Marvin Minsky: Health, population and the human mind

번역: Jeong-a Seo 검토: Dae-Ki Kang

If you ask people about what part of psychology do they think is hard,

만일 사람들에게 심리학의 분야에서 무엇이 어렵다고 생각하는지 묻는다면,

and you say, "Well, what about thinking and emotions?"

사고(thinking)와 감정(emotions) 중에서 무엇이 더 어렵냐고 묻는다면,

Most people will say, "Emotions are terribly hard.

대부분의 사람들은 이렇게 말할 겁니다. "감정 분야가 굉장히 어려워요.

They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work.

그게 믿을 수 없을 정도로 복잡해서, 감정이 어떤 식으로 움직이는지 모르겠어요.

But thinking is really very straightforward:

하지만 사고(thinking)는 꽤 이해하기 쉽죠.

it's just sort of some kind of logical reasoning, or something.

그냥 논리적 추론 같은 거니까요.

But that's not the hard part."

그건 어려운 부분이 아니죠."

So here's a list of problems that come up.

자, 이제 미래에 발생할 문제들을 얘기해보겠습니다.

One nice problem is, what do we do about health?

한가지 좋은 문제로, 어떻게 건강을 지킬 것인가 하는 게 있습니다.

The other day, I was reading something, and the person said

예전에 서양에서 질병이 발생하는 가장 큰 원인이

probably the largest single cause of disease is handshaking in the West.

악수라고 설명하는 글을 읽은 적이 있습니다.

And there was a little study about people who don't handshake,

그리고 악수를 하지 않는 사람들과 악수를 하는 사람들을

and comparing them with ones who do handshake.

간단하게 비교분석한 내용이 있었지요.

And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake,

솔직히 저는 악수를 안 하는 사람을 어디서 찾을 지 전혀 모르겠습니다.

because they must be hiding.

그런 사람들은 어딘가에 꼭꼭 숨어있겠지요.

And the people who avoid that

어쨌든, 악수를 안 하는 사람들은 상대적으로

have 30 percent less infectious disease or something.

타인에게 병을 옮길 가능성이 30% 정도 낮다고 하더군요.

Or maybe it was 31 and a quarter percent.

31.25%인가 뭐 그런 숫자였습니다.

So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth,

즉, 앞으로 전염병 같은 문제를 해결하려면

let's start with that. And since I got that idea,

악수를 하지 않으면 됩니다. 그런데 이런 생각을 한 후로

I've had to shake hundreds of hands.

저는 수백명이랑 악수를 해야 했습니다.

And I think the only way to avoid it

제가 봤을 때 악수를 하지 않을 수 있는 유일한 방법은

is to have some horrible visible disease,

손에 보기 흉한 병이 생겨서

and then you don't have to explain.

악수를 왜 안 하는지 설명하지 않아도 되는 것입니다.

Education: how do we improve education?

교육문제를 볼까요. 교육 개선방안은 무엇인가?

Well, the single best way is to get them to understand

교육을 개선하는 가장 좋은 방법은, 지금껏 사람들이 배운 것들이

that what they're being told is a whole lot of nonsense.

대부분은 말도 안 되는 것이라는 점을 이해시키는 겁니다.

And then, of course, you have to do something

그리고 나서, 당연히, 그러한 점을 완화하기 위한 뭔가를 해야 합니다.

about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you.

그래야 사람들이 이야기를 듣는 척이라도 할 테니까요.

Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty.

환경오염, 자원고갈, 환경 다양성, 빈곤

How do we make stable societies? Longevity.

안정적인 사회를 어떻게 만들 것인가? 장수문제.

Okay, there're lots of problems to worry about.

그렇습니다. 걱정해야 할 문제가 매우 많죠

Anyway, the question I think people should talk about --

어쨌든, 제가 봤을 때 우리가 정말 얘기를 나눠야 하는 문제는

and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be?

- 정말 금기시 되는 이야기이긴 합니다만 - 인구의 적정 수준은 어느 정도인가? 라고 생각합니다.

