[알아봅시다] 인지편향 : 더닝 크루거 효과(Dunning–Kruger effect)

인지편향 : 더닝 크루거 효과(Dunning–Kruger effect)

여러가지 심리효과
– 역 프라세보효과, 노보시보 효과
– 불일치 : 불쾌한 효과
– 반항 심리
– 부정 본능

– 인지 부조화
– 더닝 크루거 효과

무식해서 용감하다

더닝 크루거 효과(Dunning–Kruger effect)는 인지 편향의 하나로, 능력이 없는 사람이 잘못된 결정을 내려 잘못된 결론에 도달하지만, 능력이 없기 때문에 자신의 실수를 알아차리지 못하는 현상을 가리킨다. 그로 인해 능력이 없는 사람은 환영적 우월감으로 자신의 실력을 실제보다 높게 평균 이상으로 평가하는 반면, 능력이 있는 사람은 자신의 실력을 과소 평가하여 환영적 열등감을 가지게 된다. 크루거와 더닝은 “능력이 없는 사람의 착오는 자신에 대한 오해에서 기인한 반면, 능력이 있는 사람의 착오는 다른 사람에 대한 오해에서 기인한다”고 결론을 내린다. 

“무지는 지식보다 더 확신을 가지게 한다.” (찰스 다윈)
“이 시대의 아픔 중 하나는 자신감이 있는 사람은 무지한데, 상상력과 이해력이 있는 사람은 의심하고 주저한다는 것이다.” (버트란드 러셀)

더닝 크루거 효과(Dunning-Kruger Effect)는 인지 편향(認知偏向, Cognitive bias )의 하나로, 능력이 없는 사람은 자신이 잘못된 결정을 내리고도 능력 부족으로 인해 자신의 실수를 알아차리지 못하는 현상을 말한다. ‘서울 안 가본 사람이 가본 사람을 이긴다’는 말과도 일맥상통한다. 위의 그래프에서 보듯이 능력이 없는 사람은 환영적 우월감에 사로잡혀 자신의 실력을 실제보다 턱없이 높게 평가하는 반면, 능력이 있는 사람은 오히려 자신의 실력을 과소 평가하여 환영적 열등감을 갖게 된다는 것이다.

더닝 크루거 효과는 1999년 코넬 대학교의 사회심리학 교수인 데이비드 더닝(David Dunning)과 당시 대학원생이던 저스틴 크루거(Justin Kruger)가 실험을 통해 밝혀냈다. 그들은 코넬 대학교 학부생을 대상으로 독해력, 자동차 운전, 체스, 테니스 등 여러 분야의 능력에 대해 가설을 세우고 이를 검증했다. 그들의 가설에 의하면 능력이 없는 사람은 다음과 같은 경향을 보인다.

1. 자신의 능력을 과대평가한다.
2. 다른 사람의 진정한 능력을 알아보지 못한다.
3. 자신의 능력이 부족해서 생긴 곤경을 알아보지 못한다.
4. 훈련을 통해 능력이 크게 향상된 후에야 이전의 능력 부족을 깨닫고 인정한다.

일찍이 소크라테스는 ‘무엇을 아는지를 알며 동시에 무엇을 알지 못하는지를 아는 것’, 특히 자신이 아는 것보다 더 많이 알고 있다고 생각하는 오만과 행동으로 옮기기에는 너무 적게 알고 있다고 생각하는 불안의 균형을 유지하는 것이 곧 지혜로운 사람의 태도라고 강조했다.

많은 사람의 의견, 특히 그 사람 본인의 의견에는 자신이 지혜로운 것 같다고 한다. 그런데 나에게는 그 사람이 지혜롭지 않다는 느낌이 왔다. 밖으로 걸어 나오면서, 내가 분명히 이 사람보다는 현명하다는 생각이 들었다. 아마도 우리 둘 모두 내놓고 자랑할 만한 지식은 거의 없는 것 같다. 조그만 차이가 있다면, 그 사람은 자신이 조금은 안다고 생각하는 데 비해 나는 나의 무지를 아주 잘 파악하고 있다는 점이다. 어쨌든 내가 모르는 내용들을 알고 있다고 생각하지 않는다는 점에서 그 사람보다 내가 현명하다고 할 수 있을 것 같다. (소크라테스)

우리의 인지 편향 총정리
2015년 9월 24일  |  By: rukahs  |  과학  |  댓글이 없습니다
당신은 매일매일 수천 가지 결정을 내립니다. 연구에 따르면 무엇을 먹을지 정하는 사소한 결정부터, 직장에서 내리는 중대한 결정에 이르기까지, 수많은 인지적 편향이 최선의 결정을 내리는 것을 방해합니다. <비즈니스 인사이더>가 정리한 20가지 인지 편향을 소개합니다.

