# 「AI 제국: 권력, 자본, 노동」(1) : 월스트리트 저널 기자가 파헤친 AI 산업 르포

An episode of [YG와 JYP의 책걸상](https://invisiblenetwork.ai/podcast/1417008825), 20 Apr 2026, 42 min.

Audio: https://anchor.fm/s/98cd7fb0/podcast/play/118598125/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-3-17%2Fdd8e60d2-6b1c-d144-6d43-10853f7eb160.mp3

책에 관한 걸쭉하고 상큼한 이야기 "책.걸.상" 이 책은 AI를 미래 기술의 눈부신 성취로만 보지 않는다. 오히려 그 이면에서 권력이 어떻게 집중되고, 자본이 어떻게 움직이며, 노동이 어떤 방식으로 착취되고 재편되는지를 낱낱이 드러낸다. 작가와 예술가들의 콘텐츠는 학습 데이터가 되고, 글로벌 사우스의 저임금 노동자들은 보이지 않는 곳에서 AI를 훈련시키며, 막대한 전력과 자원이 소모되는 동안에도 기술 낙관주의의 언어는 이 모든 비용을 가려버린다. 『AI 제국』은 묻는다. 우리가 맞이하고 있는 AI의 시대는 과연 누구를 위한 미래인가. 그리고 이 세계를 설계하고 통제하는 권한은 지금 누구의 손에 있는가. 기술의 화려한 약속을 넘어 AI 산업의 구조와 욕망, 그리고 그 뒤편의 인간 노동까지 들여다보고 싶은 분들이라면 이번 방송도 놓치지 마시길! 지금 시작합니다 *YG와 JYP의 책걸상 방송 플렛폼* 유튜브 https://youtube.com/@ygjypbts 인스타그램 https://www.instagram.com/yg.jyp.bts/ 팟빵 https://www.podbbang.com/channels/17342 스포티파이 https://open.spotify.com/show/3ncXsc4pZY5wAaejpTuXRw?si=5724cc2a7e1345f0

## Transcript

[0:08] YG 와. JYP 의.
[0:10] 책 걸. 유혹하는 책골상 진행할 건데요.
[0:31] 유혹하는 YG 입니까, 책골상입니까? 어 유혹하는 YG.
[0:36] 와 j YP. 까지는 못 읽었어요 JO 까지.
[0:46] 읽었습니다 아 이게 뭐야? 어 유혹 당할 사람으로 어 우리 청년 의사의.
[0:54] 단행본 편집자시죠. 저번에 한번 나왔었죠.
[0:57] 한번 나왔는데 그때 닉네임을 벌써 지었습니다. 지평이라고 지평 지은정님 나오셨습니다.
[1:05] 어서 오십시오. 안녕하세요 지평입니다.
[1:07] 네 어 무슨 명인 같아요? 지평 지은정님 이러니까.
[1:11] 지평 지은정님. 나오셨습니다.
[1:14] 그 오해를 막기 위해서 미리 말씀드리면 지평은 지은정 평론가 뭐 요런거 아니구요?
[1:23] 지편인데 원래 지편은 또 약간 이상하잖아요? 본인이 지편 막걸리 좋아한다고 지평으로 불러달라.
[1:33] 그게 아니라 가평산 거라서 그러는데요, 잘못 알고 계시는? 것 같은데요?
[1:47] 막걸리도 좋아하죠? 막걸리도 좋아하시잖아요.
[1:49] 실제로 그 이 녹음 끝나고 막걸리를 드시러 가신다는 소문이 있던데?
[1:55] 네 항상. 막걸리만 항상 막걸리만 드시지는 않는군요.
[2:01] 그 오늘 제가 엊그저께 여기 나와달라고 요청을 했습니다. 그러면서 무슨 책으로 방송을 할거냐 라고 해서 안
[2:11] 알려줬어요. 알려주면 더 힘들 것 같아서.
[2:15] 미리 찾아보고 막 그러셔야 되잖아요. 그리고 결론 봐야 되잖아요.
[2:19] 편집자님이시니까. 이게 지금 어 주석 빼고 본문만 어 한 620 쪽 정도
[2:26] 되고 판형도 크고 글자도 작아요. 그래서 아 벽돌책이죠.
[2:34] 이 정도면. 벽돌책이죠.
[2:36] 사실 좀 그 좀 더 듬성듬성 편집을 했으면 충분히 700 쪽 이상이 되는.
[2:43] 판영이나 글자 수 이런 거 조금만 만졌으면 700 쪽 훌쩍 넘기는 거고 뭐 각주까지 하면은 뭐 이미 670 쪽 정도
[2:51] 되니까요. 거의 벽돌책 제목은 AI 제국 권력, 자본, 노동 샘
[3:01] 올트만과 오픈 AI 의 빛과 그림자. 이렇게 되어 있습니다.
[3:07] 제목이 너무 세가지고 오히려 좀 진입장벽이 생기는 게 아닌가 하는.
[3:12] 책이에요. 근데 원래 제목도 엠파이어 오브 에이.
[3:15] 맞아요. 그런데 그 JYP 도 어쨌든 j 와 뭐 여기까지는
[3:22] 읽었잖아요. 이게 지금 음 원래는 이제 유혹하는 YG 로 하려고 기획을
[3:29] 했는데 사실 이 책의 존재를 저도 YG 의 그 페이스북. 보고 알았고 이걸 좀 봐야겠구나 라고 생각하고 있는데 어
[3:40] 이걸로 녹음을 또 금방 하겠다는 거예요. 그래서 뭐 녹음을 하고 나면 더 안 볼 것 같아서 급하게
[3:48] 녹음하기 전에 좀 봐야겠다. 조금 잘 읽히는 부분이 있긴 한데, 워낙 분량이
[4:02] 많아가지고요. 그래서 제가 한 1/3 정도는 정독을 했고 뒤쪽 삼분의
[4:09] 이는 대충 넘기면서 지금 어떤 분위기가 있나 요런 걸 좀 살펴봤기 때문에 한 반쯤 봤다고 하는 게 솔직한 고백일 것
[4:16] 같습니다. 그 댓글 몇개만 소개하고 본격적으로 진행하겠습니다.
