원제: AI 시대의 소비자 기술 현황

원출처: a16z

지난 10년 동안 소비자 제품의 폭발적인 성장은 거의 모든 사회적 패러다임의 재구축을 동반했습니다. 페이스북의 친구 관계에서 틱톡의 알고리즘 추천에 이르기까지, 우리는 점차 제품을 사용하여 자신을 정의하고 정체성을 표현하는 법을 배웠습니다.

당시에는 사람들이 표현하고 제품이 도움을 주었지만, 이제 AI는 조용히 역할 전환을 이루고 있습니다. 더 이상 사람을 위한 도구가 아니라 표현의 주체, 연결의 매개체, 심지어 감정의 전달자가 되기 시작했습니다. ChatGPT에서 Veo3로, 11 Labs에서 Character.AI로, 우리는 "효율성 향상"으로 오해되지만 실제로는 "인간 역할의 아웃소싱"인 근본적인 변화를 목격하고 있습니다.

에릭 토렌버그가 진행한 이 토론에서 저스틴 무어, 브라이언 킴, 아니시 아차리아, 올리비아 무어는 전례 없는 판단을 내렸습니다. 오늘날의 AI 제품은 더 이상 "도구 같은 도구"가 아니라 "사람 같은 도구"이며, 심지어 "사람 자체를 대체하는" 제품이 되고 있습니다.

사용자들은 AI에 월 200달러라는 고가의 구독료를 지불하기 시작했습니다. AI가 더 강력해서가 아니라, AI가 "당신을 대신해 줄 수 있거나", 심지어 "당신을 위한 존재가 될 수 있기" 때문입니다. Veos는 8초 만에 맞춤형 비디오를 제작할 수 있고, ChatGPT는 사업 계획서를 작성하고, 심리 상담을 하고, 감정 고백을 대체할 수 있으며, 11 Labs는 당신에게 딱 맞는 개성 있는 음성을 만들어 줄 수 있습니다. 그리고 이 모든 것을 당신이 직접 할 필요가 없고, 당신이 그 "당신"이 될 필요도 없습니다.

AI 소비의 증가는 매우 위험한 신호를 보내고 있습니다. 표현이 형식화되고, 사회적 상호작용이 시뮬레이션되고, 정체성이 재구성되고 있습니다.

오늘날 우리는 여전히 Reddit, Instagram, Snapchat을 통해 AI가 만들어낸 "나"를 공유하고 있지만, 이러한 플랫폼들은 낡은 병에 담긴 새 술일 뿐입니다. 진정한 AI 기반 소셜 네트워크는 아직 등장하지 않았습니다. AI는 "지위"를 만들어낼 수는 있지만 "감정적 긴장감"을 만들어낼 수는 없기 때문입니다. 동료애라는 환상을 제공할 수는 있지만, 실제 관계에서 통제할 수 없는 갈등과 취약성을 대체할 수는 없습니다.

이 모든 것은 세 가지 충격적인 판단을 불러옵니다.

첫째, AI 제품의 본질은 사용자를 개선하는 것이 아니라 "사용자가 누구인가"를 재구성하는 것입니다.

둘째, AI 파트너의 부상은 사회적 상호작용의 시작이 아니라 종말입니다.

셋째, AI 아바타의 대중화는 표현의 확장이 아니라 성격의 경계를 허무는 것입니다.

가까운 미래에 가장 성공적인 AI 제품은 단순한 도구형 제품이 아니라 성격형 제품이 될 것입니다. AI는 사용자를 이해하고, 모방하고, 표현하고, 안내하고, 궁극적으로 사용자를 대체할 수 있습니다. 이것은 효율성의 승리가 아니라, 존재의 질적 변화입니다.

AI 소비자 혁명: 고가 구독과 사회 재건

에릭 토렌버그: 소비자 분야 팟캐스트에 참여해 주셔서 감사합니다. 페이스북, 트위터, 인스타그램, 스냅, 왓츠앱, 틴더, 틱톡 등 몇 년마다 획기적인 제품이 등장하는 것 같습니다. 몇 년마다 새로운 패러다임, 새로운 돌파구가 등장합니다. 하지만 몇 년 전만 해도 그 추세가 갑자기 멈춘 것 같았습니다. 왜 멈췄을까요? 아니면 멈췄을까요? 이 질문을 어떻게 재정의하시겠습니까? 현재 상황을 어떻게 보십니까? 미래는 어디로 향하고 있을까요?

저스틴 무어: ChatGPT는 지난 몇 년간 소비자 분야에서 가장 큰 성공 사례라고 생각합니다. 이미지, 비디오, 오디오 분야에서 Midjourney, 11 Labs, Blackforce Labs와 같은 다른 AI 모달리티에서도 많은 획기적인 제품들이 등장했습니다. Veo와 같은 제품도 있지만, 이러한 제품 중 상당수가 언급하신 사회적 속성이나 전통적인 소비자 제품 특성이 부족하다는 점이 흥미롭습니다. 이는 AI가 아직 초기 단계에 있고, 대부분의 신제품과 혁신이 현재 연구팀에 의해 주도되고 있기 때문일 수 있습니다. 연구팀들은 모델 학습에는 매우 뛰어나지만, 역사적으로 모델을 기반으로 소비자 제품 계층을 구축하는 데는 능숙하지 못했습니다. 낙관적으로 보면, 이제 모델이 충분히 성숙되어 개발자들이 오픈 소스 또는 API 인터페이스를 통해 이를 기반으로 더 전통적인 소비자 제품을 개발할 수 있게 되었습니다.

Bryan Kim: 지난 15년에서 20년을 돌아보며 흥미로운 질문입니다. 말씀하신 대로 Google, Facebook, Uber와 같은 거대 기업들이 인터넷, 모바일, 클라우드 컴퓨팅과 같은 요소들을 결합했을 때, 실제로 놀라운 기업들이 많이 생겨났습니다. 모바일 클라우드 기술은 성숙기에 접어들었다고 생각합니다. 이러한 플랫폼은 10년에서 15년 동안 존재해 왔으며, 각 분야는 어느 정도 탐색되어 왔습니다. 과거에는 사용자가 Apple이 도입한 새로운 기능에 적응해야 했지만, 이제는 기반 모델의 지속적인 개선과 업데이트에 적응해야 합니다. 이것이 첫 번째 차이점입니다.

