최근 오랫동안 중국과 미국을 오가며 시차증 (시차증) 이 심해지면서 나는 더 이상 20대 청년이 아니라는 사실을 끊임없이 상기하게 됐다.
올해 저는 AI에 대해 연구하고 생각하는 데 엄청난 시간을 보냈습니다. AI가 내 삶과 모든 사람의 삶을 어떻게 바꿀지, 그리고 컨설팅 업계를 어떻게 바꿀지 탐구하는 것입니다. 가장 중요한 것은 내가 이 일을 어떤 종류로 해야 하는지입니다. 준비의.
공교롭게도 제가 AI에 관해 마지막으로 글을 쓴 지 정확히 18개월이 지났습니다.
( 2023년 4월 15일 "AI는 더 똑똑하고, 인간은 더 멍청하다" 에 썼습니다 . 18개월마다 우리는 두 배로 멍청해진다.)
그렇다면 우리는 정말 바보가 된 걸까요?
18개월 동안 저는 3단계를 거쳤습니다.
첫 번째 단계는 “넓은 그물을 던지는 것”입니다.
간단히 말하면, 나오는 것을 사용하고, GPT가 업데이트되면 GPT를 사용하고, Perplexity가 업데이트되면 Perplexity를 사용합니다.
그런 다음 각각의 장점과 단점을 이해하고 결정하고 조금씩 개인화하려고 노력하십시오.
예를 들면, 과거 나의 습관은 내가 매일 팔로우하거나 구독하는 미디어, 칼럼, 블로그를 열어서 뉴스를 읽거나 얻는 것이었습니다. 평균 30~45분 정도 소요되는 것 같습니다. 이러한 소스를 자동으로 획득, 번역, 요약하는 구조로 변환하고 Notion AI에서 구현하여 결과적으로 평균 읽기 시간을 70% 절약했습니다. (읽는 시간을 줄이는 것이 좋은 것인지는 논하지 말자)
독서부터 회의록, 데이터 분석까지 이와 같은 시나리오는 많습니다.
간단히 말해서, 비트코인이나 블록체인과 같은 개념에 비해 AI는 나의 효율성이 나날이 향상되고 있음을 깨닫게 해주는 보다 실용적이고 핵심적인 수단입니다.
두 번째 단계는 '시나리오 적용'이다.
이 단계에서 나는 내가 시도한 모든 AI 도구를 특정 응용 시나리오에 통합하는 방법에 대해 더 많이 생각하기 시작했습니다.
예를 들어, 많은 양의 정보가 포함된 100페이지 분량의 상담 PPT를 읽을 수 있는 WeChat 트윗으로 변환한 다음 트윗의 주요 콘텐츠에 대한 그림을 생성한 다음 이를 자동으로 음성 팟캐스트로 변환합니다. 비디오 등
또는 (다른 사람의) 회사에 과감하게 적용하는 경우도 있습니다. 예를 들어, 관리 및 의사결정의 비용 절감 및 효율성 향상, 일부 업무 유형의 교체 등이 있습니다.
우연히 기업가에게 다양한 대형 AI 모델을 통해 로고, 컨셉 맵, 일러스트레이션 등을 생성하는 방법을 공유하고 30분 동안 공유하고 직접 시험해 보게 한 후 그날 밤 그는 20명으로 구성된 디자인 부서를 열었습니다. .16개 (미안해요, 제 잘못이에요) . 3개월 후, 그는 AI 도구를 결합한 후 남은 4명의 업무 효율성이 이전 20명에 비해 거의 두 배에 달했다는 사실을 저에게 공유하게 되어 매우 기뻤습니다.
이러한 시나리오는 현실적이고 불가피합니다.
(이 사람들이 해고된 것에 대해 부분적으로 나 자신을 비난하지만, 어떤 의미에서는 그것은 정말 시간 문제였습니다.)
9월 말부터 시작되는 세 번째 단계는 '모든 문제 해결' 이라는 지금의 단계이기도 하다.
DeepMind의 원래 비전은 " 지능을 해결 하고 이를 사용하여 다른 모든 것을 해결하는 것 " 이었습니다 .
처음 두 단계는 나에게 너무 덧없었습니다.
매일 새로운 "제품과 기능"에 노출되고 있다고 느끼겠지만, 1~2개월이 지나면 더 이상 새로운 "가치"에 노출되지 않는다는 느낌을 갖게 되는 경우가 많습니다.
다행히 혼란스러운 시기에 9월 말 뉴욕에서 고등학교 선배를 만났는데, 그와의 대화가 이 글을 쓰게 된 계기가 되었습니다.
그와 상담한 결과, 개인 정보 보호 및 보안 문제를 고려하여 현재 AI 수석 회사의 전략적 투자를 담당하고 있으며 (예, 추측할 필요가 없습니다. 바로 그 사람입니다) 팀에서 유일한 사람이라는 점만 말씀드릴 수 있습니다. -미국 중국인.
그의 직위와 그가 맡은 책임이 무엇인지 알게 된 후, 나는 다음과 같은 답변을 빨리 듣고 싶은 많은 질문을 갖게 되었습니다.