[4:25] 나이스드림님. 프라이즈 편 들으시고 그냥 개인적인 얘기를 잠깐 하자면
[4:32] 일본인들과 일할 땐 디테일 꼼꼼함, 매뉴얼 그리고 아날로그 모든 업종이 다 그렇진 않지만 제가 하고 있는 일도 그런
[4:42] 요소들이 매우 중요하게 여겨지는 편입니다. 그래서 한국인과 일을 할 때조차 그런 모습이 되어서 저
[4:49] 자신이 피곤하게 느껴질 때가 있습니다. 그리고.
[4:53] 하루에 중요 업무가 끝나고 멤버들끼리 모여서 하는 반성회 이거 빼놓을 수 없는 마무리 업무입니다.
[5:00] 하루의 일을 마치고 서로 부족했던 점에 대해 반성하며 회의를 하는데요.
[5:05] 길어질 때는 몇 시간씩 이어져서 새벽까지 하는 경우도 있어요.
[5:10] 실제로 반성회라는 분이 그런 게 있나 보군요? 일본 직장인들은 도대체 어떻게 회사를 다니는?
[5:17] 겁니까? 그냥 회식이 아니고 반성회.
[5:22] 우리도 책골상 끝나고 항상 반성회를. 하자 여기 그 프라이즈라는 소설에 나오는 반성회는 그렇게
[5:34] 뭐 회식 이런게 아니었잖아요. 그냥 진짜로 모여서 진지하게 회의하고 물론 뭐 밥 먹으면서
[5:39] 하는 장면도 나오긴 했지만, 음 오늘 저 지평은 저녁에 술 먹는다는게 그 반성회 이런거 뿐인게 아니잖아요.
[5:49] 저희 스스로를 반성하는 건 아니고. 예, 그렇습니다.
[5:57] 프라이즈에 나오는 그 장면들이 사실에 가깝다 라는 댓글이었습니다.
[6:03] 그 땡스 투 의원님께서 팁 하나 주셨습니다. 뒤늦게 허즈번지 편을 듣다가 오지랖일 수도 있지만 두 분이
[6:10] 말씀하신 독서 기록에 맞는 어플이 있어 소개해 드리려고 합니다.
[6:14] 독서기록 어플 중에 사진 찍으면 자동으로 내가 원하는 범위를 지정하고 저장하고 리마인드까지 시켜주는 게
[6:21] 있더라고요. 사진 찍어두면 다시 찾기가 어려워서 기억하고 싶은 문구가
[6:27] 있어도 그냥 넘기곤 했는데 사진만 찍으면 되니 따로 모아 볼 수 있어 좋습니다.
[6:33] YG 님께 북담이라는 어플 추천드립니다. 음.
[6:37] 북담. 네, 이렇게.
[6:40] 그 전 안 써봤는데 사진을 같이 올려주셨더라고요. 본문을.
[6:44] 찍으면은 그걸 그 텍스트 추출해서 바로 어딘가에 저장을 해주는 그런 어플인가 봐요.
[6:54] 한번 써보려고요. 저는 웬만하면 메모를 그냥 직접 하는 편인데.
[6:58] 저도 이제 형광펜으로 찍찍찍 줄 긋는 편이라서 왕비마마님께서.
[7:08] 어머니가 주신 미션은 실패네요. 입이 무거운 남자가 되라.
[7:12] 말 적게 하는 YG 는 상상이 안되네요. 그냥 말씀 많이 많이.
[7:15] 해주세요 네 감사합니다. 감사하되.
[7:19] 어. 아니, 그리고.
[7:20] 그 저는 좀 약간 뭐 이 방송 어머니께서 자주 듣는다 하시더라고요.
[7:24] 그래서 어머니께서 이제 들으면서 혀를 좀 차실 텐데 사실 좀 억울한 것도 있습니다.
[7:30] 왜냐하면 그 아버지, 어머니 중에서. 어머니가 말씀이 더 많으십니다.
[7:35] 그리고 아니 굳이 두 분 중에서 수다쟁이를 한 명만 꼽으라면은 어머니시거든요.
[7:42] 그러니까 제가 유전이다. 누구를 닮았겠습니까?
[7:45] 엄마를 닮았지. 그런데 또 그렇게 유전은 물려주시고 나서 입이 무거운
[7:51] 남자가 돼라 그건 좀 안 맞다고 생각합니다 어머니. 자 어머니 얘기 나와서 어 이 방송도 들으실지 모르는데
[8:01] 오랜만에 어머니께 영상편지 아니지 뭐지? 음성편지 한번 할까요?
[8:05] 네 어머니 자주 연락 못 드려서 죄송하고요. 잘 살고 있습니다.
[8:09] 네, 그리고 항상 말이 많지만 그래도 낄 때 끼고 안 낄 때 안 끼는 그런 사람이 되고자 노력하겠습니다.
[8:19] 그. 하루만에 주말에 연락드릴게요.
[8:21] 하란다고 저렇게 천연덕스럽게 하네 어? 우리 저 지평님도 오랜만에 방송 출연했는데 뭐 남편한테
[8:30] 음성편지 한번 하시겠습니까? 안 들어요.
[8:35] 제가. 제가 바로 나온다고 들으라고 자 AI 제국 권력자본 노동
[8:45] 이거는 좀 문제작이. 있죠 사실 제가.
[8:51] 며칠 전에도 광화문 교보문고에 갔었는데요. 그 제목에 AI 들어가는 책이 한 수백.
[8:57] 권 되는 거 너무 많아요. 너무 많아서 저는 웬만하면 AI 들어간 책을 거의 잘 안
[9:02] 읽어요. 그리고 AI 라고 이제 이 알파벳으로 표기된 것도 있지만
[9:08] 뭐 그냥 인공지능 뭐 이렇게 한글로 쓴 것까지 치면은 정말 수도 없이 많을 것 같은데 음 이 책은?
[9:17] 그 수많은 AI 관련 책하고 결이 좀 다르죠. 다르죠.
[9:21] 근데 이제 기존에 나와있는 AI 책들은 대부분은 크게 두 카테고리인 것 같아요.