두 번째 차이점은 말씀하신 대로 과거의 승자들은 대부분 정보 분야(예: Google)에 집중되어 있었고, ChatGPT는 현재 이 방향으로 분명히 나아가고 있다는 것입니다. 유틸리티 분야에서는 Box나 Dropbox와 같은 제품을 놓쳤지만, 이제는 더 많은 소비자용 애플리케이션이 등장하고 있으며 많은 기업들이 이러한 사용 사례를 놓고 경쟁하고 있습니다. 창의적인 표현 분야에서도 마찬가지입니다. 창의적인 도구들이 끊임없이 쏟아져 나오고 있습니다. 제 생각에는 소셜 연결이라는 속성이 부족한 것 같습니다. AI는 아직 소셜 그래프를 재구성하지 못했습니다. 이는 아직 미완성된 영역일 수 있으며, 우리는 계속해서 발전 과정을 지켜봐야 합니다.

Erik Torenberg: 페이스북은 거의 20년 동안 존재해 왔기 때문에 흥미로운 질문입니다. Justine이 방금 언급한 OpenAI를 제외한 기업들이 10년에서 20년 동안 지속될 수 있을까요? 우리가 논의하는 기업들의 방어력은 어느 정도일까요? 또한 현재 이러한 기업들이 제공하는 모든 시나리오가 10년 후에는 새로운 기업들로 대체될까요? 아니면 계속해서 모든 주류 시나리오를 지배할까요?

Anish Acharya:ChatGPT는 과거 제품 주기의 유사한 소비자 제품 회사보다 훨씬 더 높은 품질의 비즈니스 모델을 가지고 있다고 말하는 것이 타당합니다. ChatGPT의 최고 가격은 월 200달러인 반면, Google의 소비자 제품은 월 250달러에서 최고치를 기록합니다. 물론 여기에는 방어 가능한 네트워크 효과와 다른 문제가 있지만, 이는 초기 비즈니스 모델의 단점에 대한 대응일 수 있습니다. 이러한 요소가 없었다면 비즈니스 모델 품질이 더 나빴을 것입니다. 현재 사용자에게 직접 요금을 청구하는 것은 과거에 문제를 지나치게 복잡하게 만들었다는 신호일 수 있습니다.

Erik Torenberg: 비즈니스 모델의 품질이 좋지 않으면 고객 유지율이나 제품-시장 지속성이 더 높아질 수 있을까요?

Anish Acharya:그렇습니다. 과거에는 즉각적인 수익성 없이 기업 가치를 어떻게 축적했는지 설명하기 위해 이야기를 꾸며내야 했지만, 이제 이러한 모델 기업들은 직접적인 수익성을 확보하고 있습니다. Justine이 지적한 요점도 주목할 만합니다. 모든 기반 모델이 서로 다른 방향으로 움직이고 있다는 것입니다. Claude와 ChatGPT의 수평 모델과 Gemini 모델은 상호 교환이 가능할까요? 이것이 가격 경쟁을 의미하는 것일까요? 하지만 사용자마다 사용하는 시나리오가 다르고, 실제로 관찰되는 것은 가격 인하보다는 가격 상승입니다. 따라서 더 깊이 들여다보면 이미 몇 가지 흥미로운 방어 전략이 있다는 것을 알 수 있습니다.

Bryan Kim: 소비자 기업의 수익 모델이 기존 시대에서 AI 시대로 근본적으로 변화하여 이제 즉각적인 수익성을 달성할 수 있게 되었기 때문에 가격이 하락하는 대신 상승하고 있다는 점이 흥미롭습니다. 저는 고객 유지율 지표에 대해 생각해 왔는데, Olivia가 제 의견을 바로잡을 수 있을 겁니다. AI 시대 이전의 소비자 구독 모델을 논의할 때, 사용자 유지율과 수익 유지율을 실제로 구분했을까요? 당시에는 가격 구조가 안정적이었기 때문에 사용자들이 패키지를 업그레이드하는 경우가 드물었습니다. 이제 사용자 유지율과 매출 유지율을 명확히 구분해야 합니다. 사용자들이 적극적으로 패키지를 업그레이드하기 때문입니다. 사용자들은 포인트를 구매해야 하며, 종종 사용량을 초과하기도 하고, 최종 소비량은 계속해서 증가합니다. 따라서 매출 유지율이 사용자 유지율보다 훨씬 높은데, 이는 이전에는 볼 수 없었던 수준입니다.

Olivia Moore: 과거에는 최고급 소비자 구독 상품의 가격이 연간 약 50달러로 고가로 여겨졌습니다. 이제 사용자들은 월 200달러를 기꺼이 지불하고 있으며, 경우에 따라서는 이보다 저렴하다고 생각하고 더 많은 비용을 지불할 의향이 있다고 말합니다.

Erik Torenberg: 이러한 현상을 어떻게 설명하시겠습니까? 사용자들이 이렇게 많은 비용을 지불할 의향이 있는 이유는 어떤 가치를 얻기 때문입니까?

Olivia Moore: 이러한 제품들이 사용자들에게 도움이 되고 있다고 생각합니다. 과거 소비자 구독 상품은 개인 금융, 피트니스, 건강, 엔터테인먼트와 같은 분야에 집중되어 있었습니다. 표면적으로는 자기 계발이나 엔터테인먼트에 도움이 될 수 있었지만, 가치를 얻으려면 사용자가 많은 시간을 투자해야 했습니다. 이제 Deep Research와 같은 제품은 사용자가 직접 시장 보고서를 작성하는 데 10시간씩 걸리는 작업을 대체할 수 있습니다. 많은 사람들에게 이러한 효율성 향상은 한두 번만 사용하더라도 한 달에 200달러를 지불할 만한 가치가 있습니다.

Justine Moore:Veo3를 예로 들어 보겠습니다.사용자는 한 달에 250달러를 지불하지만 결코 지치지 않습니다.보물이 담긴 마법 상자와 같기 때문입니다.열면 8초에 불과한 비디오가 나오지만 효과는 놀랍습니다.캐릭터는 말할 수 있고 사용자는 친구의 이름으로 개인화된 정보 비디오를 만들거나 Twitter와 같은 플랫폼에 게시할 완전한 스토리를 만드는 등 친구들과 공유할 놀라운 콘텐츠를 만들 수 있습니다.개인화된 콘텐츠 생성과 다중 플랫폼 배포를 가능하게 하는 이러한 종류의 제품은 이전의 어떤 제품이 제공했던 것보다 소비자에게 훨씬 더 큰 힘을 줍니다.

Anish Acharya:모든 소비자 영역이 소프트웨어로 대체될 것 같습니다.

Erik Torenberg: 구체적인 예를 들어 주시겠습니까?

아니쉬 아차리아: 올리비아가 말했듯이, 엔터테인먼트 분야는 창작 표현 소프트웨어에 의해 재편되었습니다. 이전에는 오프라인에서 이루어져야 했던 창작 활동이 이제 완전히 소프트웨어로 이루어집니다. 가처분 소득을 소모하던 대인 관계 중개와 같은 분야 또한 소프트웨어로 대체되고 있습니다. 삶의 모든 측면이 모델을 통해 매개될 것이며, 사람들은 기꺼이 그에 대한 비용을 지불할 것입니다.