1. 기준점 편향 (anchoring bias)

사람들은 처음 접하는 정보에 지나치게 좌우되는 경향이 있습니다. 연봉 협상을 할 때, 첫 번째로 제안하는 금액에 따라 각자의 머리 속에는 그 제안 금액의 범위 내에서 사고가 이루어지게 됩니다.

1. 가용 휴리스틱 (availability heuristic)

사람들은 그들이 미리 알고 있는 정보의 중요성을 과대평가하는 경향이 있습니다. 가령, 흡연을 하는 사람이 하루에 담배 세 갑씩 피면서 100세까지 산 사람을 안다고 말하며 담배는 몸에 해롭지 않다고 주장하는 경우가 있습니다.

1. 편승 효과 (bandwagon effect)

어떤 사람이 특정한 신념을 받아들일 가능성은 그 신념을 따르는 사람들의 수가 증가할수록 높아집니다. 이것은 집단 사고의 강력한 형태이며, 회의들이 생산적이지 못한 원인 가운데 하나입니다.

1. 맹점 오류 (blind-spot bias)

스스로의 인지적 오류를 깨닫지 못하는 것은 그 자체로 오류입니다. 사람들은 자기 자신보다 타인의 인지적, 동기적 오류들을 쉽게 눈치채는 경향이 있습니다.

1. 선택 지원 편향 (choice-supportive bias)

사람이 어떤 의사 결정을 내리는 순간, 그 사람은 그 결정을 긍정적으로 바라보게 됩니다. 그래서 실제로 그 결정에 결함이 있더라도 한 번 내린 결정을 밀고 나가는 경우가 많습니다.

1. 클러스터 착각 (clustering illusion)

무작위로 일어나는 사건에 대해 어떤 패턴을 발견하는 경향성입니다. 이는 사람들이 도박을 하거나 복권 번호를 고를 때 범하기 쉬운 오류입니다.

1. 확증 편향 (confirmation bias)

사람들은 자기가 기존에 가지고 있던 생각을 강화시켜주는 정보만 듣는 경향이 있습니다. 이는 우리가 다양한 주제들에 대해 심도 있는 대화를 하기 힘든 이유이기도 합니다.

1. 보수주의 편향 (conservatism bias)

사람들은 기존의 증거들을 새로운 증거나 갓 밝혀진 정보보다 선호합니다. 지구가 둥글다는 주장을 사람들이 받아들이는 데 시간이 오래 걸린 것도 기존에 지구가 평평하다는 믿음을 계속 지키는 것이 더 편했기 때문입니다.

1. 정보 오류 (information bias)

정보를 추가로 얻을 필요가 없는데도 정보를 더 얻으려고 노력하는 경향을 뜻합니다. 많은 정보가 늘 좋은 것은 아닙니다. 적은 정보로도 오히려 더 정확한 예측을 할 수 있습니다.

1. 타조 효과 (ostrich effect)

타조가 땅에 머리를 파묻는 것과 같이, 위험하거나 부정적인 정보를 무시하는 오류입니다. 연구에 따르면, 투자자들은 시장이 안 좋을 때, 자신이 보유한 주식의 가격을 덜 확인한다고 합니다.

1. 결과 오류 (outcome bias)

결정을 그 결정이 이루어진 원인보다는 결과에 비추어 평가하는 것입니다. 어떤 사람이 라스베가스에서 돈을 많이 땄다고 해서, 돈을 도박에 투자한 것이 잘한 결정은 아닐 것입니다.

1. 과도한 자신감 (overconfidence)

어떤 이들은 자기 자신의 능력에 대한 자신감이 지나쳐서 이로 인해 일상 생활에서 더 위험한 결정을 하게 됩니다. 각 분야의 전문가들이 이 오류에 자주 빠지곤 하는데, 이는 그들이 자신의 결정이 맞다고 더 확신하는 경향이 있기 때문입니다.

1. 위약 효과 (placebo effect)

단순히 어떤 결정이 자기 자신에게 효과가 있을 것이라고 생각하는 것만으로도 실제 그 믿음과 유사한 효과가 나타나는 것입니다. 의학에서, 가짜 약을 진짜 약이라고 속이고 환자에게 줄 경우, 진짜 약을 먹은 사람과 마찬가지 반응이 일어나는 것을 확인할 수 있습니다.

1. 친혁신 편향 (pro-innovation bias)

혁신을 지지하는 사람이 혁신의 중요성을 과대평가하고, 반대로 단점은 과소평가하는 경향입니다. 실리콘 밸리에서 흔히 볼 수 있는 광경입니다.

1. 최신 편향 (recency)

과거 자료보다 최신 정보를 무조건 높게 평가하는 경향입니다. 투자자들은 시장이 오늘과 같을 것이라 생각하기 때문에 현명하지 못한 결정을 내리곤 합니다.