[9:27] 하나는 어, 뭔가 이 책을 읽으면 AI 를 잘 다룰 수 있는 사람으로 만들어 줄게 이제 이런.
[9:34] 그리고 니가 이 책을 통해서. AI 활용 능력을 키워야 니 연봉도 올라가고 뭐 이런
[9:43] 분위기? 그런 분위기의 책, 약간의 자기계발서 겸실용서 느낌의 AI
[9:47] 책이 한쪽에 포진해 있다면 다른 쪽에는 어 AI 가 바꾸는 세상에 우리가 올라타야 된다, 혹은 AI?
[9:57] 아. 아니죠.
[9:58] 이제 두번째는 AI 가 바꾸는 세상에 대한 비전. 아, 그러니까 실용서라기보다는?
[10:05] 실용서라기보다는 거시적인, 그리고 어 AI 가 세상을 어떻게 바꿀 것인가?
[10:11] 대체로 예를 들면 뭐 이런 이런 분들이? 4번째 카테고리도 있는 거 아닙니까?
[10:15] 카이스트에 뭐 김대식 교수님 같은 분이 이제 그런 비장한 오조에 2번째 카테고리 책들을 많이. 3번째 카테고리는
[10:23] 그냥 진짜 약간 기술서죠. 조금 더 그.
[10:28] 뭐 개발자라든지 아. 그러니까 저는 이제 그 카테고리도 그 카테고리도 그냥 이게
[10:33] 1번째 그냥 넣었는데 예 그런데 근데 그 중에서 정말 드물게 어 AI 이대로 둬도 되나?
[10:46] 혹은 지금 어 우리가 보고 있는 AI 의 발전상이 과연 맞는 방향인가?
[10:52] 이제 이런 목소리를 내는 책들이 정말 드물어요. 사실.
[10:57] 정말 드문데 그 이제 계보를 읽는 책이 예를 예를 들자면 재작년에 노벨 경제학상을 받았던 뭐 대련 아제모글로랑
[11:08] 사이먼 존슨이라는 분이 같이 썼던 권력과 진보라는 책이 있고, 그리고 작년에 나온 장강명 작가의 먼저 온 미래.
[11:18] 아 거기에 먼저 온 미래를 넣는. 겁니까?
[11:22] 그 나의 다정한 AI 같은 건 어디에? 들어가 나의 다정한 a.
[11:27] I 나의 영어 해방일지 같은 건 어디에 들어갑니까? 그 영어.
[11:38] 그 말만은 YG 가 잠시 말을 멈춰. 아니 이렇게 쏙 들어온다고 자기 책을.
[11:45] 아, 그러니까 영어해방열제 같은 경우는 어 자기개발서죠. 그러니까 1번째 카테고리에 들어갈 법한 책이고 그리고 나의
[11:54] 다정한 AI 같은 경우는 첫 번째와 3번째 좀 걸쳐있는 세번째 약간 이제 약간 그 실용적 느낌의 책과 약간
[12:05] 비판적인 포지션에 걸쳐있는 책인데 2AI 제국도 그. 제가 비주류라고 했던 그 세번째 그 계보를 읽는 책이라고
[12:18] 생각하고 제가 소셜미디어에 이제 이 책을 한번 읽어보시라고 권하면서 이런 이야기를 썼는데, 작년에 나온 AI 책 중에
[12:28] 최고가 장강명 작가의 원 좋은 미래라면 올해 아직 뭐 사월밖에 안됐지만은 올해 나온 AI 관련된 책 중에 최고는
[12:41] AI 제국이 될 가능성이. 아주 높고 앞으로 AI 에 대해서 말 한마디씩이라도
[12:48] 얹으려고 한다면 이 책을 꼭 읽고서 얹어야 된다. 뭐 이런 이야기를 제가 했었죠.
[12:56] 이 책이 이제 원서는 작년에 나왔으니까 이천이십오년에 한국에서는 먼저 미래가 나왔고 미국에서는 AI 제국이
[13:05] 나왔다 뭐 이렇게 표현해도 되겠네요? 음, 우리 지평님 어?
[13:12] AI 라는 그 용어가 나온 지는 되게 오래된 거를 알고 계시죠?
[13:19] 기억나는 오래전 기억은 뭐가 있습니까? AIAI 라기보다 인공지능?
[13:27] 저는 채티피티나 이런 것들을 쓴지가 얼마 안 됐어요? 사실.
[13:31] 그거 말고 인공지능이라는 다. 인공지능 옛날에.
[13:34] 들은 거 그 옛날 대우 인공지능 세탁기. 이름 기억.
[13:38] 안 납니까? 대우요 대우전자가 아닌데요.
[13:46] 저는 LG 삼성 대우가 금성. 럭키금성 아닙니까?
[13:54] 럭키금성이야. LG.
[13:58] 지금 나이를 속이는? 것 같은데?
[14:03] 대우 자동차는 아는데요. 대우에서 테레비 세탁기 냉장고도 만들었었던 걸 모르세요.
[14:09] 대우 가전이 있었죠? 대우가전을 제가 기억이 잘 안납니다.
[14:19] 그 YG 는 알죠? 인공지능 세탁기.
[14:22] 같은 거? 옛날에 팔았었잖아요?
[14:25] 그 손빨래하고 넣으면 하는 그런 걸 말씀하시는? 건가요?
[14:30] 그냥 그때 말하는 대우 인공지능 세탁기는 음 뭐였을까요? 이제 무게를 감지한다거나.
[14:38] 뭐 당시 세탁기에? 그냥.
[14:40] 지금. 예, 지금 보면 사실은 별것도 아닌 기능들이 한두 개가
[14:44] 추가가. 기존 세탁기에는 없었던 새로운 기능 기특한 게 한 2개
[14:50] 생겼는데 이게 되게 세탁기가 똑똑해졌다 이런. 느낌으로 인공지능을 붙였죠.
[14:56] 인공지능이라는 단어는 이 책에도 이제 나옵니다만 한 오육십년 됐죠.
[15:05] 천구백오십년도 후반일 거예요. 거의 70년 가까이 된 용어고.
