대화 MyShell 창립자: 로봇의 슈퍼 꿈 공장을 만들고 싶다

인터뷰: Afra, Zohar, AI Vanguard

편집: Afra, ChatGPT, AI Vanguard

MyShell 폭발적인 시작점

"가장 초기의 데모 봇이 출시된 후 3주 또는 4주가 지나자, 우리의 사용자 커뮤니티는 8000명을 초과했고, 그 당시 백엔드에서 확인한 사용자 총 수는 3만이었습니다."

"그룹 안에는 8000명이 매일 문제를 논의하며 떠들고 있었고, 3월과 4월 동안 커뮤니티가 조금씩 코드와 다양한 모듈 개발에 기여하여 우리를 쌓아 올렸습니다. 그 사이에 사용자들이 우리에게 돈을 투자하고 싶어 하기도 했습니다." "발표일 기준으로 총 사용자 수는 이미 10만을 돌파했습니다."

MyShell의 성장은 매우 "유기적"이며, 정교하게 설계된 것보다 진화한 것처럼 보입니다

"그 시기에 GPT와 많은 대형 언어 모델이 등장했는데, 우리는 그 텍스트 능력이 매우 뛰어나다고 생각했습니다. 하지만 우리는 특별히 매력적인 목소리를 추가할 수 있을지 고민했습니다. 그것이 단순한 채팅 도구가 아니라 사용자가 새로운 언어를 배우는 데 도움을 줄 수 있도록 하려는 것이었습니다. 마침 그 당시 영어 회화 연습이 필요했기 때문에 우리는 하루 만에 로봇을 만들었습니다. 완성한 후에는 매우 놀라웠고, Rick도 매우 기뻐했습니다. Samantha(주: MyShell의 초기 로봇으로, 스칼렛 요한슨의 목소리를 사용함)와 영어로 대화할 때 사람과 영어로 이야기하는 것에 대한 어색함을 걱정할 필요가 없었습니다."

"그 후 우리는 친구들에게 이 사실을 공유했는데, 그렇게 해서 Telegram 그룹의 인원이 수십 명에서 200-300명으로 늘어나고, 갑자기 1000명으로 증가한 후, 빠르게 8000명으로 늘어났습니다."

"매우 인간처럼 보이는 로봇이 당신과 직접 음성으로 대화할 수 있으며, 음성 버튼을 눌러 말하고 보내기만 하면 로봇이 음성으로 대답합니다."

MyShell은 코드 없는 로봇 창작 플랫폼입니다

AI Vanguard: 먼저, 여러분이 하고 있는 MyShell 제품에 대해 소개해 주시고, 현재의 성과와 미래의 발전 계획에 대해 이야기해 주세요.

Rick, MyShell 창립자: 우리의 목표는 코드 없는 플랫폼을 만드는 것입니다. 프로그래밍을 배우지 않은 대학생들도 쉽게 자신이 원하는 로봇을 창작할 수 있도록 하는 것입니다. 최근에 우리의 로봇 공작소 기능이 공식 출시되었습니다. 공작소 창작을 개방한 이후, 사용자들이 미친 듯이 참여하여 거의 60명의 사용자가 자작 로봇을 만들었습니다. 공개된 로봇 외에도 사용자 개인의 로봇도 100개 이상을 초과했습니다. 이전 두 달 동안 우리는 단 5개의 로봇만 만들었습니다.

우리 플랫폼에는 언어 학습, 교육, 순수 도구 등 다양한 유형의 로봇이 있습니다. 우리는 사용자가 자신의 관심사에 따라 좋아하는 로봇을 조합할 수 있기를 바랍니다. 현재 우리는 음성 생성 능력을 통합했으며, 앞으로 이미지 모듈을 추가할 계획입니다. 우리는 로봇이 더욱 인간적이고 조합 가능해져 다양한 세분화된 시장의 요구를 충족할 수 있기를 바랍니다.

