원문 제목: AI가 여러분에게 초능력을 줬는데, 이제 무엇을 할 것인가요?

원문 출처: a16z 크립토

원문 번역: Luffy, Foresight News

한 페이퍼인 "AGI의 미니멀리스트 이코노믹스"라는 새로운 논문이 널리 퍼지고 있습니다. 이에 따라 논문 작가와의 대화를 진행했고, 다음을 다룹니다:

· 자동화 및 검증: 핵심 경제 분야

· 왜 AI 에이전트가 지금 같은 동료 수준의 직책을 가진 것처럼 느껴지며, "코더의 저주"가 무엇인지

· "의미 창출자", 합의 및 지위 경제의 가치

· 암호화폐가 신원, 출처 및 신뢰의 핵심 기반 인프라가 될 수 있는 이유

· 두 가지 가능한 미래: 공허 경제 대 증강 경제

이 프로그램에는 MIT 암호경제실험실 설립자인 Christian Catalini 박사와 a16z 크립토의 CTO인 Eddy Lazzarin이 초대되어 Robert Hackett와 대화를 나누며, 자동화가 노동 시장을 어떻게 재구성하고 지능의 본질을 탐구합니다.

이러한 변화가 스타트업, 미래 직업 및 여러분의 직업 경력에 미치는 영향은 무엇인가요?

다음은 대화 내용입니다:

Robert Hackett: 안녕하세요. 오늘은 Lightspark의 공동 창업자이자 MIT 암호경제실험실 설립자이자 a16z 크립토의 Eddy Lazzarin과 함께한 Christian Catalini를 모시겠습니다.

우리가 논의할 주제는 Christian이 최근 발표한 "AGI의 미니멀리스트 이코노믹스" 논문입니다.

첫 번째로 묻고 싶은 것은: 여러분이 AI와 현실 세계 간의 경제 관계에 대해 연구하기 시작하게 된 동기는 무엇인가요?

Christian Catalini: 말씀드리고 싶은 것은, 이는 반 존재주의 위기에서 비롯되었습니다. 우리는 모두 기술의 급속한 발전과 모든 것이 얼마나 빨리 변하는지에 직면해 있습니다.

저는 낙천주의자이지만, 핵심 문제는 항상 다음과 같았습니다: 우리는 무엇을 해야 할까요? 어디에 주의를 집중해야 할까요? 시간, 노력 및 관심을 어디에 투자해야 할까요?

몇 달 전에 측정에 관한 글을 썼는데, 핵심 포인트는: 측정 가능한 것은 모두 자동화될 것이다. 이것은 좋은 소식은 아니다. 그런데 이 두 번째 논문의 핵심은: 이 가정이 사실이라면, 우리가 그것을 극도로 밀어붙인다면 무슨 일이 일어날 것인가?

경제는 어떻게 변할 것인가? 노동의 본질은 무엇인가? 신생 기업은 어떻게 해야 하는가? 기존 거물들은 어떻게 해야 하는가? 궁극적으로, 미래는 어떻게 될 것인가?

일부 판단은 맞을 것이며, 일부는 틀릴 것이다. 우리의 방향이 옳길 바란다. 지금 논문이 공개되었고, 우리는 어떤 견해가 공감을 얻는지, 어떤 것이 그렇지 않은지를 살펴보고 있다.

로버트: 당신은 이게 반인식론적 위기에서 비롯된 것이라고 말하는 거야?

크리스찬: 내 주요 깨달음은 세 가지다. 첫째, 현재 이 기술은 우리의 통제 아래에 있다. 둘째, 그것의 긍정적 가치는 비관주의자들이 주장하는 것보다 수십 배는 크다. 셋째, 내가 생각하는 바로 우리 모두에게 행동 지침서가 있다는 것이다.

우리는 생각해볼 수 있다: 우리가 어디에 가치를 창출하고 있는가? 일하는 동안 우리가 하는 일은 어떤 유형인가? 일은 종종 일련의 작업으로 구성된다. 그 중 일부 작업이나 작업 일부가 자동화될 때, 사람들은 매우 불안해진다.

나는 현재 프로그래밍이 이런 과정을 겪고 있다고 생각한다: 몇 십 년 동안 우아하고 탁월한 코드를 쓴 많은 인재들이 지금은 "와, AI가 내가 하는 일을 하고 있구나"라고 깨달을 것이다.

AI 에이전트: 도구에서 동료로

로버트: 좀 더 깊게 들어가보고 싶어. 오늘 우리는 a16z crypto의 CTO로 재직 중인 Eddy Lazzarin을 초청했습니다. Eddy, 이러한 변화를 어떻게 보십니까?