당신 (당신이 일하는 회사)은 AI의 미래를 어떻게 보나요?
귀하의 제품은 어떻게 반복되고 업데이트됩니까?
어떤 종류의 투자를 하시겠습니까?
빅 AI 트렌드 아래 어떤 종류의 프로젝트, 제품, 기업이 미래를 가질 것이라고 생각하시나요?
당신이 이해하는 AI 능력이 외부 세계가 이해하는 것과 일치하는가?
4시간 가까이 대화를 나눈 후, 우리가 만난 커피숍을 떠나는 순간, 내 마음 속에 커다란 부르짖음이 일어나기 시작했습니다.
AI가 세상을 바꾸는 이야기는 이제 막 시작되었습니다.
기본 논리 1: AI가 전능하다고 믿어야 합니다.
이 결론의 근원은 우리가 6월에 The End of Software 라는 매우 널리 유포된 기사에 대해 이야기했을 때 나왔습니다. 이 기사의 저자인 Chris Paik은 뉴욕 벤처 캐피탈 펀드인 Pace Capital의 창립 파트너입니다.
Chris는 소프트웨어 산업에 대한 AI의 영향과 콘텐츠 산업에 대한 인터넷의 영향을 비교했습니다.
“Vogue는 다른 패션 미디어 회사로 대체되는 것이 아니라 수만 명의 영향력 있는 사람들로 대체되고 있습니다. 소프트웨어 자체가 더 이상 돈을 벌 필요가 없다면 우리는 캄브리아기 시대의 소프트웨어 폭발을 경험하게 될 것입니다. 과거.”
이 논리에서는 '믿음'과 '전능함'이 주요 전제이다. (언제든지 믿지 않을 수도 있습니다)
AI에 대한 가장 큰 토론과 질문은 항상 AI가 실제로 XXX를 수행할 수 있습니까?였습니다. 아니면 AI가 아직 XXX를 수행할 수 없나요?
사용자, 기업가, 투자자, 비평가 모두가 이 질문을 합니다.
대답은 간단합니다. 마치 "인터넷이 정말 전통적인 미디어를 대체할 수 있을까요?"
시간 문제 일뿐입니다.
예를 들어, AI가 이제 기사를 쓸 수 있을지도 모른다고 생각하는 사람들도 있지만 PPT를 그리는 것은 여전히 매우 초보적입니다. 이제 AI가 컨설팅 회사 수준의 PPT를 그리는 것도 시간 문제일 뿐입니다.
예를 들어, 어떤 사람들은 이제 AI가 사진을 생성할 수 있다고 생각하지만, 비디오를 생성하는 것은 여전히 낯설습니다. AI 영상의 정확도가 나날이 기하급수적으로 높아지고 있는 만큼 시간문제일 뿐입니다.
예를 들어 어떤 사람들은 AI 녹음과 시뮬레이션된 인간의 목소리가 충분히 유사하지 않다고 생각합니다. 1년 안에 AI는 당신의 노래를 매우 정확하게 흉내낼 수도 있습니다. (예, 이것은 현재 투자를 고려하고 있는 프로젝트 중 하나입니다.)
간단히 말해서 AI가 할 수 없다고 생각하는 모든 것, 할 수 없는 것부터 할 수 있는 것까지, 능력의 문제가 아니라 시간의 문제여야 한다는 것입니다.
따라서 모두가 다음 사항에 대해 걱정해야 합니다.
“내가 하고 있는 일이 예측 가능한 시간 내에 AI에 의해 수행될 수 있다면 어떻게 해야 할까요?”
이것은 지속적으로 세분화할 가치가 있는 질문이며, 생각해 볼 수도 있습니다.
앞으로 5년 안에 AI는 매년 당신의 전문 기술의 20%를 실현할 것입니다. 미래를 어떻게 준비해야 할까요?
Brad Lightcap (OpenAI의 COO)은 인터뷰에서 "회사에 모델이 100배 향상되기를 기대하는지 물어보면 됩니다."라고 말했습니다.
결론은 간단하고 심지어 잔인하기까지 합니다.
믿지 않기로 선택하면 인류의 99.99%에 뒤쳐지게 될 것입니다.
당신이 믿기로 선택했지만 행동하지 않는다면, 당신은 여전히 인류의 80%에 뒤처지게 될 것입니다.
기본 논리 2: 더 많이 포기할수록 더 많은 것을 얻을 수 있습니다
네, 여기서 포기한 것은 '프라이버시'입니다.
이전 시대의 어떤 인터넷이나 소비자 제품에서도 '프라이버시'가 이렇게 중요한 역할을 한 적은 없었습니다. '보안'과 '인문학'의 관점에서 프라이버시 문제가 더 많이 고려되었습니다. 그러나 본질적으로 "프라이버시"는 제품의 기능성이나 실용성에 결코 영향을 미치지 않습니다. 즉, 제품의 기능성과 실용성에 큰 영향을 미치지 않습니다.
