매일 구글 직원의 생산성을 저해하는 것은 인력 부족, 우선순위 변경, 잦은 해고, 정체된 임금, 경영진의 프로젝트 후속 조치 부족 등”이라고 말했다.

구글이 'chatgpt 반격'에 나서고 있지만, 오픈ai 댓글 영역에서 gpt-5 출시를 기대하는 스타일과는 다소 다르다. 처음 출시되었을 때 데모 사기가 발생했습니다. 이후 gemini는 모두가 하루에 돌을 먹고 피자에 치즈를 붙이기 위해 접착제를 사용하도록 제안하면서 인종적으로 편향된 초상화를 생성한다는 이유로 많은 비판을 받았습니다.

지난 달 google은 향상된 버전의 gemini를 출시하고 gpt-4o 기반 음성 비서인 gemini live도 출시했습니다. 그러나 시연 중에 gemini live는 여전히 문제가 있었습니다.

지난 8월 열린 made by google 행사에서 gemini live의 사진 촬영 및 이미지 인식 기능에 대한 처음 두 번의 시도는 실패했고, 세 번째 휴대폰을 바꾸고 나서야 성공했습니다.

이미 재정적 자유를 누리고 있는데 왜 기술의 선두로 돌아가야 합니까? 자주 '전복'되는 제미니를 구글은 어떻게 보는가? 기술 대기업과의 경쟁 속에서 google에 무슨 문제가 있습니까? 이번 대회에서 어떤 역할을 하게 될까요? 어제 열린 올인 서밋에서는 오랫동안 언론 앞에 모습을 드러내지 않았던 세르게이 브린이 인터뷰를 통해 자신의 견해를 밝혔습니다.

브린의 주요 포인트는 다음과 같습니다.

그는 ai 분야의 발전이 너무나 흥미로웠기 때문에 기술의 최전선으로 돌아가기로 결정했고, 컴퓨터 과학자로서 그는 이 물결을 놓치고 싶지 않았습니다.

ai 기술은 단순한 검색의 확장이 아닌 더 넓은 범위의 변화를 가져올 것입니다.

특정 분야를 전문으로 하는 '전문가 모델'에 비해 브린은 일반 모델에 대해 좀 더 낙관적이다. 구글이 imo 은메달 모델을 성공적으로 획득한 것은 구글이 형식 증명 모델의 특정 지식과 능력을 통합하려는 시도 때문이다. 보편적 언어 모델.

현재 컴퓨팅 파워에 대한 수요는 꾸준하지만 '100mw에서 1기가와트, 10기가와트, 심지어 100기가와트로' 수요가 급증하는 모습을 보기는 어렵다.

브린은 인공지능 응용 분야에서는 생물학이 ai 기술의 응용을 상대적으로 잘 구현한 반면, 로봇공학 분야는 아직 시연을 보고 신기하다고 느끼는 단계에 있어 아직은 ai 기술을 적용할 수 있는 수준에 도달하지 못했다고 생각합니다. 일상 생활에서 사용됩니다.

ai가 가끔 큰 실수를 하기도 하지만 적시에 출시해야 한다. ai는 완벽해질 때까지 가슴에 품고 숨겨두는 기술이 아니다. ai가 "멍청하다"는 것보다 더 무서운 것은 google이 당시 transformer를 배포하기에는 너무 소심했고 논문의 저자가 모두 사임했다는 것입니다.

ai 분야에서 거대 기술 기업 간의 경쟁은 사실 좋은 일이지만, 브린은 여전히 ​​대형 모델 순위에 세심한 주의를 기울일 것이다.

다음은 인터뷰 전문이다.

브린: 원래는 팟캐스트에 참여하려고 온 줄 알았는데, 시청자가 이렇게 많을 줄은 몰랐네요. 성공적인 활동을 축하해주셔서 조금 쑥스럽네요.