1. 특징 효과 (salience)

어떤 사람이나 개념을 접할 때, 가장 생각하기 쉬운 특징에만 집중하는 것입니다. 가령, 우리가 죽음에 대해서 생각을 할 때, 보다 가능성이 높은 자동차 사고 대신 사자에게 물려서 죽는 극적인 장면을 생각하는 것입니다.

1. 선택적 지각 (selective perception)

사람들의 기대는 세상을 바라보는 방식에 영향을 줍니다. 같은 미식 축구 경기를 보여줄 경우, 사람들은 자신이 응원하는 팀보다 상대팀이 더 많은 반칙을 저지른 것으로 생각을 합니다.

1. 고정관념 (stereotyping)

특정 집단이나 사람에 대한 실질적인 정보 없이 그 사람이 어떠한 특징들을 가지고 있을 것이라 기대하는 경향입니다. 이는 우리가 낯선 사람을 친구인지 적인지 쉽게 구분하는 데 도움을 주기도 하지만, 사람들은 이를 남용하는 경우가 많습니다.

1. 생존자 편향 (survivorship bias)

특정한 상황에서 무사히 살아남은 사람에만 집중함으로써, 그 상황을 잘못 판단하게 하는 경향입니다. 가령 우리 눈에는 회사를 경영하면서 실패한 사람보다는 성공한 사람이 주로 뜨이기 때문에, 우리는 회사를 경영하는 것이 쉬운 일이라고 착각할 수 있습니다.

1. 제로 리스크 편향 (zero-risk bias)

사회학자들은 사람들이 확실성을 매우 좋아한다는 것을 알게 되었습니다. 그것이 비생산적이라 할지라도 말입니다. 여기서 리스크를 없앤다는 것은, 피해가 발생할 가능성이 전혀 없게끔 한다는 말입니다.

[출처] http://www.seehint.com/word.asp?no=13844

I need a hero….

[팝송으로 배우는 영어] 샤잠-신들의 분노 Shazam-Fury of the Gods 2023 ost 삽입곡Bonnie Tyler – Holding Out For A Hero

‘Holding Out For A Hero’는 보니 타일러(Bonnie Tyler)가 1984년 발표한 곡으로 허버트 로스(Herbert Ross) 감독의 영화 <자유의 댄스(Footloose)> O.S.T 수록곡이다. 보니가 1986년 발표한 스튜디오 앨범 <Secret Dreams And Forbidden Fire>에도 수록했다. 아일랜드 1위, 캐나다 19위, 미국 34위, 영국 96위 등을 기록했다.

당시 국내 라디오에서 많이 선곡 되던 곡이기도 하며 강렬한 비트와 압도적인 사운드로 80년대 디스코텍 및 클럽에서 단골로 틀던 곡이다. 

Where have all the good men gone 

And where are all the gods? 

Where’s the street-wise Hercules 

To fight the rising odds? 

Isn’t there a white knight upon a fiery steed? 

Late at night I toss and turn and dream of what I need

I need a hero 

I’m holding out for a hero ’til the end of the night 

He’s gotta be strong 

And he’s gotta be fast 

And he’s gotta be fresh from the fight 

I need a hero 

I’m holding out for a hero ’til the morning light 

He’s gotta be sure 

And it’s gotta be soon 

And he’s gotta be larger than life

Somewhere after midnight 

In my wildest fantasy 

Somewhere just beyond my reach 

There’s someone reaching back for me 

Racing on the thunder and rising with the heat 

It’s gonna take a superman to sweep me off my feet

Up where the mountins meet the heavens above 

Out where the lightning splits the sea 

I would swear that there’s someone somewhere 

Watching me 

Through the wind and the chill and the rain 

And the storm and the flood 

I can feel his approach 

Like a fire in my blook

모든 선한 사람들은 다 어디로 갔나 

모든 신들은 다 어디로.. 