Eddy Lazzarin: 내가 시간표와 논문 배경을 함께 둬 말하면 많은 사람들이 2025년 12월에 어떤 콘텐츠의 변화가 일어났다고 느꼈다. 변화는 지능형 에이전트 능력의 점진적 향상이 임계점에 누적된다는 점에 있다: AI 에이전트는 이제 장기 주기의 작업을 수행할 수 있다.

1년 전에는 나는 에이전트에게 작은 일을 시키면 그 일을 멋지게 처리했지만, 다음 지침을 주어야 했다. 단계적으로 진행해야만 했다.

지금은 더 적은 지침을 줄 수 있다. 아직 완벽하지는 않지만, 갑자기 이제 사람과 공동 작업하는 것처럼 느껴진다.

작업을 너무 세세하게 분해하고 멀리 감시하는 것은 극단적인 미시적 관리다. 지금은 단지 분명히 이야기하면, 그것을 즉시 해결하고, 하루 또는 이틀 후에 결과물을 가져올 뿐이다. 이러한 질적 변화는 거대한 상상력의 공간을 자아냈고, 모든 사람이 이 현실과 마주하기 시작했다.

이러한 상황은 일부가 감정적인 변동이지만, 더 흥미로운 부분은: 실제 생산과 비즈니스 현장에서 가치를 극대화하는 방법입니다.

사람들은 AI가 많은 작업을 생성할 수 있다는 점을 점차 깨닫고 있습니다. 일부 결과물은 매우 우수하며 과거의 불과한 부분에만 시간을 들였습니다. 그러나 종종 몇 가지 이전에 충분히 중시되지 않았던, 미묘한 결함이 나타날 수 있습니다.

예를 들어, 소프트웨어 엔지니어링 작업이 다시 정의되고 있습니다. 사람들은 과거에 소프트웨어 엔지니어링이 코드를 작성하는 것으로만 이해했습니다. 문제를 고민하고 요구사항을 이해한 다음 코드를 작성하면 코드가 생성물이라고 생각했습니다.

하지만 사실은 AI가 이를 분해하고 더 잘 이해하는 데 도움을 줍니다. 이것은 매우 정교하고 반복적인 보정, 피드백 수집, 통합 과정이며 코드 한 줄 쓰는 것 이상입니다. 이는 종합적인 작업입니다. 따라서 우수한 엔지니어의 업무 중심은 빠르게 전환되고 있습니다.

시도, 안내, 위험을 감수하는 이 과정을 Christian은 논문에서 '검증'이라고 부릅니다.

변화는 우수한 엔지니어가 필요로 하는 업무 구조가 변화하고 있다는 데 있습니다. 코드 한 줄씩 작성하는 것의 중요성은 거의 없어지고, 일부 극단적인 '바이브 코딩' 시나리오에 대해선 거의 제로에 가깝습니다. 지금은 작업의 대부분이 검증입니다.

자동화 vs. 검증: 경제의 핵심 분야

Christian: 자동화 부분은 매우 직관적입니다. 지능체들은 본질적으로 이전에 사람이 한 일 이상을 할 수 있습니다. 그러나 현재 그들은 일부 observable domain에 어느 정도 제한을 받고 있습니다. 그들이 훈련하거나 미세 조정하는 데 배운 모든 코드베이스는 그들의 기반이 됩니다.

많은 사람들은 "그러면 그들은 혁신할 수 없고, 창의력이 없고, 감각이 없다"고 말할 것입니다.

제는 완전히 반대 의견입니다. 실제로 혁신은 주로 사고의 재조합에 불과합니다. 인류는 학문 간 극히 일부 가능한 조합만 탐구했을 수 있습니다. 그래서 나는 우리가 그들에게 제공한 지식을 활용함으로써 이러한 지능체들이 매우 혁신적일 것이라고 믿습니다.

새로운 경제에서 검증은 중요한 비용이 됩니다. 검증 비용이란 무엇입니까? 검증은 개념 측정에서 출발합니다. AI가 데이터가 있는 상황에서 프로세스를 복제하는 데 탁월하다고 인정한다면, 여전히 측정할 수 없는 것이 무엇인지 오늘은 묻게 될 것입니다.

일부 것들은 측정할 수 없는데, 그 이유는 본질적으로 측정할 수 없기 때문입니다. 이것을 경제학자들은 '나이트 불확실성'으로 부르며 경제학자 Frank Knight의 이름을 따서 명명했습니다.

간단히 말해서, 미래 이벤트에 확률을 할당할 수 있는 능력과 완전히 할당할 수 없는 능력 사이의 차이입니다.

로버트: 비경제학적 배경을 갖은 사람들에게는 도널드 럼스펠드가 말한 '알려지지 않은 알려지지 않은 사항'이 더 익숙할 수 있습니다.

크리스천: 그렇습니다.