진행자: 시간을 내어 저와 이야기를 나눠주셔서 감사합니다. 오늘날 ai는 세상을 바꾸는 전환점에 서 있습니다. 1998년에 당신과 래리 페이지(larry page)가 google을 설립했습니다. 최근 google에서 ai 연구에 참여하고 있다고 들었습니다. 대규모 언어 모델과 대화형 ai 도구는 많은 업계 분석가와 전문가 사이에서 논쟁의 주제인 google 검색에 대한 위협입니다. 그렇다면 매일 얼마나 오랫동안 google에 앉아 계시나요? 뭐하세요?

브린: 사실 저는 거의 매일 출근하는데 오늘은 방송에 출연해야 해서 하루를 놓쳤어요. 컴퓨터 과학자로서 저는 최근 몇 년간 ai 분야에서 이렇게 흥미로운 발전을 본 적이 없습니다. ai의 발전은 정말 충격적이네요!

제가 대학원생이었던 1990년대만 해도 ai는 교과과정에서 거의 미미했고, 교과서의 각주 정도에 불과했습니다. 교과서에서 말하는 내용은 이전 사람들이 다양한 실험을 했지만 ai는 실제로 작동하지 않으며 ai 작업은 "막다른 골목"이라는 것입니다. 이것이 ai에 대해 알아야 할 모든 것입니다.

그러다가 기적적으로 신경망 작업을 하는 이 사람들은 1960년대와 1970년대에 버려졌던 ai 방법에서 더 많은 계산, 더 많은 데이터, 더 스마트한 알고리즘 등의 발전을 이루기 시작했습니다. 지난 10년 동안 일어난 일은 다음과 같습니다. 정말 놀랍습니다. 오늘날의 ai 도구는 거의 매달 새로운 기능을 선보일 수 있으며 이러한 기능은 빠르게 두 배로 늘어날 수 있습니다. 컴퓨터의 능력은 정말 놀랍습니다. 그래서 저는 컴퓨터 과학자로서 경험할 수 있는 모든 것을 놓치고 싶지 않았기 때문에 기술의 최전선으로 돌아가기로 결정했습니다.

사회자: ai가 검색의 확장이라고 생각하시나요, 아니면 사람들이 정보를 검색하는 방식을 재정의할 것이라고 생각하시나요?

브린: 저는 ai가 일상생활의 모든 측면에 영향을 미치고 있다고 생각하는데, 검색도 그 중 하나입니다. ai의 영향은 프로그래밍을 포함해 거의 모든 곳에 있습니다. 이제 저는 ai 프로그래밍에 대해 다른 관점을 갖게 되었습니다. 처음부터 코드를 작성하는 것은 정말 어렵습니다. 특히 ai 프로그래밍을 지시하는 것과 비교할 때 더욱 그렇습니다.

진행자: ai를 사용하여 무엇을 프로그래밍하셨나요?

브린: 사실 저는 단지 재미를 위해 약간의 코드를 직접 작성했습니다. 가끔 ai에게 코드 작성을 맡기는 경우가 있는데, 그 경험은 매우 흥미로웠습니다. 예를 들어 google의 ai 모델이 스도쿠를 얼마나 잘 플레이하는지 알고 싶습니다. 그래서 ai 모델에게 스스로 스도쿠 퍼즐을 자동으로 생성할 수 있는 코드를 많이 작성하고, 그런 질문을 ai에 공급해 점수를 매기도록 요청했습니다. ai는 이러한 코드를 작성하는 작업 그 이상입니다.

그런데 엔지니어들과 얘기를 하다가 오가는 일이 많아 30분 뒤에 다시 오니 ai가 완성됐다. 그들은 깊은 인상을 받았고, 내가 생각했던 것만큼 코딩을 돕기 위해 ai 도구를 사용하고 있지 않다는 것이 분명했습니다.