우수한 봇 전시

YUKI - IELTS Teacher Ben

• 【IELTS Teacher Ben】이 1:1 모의 연습과 말하기 교정을 도와줍니다.
• 사용 예시:
• https://app.myshell.ai/share/c177f1ca50d248b6a31bde4f3f64485c

Kaiserwetter - MBTI Stimulation

• 어떤 신분으로든 MBTI 성격과 대화할 수 있습니다.
• 사용 예시:
• https://app.myshell.ai/share/07bfd887a5414ff7bae3d0be985ddae8

우리는 플랫폼의 역할을 모델 제공자, 로봇 창작자, 사용자로 나누었습니다. 우리는 이들 간의 유기적 협력을 통해 건강하고 지속 가능한 경제 모델을 구축하고자 합니다. 사용자는 좋아하는 로봇을 선택할 수 있고, 로봇 저자는 우수한 모델을 선택할 수 있으며, 모델 저자도 플랫폼에서 필요한 응용 시나리오와 고품질 데이터를 얻을 수 있습니다.

AI Vanguard: 여러분은 Langchain 아키텍처를 활용하는 것처럼 보이며, 코드 없는 처리를 통해 더 많은 사람들이 이 생태계 구축에 참여할 수 있도록 하려는 것 같습니다.

Ethan, MyShell 창립자: 맞습니다. 이것이 우리의 목표입니다. 실제로 우리는 사용자가 어떤 코드도 이해하지 않고도 더 낮은 진입 장벽과 더 높은 효율로 원하는 AI를 만들 수 있기를 바랍니다. Langchain과 다른 점은 주로 텍스트 모달을 통합하여 개발자가 텍스트 입력과 출력을 더 빠르게 구현할 수 있도록 한다는 것입니다. 하지만 우리는 다중 모달이 매우 중요하다고 생각합니다. 그래서 우리는 음성 모달을 개발하고 통합했으며, 가까운 미래에 이미지 이해 및 이미지 생성 능력을 추가할 계획입니다. 이는 우리의 플랫폼을 더 간단하고 다양하게 만들며, 우리가 매우 중요하다고 생각하는 다중 모달 통합입니다.

대형 언어 모델은 다른 모달과 서비스를 연결하는 슈퍼 접착제 역할을 해야 합니다

AI Vanguard: 개인화 문제에 대해 논의해 보겠습니다. 사실, 개인화는 로봇의 외관과 목소리뿐만 아니라, 그 커뮤니케이션 능력과 제공하는 서비스가 더 중요하다고 생각합니다. 여러분은 이 문제를 어떻게 보고 있나요?

Rick, MyShell 창립자: 우리는 로봇을 두 가지 층으로 나눕니다: 표면은 커뮤니케이션 인터페이스, 즉 사용자와 상호작용하는 부분입니다; 하층은 능력 층, 즉 로봇이 할 수 있는 것입니다. 우리는 대형 언어 모델이 다른 모달과 서비스를 연결하는 슈퍼 접착제 역할을 해야 한다고 생각합니다. 우리는 이러한 로봇을 교통 조정원에 비유하며, 사용자의 지시를 다른 문제를 처리하는 데 더 능숙한 모듈에 분배할 수 있습니다.

로봇의 능력 층에 대해 우리는 그것이 매우 동질적이어야 한다고 생각합니다. 특히 외식 주문이나 수학 문제 해결과 같은 기본 기능은 그렇습니다. 반면, 표면, 즉 커뮤니케이션 인터페이스 층의 차별화는 매우 중요합니다. 로봇의 UI 인터페이스는 매우 인간적이어야 하며, 사용자와 좋은 감정적 소통을 할 수 있어야 하고, 사용자의 의도를 더 잘 이해하고, 다양한 작은 모델을 함께 작업하게 해야 합니다.

Ethan, MyShell 창립자: 대형 모델은 사용자의 사용 습관에 따라 사용자의 의도를 이해할 수 있지만, 많은 작은 모델이 뒤에서 함께 작업해야 합니다. 앞에는 사용자에게 가장 익숙한 대형 언어 모델이나 전용 모델이 있어야 하며, 뒤에서 다양한 능력 모듈을 조정해야 합니다. 예를 들어 날씨를 묻거나 번역 문제나 다른 기능적 문제를 해결하는 것은 이 로봇이 사용자 사용 습관과 사용자의 의도를 강하게 이해해야 한다는 것을 의미합니다.