[15:10] 이 단어를 처음 쓴 사람도 이름이 알려져 있잖아요. 그만큼 컨셉 자체는 오래된건데 사실 채찍피티로 대표되는,
[15:23] 혹은 뭐 알파고 알파고를 한번 찍고 채찍피티에서 꽝하고 이제 세상에 나오면서 이제 지금 우리가 말하는 AI 의
[15:36] 대표 대명사는. 채치피티가 돼버렸는데 그 채치피티를 만든 회사인 오픈 AI
[15:45] 라는 회사의 설립부터 현재까지, 그리고 거기에서 가장 중요한 인물인 그 샘 올트먼이라는 사람이 어떤 인간인지
[16:00] 그런거를 쭉 써놓은 책인데 이게 이제 역사책 비슷하기도 하고.
[16:08] 어 평전 비슷하기도 하고 근데 결과적으로는 AI 관련 뭐 생태계 전반에 대한 그림을 그릴 수 있도록 도와주는
[16:20] 책이다. 그렇게 이제 이해를 했는데 양이 너무 많아가지고 다 못
[16:27] 읽었고, 솔직히 뒤에 한 절반쯤 이렇게 넘기면서 보니까 이걸 이렇게까지 자세하게 써야 돼.
[16:33] 마음이 좀 들긴 합디다. 음 그런데 이 카렌하우 이 저자 입장에서는 이런 선택을 할
[16:39] 수밖에 없었을 것 같고 그리고 이제 본인이 생각하기에 어쨌든 결정판 책을 1권 내야겠다라는 마음을 먹었을 텐데
[16:48] 그러면 이 정도 분량을 좀 쓸 수밖에 없지 않았나라는 생각이 드는데 일단 저자부터 좀 소개를 해드리자면 중국계
[16:57] 이제 여성 저널리스트예요. 카렌하우 중국계 여성 저널리스트고.
[17:03] MIT 에서 기계공학으로 전공을 한 다음에 엔지니어의 길을 걷지 않고 저널리스트의 길을 걸었는데 본인의 전공을
[17:14] 살려가지고 테크 전문 저널리스트로 활동을 한 거죠. 그래서 월스트리트 저널에서 오랫동안 어 기자 생활을 했고.
[17:25] 그리고 MIT 테크놀로지 리뷰라고 하는 되게 유명한 기술 전문 잡지에서 AI 를 담당하는 수석 편집자를 지내면서 이
[17:34] 오픈 AI 가 만들어지고 이제 샘 올투먼이 거기서 중요한 역할을 하고 채찍 피티가 등장하는 그런 과정들을 굉장히
[17:42] 밀착해 가지고 옆에서 지켜봤던 거예요. 그러면서 어 이건 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 중요한
[17:50] 이슈고 이 속사정을 좀. 내식으로 꼼꼼하게 취재를 해가지고 정확하게 알려야겠다 라는
[17:58] 책임감 같은 걸 느꼈던 것 같습니다. 그래서 차근차근 자료도 모으고 공부도 하고 그리고 미국을
[18:06] 포함해서 세계 곳곳에 AI 와 관련된 어 여러 가지 장소들 취재도 하고 이제 그러면서 어 준비를 해서 이제 작년
[18:16] 오월에 이제 미국에서 내놓은 책이 2AI 제국이라고 하는 책이고요.
[18:21] 음. 제가 그 보기에는 어 일단 재밌어요.
[18:27] 이거 뭐 JYP 도 한 절반 정도 읽으면서 그 재밌다라는 말에 동의를 하실지는 모르겠습니다만은 기본적으로 인물
[18:35] 얘기거든요. 이 샘 올투먼이라고 하는 게 문제적 인물이 어렸을 때 어떤
[18:40] 성장 과정을 거쳤고 그리고 어 갑자기 오픈 AI 라고 하는 기업을 만들기 전에는 어떤 경력을 가지고 있었던 사람이고.
[18:51] 그리고 왜 오픈 AI 를 만들었고 또 오픈 AI 에서 체츠피티를 성공시키기까지 어떤 일들이 있었는지를 이제
[18:59] 들여다 보거든요. 그리고 본인은 좀 숨기고 싶은 개인사나 가정사 같은 것들도
[19:06] 약간 까발려요. 생각보다 딱딱한 책은 아닌가?
[19:09] 어 생각보다 딱딱한 책은 아니에요. 그래서 그래서 제가 아까 처음에 그런 말씀 드렸던 거예요.
[19:14] 이게 AI 제국이나 권력, 자본, 노동 이런 부재 때문에 굉장히 딱딱한 사회과학 서적을 생각하시고 손을 그 집을
[19:23] 생각을 안 하시는 분들이 있을 것 같은데 사실은 그렇지는 않습니다.
[19:29] 음 그렇다고 뭐 이렇게 말랑말랑하게? 아주.
[19:35] 아니에요. 되게 재밌어요.
[19:37] 뭐 되게 재밌지만 않다고. 그 일단 지평님은 채치피티를 쓰죠 유료로.
[19:45] 쓰죠? 어 주로 어떤 데 씁니까?
[19:48] 보도자료 쓸 때 좀 도움 많이 받는 편이에요. 또 다른 용도로는 안 씁니까?
[19:53] 개인적으로 쓰는 게 있는데요, 오늘의 코디. 오늘의 코디 코디 네.
[19:59] 그래서 되게 구체적으로 나는 키가 몇이고 몇 키로고. 세트 피트만 아는 거니까.
[20:07] 그래서 오늘 이걸 입으려고 하는데 이 색은 어때 부터 시작해서.
[20:10] 사진 찍어서 보여줘요. 저를 사진 찍는 건 아니고 이런 이런?
[20:14] 스타일 네. 그래서 보여준 적도 있어요.
[20:19] 이거 어울려 이 색깔 어울려 이렇게 그러면은 되게 길게 얘기해줘요.
[20:24] 이색과 네이비와 베이지는 어울리지 않아요. 뭐 이런 식으로 해서 다 알려줍니다.
[20:29] 그러면 어느 정도는 도움이 돼요? 참 참 이렇게 사람마다 그 AI 를 활용하는 방식이 정말
[20:36] 다양하네요. 그 회사 출근할 때 그 코디해갖고 오는 그게 채치피티가
[20:41] 시키는 대로 하고 다니는 거였어요. 채치피티 실망인데.