급증하는 불평등에 맞서싸우는 

거리의 현인 헤르쿨레스는 어디에 있는가 

불같은 준마를 타고 오는 백기사는 없는것인가 

늦은밤 잠을 뒤척이며 내게 필요한 영웅을 꿈꾼다

난 영웅이 필요해요 

이 밤이 끝날때까지 

영웅을 강력히 바라죠 

그는 강하며 빠르고 

싸워도 원기왕성하죠 

난 영웅이 필요해요 

나는 아침이 올때까지 영웅을 바래요 

그는 확실히 그럴거예요 

그는 확신에 차있고 곧바로 오며 

실제보다 더 크게 보여야해요

나의 이런 무모한 판타지 속에서 

한밤이 지나 어디에선가 

내가 닿지 않는 어디에선가 

내게로 몸을 젖히는 사람이 있어요 

번개처럼 달려서 뜨겁게 날아오르며 

날 벌렁 넘어지게할 슈퍼맨이 필요하겠죠

산꼭대기 하늘 맞닿는곳 위로 

번개가 바다를 가르는 그 너머로 

그 어디에선가 

날 지켜보는 사람이 있다고 맹세해요 

바람과 추위와 비와 

폭풍과 홍수를 뚫고서 

난 그의 다가옴을 느낄수 있어요 

내 핏속의 뜨거운 열정처럼

[출처] https://jsksoft.tistory.com/11881

[startup/창업] [IT] 사기꾼 개발자 – 오랄 코더를 소개합니다

[출처] http://egloos.zum.com/rousalome/v/10015575

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] AI 번역, 구어체는 ‘파파고’ 비즈니스 영어는 ‘딥엘’

대화형 AI(인공지능) ‘챗GPT’ 등장 이후 AI 서비스 출시가 연달아 이어지는 가운데 실생활과 밀접한 AI 번역기에 대한 관심도 높아지고 있다.

2006년 일찌감치 서비스를 시작한 ‘전통 강자’ 구글 번역(Google Translate)과 네이버가 만든 토종 AI 번역기 파파고(Papago)가 대세인 가운데 지난 1월 독일의 딥엘(DeepL)도 한국어 서비스를 시작하며 경쟁에 뛰어들었다. 독일 쾰른에 본사를 둔 AI 기업 딥엘이 2017년 출시한 같은 이름의 서비스로 독일어·프랑스어 등 유럽권 언어를 먼저 선보였고 최근 서비스 언어를 확대한 것이다. 세 종의 서비스를 직접 사용해보며 차이를 비교했다.

◇비즈니스 영어는 딥엘, 구어체는 파파고

회의 시작 때 쓰일 수 있는 “갑작스러운 요청에 함께해 주셔서 감사합니다”란 문장을, 딥엘은 “Thank you for joining us on short notice”라고 자연스럽게 번역했다. 구글은 “Thank you for being with us on this sudden request”, 파파고는 “Thank you for joining us for your sudden request”라고 번역했다. 갑작스러운 요청은 화자(話者)가 한 것인데 파파고는 상대의 요청으로 잘못 표현한 것이다.

“이번 주 목요일 오후 2시에 줌으로 회의하죠”란 문장을 딥엘은 “Let’s meet on Zoom this Thursday at 2pm”라고 답했다. 파파고도 “Let’s have a Zoom meeting at 2 p.m. this Thursday”라고 번역했다. 반면 구글은 제안을 뜻하는 ‘~하죠’를 잘 이해하지 못한듯 “We have a Zoom meeting this Thursday at 2pm”라고 어색하게 표현했다.

아시아태평양 시장을 뜻하는 ‘APAC’이 포함된 문장에서도 파파고, 구글은 모두 ‘APAC’으로 표현했지만, 딥엘만이 이를 ‘아태 지역’이라고 정확하게 번역한 점도 인상적이었다. 딥엘은 비즈니스 영어 데이터를 중점적으로 학습한 것으로 알려졌다.

파파고는 한국어 구어체 번역에 강점이 있었다. 최근 흔히 축약해서 쓰는 ‘아아(아이스 아메리카노)’란 단어를 넣어 “우리 아아 한잔 할까”라고 입력하자 딥엘과 구글은 “Shall we have a drink?”라고만 표현했다. 반면 파파고는 “Shall we have an iced Americano?”라며 ‘토종의 힘’을 보여줬다. ‘치맥’이라는 단어도 파파고와 구글은 ‘chicken and beer’라고 뜻을 정확히 파악했지만, 딥엘은 ‘chimichurri’라는 아르헨티나의 소스로 잘못 번역했다.

문학 번역에서도 미묘한 차이가 나타났다. 한용운의 시 ‘님의 침묵’의 한 구절인 ‘님은 갔습니다. 아아, 사랑하는 나의 님은 갔습니다’를 입력하자, 딥엘과 구글은 ‘아아’를 미국에서 실망의 의미로 쓰는 ‘Alas’라는 미국의 추임새로 번역했다. 파파고는 ‘Ah’라고 표현했다.

전반적으로 구글은 풍부한 영문서 학습을 바탕으로 한 정확한 번역이 강점이지만, 문맥을 고려해 표현하는 부분에선 딥엘에 다소 뒤처지는 인상을 받았다.