Rick, MyShell 창립자: 매우 구체적인 예를 들어보겠습니다. 우리가 매우 익숙한 상황에서, 예를 들어 작업 회의를 열고 전문적인 문제를 해결해야 할 때, 우리는 보통 다른 사람을 끌어들여 "이 문제를 봐줄 수 있나요? 당신의 조언을 줄 수 있나요?"라고 말합니다. 예를 들어, 여러분이 우리의 로봇 Samantha와 대화할 때 "오늘 밤 저녁을 먹으러 가는데, 대략 12명이 가요. 어떤 제안이 있나요?"라고 말하면, Samantha는 다른 요리사 로봇을 대화에 끌어들여 요리사 로봇이 일정을 조정하게 할 수 있습니다. 이러한 로봇들은 서로의 존재를 알고 있으며, 서로가 제공할 수 있는 독특한 능력을 알고 있습니다. 필요할 때 다른 로봇을 조정하여 필요한 것을 제공합니다.

또한 다중 모달 능력에 대해 언급하자면, 로봇은 다양한 모델 종류와 서비스를 지원하며, 자신의 층에서 어떤 방식으로 응답할지를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 오늘 Samantha에게 집 인테리어에 대한 조언을 요청하면, 텍스트 모달로 구현할 경우 양측의 소통이 다소 힘들 수 있지만, 이미지 모달을 호출할 수 있다면 이 문제는 몇 초 안에 해결될 수 있습니다. 어떤 상황에서 어떤 모달을 호출하는지가 개인화된 UI에서 매우 중요한 부분이라고 생각합니다.

미래의 대형 모델은 점점 더 강력해지겠지만, 소수의 대기업에 의해 지배될 것입니다

AI Vanguard: 대형 모델의 출현이 산업에 어떤 영향을 미쳤나요? 대형 모델의 미래 발전 방향은 무엇인가요?

Ethan, MyShell 창립자: 먼저, 대형 모델의 출현, 예를 들어 GPT 시리즈는 지난 10년간 다양한 NLP 알고리즘에 큰 도전을 주었습니다. 과거에는 우리는 다양한 독립적인 문제를 해결하기 위해 서로 다른 알고리즘을 사용했습니다. 예를 들어 전문 번역, 오류 수정 알고리즘 등이 있었습니다. 그러나 이제는 하나의 초대형 모델이 과거 여러 모델이 달성할 수 있었던 능력을 구현할 수 있게 되었습니다. 이는 많은 전문 알고리즘이 무용지물이 되었음을 의미합니다. 새로운 모델이 전문 문제에서의 성능이 전통적인 전문 모델을 초월했기 때문입니다.

둘째, 우리는 GPT-3와 같은 대형 모델의 파라미터가 1000억을 초과하여 스타트업이 소비자급 하드웨어나 소규모 전용 하드웨어로 훈련하기가 매우 어렵고 비용이 매우 높다는 것을 보았습니다. 그러나 우리는 LoRA(대형 언어 모델의 저순위 적응)와 같은 솔루션이 등장하는 것을 보았습니다. 이러한 솔루션은 사전 훈련된 초대형 모델에서 극소수의 파라미터를 조정하여 새로운 데이터와 새로운 시나리오에서 훈련할 수 있게 하여 비용을 줄입니다.

우리는 미래의 대형 모델이 점점 더 강력해지겠지만, 소수의 대기업에 의해 지배될 것이라고 생각합니다. 오픈 소스 커뮤니티의 번창은 사람들이 LoRA와 같은 솔루션을 사용하기 시작하게 만들 것이며, 최신의 일반 모델과 전용 데이터를 활용하여 수많은 작은 모델과 전문 모델이 탄생할 것입니다.