And I think it should be about 100 million or maybe 500 million.

저는 1억 명 정도가 적정하다고 생각합니다. 아니면 5억 명이 될 수도 있겠지요.

And then notice that a great many of these problems disappear.

그러면, 앞서 말한 수많은 문제들이 사라진다는 걸 알 수 있습니다.

If you had 100 million people

만약에 인구가 1억 명이고, 이 사람들이 여기저기에

properly spread out, then if there's some garbage,

적당히 흩어져서 산다면, 쓰레기가 생겨도 아무데나 맘에 드는 안 보이는 곳에 버리면

you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot.

그 쓰레기는 언젠가는 모두 썩게 될 겁니다.

Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it.

아니면, 바다에 던져버려서 물고기들이 먹게 하는 것도 괜찮겠지요.

The problem is, how many people should there be?

문제는, 인구의 적정 수준은 어느 정도인가? 입니다.

And it's a sort of choice we have to make.

이것은 우리가 선택해야 하는 문제같은 겁니다.

Most people are about 60 inches high or more,

사람들이 대부분 152cm 보다는 크고,

and there's these cube laws. So if you make them this big,

이런 상자가 있다고 하면, 사람들이 이만하게 만들면

by using nanotechnology, I suppose --

- 제가 생각하기엔 나노기술을 쓰면 될 거 같은데요 -

(Laughter)

(웃음)

-- then you could have a thousand times as many.

그러면 천 배는 더 많은 사람이 있을 수 있습니다.

That would solve the problem, but I don't see anybody

이런 식으로 문제를 해결할 수 있겠지만, 저는 사람을 작게 만드는

doing any research on making people smaller.

기술을 연구하는 사람을 본 적이 없습니다.

Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children.

자, 인구를 줄이는 건 좋지만, 아이를 갖고 싶어하는 사람도 무척 많습니다.

And there's one solution that's probably only a few years off.

아마 근미래에는 이런 해결책이 나올 거 같습니다.

You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23

인간은 46개의 유전자를 가지고 있다는 걸 아실 겁니다.

from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out,

운이 좋다면, 부모님에게서 각각 23개씩을 물려받았겠죠. 가끔 하나를 더 받거나 덜 받는 일도 있습니다.

but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage

어쨌든, 조부모님이나 증조부님은 건너뛰기로 하지요

and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people

바로 고조부모님으로 가보는 겁니다. 그러면, 46명의 사람들에게

and you give them a scanner, or whatever you need,

스캐너를 하나 주고, 꼭 스캐너일 필요는 없지만,

and they look at their chromosomes and each of them says

자기가 가진 유전자를 보고 가장 마음에 드는 것 하나를

which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes

고르게 하는 거지요. 더 이상 두 개의 성별만 있을 필요는 없겠지만요.

any more, even. So each child has 46 parents,

그러면, 아이 한 명당 46명의 부모님이 있는 거고

and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children.

46명의 부모님 그룹 하나 당 15명의 아이를 갖게 하면

Wouldn't that be enough? And then the children

충분하지 않을까요? 그리고 그 아이들은

would get plenty of support, and nurturing, and mentoring,

충분한 가정교육과 지원을 받게 될 겁니다.

and the world population would decline very rapidly

세계 인구는 아주 빠른 속도로 감소하겠죠

and everybody would be totally happy.

그러면 모든 사람들이 결국 행복해지게 됩니다.

Timesharing is a little further off in the future.

시분할(tImesharing)이 실현되려면 좀 더 많은 시간이 필요합니다.

And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice,

아서 클라크(Arthur Clarke)가 같은 내용을 두 번 집필한 좋은 소설이 있는데

called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars."

제목은 은하제국의 붕괴(Against the Fall of Night)와 도시와 별(The City and the Stars)입니다.

They're both wonderful and largely the same,

두 작품다 훌륭한 소설이고 내용은 거의 비슷한데,

except that computers happened in between.

컴퓨터가 있고 없고의 차이가 있습니다.