[20:49] 그게 최선입니까? 자 여러분께서는 네.
[20:56] 우리 지평 님 채찍 피티 코디를 확인하시기 위해서는 인스타그램 들어오셔서 네 사진을 보시면 됩니다.
[21:04] 카렌하우라는 사람은 나이는 정확하게 이렇게 위키피디 같은데 안 나와있는데?
[21:10] 되게 젊어요, 되게 젊은 친구. 한국어판 그 저자 소개에 있는 거를 YG 가 아까
[21:18] 읽으면서. 월스트리트 저널에서 오랫동안 일했다라고 했는데.
[21:22] 아 오랫동안이라는 표현을 썼었군요? 저자속에 있어요.
[21:27] 이거 거짓말이에요. 월스트리트 저널에서는 1년 남짓 네 일했고, 네, 그
[21:32] 다음에는 애틀랜틱이라는 데서 일했고, 그 전에 이제 MIT 테크놀로지 리뷰라는 데서 좀 길게 사오년 일을 했었고.
[21:43] 음 아마 이 책이 미국에서도 되게 성공한 것 같아요. 현재는.
[21:48] 주목을 받았죠. 현재는 주로 이제 이 책의 저자로서 여기저기 이런저런
[21:52] 활동을 하는 것 같습니다. 이번 첫 책인가요?
[21:57] 첫 책이에요, 그런 것 같아요. 네.
[22:00] 지금 추정컨데 나이는 아마 30대 30대. 중반.
[22:05] 정도 겨우 됐을까 말까 30대 초반일 수도 있을 것 같은. 이천십칠년에 처음 사회생활을 시작한걸로 돼있거든요.
[22:14] 근데 아무튼 이분이 운이 좋았던게 2018년, 19년 그 MIT 테크놀로지 리뷰에서 일을 하던 그 초반에 무슨
[22:27] 이유인지 모르겠지만 왠지 저 오픈 AI 라고 하는 제네 재밌다 그래서.
[22:37] 저걸 한번 취재를 해볼까라고 취재 신청을 한거죠. 인터뷰랑 그랬는데 그 책에.
[22:43] 그 맥락이 좀 자세하게 나오는데? 아마 일론 머스크도.
[22:48] 그렇죠. 일론 머스크랑 샘 월트 머니 의기투합해가지고 그 인공지능
[22:55] 특히 AGI 라고 하는 범용 인공지능을 최초로 개발하는 뭔가 비영리 성격의 법인을 만들었다.
[23:05] 지금 사이 안 좋지? 않나요?
[23:06] 그때는 사이가 좋았어요. 약간 그 일론 머스크 관심 있어요 제가?
[23:13] 아, 그래서? 특이한.
[23:15] 일론 머스크랑 세머드 머 사이가 안 좋아진 게 이 책에서. 고소 고발 이런 거 맞아요?
[23:20] 이 책에서 굉장히 자세하게 나와요. 처음에는 일론 머스크가 돈을 댄 거예요.
[23:25] 네 만들 때 샘 올트먼이 일론 머스크를 꼬신 거예요. 어떤 맥락에서 꼬셨냐면은 어 지금 인공지능과 관련해서 막
[23:34] 이제 관심이 쏠리고 있어가지고 여기저기서 인공지능을 개발하려고 하는데 정말 못된 놈들이 나쁜 의도를 가지고
[23:42] 인공지능을 개발하면 어떻게 할거야? 그 대표적인 나쁜 놈으로 지목된게 하사비스 그.
[23:50] 알파고, 알파고 구글. 저 저 구글 저 돈만 밝히는 뭐?
[23:55] 사명은 세상을 구하는 이런 사명이지만 실제로는 돈만 밝히는 저것들이 그 뭐 지금 막 알파고 만들고 막 그러면서 엄청
[24:06] 뭔가 투자를 하고 있잖아. 근데 쟤네들이 진짜 어?
[24:10] 인공지능 기술에서도 선도적인 자리를 차지하게 되면은 정말 이제 세상에 어떻게 갈지 모른다.
[24:18] 뭐 이런 식으로 일론 머스크한테 이야기를 했고 이제 일론 머스크도.
[24:22] 그 인공지능의 발전에 대한 공포심 같은 걸 가지고 있었던 거예요.
[24:26] 그래서 동의한 거죠. 아 그래 저런 그 돈만 밝히는 업자들, 업자들이 인공지능을
[24:34] 개발하는 걸 보지 말고 우리가 선한 의도를 가지고 인공지능을 개발을 하자 내가 돈을 댈 테니까 너는.
[24:42] 먼저 하고 싶었던 거 아니야? 똑똑한 사람들을 모아봐 이렇게 된 거예요.
[24:46] 그래가지고 똑똑한 사람들을 모아서 오픈 AI 라는 걸 만들고 처음에 돈을 댄 게 일론 머스크였던 거예요.
[24:53] 그 머스크가 처음에 투자한 돈이 육백억원 우리 돈으로 그 정도더라고요.
[25:00] 그 투자라고 하기도 좀 애매한 게 비영리. 법인이였으니까 머스크 입장에서.
[25:07] 육백억원이면은 저한테는 뭐 한 육십만원 육만원쯤 되려면? 아이 근데 또 부자들은 또 그렇게는 생각하지 않더라구요.
[25:17] 그 어쨌든 그래서. 일론 머스크가 돈을 대가지고 오픈 a 라는게 시작을 했고.
[25:22] 회사 이름도 오픈 AI 이게 우리가 다. 모든거 다 공개한다.
[25:28] 우리는 인류 전체를 위한 조직이지 우리가 돈 벌려고 하는게 아니다 이러면서 시작을.
[25:35] 그래서 이 카레나우를 포함해서 이 저자를 포함해서 뭐 MIT 테크놀로지 리뷰 혹은 그 약간 그런 기술을 좀.
[25:46] 좀 좋은 곳에서 써야 된다라고 하는데 문제의식을 가졌던 사람들이 다 박수를 보냈던 거예요.