AI 사회 혁명: "디지털 자아"의 부상과 기존 플랫폼의 한계점

에릭 토렌버그: 브라이언, 새로운 AI 시대에는 여전히 사회적 연결 기능이 부족하고 사람들이 여전히 인스타그램이나 트위터와 같은 기존 소셜 네트워크에 의존한다고 말씀하셨는데, 그 돌파구는 어디에서 나타날까요?

브라이언 킴: 저를 매우 흥분시키는 분야인 소셜 분야를 생각해 보면, 그 핵심은 바로 상태 업데이트입니다. 페이스북, 트위터, 스냅은 모두 "내가 무엇을 하고 있는지" 보여주는 것입니다. 상태 업데이트를 통해 사람들은 관계를 형성합니다. 이러한 상태 업데이트의 미디어 형태는 텍스트 상태부터 실제 사진, 짧은 동영상까지 끊임없이 진화하고 있습니다. 현재 사람들은 릴스(Reels)와 같은 짧은 동영상을 통해 관계를 형성하며, 이는 사회적 연결의 시대를 열었습니다. 이제 질문은 다음과 같습니다. AI는 이러한 연결을 어떻게 혁신할 수 있을까요? AI는 어떻게 더 깊은 대인 관계와 삶의 인식을 달성할 수 있을까요? 사진, 동영상, 오디오와 같은 기존 미디어 형태에 집중해 보면, 모바일 기기에서 그 가능성들이 충분히 탐구되었습니다.

흥미롭게도, 저는 10년 넘게 구글을 사용해 왔지만, ChatGPT는 구글보다 저를 더 잘 알고 있을지도 모릅니다. 제가 더 많은 콘텐츠를 입력하고 더 많은 맥락을 제공하기 때문입니다. 이 "디지털 자아"가 공유될 수 있다면 어떤 새로운 대인 관계가 탄생할까요? 아마도 이것이 차세대 소셜 형태가 될 것이며, 특히 피상적인 사회적 상호작용에 지친 젊은 세대에게 매력적으로 다가갈 것입니다.

저스틴 무어: 저희도 비슷한 사례를 봤습니다. 예를 들어, "ChatGPT가 제 데이터를 기반으로 상위 5가지 강점과 약점을 요약해 드리겠습니다", "제 본질을 표현하는 초상화를 만들어 주세요", 심지어 "만화로 제 삶을 묘사해 주세요"와 같은 바이럴 콘텐츠가 있습니다. 사용자들은 이러한 콘텐츠를 인터넷 곳곳에 공유합니다. 제가 게시한 지 몇 분 만에 수십 명이 자신의 버전을 공유했습니다. 흥미롭게도, AI 제작 도구에 의해 촉발된 소셜 활동은 여전히 새로운 AI 플랫폼보다는 기존 소셜 플랫폼에서 주로 발생합니다. 예를 들어, 페이스북은 이제 AI가 생성한 콘텐츠로 가득 차 있습니다.

브라이언 킴: 아마도 일부 사용자 그룹은 아직 이 사실을 깨닫지 못했을 것입니다.

저스틴 무어: 페이스북은 중장년층 사용자를 위한 AI 콘텐츠 허브가 되었고, 레딧과 릴스는 젊은 세대를 위한 AI 기반 콘텐츠를 제공합니다.

올리비아 무어: 전적으로 동의합니다. 저도 최초의 AI 소셜 네트워크가 어떤 모습일지 항상 궁금했습니다. "AI 기반 개인 사진"과 같은 시도는 있었지만, 문제는 소셜 네트워크가 진정한 감정적 투자를 요구한다는 것입니다. 모든 콘텐츠가 사용자의 선호도(완벽한 이미지, 행복한 상태, 멋진 배경)에 따라 생성될 수 있다면, 진정한 상호작용의 감정적 긴장감이 사라집니다. 따라서 진정한 네이티브 AI 소셜 네트워크는 아직 등장하지 않았다고 생각합니다.

브라이언 킴: "큐모픽(cumorphic)"이라는 단어가 매우 적절합니다. 많은 AI 소셜 제품들이 로봇/AI를 이용해 인스타그램이나 트위터의 정보 흐름을 모방합니다. 이러한 "큐모픽" 혁신은 본질적으로 "AI를 이용해 기존 형태를 재현하는 것"입니다. 진정한 혁신은 모바일 단말기 모드에서 벗어나야 할 수도 있습니다. 뛰어난 AI 제품은 모바일 기기에 맞춰져야 하지만, 최첨단 모델은 여전히 엣지 컴퓨팅/엔드사이드 구축 측면에서 혁신이 필요하며, 이를 통해 새로운 형태가 탄생할 수 있습니다. 저는 미래의 가능성에 큰 기대를 걸고 있습니다.

에릭 토렌버그: 대인 추천은 분명 중요한 활용 사례입니다. 비즈니스 파트너 찾기, 친구 사귀기, 데이트 등이죠. 기존 플랫폼들은 이미 많은 사용자 데이터를 축적해 왔습니다.

아니시 아차리아: 링크드인의 AI 네이티브 시도는 매우 고무적입니다. 기존 LinkedIn은 "이걸 알아요"와 같은 방향성 정보만 제공하는 반면, 새로운 기술은 "디지털 버전의 에릭"과 대화하여 모든 지식을 얻는 것처럼 실제 지식 저장소를 구축할 수 있습니다. 소셜 네트워킹의 미래는 이와 같을 수 있습니다. 모델이 사용자를 깊이 이해하게 되면 상호작용을 위한 "디지털 아바타"를 구축할 수 있을 것입니다.

AI 기업이 주도권을 잡는 비결: 혁신 속도와 시장 세분화

에릭 토렌버그: 기업들이 특정 AI 제품을 소비자보다 먼저 도입한다고 하셨는데, 이는 이전 기술 주기와는 다른 점입니다. 이러한 현상은 무엇을 시사하는 것일까요?

