비디오 제목: Anthropics의 다음 Claude Code 찾기
비디오 작성자: ACCESS Podcast
번역: Peggy, BlockBeats

편집자 주: 대규모 모델 능력의 계속적인 도약, AI 프로그래밍 도구의 신속한 보급화로 인해 산업 토론은 "모델이 작업을 완료할 수 있는가"에서 "모델 능력이 어떻게 제품, 작업 흐름 및 비즈니스 시스템으로 구성되는가"로 전환되고 있습니다.

지난 일년 동안 Claude Code, Codex, Co-work 등의 제품들이 개발자 및 지식 근로자 시나리오로 진입했으며, AI는 더 이상 질문에 답하는 채팅 상자가 아니라 호출할 수 있고 작업을 수행하며 결과를 확인할 수 있는 생산 인터페이스가 되었습니다. 그러나 "에이전트가 다음 세대 소프트웨어 형태가 될 것이라는 것이 공감되는 가운데," 모델 능력을 재사용 가능하고 분배 가능하며 확장 가능한 작업 시스템으로 어떻게 변환할 수 있는가에 대한 보다 중요한 문제가 떠오르고 있습니다.

본 문서는 Mike Krieger의 인터뷰에 대한 ACCESS Podcast의 내용을 정리한 것입니다. Mike Krieger는 Instagram의 공동 창업자로, 현재 Anthropics의 최고 제품 담당이며, Anthropics Labs를 책임지고 있으며, Claude Code 이후 Anthropics의 선도적인 다음 제품 방향을 탐구하는 팀을 이끌고 있습니다.

Alex Heath(좌)와 Mike Krieger(우)

이 대화에서 Mike Krieger는 Anthropics의 다음 제품에 대한 단순한 논의가 아니라 AI 제품 경쟁을 더 근본적인 구조적 문제 집합으로 분해한다면서, "모델 능력이 실제 작업 흐름으로 어떻게 입어들어가는가", AI 회사 내부에서 혁신을 어떻게 조직화하는가, 플랫폼 기업이 생태계 고객과의 경계를 어떻게 다루는가, 그리고 AI 실행 능력이 점점 강해짐에 따라 인간의 판단력이 생산 연쇄에서 어디로 재배치되어야 하는가에 대한 이야기를 전개했습니다.

첫 번째로, 제품 형태가 "대화"에서 "작업"으로 전환했습니다. 과거에는 대형 모델이 주로 대화 상자의 형태로 존재했으며, 사용자가 프롬프트를 입력하면 모델이 답변을 생성했습니다. 현재 Claude Code, Co-work, Claude Design 등은 다른 제품 논리를 대표합니다: AI를 특정 목표 주변에서 지속적으로 작업을 전개시키고 과정에서 도구를 호출하며 결과를 생성하고 확인합니다. 이는 AI 제품의 핵심이 더 이상 답변 품질이 아니라 작업 분해, 문맥 연속성, 도구 호출 및 결과 확인 능력임을 의미합니다. 이러한 능력을 얼마나 부드럽게 작업 흐름으로 포장할 수 있는지가 다음 세대 생산성 진입구에 더 가까워지는 주요 요소입니다.

둘째, 조직 방식은 '대규모 팀 계획'에서 '소규모 팀 실험'으로 변화했습니다. Anthropic Labs의 운영 방식은 더 이상 대기업에 내부 스타트업 단위로 보이며: 2~3명이 시작하여 2주마다 심사를 거쳐 고주파 피드백을 통해 프로젝트가 계속 진행될지 여부를 판단합니다. 과거에는 대기업 혁신 실험실이 주기가 너무 길고 책임이 모호하며 '괜찮은' 프로젝트가 미루어지는 경우가 많았습니다; 이제 모델은 구축 비용을 낮추었으며 실제 부족한 것은 판단력, 취향 및 의사 결정 속도입니다. 이는 AI 시대의 조직 효율이 엔지니어링 인원뿐만 아니라 더 작은 팀으로 방향을 빠르게 확인할 수 있는지에 달려 있음을 의미합니다.