[25:51] 그 저 저런 훌륭한 일을 하다니. 그래서 이제 저런 훌륭한 회사를 취재해서 기사를 써야지
[25:57] 라고 취재 신청을 한거고. 그리고 그땐 상대적으로 오픈 AI 도 약간 이제 홍보 빨
[26:02] 이런게 필요하니까 오케이 오케이 와서 취재해가지고 해가지고는 했고 며칠에 며칠이 아니라 한 달인가 여러
[26:11] 나라에 걸쳐서. 자주 들락날락하고.
[26:12] 오픈 AI 직원만 30 명인가를 이제 인터뷰를 한 거죠? 이 저자가 그리고는 이제 속된 말로.
[26:21] 뒤통수를 친거지 기사로 깐거지 이거 얘네 이상해? 근데 이제 카레나우가 실제로 사람들을 만나서 들여다보니까
[26:30] 엉망진창이고 일단 엉망진창 겉보기와 달리 엉망진창이고 그리고 당장 샘 올트먼이나 그 헤드에 있는 사람들부터 뭔가
[26:43] 자기가 보기에는 좀 약간 이상한 생각을 가지고 잘못된 방향으로 가고 있다라는 낌새를 챈거죠.
[26:51] 그래가지고 오픈 AI 는 과연 그 1004 기업인가? 약간 이제 이런 뉘앙스의 기사를 빵하고 터뜨린 거죠.
[27:03] 그럼 바꾼 거네요? 처음에는 그럴려고 들어간 게 아니었는.
[27:06] 그러려고 들어간 게 아니었던 거죠. 처음에는 아마 긍정적인 방향으로 쓸려고 했던 것 같은데.
[27:14] 이제 근데 이제 그 시점이 이제 어떤 시점이였냐면은. 어 약간의 이제 크리티컬한 몇 가지 키워드들이 나오는데
[27:22] 하나는 그 애초에 그 이제 인공지능 연구가 차츠피티 방식으로 진행되는 게 아니었어요.
[27:33] 그러니까 크게 인공지능을 개발하는 방식이 이제 두 가지 방식이 있었다고 합니다.
[27:39] 이제 이 책에서도 보면은 쉽게 설명을 하고 있는데, 어 굳이 제식으로 그냥 약간 비유를 들어서 이야기를 하자면?
[27:47] 하나는 연역 방식이에요. 연역법, 그리고 다른 하나는 귀납법.
[27:53] 그 연역법은 뭐냐면은 어? 그게 더 어려울.
[27:57] 것 같아요. 그게 더 어려워요.
[27:58] 하여튼. 그게 그 저는 이렇게 설명하면 다들 쉽게 알아들으시던데,
[28:03] 그러니까 연역법은 뭐냐면 어 문법 예를 문법이라면 문법을 가르치는 거예요.
[28:11] 그 인공지능에게 문법을 가르치면은 어 그 인공지능이 그 문법 체계를 공부를 한 다음에 어 번역이라던가 언어를 되게
[28:22] 이렇게 똑똑하게 잘 반응할 수 있으리라는 꼭 기대하는 접근법이었던 거예요.
[28:27] 근데 그리고 귀납법은 뭐냐면 문법 같은 걸 가르치지 않고 그냥 수많은 말뭉치 언어들을 그냥 다 그냥 때려 박듯이
[28:35] 입력을 하는 거예요. 그러면은 자연스럽게 그 인공지능이.
[28:41] 어 마치 체계적으로 문법이나 언어를 가르치는 것 같은 어 결과물을 내놓으리라고 기대를 하는 겁니다.
[28:49] 근데 이게 완전히 다른 방식이죠. 이게 근데 천구백칠십년대 팔십년대부터 계속해서 싸웠던
[28:56] 거예요. 진짜 인공지능을 만들기 위해서는 연역법적으로 접근을 해야
[29:00] 된다, 혹은 귀납법적으로 접근을 해야 된다. 이제 그러다가 이제 90 년대가 되고 2000 년대가
[29:07] 되면서 그중에서. 전자가 아니라 후자가 이긴 거예요.
[29:11] 지금 YG 가 연역법이라고 얘기한 거가 이 책에 의하면 이제 기호주의 심볼리즘 방식이구요, 귀납법이라고 얘기한
[29:22] 거는 연결주의 커넥셔니즘이라고 합니다. 그래서 이제 기호주의 연역법이라고 하는 것은 세상의 지식을
[29:33] 기호로 변환한 다음에 기계한테 쫙 계속 알려주는 방식이고. 연결주의 그리고 귀납법이라고 표현한 그거는 우리가 알고
[29:42] 있는 머신러닝 뭐 딥러닝 하여튼 원한가지 정보를 다 주고 니가 이 맥락을 파악해서.
[29:50] 이거는 1번째 거는 너무 기계를 못 믿은 거고, 2번째 거는 기계를 너무 믿는 그런 건가요?
[29:58] 그런. 첫번째는 내가 112다 알려줘서 하는거고, 두번째는 또
[30:03] 알아서 해봐 약간 이런. 보는 것도 뭐 그럴듯한데?
[30:12] 초반에는 앞쪽 이 기호주의라는 게 훨씬 우세했던 게 이 딥러닝을 시킬만한 기술이 사실 안 됐던.
[30:22] 거잖아요, 왜냐하면. 컴퓨터 용량도 모자라고.
[30:24] 일단 일단 그 후자가 되려면 수많은 데이터들이 필요하고 그 수많은 데이터들을 처리할 수 있는.
[30:33] 굉장히 고용량의 반도체와 시스템 같은 것들이 필요했던 건데 1990 년대까지만 하더라도 그 반도체나 시스템이 그런
[30:44] 대용량의 데이터들을 처리할 수 있을 만큼 발전하지 못했던 거죠.
[30:49] 근데 이제 이천년대 들어가지고 어 예를 들면 뭐 엔비디아 같은 그 그래픽을 처리하는데 특화되어 있는 GPU, 라고
[30:58] 하는 반도체 칩이 그런 대용량의 데이터들을 처리하는 데에도 굉장히.