하지만 AI 제품은 다르다. 어떤 제품이든 포기할수록 느끼는 '커스터마이징'은 예외 없이 선형적으로 올라가는 공식이 될 것이다.
이것은 거의 해결하기 어려운 명제가 되었습니다. "당신을 이해하기"의 전제 조건은 "당신을 충분히 아는 것"입니다.
따라서 실리콘밸리 AI계에서는 최고의 AI 에이전트 적용 시나리오와 상업적 구현이 중국에서 시작될 가능성이 높다는 흥미로운 말이 돌고 있다. ("욕하면 너무 더럽다"고 느낀 적 있나요?)
예를 들어 지난 몇 달간 큰 인기를 끌었던 카본 로보틱스(Carbon Robotics)의 핵심 제품인 레이저위더(LaserWeeder)는 AI 기술과 고정밀 레이저 시스템을 이용해 밭의 잡초를 정확하게 식별하고 제거하는 자동 레이저 제초기이다. .
전제는 농부들이 작물 유형과 위치에 대한 정보를 제공한다는 것입니다.
사실 이 글을 쓰면서 위치정보는 개인의 안전, 행동, 습관과 밀접한 관계가 없을 수도 있기 때문에 좋은 예조차 아닐 수도 있다는 생각이 들었으니 주제를 바꿔보세요. 그것이 당신의 사랑 경험이라면 어떨까요? 그것이 일상이라면 어떨까요? 그것이 당신의 모든 정보 섭취의 원천이라면 어떨까요?
시간이 지남에 따라 "전능"해질 수 있는 AI 비서에게 평생을 바친다면 당신을 가장 잘 이해하고 가장 효율적인 비서를 얻게 될 것입니다.
이런 종류의 파생은 사람들을 매우 흥미롭게 만들 것입니다 (무료가 아니라 중립적) .
Paul Graham (Y Combinato 공동 창립자)은 최근 기사 "Writing and Not Writing"에서 AI 글쓰기의 영향으로 인해 수십 년 안에 글을 쓸 수 있는 사람이 거의 없을 것이라고 썼습니다.
산업화 이전에는 대부분의 사람들이 노동 때문에 강했지만, 이제는 강해지고 싶다면 솔선해서 운동하고 건강을 유지해야 하는 것과 마찬가지입니다. 하지만 생각하기로 선택한 사람들에게만 해당됩니다.
"프라이버시"에 관한 이 루프는 향후 10년 동안 일련의 논의를 형성할 것입니다. 개인 정보 보호를 주장하는 사람은 매우 드물기 때문에 필요한 것을 얻기 위해 추가 에너지를 소비해야 합니다.
기본 논리 3
(공유하진 않겠습니다)
불행하게도 세 번째 기본 논리는 제가 이 기사에서 생략하기로 선택한 유일한 부분입니다.
나는 처음 두 가지 기본 논리가 충분한 사람들이 미래의 선택에 대해 생각하기 시작하도록 허용했다고 믿으며, "한동안 총알이 날아갈 수 있을 때"에 대한 통찰력의 일부를 남기고 싶습니다.
티저로서 제가 공유할 수 있는 것은 이것이 '최소 직업 연령'에 관한 논리라는 것입니다.
(15세 고등학생 챗니오가 100만 위안에 인수되었다는 소식을 검색해보시면 됩니다.)
가까운 미래에는 과거의 교육체계가 감당하지 못했던 '요소'들이 하나둘 현실화되고 있다. 오늘날 젊은 세대 어린이의 직업이 실제로 학교에서 시작되는 것처럼 미래의 젊은이들은 교육 과 직업 에 대한 근본적인 개념을 갖게 될 것입니다.
그렇다면 생각해 볼 수 있는 질문은 '기초교육 (전통적인 교육 형태)이 미래에도 여전히 필요한가?'이다.
마지막으로, "불안해야 한다" 는 문제로 돌아가 보겠습니다.
99%의 사람들에게는 정보 격차가 너무 커서 시대의 격류 속에서 우리가 깨닫지 못한 채 침수를 경험할 가능성이 높기 때문에 이것이 창출되어야 할 진정한 불안이라고 깊이 믿습니다.
이러한 변화는 단순히 종이에서 전자제품으로의 변화가 아니라 경제의 구조적 변화로 모든 사람의 라이프스타일, 직업 선택 및 전문 기술에 영향을 미칩니다.
이 프로젝트는 선배가 재직 중 투자한 첫 번째 프로젝트이기도 한 '완벽한 선생님 (가명)' 이다.
학교, 집, 학원 등 자녀의 모든 전자 장치가 어떠한 조건 없이 "전능하게" 모니터링될 수 있다고 상상해 보십시오. Perfect Teacher는 아이의 전반적인 학습 효율을 분석하고, 격차가 있을 경우 제안 및 학습 모드를 조정하며 학습 결과에 대한 피드백과 평가 보고서를 교사와 학부모에게 언제든지 제공합니다.
부모로서 귀하는 이 비용에 대해 얼마를 지불할 의향이 있습니까? 이 때문에 자녀의 사생활을 희생할 의향이 있습니까?