알려지지 않은 알려지지 않은 사항은 본질적으로 측정할 수 없는 부분으로, 일반적으로 미래와 관련이 있습니다. 따라서 주식 시장에 인공 지능을 투입해도 그들의 평균 성과는 좋을 수 있지만 - 심지어 귀하의 금융 자문가보다 우수할 수도 있지만 - 환경의 급격한 변화와 같은 것에는 대처할 수 없을 확률이 높습니다. 이들은 측정할 수 없는 것입니다. 물론 이와 유사한 예는 많이 있습니다.

따라서 논문에서, 검증의 본질적인 것은 다음과 같습니다: 인간으로서, 출생부터 직업 경력에 이르기까지의 내재적 측정 기준을 모두 적용하는 행위.

두 사람이나 지식, 직업 경험이 매우 비슷할지라도 함께 구성된 판단은 결코 완전히 동일하지 않을 것입니다. 사람들이 '이 사람은 세련미가 있다', '우수한 큐레이터다', '판단력이 강하다'고 말할 때... 이 논문의 영감 중 하나는 모든 사람들이 자신을 안심시키기 위한 다양한 변명을 찾고 있다는 것입니다, '기계는 늘 X, Y, Z를 할 수 없다'와 같은.

하지만 이러한 변명은 매우 모호합니다. 어떻게 세련미를 정의합니까? 좋은 판단력을 정의하는 방법은 무엇입니까? 더 나쁜 것은, 우수한 엔지니어가 세 달 전에 필요했던 판단력은 현재보다 훨씬 많을 수 있습니다.

따라서, 우리는 보다 근본적이고 규정 가능한 것을 찾아야 합니다. 결론은 다음과 같습니다: 데이터가 자동화에 활용될 수 있는 한, 자동화될 것입니다.

미래 경제에서의 세 가지 인간 역할

로버트: 최근에, 당신은 경제에서 다양한 작업과 역할을 세 가지 유형으로 분류하여, 그들의 자동화 가능성을 살펴보았습니다. 즉, 산출 및 행동에서의 측정 가능성에 따라.

크리스천: 제 생각에는 많은 면에서 인간은 여전히 교체할 수 없는 공간을 많이 가지고 있습니다. 먼저 물론 검증이 있습니다.

현재, 어떤 개인의 업무에서의 leverage는 2025년 12월 이전과 비교하면 엄청난 것입니다. 이는 모든 사람이 더욱 야심차고, 기존의 작업 흐름을 재고해야 한다는 것을 의미합니다, 우리가 말하는 AI 삼각형입니다.

한 회사나 스타트업은 단 한 명의 인간만 있을 수 있으며, 그를 지휘자라고 부르며, 검증의 방향을 컨트롤하고, 시스템이 기대치에서 벗어날 때 수정될 수 있도록 보장합니다. 꼭대기에는 한 사람이나 소규모 팀이 될 수 있습니다.

중간층에는 대량의 스마트 에이전트가 있을 것입니다. 우리는 이미 보았듯이, 사람들이 다양한 새로운 것들을 시도하고 있습니다.

하단에는 일부 최고 검증자들이 있을 것입니다. 적절한 도구가 제공되면 각 분야의 최고 전문가들은 시스템의 출력이 기대에 부합하도록 보장할 것입니다. 이것은 매우 중요한 작업입니다. 오랜 기간 동안 분야 전문가들은 이 부분에서 빛을 발할 것입니다.

그러나 여기에 안 좋은 소식이 있습니다: 이 일을 할 때 자신을 대체 가능하게 하는 주석 데이터를 창출하고 있습니다. 이전에 가장 간단한 버전을 보았습니다: 사람들이 AI 회사를 위해 이미지에 주석을 다는 작업, 훈련에 참여하며, 지금은 이러한 작업이 필요하지 않아졌습니다.

현재, 대규모 베이스 모델 실험실에서는 금융 분야를 비롯한 각 분야에서 최고 전문가들을 고용하고 있습니다. 이러한 사람들은 평가 기준과 훈련 데이터를 생성하며, 이들 데이터는 결국 그들의 동료들을 대체할 것입니다. 그래서 검증 층은 매우 중요하며, 많은 사람들이 여기서 성공을 거머쥐며, 그것은 초고도의 전문화를 보상합니다. 최종적으로 기능을 잠금 해제할 수 있는 사람이면 일 것입니다.

Robert: 이것은 제 1 유형입니다. 그리고 검증자 이 역할, 당신은 그것을 부호화자의 저주라고 부릅니다.

Christian: 부호화자의 저주는 최고 검증자라면 계속해서 더 나은 업그레이드를 거쳐야 하기 때문의 메커니즘입니다. 기술은 점점 강해지기 때문입니다.

내가 방금 말한 지시자는 본질적으로 의도를 주도하는 사람입니다. 창업가는 지시자이며, 그들은 미래를 보며 실행 경로를 상상합니다.