셋째, 플랫폼과 애플리케이션의 경계가 다시 정의되고 있습니다. Claude Code의 성공을 통해 Anthropic은 더 이상 모델 공급 업체에 그치지 않고 직접 애플리케이션 형태를 정의하기 시작했습니다; Claude Design과 Figma의 논란은 모델 기업이 애플리케이션을 만들면 불가피하게 고객과 생태 파트너의 이해와 충돌할 것이라는 것을 보여줍니다. 과거에는 기본 모델 회사가 주로 기반 기능을 제공했으며 Cursor, Figma 등의 수직 애플리케이션이 사용자 인터페이스와 시나리오 패키징을 완료했습니다; 지금은 모델 회사가 자체 제품을 통해 에이전트 중심의 미래 형태를 보여주어아 합니다. 이는 AI 플랫폼 경쟁이 API 경쟁뿐만 아니라 제품 패러다임 경쟁임을 의미합니다.

넷째, AI가 강해질수록 인간의 판단이 더 부족해집니다. 마이크는 반복해서 강조했지만, 클로드는 코딩하고 빠르게 코드를 작성하고 프로토타입을 만들고 작업을 실행할 수 있지만, 그것은 0에서 1로 가는 과정 중 가장 어려운 부분인 올바른 질문을 제시하고 실제 사용자를 이해하며 제품의 핵심가치를 정의하고 '올바른' 것이 무엇인지를 판단하는 일을 대신할 수 없습니다. 과거에는 실행 능력이 지식 직업의 주요 병목 현상이었습니다; 지금은 실행이 모델에 의해 가속화되고 있으며 사람의 가치가 초기 평가, 창의력, 관계망 및 조직 능력에 집중되고 있습니다. AI는 어려운 결정을 자동으로 해결해 주지 않을 뿐더러 잘못된 방향을보다 빠르게 확대할 수 있습니다.

이 대화를 판단으로 요약한다면 다음과 같습니다: Claude Code 이후, Anthropic이 찾고 있는 것은 단일 인기 제품이 아니라 AI가 모델 능력에서 생산 시스템으로 전환되는 방법론입니다. 이 의미에서 이 글에서 논의된 대상은 더 이상 Anthropic의 다음 제품 방향이 아니라 AI 산업 전체가 '모델 경쟁'에서 '시스템 경쟁'으로 진입하고 있는 구조적 전환임을 의미합니다.

아래는 원문 내용입니다 (이해를 돕기 위해 원본 내용이 약간 수정되었습니다):

간략 요약

·AI 제품 경쟁은 이제 '모델 강화'에서 '능력을 어떻게 실현하는가'로 변화했으며, 본질적으로 대형 모델 회사들이 작업 흐름 진입구를 놓고 경쟁을 시작했습니다.

·Claude Code의 의미는 단순히 코드를 작성하는 것 이상이며, 해당 agent가 명시된 목표 아래에서 작업을 계속할 수 있음을 증명했으며, AI를 채팅 도구에서 생산 시스템으로 발전시킬 수 있다는 것을 보여줍니다.

·Anthropic Labs의 핵심가치는 많은 제품을 출시하는 데 있지 않고, 작은 팀을 통해 빠르게 모델을 검증하고 다음 단계에 어떤 능력이 갖추어져야 하는지 확인하는 데 있습니다.

·Co-work는 Anthropic이 Claude Code의 방법론을 프로그래머가 아닌 사람들에게 확장하고자 하는 것을 나타내며, 본질적으로 '프로그래밍 능력'을 일반인의 작업 자동화 능력으로 추상화하는 것입니다.

·OpenAI Codex의 추격은 Claude의 기술적 우위가 아니라 Anthropic이 Claude Code, Co-work, Claude.ai를 통합하여 통일된 경험으로 구현할 수 있는지에 달려 있습니다.

·모델 기업이 직접 응용을 수행하면 고객과의 경계 갈등이 심화되지만, 이는 그들이 다음 세대 AI 제품 모양을 정의하는 필연적인 경로입니다.

·AI가 더 빠르게 실행될수록 인간의 가치는 전방판단, 제품 취향 및 문제 정의에 집중되며, 잘못된 방향은 AI에 의해 더 빨리 확대될 수 있습니다.