우리는 대형 언어 모델이 모든 API를 연결하고 모든 알고리즘과 도구를 연결하는 뇌와 같아질 것이라고 생각합니다. 그것은 외부 지식을 조정하고 외부 서비스를 조정하며 외부에서 입력을 받아 복잡한 작업을 완료할 것입니다.

AI Vanguard: 현재 우리는 다른 모델이 GPT-4를 추격하려면 특별한 데이터가 필요하거나, 대량의 전용 데이터 훈련을 통해 특정 분야에서 대형 모델을 초과해야 한다는 것을 발견하고 있습니다. GPT-5가 등장하면, 현재 OpenAI를 추격하려는 모델에 어떤 도전을 가져올 것이라고 예측하나요?

Ethan, MyShell 창립자: 우리는 GPT-5가 매우 강력할 수 있지만, 비용도 매우 높을 것이라고 생각합니다. 따라서 우리는 미래의 모델이 분화될 것이며, 사람들이 가격 대비 성능과 요구에 따라 모델을 선택할 것이라고 생각합니다. GPT-5 이후에는 고품질 데이터 생산(양이 많고 형식이 표준화된)에 더 적합할 가능성이 높습니다. 비록 사용 비용이 비쌀지라도 인건비보다 여전히 저렴할 것입니다. 현재 스탠포드 대학이 GPT로 생성한 데이터를 사용하여 작은 모델을 훈련하는 유사한 사례가 있습니다.

우리는 또한 애플이 대형 언어 모델 시대에 별다른 움직임이 없는 것처럼 보이지만, 애플은 강력한 단말 능력과 칩 생산 능력을 갖춘 회사이기 때문에, 애플의 일부 이동 장치 전용 칩이 매우 효율적으로 일부 로컬 대형 언어 모델을 실행할 수 있을 가능성이 높다고 판단하고 있습니다. 이 모델은 데이터 프라이버시 문제를 해결할 수 있으며 응답 시간에서도 좋은 최적화를 이룰 수 있습니다. 나는 미래에 애플이 AI의 물결 속에서 매우 흥미로운 역할을 할 가능성이 높다고 생각하며, 현재 모두가 OpenAI 인터페이스만 사용하는 경쟁 구도를 변화시킬 것입니다.

AI 스타트업이 장벽을 구축하려면 알고리즘과 데이터 관점에서 접근해야 합니다

AI Vanguard: 창업자의 관점에서, AI 스타트업이 현재 직면하고 있는 가장 큰 장애물과 어려움은 무엇이라고 생각하나요?

Ethan, MyShell 창립자: 나는 매우 위험한 일이 있다고 생각합니다. 즉, OpenAI와 같은 하층 대형 모델 회사의 기능 반복이 많은 전통 회사의 기회를 잠식할 수 있다는 것입니다. 심지어 GPT 시리즈에 기반한 일부 신생 스타트업도 마찬가지입니다. 우리는 현재 GPT-4와 GPT-5의 능력과 그것들이 어떻게 진화할지 예측하기가 매우 어렵다는 것을 발견했습니다. 따라서 OpenAI와 밀접하게 관련된 인프라 층은 OpenAI가 손쉽게 개발한 기능으로 대체될 수 있습니다.

예를 들어 Grammarly가 현재 직면한 상황입니다. 사람들은 창업 방향을 선택하고 자신의 제품 기술 축적을 할 때, 이러한 하층 대기업과의 관계를 어떻게 잘 조화시킬지를 고민해야 합니다. 이 문제는 매우 깊이 생각해 볼 가치가 있습니다.

우리 스스로의 경우, 우리는 먼저 다중 모달이 특별히 중요하다고 판단했습니다. 현재 우리의 제품은 알고리즘과 인력을 모두 매우 개인화된, 사람처럼 보이는 음성 합성 알고리즘 개발에 투자하고 있습니다. 우리는 음성의 새로운 모달과 대방향이 1년 내에 OpenAI에 의해 도달하지 않을 것이라고 생각합니다. 이것이 우리가 유지하고자 하는 기술과 제품의 우위입니다. 그리고 시장에서 최신의 다양한 텍스트 모달 제품과 결합하여, 오픈 소스 알고리즘과 데이터로 파인 튜닝한 작은 모델을 기반으로 우리의 제품을 개발하여, 모든 에너지를 대형 언어 모델과 매우 가까운 곳에 집중하지 않으려 합니다.