스도쿠

진행자: 이거 정말 재미있네요. 일부 모델은 스도쿠 퍼즐을 푸는 데 능숙하고, 일부 모델은 내 세계에 대한 사실 정보에 답할 수 있으며, 일부 모델은 주택 디자인에 특화되어 있습니다. 동시에 많은 연구자들이 일반적인 대규모 언어 모델을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 미래에는 어떤 길을 택할 것이라고 생각하시나요?

'신의 모델'이 있을 것이라는 이 말이 어디서 나온 것인지 모르겠습니다. 투자자들이 ai에 돈을 쏟아붓는 이유다. '신 모델'이 개발되면 '한 걸음에 세계에 도달'할 수 있다. agi가 있으면 모든 것을 지배할 수 있다. 또는 에이전트에서 협력하는 특정 애플리케이션을 기반으로 하는 많은 소규모 모델이 있습니다. 앞으로 모델 개발과 적용이 어떻게 발전할 것이라고 생각하시나요?

브린: 10~15년 전을 되돌아보면 전혀 다른 문제를 해결하기 위해 다양한 ai 기술이 사용되었습니다. 예를 들어 체스를 두는 ai와 이미지 생성 기술은 매우 다르며, 각각 매우 다릅니다.

사회자: google이 최근에 모든 물리적 예측 모델보다 더 나은 성능을 발휘하는 gnn 모델을 출시한 것처럼 말입니다. 이 내용을 아시는지 모르겠지만 google에서 보낸 것입니다.

브린: 그거 굉장한데, 모르겠어요(어색해요).

진행자: 이 모델은 완전히 다른 아키텍처입니다.

브린: 역사적 관점에서 볼 때 ai는 다양한 시스템에 존재합니다. 최근 국제 수학 올림피아드(imo)에서 google의 모델이 금메달과 불과 1점 차이로 은메달을 획득했습니다. (자세한 내용은 machine heart의 이전 보고서를 참조하세요. google ai가 imo 수학 올림피아드에서 은메달을 획득했습니다. 수학적 추론 모델 alphaproof의 출현, 강화 학습이 다시 돌아왔습니다.

실제로 우리는 세 가지 ai 모델을 사용했습니다. 하나는 정리 증명을 담당하고, 하나는 기하학적 문제에 초점을 맞추고, 다른 하나는 일반 언어 모델입니다. 그러나 불과 몇 달 전부터 우리는 이전 작업에서 배우고 형식 증명 모델의 일부 지식과 기능을 일반 언어 모델에 통합하기 시작했습니다.

이는 진행 중인 작업이지만 보다 통합된 모델을 구축하는 방향으로 나아가는 추세라고 생각합니다. 소위 "신 모델"인지는 확실하지 않지만 확실히 우리는 일종의 공유 아키텍처, 심지어는 공유 모델을 향해 나아가고 있습니다.

사회자: 이것이 미래 방향이라면, 매우 큰 모델을 훈련하고 개선하기 위해 필연적으로 엄청난 컴퓨팅 리소스가 사용될 것입니다.

브린: 컴퓨팅 파워는 필수 불가결합니다. 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 100메가와트에서 1기가와트, 10기가와트, 심지어 100기가와트로 급증할 것이라고 예측하는 기사를 읽은 적이 있습니다. 나는 이것에 대해 유보적이다. 최근 몇 년 동안 알고리즘 혁신과 최적화는 하드웨어 컴퓨팅 성능을 높이는 것보다 더 중요한 성능 향상을 가져왔습니다.

사회자: 그렇다면 현재의 컴퓨팅 파워에 대한 막대한 투자는 무리한 것일까요? 모두가 nvidia의 수익, 이익, 시가총액에 대해 이야기하고 있습니다. 이는 대규모 모델 구축을 가능하게 하는 하이퍼스케일 컴퓨팅 및 인프라의 성장을 지원합니다. 이러한 추세가 실제로 의미가 있습니까? 아마도 말이 되는 것 같습니다. 그렇지 않다면 nvidia가 왜 그렇게 많은 돈을 벌겠습니까?