또한 우리가 인식하기 어려운 유형의 작업이 있습니다. 이러한 작업은 자동화하기 매우 쉽습니다. 이러한 직책은 이미 사라졌거나 곧 사라질 것입니다. 사회는 이러한 영향에 대한 충분한 대처를 아직 하지 않았으며, 앞으로는 막대한 재교육이 발생해야 할 것이며, 사람들을 보다 미래 지식 영역으로 이끌어야 할 것입니다.

사람들은 논문을 향해 갈 때 종종 오해가 있을 수 있습니다: 우리는 인간 검증이 마지막 단계라고 말하지만, 많은 경우 AI가 AI를 검증할 것입니다. 최종적으로 인간에게 도착하기 이전에 긴 검증 체인이 존재할 것입니다.

아직 정의하기 가장 어려운 유형의 역할이 있으며, 이를 의미 창조자라고 부르고 있습니다. 이러한 사람들은 추세, 사회 변화, 사회적 이슈에 대한 이해력이 매우 뛰어나며, 모두의 협력이 필요한 것을 이해합니다. 예술이 그러하며, 암호 네트워크도 어느 정도 그러합니다.

이러한 의미 창조자들은 측정 가능한 영역에 있지 않습니다. 사람들은 때때로 이러한 작업이 "인간적 감정"이 필요하다고 말합니다. 그러나 나는 사실 이러한 인간적 감정의 중요성을 심각하게 과대 평가한다고 생각합니다. 심리상담, 노인 간병, 어린이 보육과 같이요.

사람들은 처음에 여러 우려를 할 수 있지만, 아무도 비용이 대폭 감소한다고 고려하지 않습니다. 만약 가격이 100배, 1000배 싸진다면, 사람들은 즉시 태도를 바꿀 것입니다. 실제로 우리는 이미 아는바와 같이 대규모 모델을 사용하여 매우 비밀스런 개인 문제에 대답하고 있는 것입니다.

또 다른 유형의 작업은 "인공"이 매우 중요한 레이블이 될 것입니다. 암호화폐는 여기서 중요한 역할을 할 것이며, 강력한 암호 기술의 지지 없이는 우리가 이러한 정체성의 본질을 빨리 잃을 것입니다. 그러나 "인공"이 가치 있는 이유는 단지 인간의 시간과 주의가 희귀하기 때문입니다.

그것이 더 나은 것 때문이 아니라, 그냥 당신이 인간이 희귀한 시간과 주의를 들여 이 경험을 만들었다는 것을 알기 때문입니다. 이러한 것들은 여전히 중요합니다.

인공지능 세계에서의 암호화폐 위치: 정체성, 출처, 신뢰

로버트: 당신은 암호학을 언급했습니다. 암호화폐의 이곳에서의 위치는 무엇인가요?

크리스찬: 매우 중요합니다.

우리가 처음 연구할 때, 많은 사람들이 이미 큰 모델과 인공 지능이 확률적이고, 암호화폐는 결정론적이라고 지적했습니다. 당신은 스마트 계약을 사용하여 에이전트에게 울타리를 설정하거나 에이전트에게 자원을 거래할 수 있는 능력을 부여하는 것을 상상할 수 있습니다.

이러한 논리는 모두 올바릅니다. 하지만 저는 인공 지능과 암호화폐 사이에 더 깊은 상호 보완성이 존재한다고 봅니다. 현재는 아마도 이것이 경제에서 아직 명확하지 않은 이유는 부작용이 아직 나타나지 않았기 때문일 것입니다, 즉 정체성 또는 디지털 정보 출처와 관련된 문제 때문입니다.

나는 다음 몇 달 동안 이러한 능력이 정말로 강력해지면 우리가 완전히 알려지지 않은 분야로 진입할 것이라고 생각합니다. 모든 디지털 플랫폼은 직면해야 할 현실이 있습니다: 과거에는 인간이 만든 콘텐츠(게시물, 이미지, 무엇이든)이 오늘은 인공지능에서 가져올 수 있습니다.

이러한 추세가 발전함에 따라 사회는 정체성 체계를 완전히 재구축해야 할 것입니다. 신뢰가 점점 희귀해지는 환경에서, 암호학은 다양한 응용에서 빛을 발할 것입니다. 지난 10년 동안 구축된 모든 것은 더욱 기본적인 것으로 변할 것입니다. 다시 말해서 검증: 기저 정보가 블록체인에 있을 때, 검증 비용이 더 낮아지고, 더 신뢰할 수 있고, 더 신뢰성이 높아집니다.

에디: 자동화 비용이 급속히 하락하고 있습니다. 우리가 방금 언급한 일반적인 검증 비용도 감소하고 있지만 그 속도는 그리 빠르지 않기 때문에 흥미로운 격차가 형성되고 있습니다.

