How AI Will Answer Questions We Haven’t Thought to Ask | Aravind Srinivas | TED

번역: Phina Park 검토: DK Kim

There are a couple of ways I'm not a traditional tech founder.

저는 몇 가지 점에서 종래 기술 창업자와는 다릅니다.

I never dropped out of college.

저는 대학을 중퇴하지 않았어요.

(Laughter)

(웃음)

In fact, I kept going.

사실 공부를 계속했습니다.

I'm an academic, you could say.

학자라고도 할 수 있고요.

And it’s OK to be proud that I have a PhD in AI from Berkeley,

그리고 AI 분야에서 박사 학위를 취득한 것에 자부심을 가져도 괜찮겠죠.

그것도 이곳 베이 지역에 있는 버클리에서 말이죠.

right here in the Bay Area.

(Applause)

(박수)

But there's something interesting in AI

그런데, 저는 AI 분야에서 특이한 점을 발견했습니다.

that I've noticed,

다른 분야의 기술 창립자들과 비교했을 때 말이죠.

compared to other tech founders.

Other stereotypes, at least.

최소한 전형적인 사례에서는요.

A lot of us hold PhDs.

많은 사람들이 박사 학위가 있습니다.

I mean, quite a lot.

상당히 많죠.

11 out of 24 speakers just at this conference

이번 강연회만 해도 연사 24명 중 11명이 박사 학위가 있고요,

have PhDs,

and over a third are assistant,

1/3 이상이 주요 대학의 조교수, 부교수 또는 정교수입니다.

associate or full professors with major universities.

Only time will tell

이런 현상이 새로운 추세인지는 시간이 지나야만 알 수 있습니다.

if this is a new trend of seeing academics in technology startups.

기술 스타트업에서 학자들을 마주하는 일 말이죠.

But I got pretty curious to find out if this is common or new.

그런데 이 현상이 흔했는지, 새롭게 나타났는지 궁금해졌습니다.

And it turns out this is somewhat new.

알고 보니 좀 새로운 현상이더군요.

Only over a year ago,

불과 1년 전의 연구 결과인데요.

researchers at the University of Maryland

메릴랜드 대학 연구원에 따르면,

found a 38 percent decline at the rate of startup formation

미국 박사 인력의 스타트업 창업이나 고용은

or share of employment by US PhDs over the past 20 years.

지난 20년 동안 38% 감소했습니다.

Yet our attendance here today

하지만 오늘 여러분의 참석률과

and the trend in AI technology broadly

AI 기술의 추세를 넓게 생각해 보면,

does not seem to correlate with this finding.

연구 결과와 현실 사이에 관계는 없어 보입니다.

As I said, only time and more data will tell.

말씀드렸듯이 시간이 흘러 자료가 더 많이 축적되면 알 수 있겠죠.

In the meantime, my curiosity led me to another question:

그러던 중 호기심에 또 다른 질문이 생겼습니다.

학자들이 창업한 대기업 중 가장 마지막에 설립된 곳은 어디일까요?

What was the last major technology company founded by academics?

Google.

구글입니다.

퍼플렉시티가 구글을 죽이려 한다는 비난을 많이 받는데요,

At Perplexity, we get accused of trying to kill Google a lot.

(Laughter)

(웃음)

But trust me, we're not really trying to kill things.

믿어주세요, 저희는 뭔가를 죽이려는 게 아니에요.

We are motivated about building things.

오히려 뭔가를 개발하겠다는 의욕이 가득합니다.

The cofounders of Google would probably say the same.

구글의 공동 창립자들도 아마 똑같이 말할 겁니다.

Let's hear from Larry Page.

2000년에 한 인터뷰에서 래리 페이지의 말을 들어볼게요.

An interview of his from the year 2000.

(Video) Larry Page: AI would be the ultimate version of Google.

래리 페이지: 인공 지능은 구글의 최종판이 될 겁니다.

So if we had the ultimate search engine, it would understand everything on the web.

궁극적인 검색 엔진으로 웹상의 모든 것을 이해할 수 있겠죠.