◇AI 번역기 3종, 학습법 달라

최근 한국어 서비스를 시작한 딥엘은 “다른 테크 기업의 번역기 대비 번역 성능이 3배 이상 우수하다”고 주장한다. 그 근거로 내세우는 것이 AI 학습법이다. 딥엘은 문장을 작은 단어로 쪼개 단어마다 적합한 의미를 인식할 수 있는 CNN(합성곱 신경망)이란 학습법을 쓴다. 구글과 파파고는 RNN(순환 신경망)이란 학습법을 채용해 앞뒤 단어의 연결 고리와 순서를 고려해 번역한다. 문법과 문장의 순서가 중요한 언어에선 RNN이 CNN보다 뛰어난 것으로 통용되지만, 딥엘은 수십~수백만건의 데이터를 학습해 CNN의 한계를 극복한 것으로 알려졌다.

번역할 수 있는 언어 종류에선 구글이 절대 우세하다. 구글은 134가지, 딥엘은 31가지, 파파고는 15가지를 번역할 수 있다. 딥엘은 현재 한국에서 유료 버전을 사용할 수 없어 하루에 번역할 수 있는 단어(약 5000개)에 제약이 있다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/03/16/S7B2L3VRS5DA7HUH4XCQATEYLE/

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] 세계 최고 혁신가는 35세 여성… 챗GPT 창조주 미라 무라티

끝없이 성장할 것 같던 실리콘밸리에서 대규모 구조조정과 사업재편이라는 지각변동이 매일같이 일어나고 있습니다. 특히 테크 업계에서는 지난달 전해진 유튜브 최고경영자(CEO) 수전 워치츠키의 사임을 두고 다양한 해석과 전망이 쏟아지고 있습니다. 워치츠키는 1998년 친구인 스탠퍼드대 대학원생들에게 자신의 집 차고를 창업 공간을 내줬습니다. 그렇게 만들어진 기업이 바로 구글입니다. 인텔에 다니고 있던 워치츠키는 구글의 16번째 직원이 됐고 구글이 유튜브를 인수한 뒤 CEO를 맡아 세계 최대의 동영상 제국을 일궜습니다.

뉴욕타임스와 월스트리스트저널 등 주요 매체들은 워치츠키의 퇴임에 대해 “실리콘밸리에서 여성 리더십이 점차 사라지고 있는 데에 대한 우려가 높다”고 했습니다. 흔히 테크 산업은 남성 중심이라고 생각하기 쉽습니다. 실제로 종사자수와 최고경영진에서 남성이 압도적으로 많은 것도 사실입니다. 하지만 인류의 삶을 바꾼 테크 기업 대부분에는 강력하면서 조화로운 리더십을 보여준 여성 경영진이 있었습니다.

 

메타(페이스북)의 최고운영책임자(COO)였던 셰릴 샌드버그, 이베이의 멕 휘트먼, IBM의 지니 로메티, 야후의 마리사 메이어, 휼렛패커드의 칼리 피오리나 등이 대표적입니다. 한때 끝없이 성장하는 테크 산업의 상징이자 중심이었던 이들은 이제 모두 현직에서 물러났죠. 테라노스의 엘리자베스 홈즈, 핀테크 업체 프랭크의 찰리 제이비스처럼 거짓된 이미지로 급부상했지만 추락한 여성들도 있었습니다. 워치츠키의 퇴장으로 실리콘밸리에서 거물로 불릴 만한 여성 리더십은 오라클의 새프라 캐츠, AMD의 리사 수 정도만 남았습니다.

하지만 지는 별이 있으면 새로 뜨는 별이 있게 마련입니다. 심지어 이 신성(新星)이 만들어낸 기술의 힘을 1800년대 증기기관이 일으킨 산업혁명에 빗대는 전문가가 있을 정도입니다. 바로 샌프란시스코의 인공지능(AI) 업체 오픈AI의 최고기술책임자(CTO)인 미라 무라티입니다. 35세의 이 여성이 개발을 주도한 AI 챗GPT가 가져온 폭풍과 같은 현상에 대해서는 다들 잘 아실 겁니다. 경제전문매체 패스트컴퍼니는 지난 2일(현지 시각) ‘세계에서 가장 혁신적인 기업’의 올해 순위를 발표하면서 오픈AI를 1위로 꼽았습니다. 또 무라티를 “세계에서 가장 혁신적인 인물”이라고 지칭했습니다. 과연 챗GPT의 창조자인 무라티는 어떤 사람일까요.

◇테슬라 모델X 개발 주도한 천재 공학자

챗GPT에 쏟아지는 관심을 생각하면 무라티는 대중의 시야에서 완전히 벗어나 있었습니다. 실제로 무라티의 부모나 형제 자매 같은 사생활에 대해서는 알려진 것이 거의 없습니다. 오픈AI가 챗GPT를 공개한 것이 지난해 말이니 어찌 보면 당연한 일이기도 합니다.

1988년 알바니아에서 태어나 캐나다 빅토리아의 피어슨 고등학교를 나온 무라티는 아이비리그 명문인 다트머스대 세이어 공대에서 기계공학 박사학위를 받았습니다. 첫 직업은 거대 투자은행 골드만삭스 인턴이었고, 프랑스 항공 설비 회사인 조디악 에어로스페이스에서 1년간 엔지니어로 일하기도 했습니다.