저스틴 무어: 정말 흥미롭네요. BK와 제가 11 Labs에 있을 때, 저희는 11 Labs에 조기에 투자했고, 첫 번째 투자 유치 후 약 한 달 만에 A 라운드에 참여했습니다. 초창기 소비자 사용자들이 흥미로운 비디오/오디오를 제작하고, 자신의 목소리를 복제하고, 게임 모듈을 개발하기 위해 몰려들었다는 점을 관찰했습니다. 하지만 대부분의 경우, 이러한 제품들은 아직 진정한 주류 소비자에게 도달하지 못했습니다. 미국 내 모든 사람이 휴대폰에 11 Labs나 구독 서비스를 설치한 것은 아닙니다. 그러나 11 Labs는 다수의 기업 계약을 체결했으며, 대화형 AI 및 엔터테인먼트와 같은 분야에서 많은 주요 고객을 확보하고 있습니다. 이러한 현상은 많은 AI 제품에 반영되어 있습니다. 먼저 소비자 측에서 입소문을 타고 확산된 후, 기업 판매 전략으로 전환되는데, 이는 이전 세대 제품과는 매우 다른 양상입니다. 오늘날 기업 구매자는 AI에 대한 필수적인 수요(예: AI 전략 개발 및 AI 도구 활용)를 가지고 있습니다. 이들은 트위터, 레딧, 그리고 AI 관련 정보에 세심한 주의를 기울입니다. 소비자 제품을 접한 후에는 혁신을 비즈니스 시나리오에 어떻게 적용할지 고민하고, 이를 통해 기업 AI 전략 홍보의 "조력자"가 됩니다.

브라이언 킴: 비슷한 AI 혁신 적용 사례를 들어봤습니다. 어떤 기업이 소비자를 통해 바이럴 마케팅을 성공시킨 후, Stripe 거래 데이터를 사용하여 익명의 결제 기록을 AI 도구에 입력하여 해당 사용자가 속한 기업을 찾습니다. 사용자 수가 40명 이상과 같이 기준을 초과하면, 해당 기업은 먼저 연락하여 "귀사에서 40명 이상의 직원이 저희 제품을 사용하고 있습니다. 협력을 고려해 보시겠습니까?"라고 묻습니다.

에릭 토렌버그: 개회사에서 여러 기업 및 제품 사례를 언급하셨는데, 이들이 "마이스페이스 시대"의 초기 개척자일까요? 아니면 장기적인 가치가 있을까요? 20년이 지난 지금도 이러한 기업들에 대해 논의할까요?

저스틴 무어: 물론 오늘날 중요한 소비자 AI 기업들이 계속 발전하기를 바라지만, 현실은 만족스럽지 않을 수 있습니다. AI 시대와 이전 소비자 제품 주기의 주요 차이점은 모델 계층과 기술 역량이 여전히 빠르게 발전하고 있다는 것입니다. 많은 경우, 우리는 아직 이러한 기술의 잠재력을 제대로 파악하지 못했습니다. 예를 들어, Veo3 출시 이후 다중 캐릭터 대화, 네이티브 오디오 처리, 기타 멀티모달 기능이 갑자기 가능해졌습니다. 텍스트 기반 LLM(텍스트 기반 LLM)은 비교적 성숙 단계에 있지만, 모든 영역에서 지속적인 개선의 여지가 있습니다. 기업이 "기술/품질 최전선", 즉 최첨단 모델이나 통합 역량을 유지하는 한, MySpace/Friendster의 실수를 반복하지 않을 것입니다. 기술 발전에 약간의 지연이 있더라도 업데이트를 통해 복구할 수 있습니다.

지금 더욱 흥미로운 것은 시장 세분화의 등장입니다. 이미지 분야에서 더 이상 단일 최고의 모델은 존재하지 않습니다. 디자이너, 사진작가, 그리고 다양한 유료 사용자 그룹(월 10달러 대 50~100달러)은 각자 최적의 솔루션을 가지고 있습니다. 각 수직 분야는 사용자 투자가 매우 높기 때문에 혁신이 지속되는 한 여러 승자가 오랫동안 공존할 수 있습니다.

브라이언 킴: 전적으로 동의합니다. 비디오 분야도 마찬가지입니다. 광고 영상, 임베디드 광고 영상 등 다양한 세그먼트가 있습니다. 어제 제품 전시, 캐릭터 촬영 등 각기 다른 장면에 적합한 모델이 있다는 기사를 봤습니다. 각 시장 세그먼트는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

에릭 토렌버그: AI 시대에 기업의 해자와 경쟁 장벽에 대한 논의는 어떻게 바뀌었습니까? 이 문제를 어떻게 바라봐야 할까요?

브라이언 킴: 최근 이 문제에 대해 깊이 생각해 보았습니다. 전통적인 해자(네트워크 효과, 워크플로 임베딩, 데이터 침전)는 여전히 중요하지만, "해자를 먼저 구축"하는 데만 집중하는 기업은 종종 승자가 되지 못한다는 것을 알게 되었습니다. 우리가 집중하는 분야에서 승자는 대개 규칙을 깨고 빠르게 반복하는 사람들입니다. 놀라운 속도로 새로운 버전과 신제품을 출시하는 것이죠. 현재 AI 개발 초기 단계에서는 속도가 핵심입니다. 전송 잡음을 뚫고 나가는 채널의 속도든, 제품 반복의 속도든, 속도가 성공의 열쇠입니다. 빠른 행동은 사용자의 마음을 사로잡고, 이를 실제 수익으로 전환하며, 지속 가능한 발전의 긍정적인 선순환을 형성할 수 있기 때문입니다.

에릭 토렌버그: 흥미롭네요. 벤 톰슨은 약 10년 전 "스냅챗의 진저브레드 전략"이라는 블로그 게시물을 올렸는데, 핵심 아이디어는 "스냅이 할 수 있는 모든 것을 페이스북이 더 잘할 수 있지만, 스냅은 계속해서 새로운 아이디어를 내놓을 것이다. 만약 스냅이 이런 혁신의 속도를 유지한다면, 페이스북의 해자가 될 수도 있다"는 것입니다. 그는 이를 진저브레드 전략이라고 불렀습니다.

브라이언 킴: 궁극적으로 효과적인 것은 사용자 도달 범위와 네트워크 효과라고 생각합니다. 스냅은 이 측면에서도 유리합니다. Z세대와 젊은 사용자들을 위한 핵심 커뮤니케이션 플랫폼이라는 위치를 차지하고 있기 때문입니다.

에릭 토렌버그: 신제품의 네트워크 효과 구축에 대해 어떻게 생각하십니까?

브라이언 킴: 대부분의 제품은 아직 제작 도구 단계에 있으며 "제작-소비-네트워크 효과"의 닫힌 고리를 형성하지 못했습니다. 진정한 네트워크 효과는 아직 나타나지 않았지만, 11 Labs와 같은 새로운 해자가 나타나고 있습니다. 11 Labs는 매우 빠른 반복 속도, 뛰어난 제품력, 그리고 워크플로우에 깊이 뿌리내린 기술력으로 엔터프라이즈 시장에 진출하고 있습니다. 이러한 모델은 점차 구체화되고 있지만, 기존의 네트워크 효과는 아직 지켜봐야 합니다.