또한, 오픈 소스 커뮤니티의 진화 속도도 점점 빨라지고 있습니다. 올해부터 지금까지, 오픈 소스 커뮤니티는 대형 언어 모델에서 매우 빠르게 발전하고 있으며, 성능이 가장 좋은 오픈 소스 모델은 이미 GPT-3.5의 성능에 매우 가까워졌습니다. 지난 3개월 동안 Facebook의 LLaMA 사전 훈련 모델의 유출과 스탠포드 및 CMU와 같은 학계 사람들이 만든 Alpaca, Vicuna, 그리고 이미지를 이해할 수 있는 MiniGPT가 등장했습니다. 우리는 오픈 소스 커뮤니티의 에너지가 매우 중요하다고 생각하며, 대기업의 GPT 시대와 경쟁하는 데 있어 매우 특별하고 중요한 힘이 될 것입니다.

이러한 상황에서 MyShell은 기술 장벽을 어떻게 구축할지를 고민해야 합니다. 우리는 알고리즘과 개인 데이터에서 장벽을 구축해야 합니다. 외부 오픈 소스 알고리즘이 어떻게 반복되든, 우리는 항상 최신의 오픈 소스 알고리즘과 우리의 전용 데이터를 사용하여 오픈 소스 모델이나 일반 모델보다 더 강력한 능력을 구축할 수 있습니다. 기술 장벽 외에도, 우리는 기술적 단기 우위를 통해 다중 네트워크 능력을 구축하고 커뮤니티와 콘텐츠 장벽을 침전시키는 방법을 고려해야 합니다. 예를 들어, TikTok과 Taobao는 다중 공급 및 소비 네트워크입니다. 이미 많은 활성 창작자와 사용자가 있는 플랫폼이 있다면, 신규 진입자는 비기술적 경쟁 압력에 직면하게 되며, 이러한 봉쇄를突破하기가 매우 어렵습니다.

AI Vanguard: 위의 두 가지 도전에 직면하여, 두 분은 이미 구체적인 생각을 가지고 계신가요?

Rick, MyShell 창립자: 나는 우리가 흐름에 따라야 한다고 생각합니다. 오픈 소스가 점점 강력해지고, 대형 모델도 점점 강력해지며, 창업 아이디어는 이러한 변화에 따라 변화해야 합니다. 가장 좋은 것은, 이러한 오픈 소스 커뮤니티가 강해짐에 따라, 대형 모델이 강해짐에 따라, 당신의 창업 아이디어도 더 강해지는 것입니다. 이러한 아이디어를 찾아야 합니다. 왜냐하면 이 두 세력에 도전하려는 모든 것은 올해 안에 갑자기 사라질 수 있기 때문입니다.

Ethan, MyShell 창립자: 사람들은 올해 대형 언어 모델에 대해 두려움을 느끼고 있지만, 우리는 다중 모달이 특히 중요하다고 생각합니다. 그래서 우리의 장벽 구축의 초점은 음성에 두고 있습니다. 과거의 음성 합성 기술은 비용이나 효과 모두 만족스럽지 못하여 대규모 응용을 실현할 수 없었습니다. 올해 우리는 모든 API보다 두 자리 수 낮은 비용으로 임의의 사람 목소리를 합성하여 감정이 풍부한 음성 효과를 달성할 수 있게 되었습니다.