 

무라티가 AI에 관심을 갖게 된 것은 2013년 테슬라에 합류한 뒤였습니다. 당시 테슬라는 카메라 정보를 AI로 처리해 자율주행을 구현하는 소프트웨어 ‘오토파일럿(Autopilot)’과 완전 자동화 공장을 위한 AI 프로그램을 개발하고 있었습니다. 모델X 개발을 총괄했던 무라티는 AI 개발을 지켜보며 특정한 일을 잘하는 AI가 아닌 모든 일을 해내는 AI, 이른바 ‘범용 인공지능(AGI· artificial general intelligence)’의 필요성을 느꼈습니다. 기존 AI는 한정된 분야에서 인간을 흉내 내거나 뛰어넘는 것을 목표로 하는 것이 일반적이었습다. 구글 알파고가 바둑, 네이버 클로바노트가 음성인식과 문자변환에 특화된 것처럼 말이죠. 하지만 무라티의 생각은 달랐습니다. 그의 이런 비전은 VR(가상현실) 기기 업체인 립모션을 거쳐 2018년 오픈AI에 합류하면서 본격적으로 실현되기 시작합니다. 2015년 출범과 함께 오픈AI가 내세웠던 목표가 바로 범용 인공지능의 구현이었습니다.

◇“대중과 접점 없이 제대로 된 기술 발전 없다”

오픈AI의 CEO(최고경영자)는 벤처투자사 와이컴비네이터를 이끌었던 전설적 투자자 샘 알트먼입니다. 다시 말하자면 오픈AI의 AI 개발은 모두 CTO인 무라티가 이끌고 있다는 얘기이기도 합니다. 오픈AI의 의사결정은 무라티가 이끄는 6인의 리더십팀에서 이뤄집니다. 구글 출신 뇌과학자 리암 페더스, 애플 출신의 커뮤니케이션 전문가 나탈리 서머스 등이 이 회의에 참여하는 것으로 알려져 있습니다.

무라티는 구글이나 마이크로소프트 같은 다른 빅테크와는 전혀 다른 방식으로 AI 개발을 이끌었습니다. 일반적으로 AI를 개발하는 업체는 상용화가 되기 전에는 철저히 개발과정을 숨깁니다. 챗GPT 같은 언어 생성형 AI가 셀 수 없이 많았지만 빅테크들이 공개하지 않았던 이유입니다. 하지만 무라티는 직원들을 이렇게 설득했습니다. “대중과 접점 없이도 기술 발전을 이룰 수 있습니다. 하지만 우리가 올바른 방향으로 AI를 개발하는지 알 수 있습니까?” 특히 당시 전 직원이 200여명에 불과한(올해 1월 기준으로는 375명) 오픈AI가 문제점을 자체적으로 발견할 가능성이 낮다는 것도 문제였습니다.

빅테크들은 완전하지 않은 AI가 공개됐을 때 여러가지 약점이나 문제점이 드러나면서 AI가 비판 받을 것을 우려했습니다. 무라티의 생각은 달랐습니다. 실험실에서 꽁꽁 가둬두고 개발한 AI는 공개됐을 때 사회적 충격이 더 클 수 있다는 겁니다. 계속해서 대중에게 개발 과정을 보여주고 대중의 의견을 받아들여 바꿔가는 것이 바람직한 방향이라는 겁니다.

◇AI 개발의 상식 깬 ‘공개 테스트’

오픈AI는 처음에는 논문이나 클로즈드 테스트를 통해 개발자와 AI 회사들에게 방법론과 소스코드를 공개했습니다. 대규모 언어모델인 GPT의 경우 GPT-1과 GPT-2로 만든 이전 버전의 챗 GPT가 이런 방식으로 알려졌습니다. GPT-3.5를 기반으로 한 챗GPT가 화제를 모으자 마이크로소프트, SK텔레콤 등 수많은 기업들이 자사 서비스에 챗GPT를 도입하겠다고 발표할 수 있었던 이유이기도 합니다. 오픈AI가 노하우를 숨기지 않았기 때문에 수많은 기업들이 이미 오픈AI의 GPT 개발 방식을 알고 연구해왔다는 겁니다.

지난해 이미지 생성 AI DALL-E 2(달리2)와 챗GPT 공개를 통해 무라티는 ‘대중과 함께하는 AI 개발’이라는 목표를 이룹니다. 오픈AI의 커뮤니케이션팀은 DALL-E 2 공개 당시 전세계 유명 작가와 예술가들에게 인스타그램 메시지를 보내 사용을 권유했습니다. 이들이 오픈AI를 알리는 인플루언서 역할을 한거죠. 챗GPT 역시 예고없이 전격적으로 공개했고 전세계 누구나 사용할 수 있도록 하면서 문제점을 찾았습니다. 다음 버전에서는 이를 적극적으로 반영하겠다는 메시지를 계속 내놓으면서 시장의 신뢰도 쌓았습니다.