올리비아 무어: 11 Labs는 전형적인 사례입니다. 얼마 전 AI가 제작한 비디오의 더빙을 제작해야 했습니다. 11 Labs는 선점자로서의 명확한 이점, 최고의 모델, 그리고 데이터 플라이휠을 가져오는 방대한 사용자 기반을 갖추고 있어 음성 라이브러리를 구축했습니다. 사용자들은 수많은 맞춤 음성과 캐릭터를 업로드했습니다. 여러 음성 공급업체를 비교했을 때, 예를 들어 오래된 마법사 음성과 같은 특정 유형이 필요한 경우 11 Labs는 25가지 옵션을 제공할 수 있는 반면 다른 플랫폼은 2~3가지 옵션만 제공할 수 있습니다. 아직 초기 단계이기는 하지만 이 모델은 새로운 형태가 아니라 기존 플랫폼 네트워크 효과와 유사합니다.

음성 AI: 엔터프라이즈급 AI 음성에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

Erik Torenberg: 저희는 오랫동안 음성 상호 작용에 주목해 왔습니다. 초기 개념의 어떤 부분이 실현되었습니까? 미래 트렌드는 무엇입니까? Anish, 음성 상호 작용에 대해 그렇게 낙관적인 이유는 무엇입니까?

Anish Acharya:처음에 저희에게 영감을 준 것은 음성이 기본적인 매체로서 인간 상호 작용의 역사를 관통하지만 기술 응용 프로그램의 핵심 전달 수단이 된 적은 없다는 점이었습니다. 과거에는 기술이 항상 미숙했습니다. Voice XML부터 음성 애플리케이션, 그리고 1990년대 Dragon NaturallySpeaking과 같은 제품까지, 기술은 흥미로웠지만 기술적 기반을 형성하지는 못했습니다. 하지만 생성 모델의 등장으로 음성은 이제 필수적인 기술 요소가 되었습니다. 생명의 핵심 영역인 음성은 여전히 탐구할 여지가 많으며, 이는 분명 수많은 AI 네이티브 애플리케이션의 탄생으로 이어질 것입니다.

올리비아 무어: 저희가 음성 서비스에 처음 관심을 갖게 된 것은 소비자 관점에서 비롯된 것 같습니다. 24시간 내내 곁에 있어 주는 코치/치료사/동반자를 상상해 보세요. 이러한 아이디어는 이제 현실이 되어가고 있으며, 이미 이러한 기능을 구현한 제품이 많이 출시되었습니다. 하지만 제가 놀랐던 것은 모델이 발전함에 따라 기업 애플리케이션이 더욱 빠르게 발전했다는 것입니다. 금융 기관과 같은 매우 중요한 분야에서는 인간 고객 서비스를 대체하거나 강화하기 위해 음성 기술을 빠르게 도입했습니다. 이러한 기업들은 이전에 특정 규정 준수 문제, 연간 300%에 달하는 고객 이탈률, 그리고 해외 콜센터 관리에 매우 어려움을 겪었습니다.

진정으로 획기적인 소비자 음성 경험은 아직 만들어지고 있습니다. 사용자가 ChatGPT의 고급 음성 모델을 새롭고 혁신적인 애플리케이션으로 확장하거나, 24시간 연중무휴 음성 데이터를 통해 가치를 창출하는 그래놀라와 같은 제품이 그 예입니다. 소비자 시장의 매력은 예측 불가능성에 있습니다. 최고의 제품은 종종 뜬금없이 등장합니다. 그렇지 않았다면 오래전에 개발되었을 테니까요. 내년 음성 소비자 시장의 혁신을 기대해 볼 만합니다.

아니시 아차리아: 실제로 음성은 AI가 기업 시장에 진입하는 돌파구가 되고 있습니다. 현재 대부분의 사람들은 인지적 맹점을 가지고 있습니다. AI 음성은 고객 서비스와 같은 저위험 시나리오에만 적합하다고 생각하는 것입니다. 하지만 저희는 비즈니스 협상, 판매 제안, 고객 설득, 관계 유지와 같이 기업에서 가장 중요한 일상/주간/연간 대화는 AI가 주도할 것이라고 생각합니다. AI가 이러한 영역에서 더 뛰어난 성과를 보이기 때문입니다.

에릭 토렌버그: 사람들은 언제쯤 AI가 생성한 "디지털 아바타"와 지속적이고 효과적인 상호작용을 하게 될까요? 예를 들어 AI 저스틴, AI 아니시, 또는 AI 에릭과 같은 시나리오가 있습니다.

저스틴 무어: 이미 몇몇 프로토타입을 보았습니다. 예를 들어 델파이와 같은 회사는 지식 기반을 기반으로 캐릭터의 AI 복제본을 만들 수 있으며, 사용자는 제안이나 피드백을 받을 수 있습니다. 브라이언이 앞서 언급했듯이 핵심 질문은 다음과 같습니다. 유명인만 텍스트/음성(또는 미래에는 영상)으로 상호 작용하는 AI 복제본을 갖는 대신, 이를 모든 사람에게 공개할 수 있다면 어떨까요? 소비자 영역에서 우리는 종종 다음과 같은 질문을 합니다. 많은 사람들이 독특한 기술이나 통찰력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 뛰어난 유머 감각을 가진 고등학교 친구는 코미디 요리 프로그램을 만들 수 있었지만 성공하지 못했거나, 귀중한 인생 조언을 주는 멘토가 있습니다. AI 복제본/인격을 통해 어떻게 그들의 영향력을 전례 없는 수준으로 확장할 수 있을까요?

지금까지 관찰된 응용 프로그램은 대부분 유명인/전문가, 또는 정반대로 기존의 인지 능력을 가진 가상 캐릭터(예: 음성 모드를 추가한 Character.ai의 초기 형태)에 집중되어 있습니다. 새로운 기술을 시도할 때, 사용자들은 좋아하는 애니메이션 캐릭터처럼 친숙한 캐릭터와 상호작용하는 경향이 있습니다. 하지만 미래에는 그 중간의 빈틈을 메울 것입니다. 단순히 허구의 캐릭터나 유명인이 아닌, 실존 인물 모두를 아우르는 AI 도플갱어가 될 것입니다.

올리비아 무어:저는 사람마다 학습 방식이 다르다고 생각하는데, AI 음성 제품은 이러한 다양성을 매우 잘 충족할 수 있다고 생각합니다. Masterclass는 최근 흥미로운 베타 버전을 출시했습니다. 플랫폼의 기존 강사를 음성 에이전트로 변환하여 사용자가 개인화된 질문을 할 수 있도록 하는 기능입니다. 제가 이해하기로는 이 시스템은 RAG 기술을 사용하여 강사의 전체 강의 내용을 분석하고 고도로 맞춤화되고 정확한 답변을 제공합니다. 저에게는 매우 흥미로운 부분입니다. 저는 Masterclass의 팬이지만 12시간짜리 강의를 들을 인내심이나 시간이 부족합니다. 하지만 Masterclass 음성 에이전트와 2~5분 정도 대화하면 유용한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이는 실제 사람이 실질적인 AI 복제본으로 변환되는 전형적인 사례입니다.