It would understand, you know,

여러분이 원하는 것을 검색 엔진이 정확히 파악해서

exactly what you wanted,

and it would give you the right thing.

올바른 결과를 제공할 거예요.

And that's obviously artificial intelligence.

그것이 바로 인공 지능입니다.

It would be able to answer any question, basically,

어떤 질문에도 답할 수 있을 거예요.

because almost everything is on the web, right?

거의 모든 것이 웹에 있으니까요.

Aravind Srinivas: Think about that.

아라빈드 스리니바스: 생각해 보세요.

2000년의 인공 지능.

Artificial intelligence

in the year 2000.

I was only six back then.

당시 저는 겨우 여섯 살이었죠.

(Laughter)

(웃음)

There are a few things interesting about this interview.

이 인터뷰에는 몇 가지 흥미로운 점이 있어요.

One, Larry did accurately predict the future of search

첫째, 래리는 검색의 미래를 정확하게 예측했습니다.

거의 25년 전에 말이죠.

almost 25 years ago.

The future of search is artificial intelligence.

검색의 미래는 인공 지능입니다.

That’s why I’m here, and we’re going to talk more about it.

그래서 제가 이 자리에 있는 거고요. 이건 앞으로 더 이야기해 보죠.

둘째, 매우 흥미로운 일인데요,

Second, it's very interesting how a common theme

in interviews like those or events like these

이런 인터뷰나 행사에서 흔히 다루는 주제가

is us thinking about the future.

미래에 대한 우리의 생각이라는 겁니다.

What is the future of search?

검색의 미래는 어떨까요?

기술의 미래는 어떨까요?

What is the future of technology?

What is the future of AI?

AI의 미래는요?

I'm sure a lot of you have lots of thoughts about these questions.

분명 많은 분들이 이 질문에 다양한 생각을 가지고 계실 겁니다.

In some sense, that is the purpose of technology:

어떻게 보면 그것이 기술의 목적입니다.

to keep us thinking and to keep us evolving.

계속 생각하고 계속 발전하는 것이죠.

But people like Larry, or people like you or people like me,

하지만 래리나 여러분, 또는 저와 같은 사람들은

we are not building technology in a vacuum.

외부와 단절된 채로 기술을 개발하는 게 아니죠.

We are building technology for us, the people.

우리는 우리를 위해서, 사람을 위해서 기술을 개발합니다.

We are the people.

우리는 사람입니다.

So when we come here to think about what is the future of technology

그러니 우리가 여기서 기술과 인공 지능의 미래를 생각할 때

or what is the future of AI,

let's ask ourselves this question:

스스로에게 이 질문을 던져봅시다.

우리, 인간의 미래는 무엇일까요?

What is the future of us, the people?

I believe that AI will make us even more human.

저는 AI가 우리를 더욱 인간답게 만들 것이라고 믿습니다.

Socrates, the Greek philosopher,

그리스 철학자 소크라테스는

is famous for saying that wisdom comes from realizing how little we know,

우리가 아는 것이 얼마나 적은지 깨달을 때 지혜가 생기며,

or that progress can only be made by asking better questions.

더 나은 질문을 던져야만 진보한다고 말한 것으로 유명합니다.

The Socratic method is essentially the practice of relentless questioning.

소크라테스식 문답법은 본질적으로 끊임없이 질문하는 것입니다.

Relentless questioning is something academics do all the time.

끊임없는 질문은 학자들이 항상 하는 일이지요.

It has been core to the progress of human intellect

지난 1,000년 동안 인간 지성의 발전에도 핵심 역할을 했습니다.

over the past 1,000 years.

Relentless questioning is also a practice that can be done

끊임없이 질문하는 행위는

AI의 능력으로 몇 배는 더 원활히 이루어질 수 있습니다.

orders of magnitude better with the power of AI.

And by the way, relentless questioning is something south Indian parents do

참고로, 끊임없이 질문하는 것은 남부 인도 부모님들이 하는 행동인데요,

when you tell them you're leaving a good university or a stable job

자녀가 좋은 대학을 자퇴하거나

안정적인 직장을 그만두고 스타트업에 간다고 하면 나타나죠.

to go join a startup.