[31:03] 효과가 좋다 라는 사실들이 드러나고 그런 GPU 칩을 엄청나게 때려 박은 시스템 같은 게 만들어지고 거기다가
[31:11] 이제 그 대용량의 사진이라던가 말뭉치 같은 것들을 넣으니까 어 점점 똑똑해지는 것 같은 결과물들이 나오는 거예요.
[31:21] 그러면서 그 연역법 이쪽이 예를 들면 심볼주의 쪽이 완전히 어 죽고 뒤에 연결주의 그리고 귀납법.
[31:33] 쪽이 어 기세를 잡게 된 거죠. 그 YG 그때 그 엔비디아 GPU 이런 게 앞으로 되게
[31:41] 유망하다. 뜰 거다라는 거를 과학 기자로서 알았을 거 아닙니까?
[31:47] 아, 그거 알았죠? 그 엔비디아를 주식을 사라고 나한테 좀 말이라도 해주지.
[31:51] 본인은 안 사더라. 저도 안 샀는데?
[31:53] 본인은 본인은 비트코인이 앞으로 뜰 거라는 거를 글로 써가지고 사람들한테 얘기 알려줘 놓고 본인은 안 샀잖아요?
[32:02] 그러니까 이게 참 이게 참 그런 것 같아요. 말이라도 좀 해주라고 본인은 안 사도.
[32:06] 그러니까 제가 그래서 이렇게 말 계속 하잖아요. 직접 직접 개인적으로 해주셨어야죠.
[32:11] 안 챙겨야 돼, 지금은? 저도 그게 지금 계속.
[32:15] 계속 고민했는데. 주식을 하긴 하는데 항상 이제 저도 그 그런 게 있을 때
[32:22] 주식으로 바로 연결이 돼야 되는데 제 머리는 그 머리는 아닌 거죠?
[32:27] 지금 이 책에 나오는 내용 중에 한 백분의 일 이야기했어요.
[32:35] 아 저 백분의 일 정도 이야기를. 했어요, 백분의.
[32:38] 일 백분의 일. 근데 이 책에서.
[32:40] 근데 이제 여기서 이제 포인트가 뭐냐면 여기까지만 이야기를 하고 뭐 끊든지 그럴게요.
[32:45] 이제 포인트는 뭐냐면. 이 그 후자, 그러니까 귀납법이 가능하기 위해서는 엄청나게
[32:51] 많은 데이터가 필요하잖아요. 규모를 키울 수밖에 없는 거예요.
[32:56] 더 많은 데이터, 그리고 그 더 많은 데이터들을 처리할 수 있는 더 많은 GPO 반도체, 그리고 더 더 고성능의
[33:07] 시스템 이런게 필수적으로 가야 되는 거예요. 그런데 그런 스케일을 키워야 계속 키워야.
[33:15] 이 똑똑하게 만들 수가 있는 거예요. 근데 그렇게 스케일을 키우려면 당연히 뭐가 들까요?
[33:22] 돈? 돈이 들죠.
[33:24] 돈이 돈이 들죠. 그래서 이분 그래서 이제 이 카렌하우는 거기서부터 어긋나기
[33:34] 시작했다라는 거예요. 오픈 AI 의 비전을 어 달성하기 위해서는 상업적인 것과
[33:43] 거리를 둬야 되잖아요. 어, 근데 오픈 AI 식으로 그 인공지능을 똑똑하게 만들기
[33:51] 위해서는 필연적으로 돈이 드는 거예요. 그러니까 이 한때는 이들이 사악한 기업이라고 생각했던
[34:01] 어디랑 손을 잡습니다. 어디랑 손을 잡을까요?
[34:06] 한때 카렌하우를 포함해서 샘 올트먼 같은 사람이 사악한 기업이라고.
[34:11] 생각했던 구글, 구글의 또 다른 경제 구글보다 더 앞선 사악한 기업 마이크로소프트 예 마이크로소프트는 이제 구글에
[34:22] 밀려가지고 인공지능이나 이런데 별로 성과가 없었지만 어쨌든 간에 그 윈도우랑, MS 오피스 팔아가지고 현금은 엄청나게
[34:31] 많은 부자잖아요. 그리고 또 수많은 데이터 센터를 이용해서 데이터 센터를
[34:37] 가지고 있고 서비스도 하고 클라우드 서비스도 하고 있는. 그래서 거기에서 어 우리가 돈을 좀 대줄까?
[34:48] 어 그랬을 때 샘 올토먼과 이 오픈 AI 가 손을 덥석 잡는 거죠.
[34:56] 왜냐하면 그래야 자기들의 비전대로 인공지능을 똑똑하게 만들 수가 있기 때문에 그래서 손을 잡고 그 꼴을 보 참지
[35:05] 못하고 일론 머스크는? 이건 우리가 초 처음에 약속했던 거랑은 다르잖아?
[35:11] 아 MS 랑 손잡은 다음에 나갔습니까? 그 전 그 전부터 그전에 그전에 삐져서 나갔는데 어쨌든
[35:19] 이제 그 그걸 이제 돌이킬 수 없는 상황이 되어버린 거죠. 그 뒤쪽 부분에 전 뒤쪽은 좀 대충 갔다가 아까
[35:27] 말씀드렸지만 뒤쪽은 솔직히 음 약간 덜 재밌어요. 좀 진지한 얘기 뭐?
[35:37] 좀 앞으로 우리가 숙제라고 생각되는 부분들을 이렇게 쭉 저자가 해놨는데.
[35:42] 이렇게 배치를 해놓은 거예요. 그쪽 부분은 그 무슨 약간 기업만화 같은 분위기 있잖아?
[35:47] 누구랑 누구랑 이렇게 파벌로 해갖고 누구랑? 누구랑 했다가?
[35:53] 아니요 그렇지는 않고요. 이제 이렇게 생각하시면 돼요.
[35:55] 이게 카레나우도 책을 낼 때 당연히 편집자랑 상의를 했을 것 아니에요?
[36:01] 그런데 이제 편집자가 아니 이렇게 의미있고 무거운 이야기를 앞에다가 전진배치 시키면 독자들이 나가떨어집니다.