브린: 먼저 저는 경제학자나 시장 분석가가 아니며, 제 견해는 전적으로 컴퓨터 과학자의 관점에 근거하고 있다는 점을 말씀드리고 싶습니다. 우리는 엄청난 수요에 직면하고 있기 때문에 가능한 한 빨리 컴퓨팅 클러스터를 구축하고 있습니다. 예를 들어 google cloud 고객은 많은 ppu, gpu 등 모든 것을 원합니다. 우리는 카드가 충분하지 않아 고객을 외면해야 했고, 내부적으로 이러한 리소스에 의존하여 자체 모델을 교육하고 배포했습니다. 그러므로 대기업들이 적극적으로 컴퓨팅 파워를 확장하는 것이 합리적이라고 생각합니다. 단지 현재 상황에서 향후 컴퓨팅 전력 수요가 '100mw에서 1기가와트, 10기가와트, 심지어 100기가와트'로 늘어날 것이라는 직접적인 추론은 어렵다고 생각합니다.

진행자: 하지만 비즈니스 요구 사항은 거기에 있습니다.

브린: 고객은 다양한 ai 모델에 대한 추론 작업을 수행하고 이러한 모델을 끝없는 새로운 시나리오에 적용하기를 원합니다. 그들의 요구는 현재 무제한입니다.

진행자: ai 응용 분야에서 로봇공학이든 생물학이든 어떤 측면에서 가장 중요한 성과를 거두었다고 생각하시나요? "와, 이거 정말 유용하다"라고 생각하게 만든 사용 사례가 있나요? 어느 영역이 더 어렵고 애플리케이션 구현이 예상보다 오래 걸릴 수 있습니까?

브린: 내 대답은 생물학이다. 알파폴드는 한동안 존재해왔습니다. 나온 지 꽤 됐는데, 생물학자들과 얘기해 보면 거의 모든 사람들이 사용하고 있어요. 알파폴드의 최신 버전인 알파폴드 3는 새로운 형태의 ai 기술을 대표한다. 앞서 말했듯이, 앞으로의 트렌드는 모델의 일원화라고 생각합니다.

로봇에 관해서는 "와, 로봇이 실제로 집안일을 할 수 있다!"와 같은 "와우 단계"에 있습니다. 하지만 그 뒤에는 단지 정밀하게 조정된 일반 언어 모델이 있을 수도 있다는 것을 알아야 합니다. 대부분의 경우 아직 일상적으로 사용할 준비가 되어 있지 않습니다.

사회자: 로봇의 미래를 보시나요?

브린: 아마도...하지만 구체적인 내용은 보지 못했습니다...

진행자: 그런데 구글도 로봇 사업을 하지 않나요? 나중에 철거되어 팔렸지만.

브린: 구글은 로봇 사업을 하고 있었습니다.

진행자: 아마도 시기가 잘못된 것 같습니다.

브린: 솔직히 그것은 아마도 우리가 너무 앞서나가고 있었기 때문일 것입니다. boston dynamics에는 수많은 스타 제품이 있지만 google이 무엇을 만들었는지 기억조차 나지 않습니다. 아무튼 쑥스러운 제품이 대여섯 개 있었는데, 그래도 멋있고 여운이 남는 제품이었어요. 현재의 범용 언어 모델이 얼마나 뛰어난지, 다중 모드 기술을 통해 로봇이 장면을 이해할 수 있는지를 보는 것만으로도 그 당시에 생각하는 것은 여전히 ​​약간 어리석은 일이었습니다. 당시 이러한 ai 기술이 없었다면 우리는 런닝머신 위에 가만히 서서 앞으로 나아갈 수 없는 것과 같았습니다.