And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong.

아서가 자신의 첫 작품을 보고는 흠, 이건 안 되겠는데, 라고 생각했지요.

The future must have some computers."

미래에는 어떤 형태로든지 컴퓨터가 존재할 테니까요.

So in the second version of it, there are 100 billion

그래서 두 번째 작품에서는 천억인가, 1조명의 사람들이

or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies,

지구에 살고 있지만, 그 사람들이 하드디스크나 플로피디스크에 저장되어 있습니다.

or whatever they have in the future.

무엇이든 미래에서 사용하는 어떤 기억장치에 저장이 되어 있는 거죠.

And you let a few million of them out at a time.

그리고 한번에 몇 백만 명 씩만 밖으로 나오게 되는 겁니다.

A person comes out, they live for a thousand years

한 사람이 나오면, 천 년동안 인생을 살아가면서

doing whatever they do, and then, when it's time to go back

하고 싶은 일을 하고, 다시 저장장치로 돌아가 십억년을 지내야 하는 건데,

for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter --

그게 십억년인지 백만년이었는지 정확하게 기억은 안나지만, 정확한 햇수는 중요하지 않고요.

but there really aren't very many people on Earth at a time.

그러나, 지구 상에 살아가는 사람의 숫자는 언제든지 많지가 않다는 거지요.

And you get to think about yourself and your memories,

그리고 사람들은 나 자신과 내가 가진 기억에 대해 생각해보게 됩니다.

and before you go back into suspension, you edit your memories

그리고 저장장치로 돌아가기 전에 그 기억을 편집하지요

and you change your personality and so forth.

그리고 자신의 성격도 바꾸고.. 뭐 등등의 그런 이야기입니다.

The plot of the book is that there's not enough diversity,

책의 줄거리는 다양한 사람들이 충분히 많지가 않아서

so that the people who designed the city

도시를 설계한 사람들은 언제나 전혀 다른 사람이

make sure that every now and then an entirely new person is created.

만들어지도록 한다는 것이었습니다.

And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says,

이 소설에서, 알빈이라는 사람이 창조됩니다. 그 사람은 이런 사회체계가

maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.

최선책이 아닐 수 있다며, 사회체제를 붕괴시키지요.

I don't think the solutions that I proposed

저는 제가 제안하는 해결책들이 아주 좋다거나

are good enough or smart enough.

훌륭하다고는 생각하지 않습니다.

I think the big problem is that we're not smart enough

사실 문제는 우리들이 당면하고 있는 문제들 중에 좋은 것이 무엇인지를

to understand which of the problems we're facing are good enough.

이해할 정도로 똑똑하지 않다는 점이라고 생각합니다.

Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL.

그러니까 HAL 같은 수퍼인공지능을 건설해야 하는 거지요.

As you remember, at some point in the book for "2001,"

기억하시겠지만, 2001 스페이스 오디세이라는 책에 보면

HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound

HAL은 소설 속의 아주 멍청한 우주 비행사들이 이해하기에는

for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior

우주가 너무나 원대하고 심오하다는 사실을 알아차립니다. 만약 HAL의 행동과

with the triviality of the people on the spaceship,

우주선에 탄 사람들의 시시한 행동을 비교해본다면,

you can see what's written between the lines.

이 소설의 행간의 의미를 이해할 수 있습니다.

Well, what are we going to do about that? We could get smarter.

자, 그럼 어떻게 해야할까요? 우리는 더 똑똑해질 수 있다고 봅니다.

I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees,

저는 우리가 침팬지와 비교하다면, 꽤 똑똑하다고 생각합니다.

but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face,

하지만 우리가 직면한 엄청난 문제들을 해결할 만큼 머리가 좋지는 않습니다.

either in abstract mathematics

추상대수학적인 문제를 풀어내거나 경제상황을 파악하거나

or in figuring out economies, or balancing the world around.

세계의 균형을 맞출 방법을 생각해 내지도 못하지요

So one thing we can do is live longer.