(Laughter)

(웃음)

So, jokes aside, relentless questioning is something fundamentally human.

농담은 여기까지 하고요,

끊임없는 질문은 근본적으로 인간적인 행위입니다.

The physicist David Deutsch has proposed that we humans

물리학자 데이비드 도이치는

익숙한 것에도 호기심을 가지는 종족은

are the only species who have curiosity for what is already familiar.

인간이 유일하다고 말했습니다.

We can know so much about the stars above us

저 위에 있는 별이나 눈앞의 기계와 관련된 많은 것을 알 수 있지만

or the machines in front of us

and yet continue to have more questions about them.

계속해서 더 많은 의문을 품는다는 겁니다.

It seems like for humans, every answer leads to a new set of questions.

인간은 해답을 얻으면 항상 새로운 질문을 만드는 것 같습니다.

Questions that we haven't even asked before.

이전에는 한번도 해 본 적 없는 질문을요.

That, to me, is what the future of technology should be about.

저는 이것이 기술의 미래가 되어야 한다고 생각합니다.

And it's also how Perplexity was born.

퍼플렉시티도 이런 과정에서 탄생했습니다.

I was raised as an academic in the comforting arms of universities.

저는 대학이라는 안락한 울타리 속에서 자랐습니다.

So when I actually entered the real world and tried to do my own company,

현실 세계에 뛰어들어 회사를 실제로 운영하려고 하니

I had an endless set of questions.

질문이 끝없이 생기더군요.

SPVs, SAFE notes, health insurance.

특수 목적 회사, 건강 보험, 조건부 지분 인수 계약.

I needed to figure all these things out.

모든 것을 알아내야 했어요.

And all these required to do a lot of research

그러기 위해서는 많은 연구와 실질적인 해답이 필요했습니다.

and needed actual answers.

And traditional search engines left me lost.

그리고 기존의 검색 엔진으로는 저는 길을 잃어버립니다.

There was a ton of information

무수히 많은 정보를 하나씩 평가할 시간이 거의 없었거든요.

and very little time to evaluate any of it.

And neither did I have access to all of the experts on all these topics.

모든 주제에 맞는 전문가를 만날 기회도 없었죠.

So I was actually truly in a state of perplexity.

퍼플렉시티라는 단어 뜻처럼 그야말로 당혹스러운 상황이었어요.

(웃음)

So that's when I thought,

그때, 인공 지능이 이걸 대신해 준다면 어떨까 싶더군요.

maybe I could have an AI do this for me.

AI에게 이 모든 질문을 할 수 있을 것 같았습니다.

Maybe I could go ask an AI all these questions,

if it was able to pull information from the web

AI가 웹에서 정보를 가져와 모든 질문에 답할 수 있다면 말이죠.

and answer all my questions.

So my cofounders and I came together,

그래서 저는 공동 창업자들과 모여 슬랙봇을 개발했습니다.

and we built a Sackbot

where we could just ask our own questions.

슬랙봇에게 각자의 질문을 던질 수 있었죠.

Once we began using it is when we realized

슬랙봇을 사용하기 시작하자

우리 자신보다 훨씬 큰 존재를 개발했다는 걸 알게 되었습니다.

what we built was much bigger than ourselves.

For the first time,

태어나서 처음으로 제가 원하는 모든 질문을 할 수 있었어요.

I had the ability to go ask whatever question I wanted about any topic,

주제가 어떤 것이든,

no matter my level of expertise in it,

저의 지식 수준도 상관없었죠.

and get a well-researched answer from the web.

웹에서 면밀히 조사한 답변을 얻을 수 있었습니다.

And it's not just about an answer.

답변을 받았다는 사실보다 중요한 건

It's an answer that I can actually trust.

신뢰할 수 있는 해답을 얻었다는 겁니다.

In this case, every answer in Perplexity

퍼플렉시티의 모든 답변은 웹에서 인용한 출처를 같이 줍니다.

comes with sources from the web in the form of citations,

just like academics cite their sources.