이 갭을 여러 방식으로 설명할 수 있으며, 그것을 기회라고 부르는 사람도 있습니다. 이것이 크리스찬이 인간 노동에 대한 판단을 하는 이유입니다: 만약 이러한 병목 현상이 존재한다면, 인간이 머신보다 더 빨리 검증 단계에 전문화할 수 있는 측정 가능한 갭이 존재할 수 있습니다.

기계는 단기적으로 정말로 검증을 처리하기 어려운 도전이 있습니다. 장기적으로 보면, 이것이 영구적인 것은 아니라고 생각하지만 단기간에는 확실합니다.

암호학과 블록체인은 인증 도구입니다. 출처 증명은 그냥 암호학적 증거의 한 시퀀스에 불과하며, 무언가가 특정 사람, 특정 경로를 거쳤거나 특정한 변환을 겪었음을 증명함으로써 우리에게 신호를 줍니다. 그래서 인증을 더 쉽게 만드는 어떤 것이든 이 공백을 메울 수 있습니다.

암묵적 자동화의 비용: 체계적 위험과 책임

Eddy: Trojan Horse에 대해 이야기해볼까요? 우리는 이미 노동자에 대한 위험에 대해 이야기했고, 말할 게 아직 많지만, 생산 효율성 측면에서 자동화 비용이 매우 낮을 때, 경제에 어떤 위험이 있을까요?

Christian: 우리는 이미 일부 조짐을 볼 수 있습니다. 많은 회사들이 지금 X%의 코드가 기계에 의해 생성되었다고 말합니다.

제품 출시 주기가 단축되었습니다. 그러나 동시에, 우리는 모든 코드를 인간이 검토할 수 없다는 사실을 알고 있습니다. 그것은 기술 부채를 가지고 있을 가능성이 높습니다.

우리 모두가 겪어본 유혹은, 대형 모델에 질문을 하나 던지고 한눈에 훑어보고, 자사의 결과물로 곧바로 출시하는 것입니다. 완전한 확인 없이, 왜냐하면 모델이 점점 더 좋아지고 있기 때문입니다. 그러나 틀린 문장이든, 잘못된 코드든, 심지어 코드 기지로 침투하는 결함이든, 이와 같은 문제들이 점점 더 많아질 것으로 예상됩니다.

논문의 주장은, AI가 생성한 코드, 문구 또는 모든 결과 가운데 잠재적인 오류가 있는 것을 공개하는 것은 완전히 합리적인 선택이라고 말합니다. 왜냐하면 완전한 확인이 불가능하기 때문입니다. 전체 사회의 규모로 확대하면, 우리는 어느 정도의 체계적 위험을 축적하고 있다는 것을 의미합니다.

빠른 발전과 함께, 우리는 우리가 이미 출시한 콘텐츠를 되돌아보고 검토할 수 있는 더 좋은 검증 도구를 개발하기를 희망합니다. 그러나 중장기적으로, 기업들은 다음과 같은 딜레마를 직면하고 있습니다: 현재 더 향상된 검증 도구(암호학 원시들을 포함하여)를 개발하는 투자비용은 높은데, 이는 발전 속도를 늦출 수 있습니다. 이득은 미래에 나타나지만, 기업은 제품 출시와 성장을 강요받습니다.

그래서 내가 보기에 우리는 두 가지 유형의 창업자를 보게 될 것입니다: 장기적인 책임에 주의를 기울이며 올바른 방식으로 구축하는 사람들. 우리는 이미 몇 가지 조짐을 보았는데, 그것은 "책임은 소프트웨어다"(liability as software)라고도 할 수 있습니다. 우리가 지능체를 직원으로 배치할 때, 책임과 보험 문제는 점점 더 중요해질 것입니다. 이는 가장 섹시한 주제는 아니지만, 우리는 현실에서 체계적인 실패를 보게 될 것입니다.

Eddy: 이 아이디어는 매우 흥미롭습니다. 이전의 소프트웨어 생산이 주로 인간에 의해 완료되었다면, 많은 단계는 사람들이 감시하고 품질을 검사했다고 가정할 수 있습니다. 오류가 없었다는 게 아니라, 그동안에 누군가가 매 단계를 건너뛰었다는 건 맞지만요.

그러나 자동화 수준, 위험, 그리고 가치가 모두 증가함에 따라 책임도 증가합니다. 수익도 급격히 증가하고 있으므로 우리는 이를 용인하려 합니다. 그러나 감독, 제한, 그리고 리스크 경계를 이해하는 능력은 확장되어야 합니다.

따라서, 보험과 같은 메커니즘을 도입하여 실패 위험에 가치를 부여하는 것이 완전히 감시할 수 없는 기업을 관리하는 중요한 구성 요소가 될 수 있습니다. 당신은 리스크를 양적으로 측정하고 문제에 대한 책임을 전문가에게 위임하길 바랍니다.