하지만 수명을 연장할 수는 있을 것입니다.

And nobody knows how hard that is,

그게 얼마나 힘들지는 아무도 모르지만

but we'll probably find out in a few years.

앞으로 몇 년 안에 그 방법을 찾아낼 수도 있습니다.

You see, there's two forks in the road. We know that people live

두 개의 갈림길이 있다고 생각해봅시다.

twice as long as chimpanzees almost,

우리는 인간의 수명은 침팬지의 수명의 약 두 배이지만

and nobody lives more than 120 years,

120년 이상은 살지 못한다는 것을 알고 있습니다.

for reasons that aren't very well understood.

그 이유는 우리도 잘은 모르지요.

But lots of people now live to 90 or 100,

하지만 이제는 많은 사람들이 90이나 100세까지 살아갑니다.

unless they shake hands too much or something like that.

악수를 너무 많이 하거나 하지만 않으면 말이지요

And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills

만약 우리가 200세까지 살 수 있다면, 몇몇 문제들을

and knowledge to solve some problems.

해결하는 데 필요한 지식과 기술을 충분히 축적할 수도 있을 것입니다.

So that's one way of going about it.

이게 문제해결의 첫걸음이 될 수 있는 거지요

And as I said, we don't know how hard that is. It might be --

물론 제가 말했듯이, 생명연장이 얼마나 어려울 지는 아무도 모릅니다.

after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee,

어쨌든, 대부분의 포유류는 침팬지 수명의 절반 정도를 살고

so we're sort of three and a half or four times, have four times

그러니 인간은 3.5배에서 4배정도, 대부분의 포유류에 비해

the longevity of most mammals. And in the case of the primates,

4배의 수명을 가진 셈이죠. 그리고 영장류만 본다면

we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees,

우리는 거의 같은 유전자를 가지고 있습니다. 시시한 이야기지만

in the present state of knowledge, which is absolute hogwash,

현재까지 알려진 바로는 인간과 침팬지의 유전자는

maybe by just a few hundred genes.

겨우 몇 백개만 다르다고 하지요.

What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet.

저는 유전공학자들이 본인이 무슨 일을 하는지 아직 모르는 것 같습니다.

And whatever you do, don't read anything about genetics

그리고 무슨 일을 하시든지 우리가 살아있는 동안 출판된

that's published within your lifetime, or something.

유전학에 대한 글은 아무것도 읽지 마시기 바랍니다.

(Laughter)

(웃음)

The stuff has a very short half-life, same with brain science.

그런 글의 수명은 아주 짧습니다. 뇌과학과 마찬가지지요.

And so it might be that if we just fix four or five genes,

만약에 너다섯 개의 유전자를 개조하면,

we can live 200 years.

200세까지 살 수도 있다는 말입니다.

Or it might be that it's just 30 or 40,

하지만 서른이나 마흔까지밖에 못 살 수도 있지요.

and I doubt that it's several hundred.

몇 백년을 사는 건 힘들 거라고 생각합니다.

So this is something that people will be discussing

그렇기 때문에 이 문제에 대해 사람들이 논의를 해야합니다.

and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody

물론 윤리학자들도 많이 나오겠지요. 아시다시피, 윤리학자들은

who sees something wrong with whatever you have in mind.

우리가 어떤 생각을 하든지 거기에서 잘못된 점을 꼬집어내는 사람들이니까요.

(Laughter)

(웃음)

And it's very hard to find an ethicist who considers any change

그리고 윤리학자 중에 변화에 가치를 두는 사람을 찾기란 아주 어렵습니다.

worth making, because he says, what about the consequences?

왜냐하면, 윤리학자들은 변화로 인한 결과를 어떻게 책임질 것인지 걱정하기 때문이죠.

And, of course, we're not responsible for the consequences

물론, 우리는 지금 우리의 행동이 초래할 결과에 대해 책임이 있지 않습니다.

of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones.

아닌가요? 복제인간에 대한 불평과 마찬가지입니다.