[36:09] 그러니까 앞에는 좀 막 치고박고 하는 그런 이야기들, 예, 이런 이야기들을 그 앞에다가 넣어놓고 중간 정도에 아
[36:20] 여기까지 읽었는데 다 읽을 수밖에 없지. 여기서 그치면 아깝잖아 이런 시점에.
[36:25] 당신이 전하고 싶은 뭐? 사회적 약자 이야기 그다음에 빅데이터 센터 때문에 고생하는
[36:32] 뭐 칠레라던가 이런데 있는 사람들 이야기, 그리고 이 많은 데이터들을 학습할 때 여기 이제 그런 이야기도 나오거든요.
[36:41] 그 혐오 데이터 같은 것들을 학습을 시키잖아요. 근데 그런 것들이 자꾸 나오다 보니까 이걸 거르는 사람들이
[36:49] 필요한 거예요. 사람이 걸러요.
[36:53] 컴퓨터가 하는 게 아니라. 저 데이터 입력하는 거 왜 저 인형 눈 붙이는 것처럼
[37:00] 저개발 국가의 사람들이 저임금으로 한다 그랬잖아요? 그래서 제목이 자본, 노동 권력, 자본, 노동의 그
[37:07] 노동이군요? 맞아요.
[37:08] 그러니까 이제 이게 이걸 이게 또 다 연결이 됩니다. 아까 많은 데이터가 필요하다고 했잖아요.
[37:14] 근데 처음에는 그 GPT 원 투 정도까지는 GPT 원 투 정도까지는 그래도 데이터들을 좀 걸렀던 거예요.
[37:26] 그게 아니라 데이터들 예를 들어서 백과사전에 있는 데이터, 그리고 도서관에 있는 데이터 이런 것들로 학습을 시켰던
[37:35] 거예요. 그런데 더 똑똑하게 만들려면 더 많은 데이터가
[37:39] 필요하잖아요. 그런 정제되고 정선된 데이터로는 이제 데이터 양이 부족한
[37:45] 거예요. 그래서 그때부터는 약간 그런 우리나라 식으로 따지면 일베.
[37:51] 뭐 블로그 게시판? 게시판글 그리고 막 뭐 그런거?
[37:58] 그런데 있는 데이터들까지도. 웹소설 다 이제.
[38:03] 일단은 넣었고, 나중에는 그걸로도 모자라 가지고 유튜브 동영상 콘텐츠를 다 텍스트로 만든 거예요.
[38:13] 그래가지고 근데 여기에 이제 재밌는 뭐 그런 대목 나와요. 어?
[38:17] 유튜브 동영상 콘텐츠를 텍스트로 만들어서 GPT 를 학습을 시키면 구글이 소송을 걸지 않을까?
[38:25] 아, 어떡하지 하다가 에이 걔네들도 소송 못 걸 거야. 왜냐면 걔네들도 지 재미나에 똑똑하게 만들기 위해서
[38:33] 우리처럼 이것저것 데이터들 다 긁어 모으고 있을 텐데 우리한테 문제 제기하면?
[38:39] 다른 데서 똑같이 문제 제기 당할 수 있을 테니까 못할 거야.
[38:43] 이러면서 그 동영상 콘텐츠들을 텍스트만 추출해 가지고 또 학습을 시키는 거예요.
[38:50] 근데 동영상 이상한게 너무. 많죠 뭐 예를 들어서 그 무슨 뭐 아동 포르노.
[38:57] 그래서 결과적으로. 채집비티가 그렇게 헛소리를 많이 하는.
[39:01] 거짓말도. 잘하고 그리고 테스트를 해봤을 것 아니에요?
[39:06] 그랬더니 진짜로 막 채집비티가 걸러지지 않은 채집비티 같은 경우는 뭐 아동 포르노 막 이런 것들을 막 텍스트로 그대로
[39:15] 다 내놓는 거예요. 그러니까 그거 걸려야 되잖아요.
[39:19] 그러니까 그런 그런 텍스트가 나왔으면 그건 밴 시켜야 된다 걸려야 되는데 그걸 누가 거르겠어요?
[39:25] 그래서. 하루에 일 달러 정도의 일당을 주면서도 영어를 할 줄 아는
[39:29] 나라를 찾다 보니까 케냐랑 필리핀이 눈에 들어온 거예요. 그래서 케냐 사람들이랑 필리핀 사람들은 하루에 일 달러
[39:37] 정도의 일당을 받으면서 이제 그 짓을 했던 거죠. 노동 착취죠.
[39:42] 어느 부분에는 시간당 이 달러라고 돼있는데 하루? 일 달러 일 달러 진짜 하루 일 달러.
[39:52] 시간당 이 달러는? 많이 주는 거예요?
[39:57] 자, 지금 이게 책이 워낙 두껍고 이야기도 워낙 많아가지고요.
[40:02] 어 아주 일부밖에 얘기해드릴 수요일날 그. 어 샘 올트만 하고 같이 처음에 시작했던 중요한 인물이
[40:16] 세명이 있어요. 그 세명이 결국 무슨 역할을 하고 어떻게 됐다가 지금 다
[40:22] 결국 나왔거든요. 어떻게 어떻게 싸우고 다 뛰쳐나왔는지 이런 이야기 좀
[40:28] 해드리고 그리고. 쌤은 쌤은 올트만의 충격적인 가족사, 충격적인 가족사.
[40:35] 그리고 이제 뒤에 AI 관련해가지고 우리가 고민해봐야 될 거리 뭐 요런 거 사실 그것도 저 YG 책 보면 다 되는데
[40:45] YG 에 뭘 보면 되죠? 그 수상한 질문 그런데도 있고 과학의 품격 어 사실 이
[40:53] 책. 안 봐도 돼?
[41:00] 과학의 품격 보면 돼? 고민해야 될 미래의 숙제들 이런거 과학의 풍격들이 다.
[41:06] 나와요. 그거를 백배 길게 쓴거야 이?
[41:11] 사람. 오늘 여기까지 하겠습니다.
[41:15] 내가 해줬으면 됐지 뭘 또 자기가 또 말할라 그래 네 오늘 요 정도 하고요.
[41:19] 다음 시간에 또 이어가겠습니다. 네.
[41:21] 감사합니다. 감사합니다.

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