내가 흥미롭게 여기는 것은 소프트웨어 개발조차도 이전에는 없었던 새로운 금융적 차원이 나타날 수 있다는 것입니다.

Christian: 가상화폐로 돌아가면, 지난 10년 동안 우리가 구축한 모든 것은 리스크 측정 및 가중치 설정 경계를 전진시키고 있습니다. DeFi나 예측 시장과 같은 것들을 활용할 수 있으며, 이러한 본질이 갑자기 매우 중요해졌습니다.

소프트웨어 및 에이전트 배포 중에는 에이전트가 더 나은 신호를 볼 수 있는 기술 스택이 중요합니다. 간단한 예로, 전통적인 지불 시스템에서 안정화폐 결제로 변경하면 시스템 성능이 더욱 신뢰할 수 있게 된다는 것을 창업 창립자와 이야기한 적이 있습니다. 왜냐하면 모든 신호가 블록체인 상에서 보이기 때문입니다. 에이전트는 무엇이 발생했는지 더 잘 이해할 수 있으며 API 호출만 하는 것이 아니라 행동의 전체적인 맥락을 볼 수 있습니다.

또 다른 흥미로운 점은 보험과 책임에 대한 당신의 이야기입니다. 누군가는 네트워크 효과가 AI 시대의 지속 가능한 요새가 될 것이라 말합니다. 저는 현실이 더 교묘하다고 생각합니다. AI 에이전트 및 자율 시스템은 양측 플랫폼이 방어적인 요새로 만들어지게 하는 많은 이유들을 잘 깨뜨릴 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 시작하는 데 드는 비용 및 시장 양측의 차가 발생하는 비용이 점점 낮아지고 있습니다.

그러나 다른 종류의 네트워크 효과가 더욱 중요해집니다: 비즈니스에서 생성되는 핵심 독점 데이터를 보유하게 되면 인간의 확인을 기계로 확장하고, 리스크를 보다 효과적으로 보장하고, 더 나은 결정을 내리며, 더 안전한 제품을 더 저렴하게 제공할 수 있습니다.

따라서, 기존 기업과 창업 기업을 비교할 때: 완전한 실패 사례 데이터베이스를 보유한 기존 기업은 매우 가치 있어질 것입니다. 그리고 확인 주변에 긍정적인 피드백 루프를 구축하는 데 초점을 맞춘 (예: 최고 전문가 도입, 의사결정에서 교훈 얻기) 창업 기업은 큰 성공을 거둘 것입니다.

Eddy: 이것은 추가로, 전망 데이터가 가장 방어적인 자산 중 하나일 수 있다는 것을 입증해 줍니다.

두 가지 미래: 공허 경제 vs 강화 경제

Robert: 저는 탐구하고 싶은 문제가 있습니다. 논문에서 공허 경제(hollow economy)와 강화 경제(augmented economy)에 대해 언급했습니다. 이에 대해 설명할 수 있나요? 주요 차이점은 무엇인가요?

크리스찬: 그럼 빈틈 있는 경제부터 시작해봅시다. 이제 초기 징후들이 있습니다, 기술 기업들이 깨달았다는 것을, 그들은 더 적은 인력으로 더 많은 일을 할 수 있다는 것을.

물론, 그들은 일반 수준 미만이거나 일반 직원부터 시작할 것입니다, 왜냐하면 AI가 이미 그 역할을 할 수 있기 때문입니다; 그리고 젊은 종업원들, 왜냐하면 지금 고급 직원의 능력이 이미 10배, 100배로 확장될 수 있기 때문에, 작업에 따라 다릅니다. 이것이 변화를 촉발시키는 힘 중 하나입니다.

두 번째로 언급한 것은 코더의 저주입니다. 전문가가 교육을 받고 결정을 내릴 때, 본질적으로는 주석 데이터를 생성하고 있습니다. 이러한 데이터는 미래에 전문가 없이 동일한 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.

마지막은 정렬 드리프트입니다. 간단히 말하면: 정렬을 일회성 프로세스로 보면 안 되는데, "모델을 교육하고 정렬했으니 모든 일이 원만히 해결됐다"가 아니라, 더 많이 아이를 기르는 것과 같이, 계속 보정하고 지속적인 피드백이 필요합니다.

이 세 가지 동태를 함께 놓고, 그리고 미검증 AI를 게시하기 위한 인센티브가 매우 높음을 고려해 보세요, 왜냐하면 현재 생산성을 얻을 수 있기 때문에(예: "코드의 60%가 기계로 생성됩니다"), 그러나 일부 비용은 미래에 드러날 것입니다. 우리는 이러한 경제로 향할 것이라고 생각됩니다: 우리는 더 이상 미래의 확인자를 육성하지 않을 것입니다.

