Anthropic - Building Anthropic | A conversation with our co-founders
이 대화에서는 AI 연구의 중요성과 안전성 문제를 중심으로 논의가 진행된다. 초기에는 AI의 잠재적 위험성과 인간 가치 이해 부족에 대한 우려가 있었으나, 언어 모델을 통해 AI 시스템이 인간의 암묵적 지식을 이해할 수 있도록 하는 방법이 제안되었다. 이를 통해 AI의 안전성과 확장성을 동시에 추구하는 것이 가능해졌다. 또한, AI 연구의 발전을 위해 다양한 기관과의 협력과 안전성 평가의 중요성이 강조되었다. 특히, AI의 해석 가능성과 생물학적 응용 가능성에 대한 기대가 높아지고 있으며, AI가 민주주의를 강화하는 도구로 사용될 가능성도 논의되었다. 이러한 논의는 AI의 발전과 안전성을 동시에 추구하는 데 있어 중요한 통찰을 제공한다.
Key Points:
- AI의 안전성과 확장성을 동시에 추구하는 것이 중요하다.
- 언어 모델을 통해 AI 시스템이 인간의 암묵적 지식을 이해할 수 있다.
- AI 연구의 발전을 위해 다양한 기관과의 협력이 필요하다.
- AI의 해석 가능성과 생물학적 응용 가능성에 대한 기대가 높다.
- AI가 민주주의를 강화하는 도구로 사용될 가능성이 있다.
Details:
1. 🤖 AI 연구의 시작과 동기
- AI 연구는 물리학에서의 지루함을 느낀 후 친구들과 더 많은 시간을 보내고 싶다는 개인적인 동기에서 시작되었습니다. 이는 AI 모델의 일반성을 강조하며 다양한 분야에 적용 가능하다는 점을 보여주어 AI 연구에 대한 관심을 유도했습니다.
- Google Brain에서의 경험은 AI 연구에 대한 깊은 이해와 네트워크 형성을 가능하게 했습니다. OpenAI와의 협업을 통해 AI 안전성에 대한 구체적인 문제를 다루는 연구 논문을 작성하며 AI 연구의 진지함을 인식하게 되었습니다.
- Dario의 영향력은 AI 연구의 심각성과 중요성을 인식하게 하는 데 큰 역할을 했습니다.
2. 🔍 AI 안전과 확장성의 중요성
- GPT-2와 GPT-3의 개발 과정에서 확장 법칙이 적용되었고, 이는 다양한 프로젝트에서 성공적으로 작동함을 확인함.
- AI가 인간의 가치를 이해하지 못하거나 소통할 수 없을 가능성에 대한 우려가 있었으며, 언어 모델이 이를 해결할 수 있는 방법으로 주목받음.
- 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 언어 모델 위에 적용하기 위해 모델을 확장하는 것이 필요했음.
- 모델의 안전성과 확장성의 상호 연관성을 강조하며, 이는 여전히 중요한 요소로 인식됨.
- AI 트렌드를 예측하는 것이 중요하며, 이를 통해 AI 안전 문제를 진지하게 다루어야 함을 강조함.
3. 🧠 AI의 잠재력과 초기 도전
3.1. AI 안전성의 초기 도전과 발전
3.2. AI 개발의 역사적 맥락과 현재의 안전성 관행
4. 🛡️ 책임 있는 확장 정책의 개발
- AI의 사회적 영향에 대한 우려가 증가하고 있으며, 사용자 연구에서 일반 대중이 AI가 세계에 미칠 영향에 대해 걱정하는 목소리가 높아지고 있다.
- 2018년에는 AI 개발에 대한 정부의 관심이 적었으나, 2023년에는 백악관에서 AI의 중요성을 인식하고 주목하고 있다는 발언이 있었다.
- AI 연구자들은 일반 대중보다 AI의 강력한 발전 가능성에 대해 더 비관적인 경향이 있다.