·고용에 미치는 AI의 영향은 단일 기업만으로 해결할 수 없는 문제이며, 본질적으로 사회에게 기술 재구성, 분배 메커니즘 및 인간의 특별성에 대해 재고하도록 강요할 것입니다.

Original Content

Alex Heath (Host): After Claude Code, what's Anthropic's next big product? This week on the show, we have Mike Krieger, Instagram co-founder turned head of Anthropic's internal "moonshot" team.

Mike Krieger (Anthropic Chief Product Officer):
One of my darkest days at Anthropic was the day we decided to name it 3.5 v2. Now, why we ended up with that name, I can explain.

Alex Heath: Mike and I recorded this chat in person at Anthropic's recent Claude Code conference in San Francisco. At that event, Anthropic announced a major new compute partnership with Elon Musk. So, are you now going to space with Elon?

Mike Krieger: 정확합니다. 네, 우리는 새로운, 때로는 예상치 못한 컴퓨팅 자원의 원천을 찾고 있습니다.

Alex Heath: 우리는 Mike가 현재 무엇을 하고 있는지, Anthropic과 OpenAI 간의 치열한 경쟁, 그리고 AI가 점점 강해지더라도 인간 작업의 어떤 부분이 여전히 중요할 것으로 생각하는지에 대해 이야기했습니다.

여기는 "엑세스"입니다.

Mike, 샌프란시스코의 Claude Code 컨퍼런스에서 당신을 만나서 기쁩니다. 방금 우리의 마지막 대화를 상기했습니다. 당시 당신이 Labs를 맡은 지 얼마 되지 않았지만, 지금은 며칠이 지났나요?

Mike Krieger: 네, 거의 4개월이 되어갑니다.

Labs 운영 방식: 매주 두 번의 탈락, 소규모 팀으로 대형 제품 검증

Alex Heath: 거의 4개월이 지났군요. Labs를 모르는 사람들을 위해, 여기서부터 시작하고 싶습니다. 왜냐하면 이는 매우 특별한 조직 구조이기 때문입니다. 몇 달 전에 당신의 사무실에 갔을 때도 이에 대해 이야기했었죠. Labs는 정확히 무엇입니까? 그것이 Anthropic 내에서 하는 역할은 무엇입니까?

Mike Krieger: 간단히 말하자면, 나는 Labs를, 현재 이 버전으로서 지칭하겠습니다. 우리는 나중에 Labs v1이 무엇을 했는지, 그리고 Labs v2가 무엇을 하고자 하는지에 대해 더 자세히 이야기할 수도 있습니다.

그러나 내가 보기에 Labs는 주로 두 가지를 하는 것이라고 생각합니다.

첫째, Claude의 이론적 능력과 보편적인 사람들의 일상적인 사용 경험 사이의 간극을 줄이는 것입니다. 즉, Claude는 이론적으로 많은 일을 할 수 있지만, 이러한 능력이 실제로 사람들의 일상 업무 및 삶에 어떻게 접목됩니까? 우리는 어떠한 제품, 프로토타입 또는 프로젝트를 가져와야 할지, 이 잠재력을 어떻게 더 발휘할지를 보여줄 수 있습니다. 이 간극을 최대한 줄이려면 어떻게해야합니까?

둘째, 우리는 더 많은 "전방 탐색대"와 같습니다. 모델이 미래에 어떤 방향으로 발전해야 할지 결정하여 다양한 사용자의 요구를 충족시켜야 합니다.

따라서, 성공적인 Labs 프로젝트는 반드시 최종 제품으로 출시될 필요는 없습니다. 이는 일종의 프로토타입이 될 수도 있습니다. 우리가 만들었을 때 모델이 아직 충분히 좋지 않고 이 작업을 아직 수행할 수 없다고 판단할 경우, 그것을 잠시 뒤로 둘 수도 있고, 다음 세대 모델이 출시될 때 다시 검토하거나 이를 미래 모델 개발의 평가 지표로 사용하고 이어서 반복할 수 있습니다.

따라서 순수 제품 기업의 제품 실험실과는 다르게, 거기서 성공을 측정하는 기준은 "제품을 출시했는가" 일 수도 있습니다. 그러나 Anthropic에서는 Labs의 가치가 다른 측면에서도 나타날 수 있습니다. 이것은 Anthropic의 미래 방향에 영향을 미칠 수 있습니다.