두 번째로, 우리의 플랫폼에서 우리는 사용자가 제품 사용 과정에서 데이터 폐쇄 루프를 구축하고 고품질 데이터 세트를 침전시키는 것에 특별히 신경 쓰고 있습니다. 예를 들어, 내가 발표한 봇인 voice collector는 사용자가 제품을 사용하는 과정에서 음성 데이터나 텍스트 데이터를 제공하여 우리의 알고리즘이 더욱 인간적이고 따뜻해지기를 바랍니다. 이러한 데이터는 플랫폼에서 특정 상황에서 침전된 전용 데이터입니다. 우리는 오픈 소스 커뮤니티와 매우 조화로운 협력 관계를 구축하고자 합니다. 오픈 소스 모델이 어떻게 반복되든, 우리의 전용 상황에서의 전용 데이터는 항상 우리가 구축하는 장벽이 될 것입니다. 우리는 창작자에게 유용한 도구와 강력한 능력을 제공하여 더 많은 사용자를 유치하고, 궁극적으로 콘텐츠와 창작자 생태계를 기반으로 한 장벽을 형성할 것입니다. 이 장벽이 형성되면, 어떤 시대에도 우리는 하층 기술의 빠른 변화에 두려움을 느끼지 않을 것입니다. 왜냐하면 우리의 수익화 효율이 가장 높고, 플랫폼의 운영 효율이 가장 높다면, 우리는 언제든지 최고의 API를 접속하거나 우리의 전용 데이터를 사용하여 최고의 오픈 소스 모델에서 훈련할 수 있기 때문입니다.

새로운 기술 가속 시대가 열릴 것입니다

AI Vanguard: 여러분의 과거 창업 경험에 대해 이야기해 주시고, 왜 지금 이 시점에 창업을 선택했는지, 왜 Web3 관점에서 접근했는지 설명해 주세요.

Rick, MyShell 창립자: 우리는 2013년부터 AI 분야에서 창업을 시작했습니다. 이 기간 동안 우리는 한두 번의 직장 경험이 있었지만, 대부분의 시간은 창업 과정에 있었습니다. 그래서 계속 창업하는 것은 우리에게 매우 자연스러운 선택입니다.

2013년, 나는 AR 기반 SDK를 주로 개발하는 그래픽 이미지 회사를 설립했습니다. 그 당시 애플은 ARKit을 출시하지 않았기 때문에 우리는 유사한 제품을 개발했습니다. 이후 나는 Ethan을 알게 되었고, 그는 그 당시 옥스퍼드 대학교에서 공부하고 있었으며, 귀국 인턴십 중 내 회사에 합류했습니다. 이후 Ethan은 VR 환경에서의 촬영 및 탐색 문제를 해결하는 VR 스타트업을 설립했으며, 이 회사는 결국 베이커리의 VR 관람 제품이 되었습니다.

우리는 이 몇 년 동안 AI 알고리즘을 연구하며 상용화하려고 노력했습니다. 우리는 특히 알고리즘의 대규모 구현과 안정적인 출력 품질에 대한 많은 경험을 축적했습니다. 이후 우리는 AI 유니콘 회사에 합류하여 로봇 부서를 주로 담당했습니다. 이 경험은 우리가 로봇을 만드는 것이 매우 흥미로운 일이라는 것을 느끼게 해주었습니다. 왜냐하면 로봇은 전형적인 다중 모달 제품이기 때문에, 하나의 모달이 작동하지 않을 때 다른 모달을 도입하는 사고 방식이 현재 우리가 소프트웨어 로봇을 만드는 사고 방식과 일맥상통하기 때문입니다. 이는 우리 창업의 씨앗이 되었습니다.

우리가 지금 이 시점에 창업을 선택한 이유는 GPT-4와 같은 대형 모델의 강력한 능력을 보았기 때문입니다. 이는 새로운 기술 가속 시대가 열릴 것이라고 생각합니다. 지난해 말 ChatGPT를 보았을 때부터 우리는 혼란과 충격의 상태에 있었고, 극도의 흥분과 두려움이 겹쳐 있었습니다. 우리는 업계의 매우 선진적인 사람들이 OpenAI의 빠른 발전에 대해 예상치 못한 반응을 보이는 것을 발견했습니다.