주니어 인재(우리 미래의 최고 확인자)는 점점 더 부족해지고 있습니다. 이 집단은 줄어들고 있습니다. 우리는 잠재적 위험을 만들고 있으며, 결국 소위 빈틈 있는 경제에 이르게 될 수도 있습니다.

한 번 더 말하자면, 저는 낙천주의자입니다. 결국 우리는 강화형 경제로 나아갈 것이라고 봅니다. 문제는 얼마나 빨리 도달할 수 있느냐, 그리고 재교육, 적응이 필요한 사람들을 가능한 원활하게 이동시킬 수 있는지입니다.

강화형 경제는 정반대입니다. 우리는 보니우지 않는 인재들을 양성하지 않았다는 것을 깨달았습니다. 그러나 좋은 소식은 AI가 능력 향상을 가속화하는 데에 높은 매력이 있습니다. 당신은 한 청소년의 참된 재능을 발견할 수 있습니다, 그들을 표준 교육 과정에 밀어 넣는 대신.

당신은 그들의 성장을 가속화시켜야 합니다, 그들이 참된 자아를 찾고, 진정으로 사랑하는 것, 자기 전념을 찾아야 합니다. 최소한 우리는 우리 자녀에게 그렇게 생각합니다. 미래가 가장 귀중한 것이 무엇인지는 아무도 모릅니다. 그러나 당신이 참된 재능 위에 세워놓으면, 당신의 성공 가능성은 훨씬 더 높아집니다.

저는 AI가 여기서 매우 중요한 역할을 할 것으로 생각합니다. 이들은 훌륭한 학습 도구입니다. 우리는 구축해야 할 필요한 비규모화된 도구가 없다고 생각합니다.

두 번째로, 코더의 저주로 돌아가서: 이들은 계속해서 다시 교육을 받아야 하며, 가치 사슬을 따라 계속 승진하며, "지금 나는 큰 지렛대를 갖고 있으며, 나는 지휘관이 될 수 있다"를 발견해야 합니다.

많은 사람들이 자기 주도성의 중요성에 대해 이야기했습니다. 내 생각에 이것이 핵심입니다: 당신은 지시자가 될 수 있다는 것을 깨달아야 합니다. 할 수 있는 일이 이전보다 훨씬 많다는 것을 깨달아야 합니다.

정렬 측면에서, 안전한 개발과 더 나은 검증 도구를 통해, 우리 자신의 능력을 강화한다면 더 나은 검증을 할 수 있고 진정한 동료가 될 수 있습니다.

이런 것들을 종합하면, 당신은 다음과 같은 상황에 진입하게 될 것입니다: 과거에는 매우 비싼 것이었지만 이제 거의 무료입니다. 측정 가능한 모든 것이 자동화될 수 있습니다.

그리고 우리는 새로운 것을 발명하게 될 것입니다. 지위 경제, 측정할 수 없는 경제를 포함한 많은 새로운 일들은 모두 강력한 검증 스택 위에 구축되어 있으므로 우리는 사실 기반을 갖게 됩니다. 가짜 신원에 묻히거나 마녀 사냥을 시도하는 역할에 의해 압도되지 않을 것입니다.

종합하면, 미래는 상당히 밝습니다. 많은 정부가 하고 싶어하는 것들, 예를 들어 우수한 교육, 우수한 의료가 저렴해지고 보급화될 수 있습니다.

하지만 우리는 과정에 투입되어야 하며, 데이터 센터를 철거하는 등 극단적인 결정을 내리는 것이 아니라 변화 기간을 거듭해 건설에 투자해야 합니다. 그건 불가능하며 영원히 효과적일 수 없습니다.

로버트: 따라서 직업 생에 초기 단계에 있다면, 이러한 도구들을 활용하여 마주칠 환경을 시뮬레이션하고 자기 자신을 훈련해야 합니다. 직업 생에 후기 단계에 있다면, 보다 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있다는 것을 깨달아야 합니다.

에디: 이 모든 것이 얼마나 오래 지속될 수 있는지는 매우 어렵게 말할 수 있습니다, 그 때까지 예측하기 어려운 변화가 다가올 것입니다. 하지만 인간의 전문적인 능력은 전체적인 상황을 파악할 수 있고, 전체 프로젝트를 감시하여 어디에 더 많은 주의가 필요한지, 어디에 더 많은 자원이 필요한지, 그리고 전체 프로젝트를 어떻게 조정해야 하는지를 알고 있는 데 있습니다.

만약 오늘 시작하는 젊은이라면, 한때 여름 내내 매우 우아하고 효율적인 프로그램을 쓴 영광을 잃었습니다. 그것이 지금은 취미가 되었습니다.

그러나 반대로, 부모님에게 돈 좀 받아서 많은 컴퓨터들을 다루고, 5000달러의 컴퓨팅 성능을 효과적으로 활용할 수 있는지 보고 싶어합니다. 예를 들어, 많은 컴퓨터를 이끌어 하나의 일을 해낼 수 있을까요?