Alex Heath: Labs에서 신제품을 선보인 적이 있죠, 맞나요? Claude Code와 MCP도 포함됩니다. 그 외에 어떤 제품이 있나요?

Mike Krieger: 에이전트 스킬도 Labs에서 개발한 매우 중요한 것입니다. 또한 그 당시 출시되지 않았지만 연구에 매우 도움이 된 프로젝트가 하나 있습니다. 그것은 컴퓨터 사용, 즉 Claude가 컴퓨터를 사용하도록 하는 것입니다.

저는 2024년 5월 Anthropic에 합류했습니다. 다음 주에는 제가 합류한 지 2주년이 되는데, 우리는 내부적으로 "앤티버서리"라고 부릅니다.

Alex Heath: 출격 주년이라는 말인가요?

Mike Krieger: 앤티버서리입니다. Anthropic 내부에서는 모든 것이 개미와 관련이 있어야 합니다. 처음에는 좀 저항했죠. 우리는 도그푸드라고 하지 않고 엄지손가락을 먹이라고 말합니다.

나는 합류하자마자 Labs를 만들기 시작했습니다. 그때 가장 초기에 제안된 프로젝트 중 하나는 Claude에게 컴퓨터를 사용해보게 하는 것은 어떨까 하는 것이었습니다.

Alex Heath: 즉, 컴퓨터 사용이죠.

Mike Krieger: 네.

Alex Heath: 그것이 어떤 모델 시대인가요?

Mike Krieger: 그것은 Claude Sonnet 3.5입니다. 그것은 또한 나가이 개발에 참여한 첫 번째 세대 모델입니다. 저는 세 번째 주에 합류해서 이 출시에 참여했습니다. 우리는 종종 농담으로 말합니다. 안써픽은 온보딩 프로젝트가 없다고. 그것은 당신에게 굉장히 어려운 프로젝트를 직격으로 던져 줄 것입니다. 그리고 나는 세 주만에 바로 출시에 참여했습니다.

소넷 3.5는 매우 흥미로운 모델입니다. 왜냐하면 그것은 부분적 프로그래밍 시나리오를 실제로 해제한 최초의 모델 중 하나였기 때문입니다. 완전한 에이전틱 코딩 수준에 도달하지는 않았지만 일부 특징을 볼 수 있었습니다.

그래서, 우리는 소넷 3.5를 가져와 컴퓨터 사용 제품을 만들었습니다. 그러나 그것에는 많은 문제점이 있었습니다. 예를 들어 컴퓨터 사용 속도가 너무 느리고 정확도가 충분하지 않으며 시각 능력도 부족했습니다. 화면을 보고 "저 버튼을 클릭해야 해"라고 말하면 실제로는 다른 곳을 클릭해 버리는 등의 문제가 있었습니다.

그러나 이 "부분적으로 사용 가능한" 테스트 프레임워크를 구축하는 것 자체가 매우 도움이 되었습니다. 나중에 Sonnet 3.5 v2를 실현할 때 — 이 명칭은 나중에 다시 설명할 예정이며, 그것은 정말 Anthropic에서 나의 가장 어두운 하루 중 하나였습니다 — 우리는 새로운 모델을 이 프레임워크에 넣어 테스트할 수 있었습니다.

나중에 우리는 3.6을 시도했고, 여전히 충분히 좋지 않았지만, 조금 나아졌습니다. 그리고 3.7로 넘어가면서, 나는 그날을 매우 잘 기억합니다. 당시에 나는 뉴욕에 출장 중이었고, 뉴욕 팀을 만나러 갔었습니다. 갑작스럽게 누군가가 저에게 메시지를 보내 왔는데, "우리는 이전에 Labs에서 한 그 일, 즉 그때 이미 9개월 동안 진행되고 있던 computer use 프로젝트가 Sonnet 3.7에서 정말로 생명 징표를 보이기 시작했다고 생각합니다. 우리는 computer use를 능력으로 공개하고 공개 토의해야 할 때가 왔다고 생각합니다."