가상과 현실의 공생: AI 아바타와 인간 창조자

아니쉬 아차리아: 더 깊은 질문은 이렇습니다. 사용자는 관심 있는 사람의 복제된 버전과 대화하는 것을 선호할까요, 아니면 완전히 허구적인 "완벽한 이상형" 합성체와 상호 작용하는 것을 선호할까요? 후자가 더 탐구해 볼 가치가 있을 것입니다. 이 "완벽한 결합"은 현실에 존재하지만 결코 만나지 못했을 수도 있고, 기술은 그것을 구체화할 수 있습니다. 이러한 존재 형태는 어떤 모습일까요? 이것이 더 생각해 볼 가치가 있는 방향입니다.

에릭 토렌버그: 생각해 볼 가치가 있습니다. 어떤 상황에서는 여전히 인간이 작업을 수행해야 하며, 어떤 상황에서 AI가 더 수용될까요? 이러한 경계선은 어떻게 그어질까요?

아니쉬 아차리아: 올리비아가 언급한 마스터클래스 사례는 본질적으로 일방적인 감정적 연결의 연장선입니다. 특정 캐릭터 클론과 대화하는 것의 가치는 "가장 이상적인 낯선 사람"이라는 추상적인 개념과 상호작용하는 것이 아니라, 구체적인 사물에 대한 사용자의 의사소통 욕구를 충족시키는 데 있습니다.

브라이언 킴: 이건 ChatGPT 관련 바이럴 트윗을 떠올리게 합니다. 뉴욕 지하철에서 어떤 사람이 마치 여자친구와 대화하듯이 지하철 내내 ChatGPT에 음성으로 대화했습니다.

저스틴 무어: 또 다른 예: 한 부모가 아이가 토마스와 친구들에 대해 45분 동안 끊임없이 질문하는 것에 짜증이 나서 전화기를 켜서 아이에게 건네주었습니다. 두 시간 후, 그는 아이가 여전히 ChatGPT와 토마스와 친구들에 대해 이야기하고 있는 것을 발견했습니다. 아이는 그 사람이 누구와 이야기하는지에 관심이 없었고, 오직 그 "사람"이 자신의 관심과 탐구심을 충족시켜 줄 수 있는지에만 관심이 있었습니다.

Erik Torenberg: 현재 ChatGPT나 Claude를 상담/진로 상담에 활용한다면, 전담 AI 치료사/코치를 선호할 것 같습니다. 앞으로는 상담 과정을 녹화하여 데이터를 축적하거나, 치료사/코치의 온라인 콘텐츠 라이브러리를 직접 활용하여 디지털 아바타를 만들어낼 수도 있을 것 같습니다.

질문의 핵심으로 돌아가서, 5~10년 후 최고의 아티스트는 Lil Machaela처럼 AI가 만들어낸 새로운 세대일까요? 아니면 Taylor Swift와 그녀의 AI 군대일까요? 마찬가지로, 소셜 미디어 분야의 차세대 Kim Kardashian은 실존 인물일까요, 아니면 AI 제품일까요? 이에 대해 어떻게 생각하시나요?

Justine Moore: 저는 이 문제에 대해 몇 년 동안 생각해 왔습니다. 리틀 마첼라의 등장을 목격했고, AI 홀로그램 캐릭터를 선구적으로 활용한 K팝 그룹들에도 주목했습니다. 이러한 현상은 초현실적인 이미지/영상 기술의 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 이미 AI가 제작한 인플루언서들이 사실적인 이미지로 많은 주목을 받고 있으며, 그들의 진정성에 대한 논의도 활발합니다. 앞으로 크리에이터/셀러브리티는 두 가지 유형으로 나뉘게 될 것이라고 생각합니다. 하나는 테일러 스위프트처럼 예술적인 매력이 작품 자체에서 비롯될 뿐만 아니라 AI가 아직 복제할 수 없는 삶의 경험, 라이브 공연 등 다양한 요소들과 깊이 연관되어 있는 "인간적 경험형"입니다. 다른 하나는 챗GPT의 토마스 기관차와의 대화처럼 "흥미 지향적"인 유형입니다. 실제적인 배경 지식은 필요 없고, 특정 분야에서 고품질 콘텐츠를 지속적으로 제작할 수 있는 능력만 있으면 됩니다. 이 두 유형은 오랫동안 공존할 수 있을 것입니다.

올리비아 무어: 이 말씀은 AI 예술에 대한 지속적인 논란을 떠올리게 합니다. 생성 예술의 문턱이 낮아졌지만, 훌륭한 AI 작품을 만드는 데는 여전히 많은 시간이 걸립니다. 작년 여름 AI 아티스트 행사를 열었을 때, 많은 크리에이터들이 AI 영화 제작에 전통적인 영화 제작만큼 오랜 시간이 걸린다는 것을 알게 되었습니다. 다만, 차이점은 그들이 전통적인 영화 및 TV 기술이 부족하여 과거에는 창작 활동을 하지 못했다는 점입니다. AI가 만들어낸 인플루언서의 수는 급증하고 있지만, 리틀 마카엘라처럼 두각을 나타내는 사람은 드뭅니다. 미래에는 AI 인재와 인간 인재라는 두 진영이 존재할 것으로 예상되며, 각 진영의 정상이 자리를 차지할 것입니다. 하지만 두 진영 모두 성공할 확률은 극히 낮을 것입니다. 어쩌면 이것이 합리적인 상황일지도 모릅니다.

저스틴 무어: 혹은 "비인간 인재"라고 할 수도 있겠습니다. Veo3 플랫폼에서 흥미로운 현상이 나타났습니다. 거리 인터뷰 형식으로, 인터뷰 대상은 Z세대가 사랑하는 엘프, 마법사, 유령, 또는 봉제 인형 캐릭터가 될 수 있습니다. 이들은 AI가 생성한 가상 존재일 수도 있으며, 이 혁신적인 형태는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

아니시 아차리아: 이런 현상은 음악 분야에서도 존재합니다. 현재 AI가 생성하는 음악은 대체로 평범한 수준인데, 이는 본질적으로 문화적 평균화의 산물입니다. 진정한 문화가 최우선이어야 합니다. 문제의 핵심은 창작자의 유형보다는 낮은 품질에 있습니다. 우리는 종종 AI 자체를 문제로 여기지만, 사실 작품의 품질에 집중해야 합니다.