And yet two random people will mate and have this child,

하지만 아주 형편없는 유전자를 가진 두 사람이 만나

and both of them have some pretty rotten genes,

결혼을 하고 아이를 가진다면

and the child is likely to come out to be average.

그 아이는 평범한 사람이 될 가능성이 높습니다.

Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.

침팬지의 기준에서 보자면, 사실 아주 훌륭한 거죠

If we do have longevity, then we'll have to face the population growth

만약 우리가 더 오래 살 수 있다면, 인구 증가 문제가 생길 게 분명합니다.

problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years,

왜냐하면 사람이 200년이든 천 년이든 살게 된다면

then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years.

200년이나 천 년에 한 번만 한 명의 아이를 가지게 할 수는 없기 때문이죠.

And so there won't be any workforce.

그리고 노동인구도 충분하지 않을 테구요

And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have,

로리 가렛(Laurie Garrett)과 여러 사람들이 지적했던 문제 중의 하나가

is that a society that doesn't have people

일을 할 수 있는 연령대의 사람이 없는 사회는 심각한 문제에 빠진다는 것입니다.

of working age is in real trouble. And things are going to get worse,

그리고 상황은 계속 악화되기만 할 텐데, 그 이유는

because there's nobody to educate the children or to feed the old.

어린 아이들을 교육하거나 노인들을 돌볼 사람이 없기 때문입니다.

And when I'm talking about a long lifetime, of course,

물론 제가 오래산다고 말하는 것은

I don't want somebody who's 200 years old to be like our image

우리가 흔히 떠올리는 200살의 이미지는 아닙니다.

of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.

200살이면 거의 죽은 사람이나 다름없다는 그런 이미지는 아니라는 겁니다.

You know, there's about 400 different parts of the brain

뇌에는 약 400 여개의 부위가 있는데

which seem to have different functions.

이 부위들이 각각 다른 기능을 하는 걸로 보입니다.

Nobody knows how most of them work in detail,

구체적으로 어떤 부위가 어떤 기능을 담당하는지는 아무도 모르지만

but we do know that there're lots of different things in there.

뇌 안에는 수많은 다른 것들이 있다는 사실은 알고 있습니다.

And they don't always work together. I like Freud's theory

그리고 모든 부위가 항상 함께 일하는 것도 아닌 거죠. 저는 프로이드의 이론을 좋아합니다.

that most of them are cancelling each other out.

프로이드는 대부분의 뇌는 서로 상쇄된다고 말했죠

And so if you think of yourself as a sort of city

그러니까 만약 우리를 100개의 자원이 있는 하나의 도시같은 것으로 생각해보면

with a hundred resources, then, when you're afraid, for example,

우리가 겁을 먹었을 때, 예를 들면 말이죠,

you may discard your long-range goals, but you may think deeply

우리는 장기적인 목표를 버리고, 대신에 목전의 목표를 어떻게 달성할 것인지에 대해

and focus on exactly how to achieve that particular goal.

골몰히 매달리게 될 수도 있습니다.

You throw everything else away. You become a monomaniac --

다른 일은 죄다 팽개쳐두는 거죠. 말하자면 외골수가 되는 겁니다.

all you care about is not stepping out on that platform.

오로지 그 상황에서 벗어나지 않는 것만 생각하지요

And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth.

그리고 배가 고프면, 음식이 더 많이 생각나고, 뭐 다 그런 식이죠.

So I see emotions as highly evolved subsets of your capability.

그래서 저는 감정이 매우 진화된 우리 능력의 부분 집합들이라고 생각합니다.

Emotion is not something added to thought. An emotional state

감정은 사고에 더해지는 어떤 것이 아닙니다. 감정의 단계라는 것은

is what you get when you remove 100 or 200

100개나 200개의 보통 사용가능한 자원을

of your normally available resources.

제거했을 때 얻어지는 것입니다.