구글의 로봇 개발 계획에는 한때 좋은 카드가 있었다. '안드로이드의 아버지' 앤디 루빈, 유명 로봇 제조사 보스턴 다이나믹스, 그리고 유명한 휴머노이드 로봇 아틀라스… 해체하고 재편성하고, 다시 해체하고 재편할 계획이다. 고위 임원들이 잇달아 사임하고, 영업 계획도 중단되고, 몇몇 대기업은 스스로 매각하는 등…

좌장: 핵심기술 연구개발에 많은 시간을 투자하고 계십니다. 제품에도 상당한 노력을 기울였나요? ai가 도처에 존재하는 미래 세계에서 인간과 컴퓨터의 상호작용 방식은 어떻게 진화하고, 우리의 일상은 어떻게 변화할 것인가?

브린: 이건 다실에서 동료들과 이야기를 나누는 주제인 것 같습니다.

진행자: 저희와 공유하시겠습니까?

브린: 걱정 마세요. 부끄럽지 않은 일을 생각하려고 애쓰고 있습니다.

사회자: “너에겐 친구가 있다”는 이야기를 해도 괜찮습니다.

브린: 미래에 무슨 일이 일어날지는 정말 말하기 어렵습니다. ai 기술은 애플리케이션을 구현하는 기반이다. 예를 들어, 누군가가 폭발적인 데모를 발표했는데, 이는 특히 놀라웠지만 데모에서 프로덕션 환경의 실제 구현까지 진행하는 데는 시간이 걸립니다. 라이브 비디오를 재생할 수 있고 환경에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있는 astra 모델을 사용해 보셨는지 모르겠습니다.

호스트: 사용해도 되겠죠?

브린: 반드시 접근권을 얻을 것입니다. 때로는 내가 접근 권한을 얻는 마지막 사람 중 하나일 수도 있습니다. 이제 우리는 ai를 경험한 후 사람들이 "맙소사, 이거 정말 대단해"라고 생각하고 "글쎄, 90%의 경우 모든 것이 올바르게 실행됩니다."라고 생각할 수 있는 단계에 도달했습니다. "10%의 경우에 오류가 있거나 응답이 느리다면 이 기술이 정말 좋은 것일까요?"라고 의문을 제기할 수 있습니다. 따라서 우리는 빠르고 안정적이며 그 이상을 보장하기 위해 이러한 세부 사항을 개선하기 위해 열심히 노력해야 합니다. 실제로 이런 일이 발생하면 정말 놀라운 성과입니다.

진행자: 이야기를 들었는데 무대에 오르기 전에 꼭 말씀드리고 싶은 게 있어요. 출시 행사에 앞서 엔지니어 그룹이 ai를 사용하여 코드를 작성하는 방법을 보여 주면서 "gemini가 중단되지 않도록 하고 싶어서 아직 gemini에 배포하지 않았습니다."라고 말했습니다. 구글의 기업문화. 그때 당신은 "아니요, 코드를 작성할 수 있기 때문에 출시되어야 합니다."라고 말했습니다. 많은 사람들이 저에게 이 이야기를 했습니다. "창업자님의 이런 말은 보수주의가 구글을 완전히 장악하지 못했다는 것을 보여주는 것이기 때문에 매우 중요하며, 구글이 계속해서 혁신을 주도하는 모습을 기대한다"고 믿기 때문입니다. 정말 그렇게 말했나요?

브린: 구체적인 내용은 기억나지 않습니다. 솔직히 말해서 내가 할 일처럼 보입니다.

사회자: 나에게 있어 이것이 문제가 되는 것은 구글이 너무 커서 실수를 하면 많은 비용이 들기 때문이다.

브린: 그렇다면 나는 아직도 두려워할 것이 있다. 현재 언어 모델의 시작점은 6~8년 전의 transformer 논문으로 거슬러 올라갑니다. 하지만 이 논문의 저자들은 모두 구글에서 사임했습니다. 축하드립니다! 당시 우리는 transformer를 배포하기에는 너무 소심했습니다.