챗GPT의 등장 이후 ‘우리도 이런 기술이 있다’면서 공개 시연을 자청한 구글이 망신을 당한 것에서도 무라티식 전략의 우월성이 입증됐습니다. 챗GPT는 거짓말을 하더라도 ‘신기한 일’로 받아 들여지지만, 뒤늦게 나타난 구글의 실수는 조롱거리가 될 뿐이었습니다.

◇오픈AI가 만든 오디오·비디오·로봇공학 AI도 나온다

 

무라티는 혁신적인 기술의 발전이 범용 인공지능을 이룰 수 있다고 믿지만 개발팀에는 끊임없이 균형을 주문합니다. 오픈AI 리더십팀 회의를 취재한 패스트컴퍼니에 따르면 창의성과 정확성을 어느 정도로 조절할 것인지가 현재 오픈AI의 가장 큰 고민이라고 합니다. 정확성을 추구하면 창의성을 잃을 수 있습니다. 반면 지나친 창의성을 부여하면 거짓말을 하는 것처럼 정확성이 떨어지는 결과로 이어질 수 있습니다.

벤처투자기업 베타웍스 설립자 존 보스웍은 “모바일과 같은 과거의 기술 플랫폼 혁신이 한계에 도달한 상황에서 오픈AI가 보여주고 있는 것은 다음의 큰 물결”이라고 했습니다. 특히 오픈AI는 이미 챗GPT를 사용하는 수백곳의 기업 고객과 억 단위가 넘는 개인을 전세계에 보유하고 있습니다. 컨설팅업체 맥킨지는 범용 인공지능이 수조 달러 이상의 가치가 있다고 분석했습니다. 이 시장의 선두주자가 바로 무라티와 오픈AI입니다. 오픈AI의 기업가치는 현재 290억달러(약 37조7000억원)에 이르고 매일같이 성장하고 있습니다. 패스트컴퍼니는 “무라티와 오픈AI에는 다양한 애플리케이션 포트폴리오가 있다”고 했습니다.

지금까지 이미지 생성에 특화된 DALL-E, 대화형 챗봇인 챗GPT가 공개됐는데 앞으로 오디오, 비디오, 로봇공학과 관련된 오픈AI의 AI 서비스가 계속 등장할 예정입니다. 다양한 분야에 걸쳐 여러 방식으로 훈련을 거듭하다 보면 무한한 질문에 대답할 수 있는 범용 인공지능을 구현할 수 있다는 구상입니다. 그럼 언제쯤 이런 일이 가능할까요. 미국 메사추세츠공과대(MIT)가 발행하는 테크놀로지리뷰는 “오픈AI는 매년 초 전 직원을 대상으로 범용 인공지능이 언제 실현될 것인지 설문을 한다”면서 “직원의 절반 이상이 15년 이내에 나타날 것으로 장담하고 있다”고 했습니다.

비영리 연구소인 오픈AI의 재무 구조를 바꾸는 과정도 무라티가 주도했습니다. 무라티는 2018년 오픈AI에 합류한 뒤 기존의 투자금만으로는 범용 인공지능 개발이 어렵다고 판단했습니다. 오픈AI의 AI들은 방대한 데이터 중에서 정제된 데이터를 골라 학습한 뒤 다시 사람의 피드백을 받는 식으로 개발됩니다.

고도화 될수록 막대한 인력과 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 무라티와 CEO인 알트먼은 일부 투자를 선별적으로 받고, 투자금에 대한 수익을 제한하는 방식을 택했습니다. 비영리라는 창립 정신을 지키면서 현실적인 문제도 해결한 것이죠. 오픈AI에 대한 외부 투자의 수익 상한은 현재 100배로 설정돼 있습니다. 물론 구글 초기 투자자들이 거둔 수익이 20배였다는 점을 감안하면 과하다는 지적도 있습니다.

 

무라티는 기업 자체의 성장보다는 AI의 영향력을 우려하는 독특한 인물이기도 합니다. 공개석상에서 여러 차례 “챗GPT는 거짓말을 할 수 있고 문제가 될 수 있다”고 했습니다. 무라티는 지난달 미국 타임지 인터뷰에서도 “AI는 오용되거나 나쁜 행위자가 악용할 수 있다”면서 “지금 AI를 규제하는 것이 결코 이르지 않다”고 했습니다. 자식이 제대로 크기를 바라는 부모 같은 심정일까요.