학자들이 출처를 적는 것처럼요.

Now this is pretty powerful

이것은 꽤나 강력합니다.

because trust is not unique to animals or humans,

신뢰는 동물이나 인간에게만 있는 것이 아니지만,

but it empowers us pretty differently.

인간의 역량을 사뭇 다른 방식으로 강화해 주거든요.

In the case of humans, an answer you could trust

인간은 신뢰할 만한 답변이 있으면

allows you to ask better follow-up questions.

수준이 더욱 향상된 후속 질문을 하게 됩니다.

질문이 많으면 더 많은 지식으로 이어지죠.

More questions lead to more knowledge.

That's the point of ensuring that you could always get an answer

바로 이 지점에서 올바르게 인용된 자료가 있으면

with well-cited sources.

해답을 얻을 수 있다는 확신이 생기는 겁니다.

And in Perplexity, ever since the beginning,

퍼플렉시티는 서비스 초반부터 항상

추가 질문이 가능하도록 답변에 출처를 포함하고 있습니다.

every answer has always come with sources

that allows you to ask more questions.

In my case, once I ask questions about SAFE notes or insurance,

저는 조건부 지분 인수 계약이나 보험에 대해 질문할 때

I ask more questions.

추가 질문을 합니다.

What areas outside of insurance could I benefit from

보험 외에 어떤 영역에 관해 질문하면

좋은 답변에서 혜택을 받을 수 있을까요?

having access to better answers?

Who else in the world benefits from having access to better answers?

더 나은 해답으로 혜택받을 사람이 세상에 또 있을까요?

Now the answer is basically all of us.

기본적으로 우리 모두가 그렇겠죠.

Every single person benefits from having access to better answers.

모든 사람이 더 나은 해답을 얻게 되면 유익한 경험을 할 겁니다.

This is such a profound shift in human history.

인류 역사에 일어난 엄청난 변화라고 할 수 있습니다.

Until recently, if you wanted the best answers,

최근까지만 해도 가장 뛰어난 답변을 원하면

you had to be someone who could afford it.

그 답변을 얻을 여유가 있어야 했습니다.

You had to be someone who had access to the greatest minds in the world

세계에서 가장 뛰어난 지식인들을 만날 기회가 있어야 했고

or the best materials, libraries, expertise.

가장 훌륭한 자료, 도서관, 전문 지식을 이용할 수 있어야 했죠.

And now that's changing.

이제 상황이 바뀌고 있습니다.

If a major achievement of the internet

인터넷의 주요 성과가

was to give everyone access to all of the world's information,

모든 사람이 전 세계 모든 정보에 접근할 수 있게 된 것이라면,

a major achievement of AI would be to give everyone access

AI의 주요 성과는

모든 사람이 세상의 모든 해답에 접근할 수 있게 된 것입니다.

to all of the world's answers.

It doesn't matter if you're a Harvard professor

여러분이 하버드 대학 교수이든,

or an underserved student in a developing nation,

개발도상국에 있는 소외된 학생이든 상관없습니다.

we all get access to the same answers.

우리 모두는 같은 답을 얻을 수 있습니다.

With AI that keeps getting better and better

모든 질문에 더욱 나은 답변을 내놓는 AI의 도움으로

at answering all our questions,

the marginal cost of research is rapidly approaching zero.

연구의 한계 비용은 급속도로 0에 가까워지고 있습니다.

In that new era of humanity that AI is powering,

AI가 힘을 보태는 인류의 새로운 시대에는

knowledge does not really care about who you are, where you’re from

여러분이 누구인지, 어디서 왔는지, 누구를 아는지는 지식과 관련 없습니다.

or who you have access to.

Rather, what matters is the next question you're going to ask.

그보다는 다음에 어떤 질문을 하는지가 더 중요합니다.

When all of the world's answers

전 세계 모든 사람이 모든 질문에 해답을 찾을 수 있다면,

are available to all of the world's people,

one can only wonder:

이런 궁금증만 남을 겁니다.