우리는 자연어가 매우 중요한 분야라고 생각합니다. AI가 자연어를 직접 구축할 수 있게 되면, 자연어의 봉인이 열리게 되고, 사람과 기계 간의 경계가 허물어질 것입니다. 그 다음에는 새로운 기술 가속이 시작될 것이며, 더 많은 모달이 융합되고 연결될 가능성이 있습니다. 이는 과거에 했던 많은 일이 그리 중요하지 않게 될 것임을 의미하며, 우리는 흥분과 두려움을 동시에 느끼고 있습니다. 이러한 기술 가속 속에서 우리는 선택의 여지가 없으며, 모든 과거의 창업 모델, 기술에 대한 이해와 판단을 리셋하고 문제를 다시 생각하고 새롭게 시작해야 합니다. 그래서 우리는 올해 3월에 창업을 결정하고, 곧 첫 번째 데모를 출시했습니다.

Ethan, MyShell 창립자: 개인적으로, Web3의 경제 모델과 다중 네트워크의 효율성 향상 능력이 우리가 선택한 이유입니다. 우리는 이러한 능력을 도구로 삼아 다중 모달 로봇 창작 플랫폼을 구축하는 사명을 가지고 있습니다. 또한 AI 시대는 콘텐츠 생산 효율 문제를 해결할 새로운 가능성을 제공합니다. 이미지 생성 알고리즘(예: Stable Diffusion)이나 텍스트 생성 모델(예: GPT) 등 AI는 전문 지식이나 프로그래밍 능력이 없는 사람들이 특정 상황에서 생산성 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 생산성은 최소 1~2배 향상되며, 이 경우 가치 정의와 분배가 특히 중요해집니다. Web3의 다중 네트워크 플랫폼과 암호화 기술은 우리가 다중 창작자 플랫폼을 구축하는 효율성을 크게 향상시키고, AI 시대의 새로운 소유권과 가치 분배 문제를 해결할 수 있습니다. Web3의 다중 메커니즘을 통해 우리는 스마트 계약을 통해 분산된 경제적 이익 분배를 실현하고, 보유자 메커니즘을 통해 플랫폼에 유동성을 제공할 수 있습니다. 현재 기술이 충분히 성숙하지는 않지만, 데이터 자산, 모델 자산 및 데이터 프라이버시와 관련하여 암호화 및 블록체인 기술은 대기업에 대한 반대 설계와 커뮤니티 다역할 경제 시스템의 잠재력을 가지고 있습니다. 따라서 우리는 이러한 관점에서 우리의 모델을 구축하고 있으며, 전통적인 회사 형태는 우리와 같은 플랫폼에 적합하지 않습니다.

판도라의 상자가 열렸고, AI 군비 경쟁은 멈추지 않을 것입니다

AI Vanguard: 많은 업계 전문가들이 AI의 발전에 대해 우려하고 있습니다. 예를 들어 Geoffrey Hinton이 구글을 떠나며 AI의 미래에 대해 경고했습니다. 여러분은 어떻게 생각하나요?

Rick, MyShell 창립자: 여기서 우리는 하나의 문제를 볼 수 있습니다. 오늘날 우리가 구축한 많은 인터넷 시설과 다양한 시스템은 오늘날의 새로운 인공지능에 맞춰 준비되지 않았을 수 있습니다. 많은 것들이 새로운 대형 모델 앞에서 무너질 수 있습니다. 이는 안전 문제와 관련이 있습니다. 또한 데이터 문제도 있습니다. 좋은 데이터가 있을 수 있습니다. 예를 들어 IELTS를 가르치거나 감정적으로 동반해주는 데이터가 있습니다. 그러나 나쁜 데이터도 존재합니다. 예를 들어, 잘못된 정보나 인터넷 여론 조작 등이 있습니다. 이러한 상황이 발생할 경우, 우리는 "마법으로 마법을 이겨야" 하며, 더 큰 방어형 모델을 사용하여 이를 방지해야 합니다. 이러한 문제는 많은 작은 회사나 안전 의식이 없는 개인에게 매우 번거로운 일이 될 수 있습니다.