이 과정은 대략 9개월 간 진행되었습니다. 몇 달마다 새로운 모델을 동일한 테스트 프레임워크에 넣어 실험했습니다. 때때로 Labs가 이 프로젝트를 일시 중단한 상태임에도 불구하고 그것은 여전히 매우 유용했습니다. 왜냐하면 그것은 computer use 능력의 모델을 평가하기 위한 테스트 세트가 되었기 때문입니다.

Alex Heath: Anthropic에 합류한 직후, 당신은 최고 제품 책임자였습니다. 그때 당시에는 Mike Krieger라는 이 Instagram 공동 창업자가 소비자 제품에 매우 특화된 창업자로 기억되는데, 어떻게 기업용 AI 회사에 합류하게 되었나요?

Mike Krieger: 맞아요.

Alex Heath: 그 때 우리도 아마 이에 대해 이야기했을 거에요. 그때 당신이 한 선택이 매우 흥미로운 선택이라고 생각했다. 나중에 보면, 이것은 올바른 선택이었습니다. 물론, 타이밍도 매우 적시였습니다.

저는 궁금합니다. 처음에 CPO로 합류하셨을 때는 전체 제품 라인을 책임지셨는데, "AI 제품"이라는 개념 자체가 다소 모호하고 빠르게 변하는 부분이 있습니다. 약 4~5개월 전에 Labs로 전환하게 된 이유는 무엇인가요? 제가 알기로는 지금은 보다 개인적인 기여자인 IC 처럼 보이는데요, 아직도 사람을 관리하고 계신가요?

Mike Krieger: 저는 지금 사람을 관리하지 않습니다. 우리는 막 성과 평가 주기에 들어갈 때입니다.

Alex Heath: 그래서 이게 원하던 거죠, 맞죠? 평가서 작성을 피하려고 승부하신 거 맞나요?

Mike Krieger: 맞아요. 시스템을 열고 내가 작성해야 할 평가 항목을 확인하니까, "자가 평가와 당신의 매니저에 대한 평가만 작성하면 됩니다." 라는 걸 알게 되었습니다.

Alex Heath: 그게 다야?

Mike Krieger: 그게 다야.

Alex Heath: 이제 모든 성과평가는 Claude가 쓰는 거야.

Mike Krieger: Claude가 진짜로 성과평가 작성하는 데 도움을 줄 수 있어. 완전 다 대신 써주진 않겠지만 적어도 "지난 6개월 동안 내가 정말 무엇을 했지?"에 대해 기억할 수 있게 도와줄 수 있어.

회사가 서로 다른 단계를 거쳤을 때, 나에게 진정으로 열정적인 것들이 다를 거야.

내가 처음 합류했을 때, 전체 제품 및 엔지니어링 팀은 대략 30명 뿐이었고, 제품 및 엔지니어링이 반반씩 정도였어. 우리는 물론 연구 인프라, 확장성 작업을 수행하는 일부 엔지니어링 팀도 있었지만, 제품을 중심으로 한 사람들만 보면, 그 때 메인으로 정말 제품 빌드에 초점을 맞춘 건, Claude.ai와 당시엔 API라 불렸던 것뿐—그 당시에는 아직 Claude Platform이라 불리지 않았지. 전체적으로 30명에서 35명 사이 정도였고, 아주 작은 규모였어.

그 당시에 그것은 여전히 초기 창업스러운 느낌이었고, 많은 것들이 아직 정의 단계에 있었어. "이 제품이 정확히 무엇인가"도 이정도로 모양이 잡혀있지 않았어. 당시의 Claude.ai에는 Projects도 없었고, Artifacts도 없었고, 기본적으로 당신과 Claude의 대화 목록만 있는데, 그 위에는 거의 추가 기능이 없었어.

그래서, Anthropic에 합류한 그 때의 느낌은, 제품 형태를 찾고 있는 스타트업에 합류한 것과 비슷했어. 물론 이미 지금까지 해결한 어려움들도 있었지.

Alex Heath: 합류했을 때, 이미 Claude 3 시리즈가 출시된 시점이었죠? Opus, Sonnet, Haiku를 포함해.

Mike Krieger: 네 맞아. 그땐 Anthropic이 최소한 최신 기술 수준에 가까운 모델 시리즈를 내놓았던 시기였어. 제품 수준에서 해야 할 일들이 아직 너무 많았어: 이 제품이 정확히 어떤 것이 되어야 하는가?