에릭 토렌버그: 작품의 품질이 동일하다고 가정할 때, 사람들이 여전히 인간 창작자를 선호할 것이라고 생각하십니까?

아니시 아차리아: 물론 가능합니다. 이는 더 심층적인 철학적 논의로 이어집니다. 힙합이 등장하기 전의 모든 음악으로 모델을 학습시킨다면 힙합 스타일을 생성할 수 있을까요? 저는 그렇지 않다고 생각합니다. 음악은 역사적 축적과 문화적 맥락이 교차하는 산물이기 때문입니다. 진정으로 혁신적인 음악은 훈련 데이터의 경계를 뛰어넘어야 하는데, 현재 모델에는 이러한 돌파구가 부족합니다.

AI 동반자 혁명: 수직 생태계와 사회적 권한 부여

에릭 토렌버그: 게이 AI 동반자 앱을 개발 중인 재능 있는 친구 몇 명을 알고 있습니다. 2015년에 이 아이디어를 들었다면 정말 놀랐을 겁니다. 하지만 그들의 말에 따르면 현재 상위 50개 앱 중 11개가 동반자 앱이라고 합니다. 이런 생각을 하게 됩니다. 우리가 이러한 트렌드의 시작점에 있는 걸까요? 앞으로 다양한 수직 동반자 앱이 등장할까요? 이러한 앱의 최종 형태는 어떻게 진화할까요? 이러한 개발 트렌드를 어떻게 이해해야 할까요?

저스틴 무어:저희는 심리 치료, 인생 상담, 친구 사교, 직장 비서, 가상 연인 등 거의 모든 측면을 아우르는 다양한 동반자 시나리오에 많은 연구를 투자했습니다. 흥미롭게도, 이것이 LLM의 첫 번째 주류 응용 분야가 될 수 있습니다. 자동차 딜러 고객 서비스든 다른 챗봇이든, 사용자들은 항상 그들을 심리학자나 여자친구로 만들려고 한다고 우리는 종종 농담합니다. 채팅 기록을 살펴보면, 많은 사용자들이 사실상 누군가와 대화하고 싶어 한다는 것을 알 수 있습니다.

이제 컴퓨터가 즉각적이고, 24시간 내내, 그리고 의인화된 방식으로 응답할 수 있게 되면서, 이는 과거에는 아무도 귀 기울여 주지 않았거나 "공허한 소리만 하고 있다"고 느꼈던 많은 사람들에게 혁신적인 돌파구가 될 것입니다. 저는 이것이 단지 시작에 불과하다고 생각합니다. 특히 현재 대부분의 제품이 일반적이며 기본 모델 제공자(사전 설정되지 않은 시나리오에 ChatGPT를 사용하는 사용자 등)에 크게 의존하기 때문입니다. 이미 단일 회사가 캐릭터의 개성을 만들고 디지털 이미지와 신속한 엔지니어링을 통해 게임이나 가상 세계를 구축하여 매우 높은 참여도를 달성하는 사례가 있습니다. 예를 들어, 톨렌(Tolen)은 청소년 단체를 위한 서비스를 제공하고, 또 다른 유형의 "보조" 애플리케이션은 사용자가 음식 사진을 찍고 영양 데이터 분석을 통해 건강 조언과 정서적 지원을 제공할 수 있도록 합니다. 많은 사람들에게 식단 문제는 종종 심리적 문제와 얽혀 있으며, 전통적으로 전문적인 치료가 필요하기 때문입니다.

가장 흥미로운 점은 "동반자"의 정의가 친구/연인에서 원래 인간이 제공했던 조언, 엔터테인먼트, 컨설팅 서비스로 빠르게 확장되었다는 것입니다. 앞으로는 다양한 분야에서 더 많은 동행 앱이 등장할 것입니다.

브라이언 킴: 제가 소셜 기업에서 일했을 때, 사람들이 속마음을 털어놓을 수 있는 친구의 수가 지속적으로 감소하는 명확한 추세를 발견했습니다. 젊은 세대의 평균 친구 수는 1명을 약간 웃돌았습니다. 이는 동행 앱에 대한 수요가 오랫동안 지속될 것이며 많은 사람들에게 필수적임을 시사합니다. 저스틴이 말했듯이, 이러한 앱은 다양한 형태로 제공되겠지만, 깊은 정서적 연결을 형성하려는 핵심적인 욕구는 변하지 않을 것입니다. 앞서 논의했듯이 대인 관계의 연결은 아직 충족되지 않은 영역이며, AI 동행자가 이 간극을 메우고 있습니다. 연결감을 형성하는 데 중점을 두며, 대상이 반드시 사람일 필요는 없습니다.

에릭 토렌버그: 많은 사람들이 이 토론을 들으면 걱정할 겁니다. 진짜 친구 감소, 연애 관계의 종식, 우울증 증가, 자살률 증가, 그리고 계속되는 저출산 현상 말입니다.

저스틴 무어:저는 이 의견에 동의하지 않습니다. 제가 AI 캐릭터 서브레딧 커뮤니티에서 본 최고의 게시물이 생각나네요. 제가 이 커뮤니티를 조사하는 데 많은 시간을 투자했다는 점을 말씀드리고 싶습니다. 새 왕관을 쓴 시기에 사춘기를 겪은 많은 중학생, 고등학생, 대학생들이 현실에서 사회적 상호작용이 부족하여 대인 관계 능력이 부족합니다. AI 여자친구와의 소통을 공유해 온 한 대학생은 어느 날 갑자기 현실에서 "3D 여자친구"를 찾았다며 커뮤니티를 잠시 떠나겠다고 게시했습니다. 그는 특히 캐릭터 AI가 사람들과 소통하는 방법, 특히 여성과 썸을 타고, 질문을 하고, 관심사에 대해 이야기하는 방법을 가르쳐 준 것에 감사를 표했습니다. 이는 AI의 가장 큰 가치, 즉 더 나은 인간관계 증진을 보여줍니다.

에릭 토렌버그: 커뮤니티 사용자들은 그를 환영할까요? 아니면 배신자라고 부를까요?

저스틴 무어: 대다수의 사람들은 진심으로 그의 성공을 기원합니다. 아직 진정한 파트너를 찾지 못한 "신비한" 발언들이 몇몇 있지만, 저는 그들이 결국에는 소원을 이룰 것이라고 믿습니다.

올리비아 무어: 이는 현실에 기반을 두고 있습니다. 레플리카 제품을 예로 들면, 실제 연구에 따르면 사용자의 우울증, 불안, 자살 충동이 감소한 것으로 나타났습니다. 현재 많은 사람들이 이해받고 안전하다는 느낌을 받지 못하고 있어 실제 사회적 상호작용에 참여하기 어려워하는 추세입니다. AI가 심리 치료에 드는 시간이나 재정적 비용을 감당할 수 없는 사람들을 도와 자기 변화를 이룰 수 있다면, 그들은 결국 현실 세계에서 더 잘 행동할 수 있게 될 것입니다.