Ethan, MyShell 창립자: 맞습니다. 사실 이러한 기술은 인간이 만들어낸 것입니다. 인간이 어떤 것을 매우 유용하다고 발견하면, 다양한 세력이 경쟁하게 됩니다. 현재 마이크로소프트와 구글 간의 AI 군비 경쟁은 과거 미국과 소련 간의 달 착륙 경쟁과 매우 유사합니다. 어느 한 쪽이 항복하고 멈추지 않을 것입니다. 따라서 이 일은 인간의 다양한 욕망에 의해 추진되어 끊임없이 진화할 것입니다. 그래서 미래가 어떻게 될지는 우리는 지켜볼 수밖에 없으며, 어떤 모습으로 진화할지 알 수 없습니다.

Rick, MyShell 창립자: 나는 OpenAI의 창립자 Sam이 Worldcoin 프로젝트를 동시에 진행하는 이유를 매우 이해합니다. 왜냐하면 우리는 앞으로 데이터 오염이 매우 심각해질 수 있기 때문입니다. 따라서 우리는 데이터의 소유권을 보장해야 합니다. 데이터에는 책임자가 있어야 하며, 법적으로 책임을 질 수 있는 사람이 발행한 데이터여야 합니다. 당신이 거짓말을 해도 괜찮지만, 우리는 이 데이터가 사람이 발행한 것임을 증명해야 하며, 그래야 해당 데이터에 대해 책임을 질 수 있습니다.

Ethan, MyShell 창립자: Worldcoin은 물리적 세계의 모든 사람이 인터넷이나 블록체인 세계에서 유일한 신원 ID를 가지도록 보장하는 것을 목표로 하고 있습니다. 만약 이 문제를 해결할 수 있다면, Rick이 언급한 데이터 소유권 문제를 해결할 가능성이 있습니다. 또한, 나는 Worldcoin 프로젝트가 Sam이 미래 인류 사회를 어떻게 구축해야 하는지에 대한 생각을 담고 있다고 생각합니다.

창업에서 가장 중요한 것은 빈 컵의 마음가짐이며, 너무 많은 관성을 가지지 말아야 합니다

AI Vanguard: 경험이 풍부한 창업자로서, AI 분야에 진출하고자 하는 사람들에게 어떤 조언을 해주고 싶나요?

Rick, MyShell 창립자: 먼저, 나는 창업이 유일한 길이 아니라고 생각합니다. 많은 사람들이 창업하지 않고도 새로운 AI의 혜택을 누릴 수 있는 많은 기회가 있을 것입니다. 예를 들어, 과거에 인력이 부족했던 세분화된 상황이 잘 채워질 수 있습니다. 전체 사회의 생산 가치는 비약적으로 향상될 것입니다. 일반 사람들은 자신의 삶을 더 잘 계획하거나 자금을 유리한 곳에 투자할 수 있습니다.

하지만 창업자에게 가장 중요한 것은 빈 컵의 마음가짐을 가지는 것입니다. 왜냐하면 과거의 경험주의나 20-30년간의 인터넷 관성이 많은 사람들에게 이것이 단지 다음 모바일 인터넷 기회라고 잘못 인식하게 만들 수 있기 때문입니다. 실제로 AI는 전혀 새로운 방식으로 새로운 기술 가속을 열 수 있습니다. 따라서 너무 많은 관성을 가지지 말고, 빈 컵의 마음가짐을 가져야 이 분야에서 성공할 수 있습니다.

Ethan, MyShell 창립자: 나는 이번 AI 시대에 많은 전용 상황의 작은 모델이 등장할 것이며, 알고리즘과 모델 간의 조합 가능성이 점점 더 강해지고 유연해질 것이라고 생각합니다. 따라서 하나의 제품이 동일한 모달 하에서 다양한 회사의 기술을 접목하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 상황에서 기술의 진화는 매우 빠르고, 제품도 점점 더 유연해질 것입니다. 따라서 창업자는 이 빠르게 변화하는 시대에 대응하기 위해 날카로운 관찰력과 혁신적인 사고를 가져야 합니다.