내 배경은 소비자 제품에 더 맞지만, Instagram과 Anthropic 사이에서, 나는 Instagram의 공동 창업자인 Kevin과 많은 투자를 했어. 우리에겐 "미래의 일"이라는 투자 주제 집합이 있었는데, 거기서 하나는 "일의 미래"였어—일이 어떻게 이루어질지.

Anthropic이 정말 이 주제를 풀어낼 수 있는 것처럼 보였어: 매우 지혜로운 조수가 일을 돕게 되면 무슨 일이 벌어질까? 그 당시에는 심지어 이것이 이토록 혁신적으로 될 것으로는 전혀 예상하지 못했어.

Alex Heath: 당시 당신은 아마 이 회사가 재미있는 AI 스타트업인 줄 알았을 것입니다. 아마도 몇 가지 투자 주제를 이해하는 데 도움이 될 것이라고 생각했을 것입니다.

Mike Krieger: 네, 아마도 제가 고민 중인 몇 가지 주제를 이해하는 데 도움이 될 것이라고 생각했을 것입니다. 그러나 실제로 그것이 변한 것은 제가 상상한 것보다 훨씬 많았습니다.

그것은 첫 번째 단계였습니다: 팀은 매우 작았고 진행 중인 프로젝트는 한 손으로 세어볼 수 있었습니다. 그런 다음 우리는 작년 말로 빨리 가서, 제품 팀은 이미 수백 명의 인원을 보유하고 있었습니다. 우리는 전체 포트폴리오를 보유하고 있었으며, 많은 작업이 배포, 고객 요구사항 이해, 고객 중심, 계층 관리 및 회사 성장과 함께 불가피하게 발생하는 모든 이슈로 변화하기 시작했습니다.

나는 서서히 깨달았습니다. 일부 사람들은이 유형의 작업을 정말 좋아하고 잘합니다. 나는 그들을 매우 존경합니다. 그러나 나에게는 좋은 코치가 있었고, 그녀는이 상태를 '능력 영역'이라고 부르며, 당신이 잘하고 능숙하게 할 수도 있지만, 당신의 진정한 열정과 동기를 일으키지 않는 것이라고 했습니다.

이것은 사실 매우 위험한 위치입니다. 당신은이 위치에서 많은 시간을 보낼 수 있으며, 성과가 꽤 괜찮아 보일 수 있지만, 그것은 당신이 가장 열정적이고 원동력이 있는 곳이 아닙니다.

따라서, 작년 4분기에, 나는 Daniela와이 문제에 대해 논의하기 시작했습니다. 나는 회사가 성장했다고 말합니다. 우리는 일반적으로 5 년이 소요되는 성장 과정을 실제로 2 년 정도 만에 압축하여 완료했다는 것을 의미합니다. 그것도 사실 2 년 정도정도밖에 되지 않습니다.

Alex Heath: 네, 당신의 성장은 꽤 괜찮았던 것 같아요.

Mike Krieger: 그렇습니다, 성장은 꽤 괜찮았습니다. 팀 규모도 증가했고 제품 포트폴리오도 빠르게 확장되었습니다. 그래서 나는 스스로 새로운 회사를 시작하고 싶다고 생각했습니다.

다니엘라는 나에게 물었습니다: 이것은 Anthropic을 떠나고 싶어서인가요, 아니면 회사 내에서 하고자 하는 일을 조정하고 싶어서인가요? 나는 이 회사를 정말 좋아한다고 말했습니다. 사람들이 정말 좋고, 기술과 사명도 매우 마음에 듭니다.

그때 우리는 Labs를 다시 시작하기로 결정했습니다. Labs v1가 너무 성공했기 때문에 모든 프로젝트가 졸업했으며, 아무도 남지 않았습니다. 따라서 Labs는 사실상 일시적으로 접혀졌습니다.

그래서 우리는 Labs를 다시 시작하기로 결정했고, 나도 다시 건축자의 역할로 돌아왔습니다. 내게 일과 사이에서 나를 본 모든 사람들은 말합니다: "Mike, 당신은 정말 행복해 보입니다."