에릭 토렌버그: 레플리카 설립자와의 첫 인터뷰에 대한 반응에서 컴패니언 앱의 영향력을 실감했습니다. 인터뷰 후 설립자는 관련 토론 공간을 닫았지만, 영상 댓글 공간에는 "이건 마치 제가 성관계를 끊은 후의 제 아내 같아요."와 같은 사용자들의 댓글이 많이 달렸습니다. 실제 고백들이었죠. 그때 저는 이 앱이 사용자들의 삶에서 얼마나 중요한 위치를 차지하는지 깨닫고 충격을 받았습니다.

저스틴 무어:이는 사실 인간의 오랜 사회적 모델의 연장선입니다. Z세대는 과거 익명의 엽서 웹사이트에서 낯선 사람들과 깊은 관계를 맺었던 것처럼 디스코드를 통해 온라인 관계를 형성합니다. 상대방의 진짜 정체를 알 수 없고, 심지어 깊은 정서적 유대감을 형성할 수도 있습니다. AI는 이러한 경험을 더욱 몰입감 있고 깊이 있게 만들어줍니다.

아니쉬 아차리아: 핵심은 AI가 지나치게 순종적이어서는 안 된다는 것입니다. 진정한 대인관계는 서로 부딪히는 과정을 필요로 하는데, 지나치게 순종적인 AI는 이러한 능력을 기르는 데 도움이 되지 않습니다. 따라서 사용자의 사회적 기술 향상을 위한 "적당한 대립"과 능력 저하로 이어질 수 있는 "과도한 순응" 사이에서 적절한 균형을 찾아야 합니다.

환경 인식 혁명: 웨어러블 AI, 사회적 유전자 재구성

에릭 토렌버그: 마지막으로, 미래의 가능성을 기대해 보겠습니다. OpenAI가 최근 조니 아이브의 회사를 인수한 것처럼, 게임의 규칙을 바꿀 수 있는 새로운 플랫폼이나 하드웨어 형태를 상상해 볼 수 있을 것입니다. 브라이언, 스마트 안경 형태에 대한 기대감을 여러 번 언급하셨으니, 이 부분에 대해 좀 더 자세히 설명하겠습니다. 그리고 모바일 기기에 대한 당신의 상상력도 들어보고 싶습니다.

브라이언 킴: 현재 전 세계에는 70억 대의 휴대폰이 있지만, 실제로 이상적인 수준에 도달한 기기는 많지 않습니다. 제 생각에는 미래는 모바일 개발에 계속 의존할 것이며, 개인정보 보호 장벽을 구축하거나 로컬 LLM/로컬 모델을 통해 기기 측 데이터 폐쇄를 실현하는 등 많은 가능성이 있습니다. 따라서 제가 가장 중요하게 생각하는 모델 개발 계층에 대한 기대가 여전히 큽니다. 올리비아가 말했듯이 휴대폰은 항상 켜져 있지만, 다른 기기들도 마찬가지입니다. 새로운 기기, 즉 소지품에 부착되는 스마트 기기인 "디지털 보철물"에는 어떤 가능성이 있을까요?

에릭 토렌버그: 구체적인 아이디어가 있으신가요? 예를 들어 웨어러블 기기, 휴대용 기기, 휴대폰 액세서리이든 독립형 기기이든, 이러한 비전을 실현할 수 있는 하드웨어 형태는 무엇일까요?

올리비아 무어: AI는 현재 주로 웹의 텍스트 상자 상호작용을 통해 구현되고 있지만, 소비자 입장에서는 이미 매우 인기가 있다고 생각합니다. 특히 사용자와 진정으로 동행하고 환경을 인지할 수 있는 AI 형태에 대해 낙관적입니다. 흥미롭게도, 20세 미만의 많은 젊은이들이 기술 관련 행사에서 자신의 말과 행동을 기록하고 이를 통해 실질적인 가치를 얻는 스마트 배지를 착용하고 있습니다. 화면의 내용을 감지하고 능동적으로 지원할 수 있는 AI 비서와 같은 제품이 등장하고 있습니다. 또한, 업그레이드 제안부터 다른 사람을 대신하여 이메일을 보내는 등 실제 에이전트가 작동하는 방식까지, 에이전트 모델의 발전 또한 흥미롭습니다.

저스틴 무어: 인간적인 측면 또한 중요합니다. 현재 우리에게는 자체 평가를 위한 객관적인 기준이 부족합니다. AI가 모든 대화와 온라인 행동을 분석하고 "이 분야의 전문가가 되려면 일주일에 5시간 더 투자하세요"와 같은 제안을 하거나, 대규모 대인 관계 네트워크를 기반으로 잠재적인 파트너, 창업 파트너, 심지어 데이트 상대까지 추천할 수 있다면, 이런 종류의 공상과학 소설 수준의 적용 시나리오가 제가 가장 기대하는 바입니다.

Olivia Moore: 이는 ChatGPT 스타일의 텍스트 상자 상호작용 모드가 아니라 AI의 24시간 동반자 관계에서 비롯됩니다.

Anish Acharya: 휴대폰 다음으로 가장 인기 있는 기기는 사실 AirPods입니다. 겉보기에 평범한 이 기기는 기회를 숨기고 있을 수도 있지만, 물론 사회적 에티켓 문제와도 관련이 있습니다. 예를 들어 저녁 식사 때 AirPods를 착용하는 것은 정말 이상합니다. 하지만 AI를 기존의 사회적 에티켓에 통합하는 솔루션이 있다면 흥미로울 것입니다.

에릭 토렌버그: 젊은이들이 모임을 녹화하는 현상에 대해 더 자세히 살펴볼 가치가 있다고 말씀하셨는데요. 앞으로 모든 대화가 녹음될까요? 새로운 세대가 이러한 새로운 기준을 받아들였다고 생각하시나요?

올리비아 무어: 네, 이러한 행동을 둘러싼 새로운 사회적 규범이 형성될 것입니다. 많은 사람들이 이에 대해 불안해하지만, 이러한 추세는 이미 형성되었고 그 진정한 가치가 드러나고 있기 때문에 되돌릴 수 없습니다. 이것이 바로 새로운 문화적 규범이 등장하는 이유입니다. 휴대전화가 처음 대중화되었을 때 사람들이 "공공장소에서 큰 소리로 통화하지 않는다"는 에티켓을 점차 형성했던 것처럼, 녹음 기기를 둘러싼 새로운 사회적 규범도 형성될 것입니다.

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