◇맥도날드는 어떻게 에어비앤비보다 혁신적인 기업이 됐나

 

자 이제 다른 얘기를 해보겠습니다. 오픈AI를 혁신적인 기업 1위로 꼽은 패스트컴퍼니의 리스트에는 또 어떤 곳이 있었을까요. 2위는 다소 의아한 기업입니다. 바로 세계 최대 패스트푸드 체인 맥도날드입니다. 패스트컴퍼니는 “맥도날드는 감자튀김 만큼 중독성 있는 문화적 순간을 계속 만들어내고 있다”고 했습니다. 맥도날드는 2021년 트래비스 스콧, BTS 같은 유명 스타들에게 맥도날드에서 자주 주문하는 메뉴를 공유하도록 했고 고객이 직접 메뉴를 제안하도록 하는 프로그램도 실시했습니다. 유명 아티스트와 협업해 아이들용이었던 해피밀의 성인 버전을 내놓기도 했습니다. 이런 끊임없는 노력과 새로운 시도 덕분에 맥도날드는 9분기 연속 매출이 성장했습니다. 웰빙 열풍 속에서 패스트푸드가 살아남는 방법을 찾아낸 것을 ‘혁신’으로 평가한 겁니다.

3위는 세계최대 숙박공유기업 에어비앤비가 꼽혔습니다. 패스트컴퍼니는 에어비앤비가 코로나 팬데믹으로 인해 궤멸에 가까운 피해를 입었지만 이 기간에 카테고리별 숙박 시설 검색, 수퍼호스트 조언 프로그램 같은 프로그램을 선보이면서 완벽한 부활이 가능해졌다고 평가했습니다. 4위에는 글로벌 아웃도어 기업 파타고니아의 지분 98%를 양도받은 기후변화 대응 비영리재단 ‘홀드패스트 콜렉티브’, 5위에는 브라질의 금융 불균형 해결에 앞장서고 있는 인터넷 은행 누뱅크가 올랐습니다.

◇네이버웹툰 8위 올라… 미디어 분야 1위

6위는 마이크로소프트, 7위는 메타버스 업체 로블록스, 9위는 회계처리 스타트업 램프 였습니다. 8위에는 반가운 이름이 있습니다. 네이버웹툰의 미국 본사인 웹툰엔터테인먼트입니다. 미디어 분야로 한정하면 뉴욕타임스(2위)를 제치고 전세계 기업 가운데 1위입니다. 패스트컴퍼니는 “웹툰엔터테인먼트가 글로벌 디지털 만화시장의 혁신을 이끌었고, 웹툰 지식재산권을 활용해 엔터테인먼트 업계를 바꿨다”고 했습니다. 네이버웹툰이 넷플릭스나 디즈니 같은 스트리밍 기업에 연료를 공급하고 있다고도 했습니다. 네이버웹툰의 월간 활성독자는 8500만명에 이르고 지금까지 한국 드라마로 제작된 웹툰만 해도 30개에 이릅니다.

 

마지막 10위에도 전통 기업이 있습니다. 바로 미국 유일의 럭셔리 보석업체 티파니 앤 코입니다. 티파니는 2021년 루이비통모에헤네시(LVMH)에 인수됐습니다. 패스트컴퍼니는 “2021년 이전 보석상은 광택을 잃고 있었다”면서 “하지만 알렉상드르 아르노의 지휘 아래 이제 럭셔리의 가장 밝은 별 중 하나가 됐다”고 평가했습니다. 베르나르 아르노 회장의 셋째인 알렉상드르는 비욘세 같은 영향력 있는 유명 인사들과 공격적으로 협업하면서 고루한 티파니의 이미지를 완전히 바꿔놓았습니다. 비욘세가 촬영한 티파니의 뮤직비디오형 광고는 46억건의 노출수와 6억9000만건의 조회수를 기록했습니다. LVMH의 주얼리 및 시계 부문 매출은 20222년 18% 증가했는데 티파니가 결정적인 영향을 미쳤습니다.

 

패스트컴퍼니의 순위가 절대적인 것은 아닙니다. 사실 일개 미디어가 자의적으로 뽑은 순위일 뿐이죠. 패스트컴퍼니는 40명 이상의 편집자들이 54개 산업군에서 신청과 추천을 통해 후보군을 발굴하고 평가했다고 합니다. 하지만 전세계를 살펴보기에는 40명은 결코 많은 숫자가 아닐 겁니다. 하지만 패스트컴퍼니의 리스트에 오른 회사들에 공통점이 있는 것은 분명합니다. 대기업이든 스타트업이든, 테크 기업이든 식품 업체든 간에 남들과 다르게 생각하고 실천하는 ‘혁신’의 힘이 가장 중요하다는 것 말입니다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/03/06/LIEXU4WTNNF75J423WQGNI6IDU/