- AI의 발전 가능성에 대한 초기 증거가 있었으나, 많은 사람들이 이를 심각하게 받아들이지 않았다.
- OpenAI와 같은 조직은 AI 안전성에 대한 엔지니어의 기여 가능성을 인식하고 있으며, 이는 과거에는 드문 일이었다.
- AI 기술의 확장과 관련하여 신뢰와 안전성 팀의 필요성이 강조되고 있다.
5. 🏢 회사 설립과 문화의 형성
5.1. RSP 개발 과정
5.2. RSP의 안전 문화 역할
6. 🌍 AI의 사회적 영향과 책임
- AI 개발에 있어 사회적 책임을 다하기 위해 조직을 설립하는 것이 중요하다고 느꼈다.
- AI의 발전은 자본이 많이 필요하며, 이를 위해 신뢰할 수 있는 사람들과 함께 일하는 것이 중요하다.
- 조직 내에서 모든 구성원이 동일한 목표를 가지고 협력하는 것이 중요하며, 이는 기술 산업에서 드문 일이다.
- Anthropic은 정치적 요소가 적고, 낮은 자아를 가진 사람들이 모여 있어 조직 문화가 잘 유지되고 있다.
- 조직의 각 부서가 동일한 목표를 위해 협력하며, 이는 회사의 기능을 단일한 변화 이론 아래에서 수행하게 한다.
- AI 안전성을 위해 실용적인 제품을 개발하는 것이 중요하며, 이는 조직 내 모든 구성원이 우선시하는 사항이다.
- 모든 구성원이 함께 직면하는 트레이드오프를 이해하고, 이를 통해 최선의 결과를 도출하는 것이 중요하다.
7. 🚀 AI의 미래와 기대되는 발전
- Anthropic의 성공은 다른 기업들이 안전성을 중시하는 방향으로 나아가게 하는 중력적 힘을 형성한다.
- 기술의 발전은 안전성을 유지하면서도 경쟁력을 확보하는 것이 중요하다.
- RSP와 같은 안전성 프로토콜의 도입은 AI 산업 전반에 긍정적인 영향을 미친다.
- 고객들은 안전하고 신뢰할 수 있는 모델을 선호하며, 이는 시장 압력으로 작용한다.
- 안전성을 강조하는 것은 시장에서의 신뢰성을 높이고 경쟁자들에게도 영향을 미친다.
- Anthropic의 사례는 안전성 프로토콜이 시장 경쟁력을 어떻게 강화할 수 있는지를 보여준다.
8. 🔬 AI 해석 가능성과 안전성의 탐구
- AI 해석 가능성은 안전성뿐만 아니라 신경망의 내부 구조의 아름다움을 발견하는 데 중요하다.
- 신경망은 복잡하고 아름다운 구조를 가지고 있으며, 이를 이해하는 것은 AI의 발전에 필수적이다.
- 정부가 AI 시스템을 테스트하고 평가하기 위한 새로운 기관을 설립하고 있으며, 이는 AI 기술의 사회적 전환을 지원하는 국가 역량을 보여준다.
- AI는 백신 개발, 암 연구 등에서 이미 도움을 주고 있으며, 앞으로 더 많은 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
- 최근 6개월 동안 Claude를 코딩에 사용하는 비율이 급증했으며, 이는 AI의 실질적인 업무 활용을 보여준다.
- AI 해석 가능성은 AI 시스템의 안전한 조정과 인간 두뇌 작동 방식에 대한 통찰을 제공할 수 있다.
- AI는 생물학적 문제 해결에 기여할 수 있으며, 이는 AlphaFold의 성공으로 입증되었다.
- AI를 민주주의 강화에 활용하는 방법을 모색해야 하며, 이는 자유와 자기결정권을 위한 도구가 될 수 있다.
- AI 안전성 연구는 최근 발전으로 인해 매우 발전된 시스템에서 발생할 수 있는 위험을 직접 조사할 수 있게 되었다.