What will the best questions be,

’좋은 질문은 무엇이며,

and how many such questions will get asked?

좋은 질문을 얼마나 할 수 있을까?′

이 지점에서 다시 데이비드 도이치는

This is again where David Deutsch argues that human potential is infinite.

인간의 잠재력이 무한하다고 주장합니다.

As long as we keep engaging in relentless questioning

끊임없이 질문하고 흥미로운 질문을 던진다면

and keep asking an interesting set of questions,

the sky is the limit in terms of what we can actually learn.

실제로 배울 수 있는 것은 무한해집니다.

For example, humans are always curious.

예를 들어, 인간은 항상 호기심이 많습니다.

아기를 보면 알 수 있죠.

You can see that in babies.

Even before they learn to crawl,

기는 법을 배우기도 전에 주변 환경을 궁금해합니다.

they're pretty curious about what's around them.

That's a natural trait for all of us.

모든 인간의 자연스러운 특성이죠.

Take an example of the technologies that we are building.

우리가 개발하는 기술을 예로 들겠습니다.

In the case of the bot that became Perplexity.

퍼플렉시티로 개발된 봇을 통해

Once I got answers to something like health insurance,

건강 보험과 관련된 질문에 답변을 얻으면,

I could ask an infinite set of new questions,

새로운 질문을 끝없이 던질 수 있습니다.

ranging from very pointed ones,

다음과 같은 아주 날카로운 질문,

like, what are concrete ways to improve the health care insurance industry,

의료 보험 산업을 개선하는 구체적인 방안부터

to very broad ones,

다음과 같은 아주 광범위한 질문,

like, who else would benefit from having access to such a technology?

이러한 기술을 이용해서 혜택을 받는 사람은 누구인지까지 말이죠.

It seems to a curious species

호기심 많은 종족에게

every question and answer that you get is a lead to the next set of questions,

모든 질문과 답변은 다음 질문으로 연결하는 통로가 되어

and spawns several paths of curiosity,

수많은 호기심 경로를 만들어냅니다.

more than any one person can keep track of.

어느 한 사람이 파악할 수 있는 것보다 더 많은 길이죠.

So when we are here to wonder about what is the future of technology,

우리가 이곳에서 기술과 AI의 미래를 궁금해할 때,

or what is the future of AI,

we are merely talking about the outputs,

우리는 단지 결과물을 가지고 이야기하는 것뿐입니다.

이 결과물은 훨씬 큰 다음 질문에서 옵니다.

the outputs of a much bigger question:

‘인간 호기심의 미래는 무엇일까?’

What is the future of human curiosity?

저는 확신합니다.

It is my strong belief that in an age

AI의 능력이 점점 향상되어 우리의 모든 질문에 답하는 시대가 되면

where AI gets better and better at answering all our questions,

this human quality that makes us so human will become even more essential.

인간을 인간답게 만드는 이 자질이 더욱 중요해지리라는 것을요.

Our innate curiosity and our relentless questioning.

타고난 호기심과 끊임없이 질문하는 능력 말입니다.

With all of the world's answers available to us,

세상의 모든 해답을 찾을 수 있는 것,

질문을 위해 이용하는 도구,

the tools we use to ask our questions,

and the stuff that we build using those answers,

그리고 그 답을 바탕으로 우리가 만들어가는 것이

those to me are the future of our technology.

제가 생각하는 기술의 미래입니다.

And more importantly,

더 중요한 것은

that is the future of us, the future of humans.

이것이 우리의 미래, 곧 인간의 미래라는 것입니다.

We are all curious,

우리는 모두 호기심이 많습니다.

and when we are curious, we want answers.

호기심이 생기면 답을 찾고 싶어 하죠.

We really do.

But what we really want are those answers

하지만 우리가 정말 원하는 건 다음 질문으로 이어지는 해답입니다.

that lead us to the next set of questions.

여러분이 이제 어떤 질문을 하실지 정말 기대됩니다.

And I, for one, can't wait to see what you will ask next.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)