기술계에는 수십 년 동안 '한 사람이 10억 달러 가치의 스타트업을 창업할 수 있다'는 유희가 있었습니다. 이것이 그 구체화 방법 아닌가요?

다양한 종류의 기계와 데이터를 통제하고 사물을 전반적으로 바라보는 능력은 아무 때도 개발되지 않았습니다. 또한 그런 능력을 개발하는 것도 의미가 없었습니다.

그러나 대규모 프로젝트를 추진하려면 많은 사람을 어떻게 주도해야 하는지 배워야 합니다. 그것이 당신이 지렛대를 활용하는 방법입니다. 노동 구조가 변화함에 따라이 방법도 변화합니다. 이제 이 새로운 것을 다루는 법을 배워야 합니다.

새로운 혜택이 나타났습니다. 이를 활용하는 법을 배우는 것, 그것이 젊은이들에게 주어지는 교훈입니다.

일이 끝나지 않았습니다. 이것은 너무나도 터무니없습니다. 방금 당신에게 초능력이 있다고 알려졌습니다. 어떻게 할 것인가요?

Christian: 간단히 말해서, 수습제도 사라졌을 수도 있지만, 진정한 작업은 막 시작된 것입니다.

과거에 진입하기 어려웠던 하드웨어와 같은 많은 분야는 이제 궁금해만 한다면 탈피할 수 있습니다.

내가 분류하면, 이 모델이 제공하는 가장 긍정적인 신호는 실험 주기가 압축되었으며, 사람들이 그들의 아이디어를 신속하게 확장할 수 있게 될 것이라는 것입니다.

투자 시각: 소규모 팀, 큰 가치, 암호화폐의 필연성

Robert: Eddy, 당신은 투자 기업을 평가하면서 이러한 동향을 보았습니까?

Eddy: 물론입니다. 우리는 이미 Block, X와 같은 회사들이 대규모로 인원을 감축하는 것을 보았습니다.

공식적인 분석은 보지 못했지만, Hyperliquid, Uniswap과 같은 많은 암호 프로젝트들은 매우 가치가 높지만 직원은 20명 미만입니다.

소수의 사람들만으로 회사를 설립할 수 있다면, 미래에는 많은 회사들이 등장할 것입니다, 맞죠? 이렇게 된다면, 그들 사이에 조율이 필요하며, 그 조율은 매우 복잡합니다.

신뢰성, 정체성, 데이터 소스 증명, 지불 유형 소스 증명이 필요합니다. 우리는 방금 보험에 대해 이야기했습니다.

그리고 블록체인 네트워크가 매우 매력적인 이유는 신뢰할 수 있는 중립성 때문입니다. 상호 작용하는 500억 번째 회사의 구체적인 평판을 걱정할 필요가 없습니다. 오직 스마트 계약과 검증 가능한 AI 모델을 신뢰함으로써 거래가 예상대로 발생하고 지불이 요구에 따라 이루어지도록 만족시킵니다.

나는 이것이 거의 필연적이라고 생각합니다. 나는 블록체인이 이 이야기에서 핵심적인 역할을 할 것이라고 믿습니다.

Christian: 저는 완전히 동의합니다. 우리는 매우 오랜 시간 동안 이를 위한 트랙과 인프라를 마련해 왔으며, 그것이 보다 유용해질 것으로 생각합니다.

Robert: Christian, 이 모든 조사와 탐구를 마친 뒤에 여러분은 이러한 발견을 자신의 일과 삶에 어떻게 접목하나요?

Christian：솔직히 말해서, Gemini, ChatGPT, Grok, Claude가 없었다면 이 논문을 쓸 수 없었을 겁니다. 이들은 훌륭한 공동 저자들입니다. 물론, 가끔씩 삐져 나가서 우리가 필요한 단락을 계속 삭제하기도 합니다.

저희는 심지어 대형 모델에게 몇 가지 이스터 에그를 남겼습니다. 제가 당시 Gemini와 대화를 나눴을 때, 그것이 이 이스터 에그를 정말 좋아했고, 매우 재미있는 코멘트도 남겼습니다.

그 순간에 당신은 정말로 그 지능을 느낄 수 있습니다.그것은 평범함이 아니라 창의성으로 가득 차 있습니다. 그것은 아우르는 상대로서 느껴집니다, 단순히 도구가 아니라고요.

Robert：좋아요. 만약 여러분이 이 논문을 읽고 싶다면, 제목은 "AGI의 초안적 경제학"입니다. 정말 강력히 추천합니다. 여기에 여러분의 삶에 영향을 줄 수 있는 몇 가지 실제 통찰과 미래에 대한 대처 방법이 있습니다.

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