브린: 그리고 ai가 아무리 강력하더라도 때때로 실수를 하고 당황스러운 말을 할 때가 있습니다. 그러나 동시에 ai는 우리가 이전에 해본 적이 없는 일을 이미 도와줄 수 있습니다. 예를 들어, 저는 아이들과 함께 프로그램을 작성하고 매우 복잡한 문제를 해결합니다.

ai에게 컨설팅만 하면 직접 프로그래밍을 시작할 수 있고, 보통 한 달 정도 걸리던 복잡하고 다양한 api와 도구를 배울 수 있다. 이 능력은 거의 마법에 가깝습니다. 우리는 실수를 하고 위험을 감수할 준비가 되어 있어야 합니다. 나는 이 분야에 대한 우리의 대응이 개선되었다고 생각합니다. 물론 ai가 "어리석은" 순간을 많이 보셨을 수도 있겠지만...

진행자: 이는 허용됩니다. 결국, 당신은 이미 엄청난 양의 주식을 보유하고 있어 부와 자유를 누리고 있습니다. 내 말은, 이 단계에서는 그것이 매우 중요하기 때문에 당혹감을 기꺼이 받아들인다는 것입니다.

브린: 내 주식 때문에 이러는 게 아니잖아, 알았지? 하지만 생각해 보세요. 내가 정말 이러한 실수를 받아들일 수 있을까요? 이것이 우리가 세상에 선사하는 마법인가요? 우리가 전달해야 할 것은 '봐, 이거 정말 대단해'라는 것 같아요. ai는 때로 큰 실수를 하기도 하지만, 적시에 출시하여 사람들이 어떤 새로운 응용 프로그램을 찾을 수 있는지 실험하고 확인할 수 있도록 해야 한다고 생각합니다. ai는 완벽해질 때까지 가슴에 품고 숨겨두는 기술이 아니다.

진행자: ai가 세상에 엄청난 영향을 미치고 더 이상 google, meta, amazon 사이의 단순한 경쟁이 아닐 만큼 많은 가치를 창출할 것이라고 생각하시나요? 모두가 비즈니스 전쟁이라고 생각하지만, ai가 만들어내는 파이가 이렇게 크고, 탐구하는 분야가 이렇게 광범위합니까? 최고야. ai가 가져올 폭넓은 전망을 어떻게 보시나요? 그리고 google은 ai에서 어떤 역할을 하게 될까요?

브린: 경쟁은 모든 거대 기술 업체들이 경쟁하고 있기 때문에 어떤 면에서는 매우 도움이 된다고 생각합니다. 그런데 몇 주 전 일부 순위에서는 google이 1위를 차지했고, 마지막으로 확인했을 때 우리는 여전히 최고 모델을 이겼습니다. 오직......

진행자: 몇 가지 나쁜 지표가 있습니다. 그래서 당신은 모델 등급에 관심이 있습니다!

브린: 나는 상관하지 않는다고 말하지 않았습니다. chatgpt가 나왔을 때 google은 정말 뒤처져 있었는데, 이제 우리는 먼 길을 왔습니다. 저는 현재 google이 이루고 있는 모든 발전에 매우 만족하고 있습니다. 그래서 우리는 확실히 모델 순위를 주시할 것입니다. openai든 anthropic이든 mistral이든 ai 기업이 이렇게 많다는 것은 다행이라고 생각합니다. 이는 ai 분야가 급속히 확장되고 활력이 넘친다는 것을 의미합니다.

귀하의 질문에 따르면 ai는 인류에게 큰 가치를 가지고 있다고 생각합니다. 나의 대학시절을 생각해보면 오늘날 우리가 알고 있는 인터넷이 없었으며, 기본적인 정보를 얻고 사람들과 소통하는 데는 엄청난 노력이 필요했습니다. 휴대폰이 대중화되기 전에 우리는 전 세계적으로 엄청난 역량 향상을 이뤄냈고, 오늘날의 ai 기술은 의심할 여지 없이 또 다른 역량의 큰 도약입니다. 이제 거의 모든 사람이 어떤 방식으로든 ai에 접근할 수 있습니다. 제 생각에는 매우 흥미롭고 굉장합니다.