So thinking of emotions as the opposite of -- as something

그러니까 감정을 사고와는 반대인, 뭔가 더 작은 것으로 생각하는 것이

less than thinking is immensely productive. And I hope,

굉장히 생산적입니다. 그리고 제가 바라는 건

in the next few years, to show that this will lead to smart machines.

앞으로 몇 년 안에, 이것이 스마트 머신으로 이어진다는 걸 보여주는 것이죠.

And I guess I better skip all the rest of this, which are some details

그리고 제 생각엔 여기 나머지 부분은 그냥 넘어가기로 하죠. 스마트 머신을 어떻게

on how we might make those smart machines and --

만들 것인가에 대한 자세한 내용들이거든요.

(Laughter)

(웃음)

-- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine

사실 말하고자 하는 바는 스마트 머신의 핵심이 바로

is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you.

우리가 직면한 문제의 종류가 무엇인지 알아내는 것이라는 거죠

This is a problem of such and such a type,

이 문제는 이러이러한 타입의 문제이므로,

and therefore there's a certain way or ways of thinking

그 문제를 해결하는 데 필요한 어떤 사고방식이

that are good for that problem.

적합하다라는 것말입니다.

So I think the future, main problem of psychology is to classify

그래서 저는 미래에는 심리학의 주요 이슈가

types of predicaments, types of situations, types of obstacles

곤란한 문제나 상황, 방해요소들의 타입을 구분하고

and also to classify available and possible ways to think and pair them up.

타입에 맞는 해결책들을 분류하고, 이 해결책과 문제의 짝을 맞추는 일이 될 것이라 생각합니다.

So you see, it's almost like a Pavlovian --

자, 보세요. 거의 파블로프의 조건반사와 같은 거죠.

we lost the first hundred years of psychology

우리는 인간의 어떻게 상황에 대응하는 방식을 배우는지에 대한

by really trivial theories, where you say,

시시한 이론을 연구하는 데

how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is,

심리학 역사의 첫 몇 백년을 허비해버렸습니다. 제가 하는 얘기는 말하자면

after we go through a lot of levels, including designing

수 천개의 부분들이 얽히고 설킨 체계를 디자인하는 등의

a huge, messy system with thousands of ports,

수 많은 단계를 지나고 나서야

we'll end up again with the central problem of psychology.

심리학의 핵심 문제에 다다르게 될 것입니다.

Saying, not what are the situations,

그러니까, 중요한 것은 상황이 아니라

but what are the kinds of problems

그 문제가 어떤 타입이냐 하는 것입니다.

and what are the kinds of strategies, how do you learn them,

그리고 거기에 맞는 전략의 타입은 무엇이며, 그 전략은 어떻게 배우느냐 하는 문제입니다.

how do you connect them up, how does a really creative person

문제와 해결방안은 어떻게 연계시키고, 아주 창의적인 사람이

invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.

어떻게 가용자원을 가지고 새로운 사고방식을 만들어내는가, 등등의 문제인거죠

So, I think in the next 20 years,

그래서 저는 앞으로 20년 안에, 우리가 인공지능에 대한

if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence,

신경망, 유전자 알고리즘과 규칙기반시스템과 같은

like neural nets and genetic algorithms

전통적인 접근방식을 모두 제거할 수 있다면

and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say,

그리고 말하자면 좀 더 시선을 높은 곳으로 돌린다면

can we make a system that can use all those things

특정한 문제의 타입에 따라 자원을 활용할 수 있는 시스템을

for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets;

구축할 수 있지 않을까요? 어떤 문제는 신경 회로망을 사용하면 좋고

we know that others, neural nets are hopeless on them.

그리고 신경 회로망이 다른 문제에는 아무짝에도 쓸모없다는 걸 아는 거죠

Genetic algorithms are great for certain things;

유전자 알고리즘이 몇몇 문제를 해결할 때는 아주 좋은 방식입니다.

I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you.

이 방식이 통하지 않는 부분에 대해 제가 알고 있는 것 같지만, 알려드리진 않을 겁니다.

(Laughter)

(웃음)

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)