Alex Heath: 당신의 동료 중 일부도 오늘 이른바 'Mike는 지금 너무 좋아 보여요. 정말 행복하게 지내고 있어요.' 라고 말했어요.

마이크 크리거: 네. 물론, 나는 여전히 나 자신에게 가장 엄격한 비평가입니다. 그래서 나는 매일 나 자신에게 묻습니다: 어떻게 더 나아질 수 있을까요? 우리는 무엇을 할 수 있을까요? 우리는 무엇을 구축할 수 있을까요? 우리는 정확히 무엇을 검증하고 있는 건가요?

그래서 이것은 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 이것은 실제로 저를 움직이고 있는 것들과 더 일치합니다.

알렉스 히스: 우리는 이 문제에 너무 많은 시간을 할애할 필요는 없지만, 저는 실제로 기술 회사 내부에서 이같은 '달 착륙식', '0에서 1로'의 실험실을 하는 것에 매혹을 느낍니다. 알파벳이 아마 가장 전형적인 사례이겠지만, 이와 유사한 시도는 기술 역사상 많이 있습니다. 일부는 성공했고, 일부는 그렇지 못했습니다.

Anthropic의 Labs v1은, 적어도 제품 결과로 보면, 분명히 성공적이었습니다.

마이크 크리거: 네.

목표: 다음 클로드 코드 찾기

알렉스 히스: 이것도 현재 당신에게 많은 압력을 가져다줄 것이라고 생각합니다. 왜냐하면 당신은 생각할 것입니다: 좋아, 클로드 코드가 이미 거기에 있으니, 나는 그것과 견줄 만한 것을 만들어야 하니까요.

마이크 크리거: 네. 흥미로운 점은, 우리 내부에 '다음 클로드 코드를 찾아야 한다'라는 유사한 미션 선언이 있습니다.

Labs v2 시작할 때, 이 기준은 이미 매우 높았습니다. 그러나 그 이후로, 클로드 코드는 계속 성장했기 때문에 이 기준은 더욱 높아졌습니다.

몇 가지 중요한 점이 있다고 생각합니다. 제게 있어서 창업 경험이 큰 도움이 됩니다. 왜냐하면 그 느낌을 완전히 복제할 수 없기 때문입니다: 두세 명이 전 세계와 맞서 싸우면서 제한된 자금만 가지고 있는 그 느낌. 우리가 실행 가능한 것을 만들지 못하면, 회사를 닫아야 하고 투자자에게 돈을 돌려줘야 합니다.

알렉스 히스: 그것은 당신과 케빈이 예전에 그랬던 것과 같습니다.

마이크 크리거: 정확히 그렇습니다. 그 일은 매일 생사대결이라는 문제가 계속해서 제게 가해졌습니다: 이 일을 하지 못하면 어떻게 될까요? 이 독립성을 계속 유지할 수 있을까요? 제가 진정으로 관심 있는 일을 계속할 수 있을까요?

이런 느낌은 대기업 내부에서 인위적으로 만들기 어렵습니다, 매우 복잡한 구조를 설계하지 않는 한. 그런 방법도 본 적이 있습니다. Labs v2 시작하기 전에, 저는 많은 기업 내부 실험실 사례를 연구했습니다. 일부 기업은 팀이 만든 것의 일부에 대한 지분을 제공하거나 다른 유사한 인센티브 메커니즘을 디자인합니다.

Alex Heath: 네, 그냥 각종 "수리 패치" 같은 거죠.

두 주 실험 주기 프로젝트

Mike Krieger: 네, 그들은 모두 이 느낌을 해소하려는 시도 중에 있습니다.

하지만 우리는, 실제로 효과적인 방법이 완전히 인센티브 메커니즘이 아니라는 것을 발견했습니다. 왜냐하면 Anthropict 자체가 매우 결과 중심이자 야심찬 사람들을 많이 끌어들이는 편이기 때문입니다. 우리가 주의해야 할 점은 프로젝트를 잘 하기 위해 모두가 동기를 부여하지 않는지가 아니라, 어떻게 여기가 편안한 장소가 되지 않도록 하고 "그저 괜찮은" 아이디어가 몇 개월 동안 미루어지는 것을 방지하는 것입니다.

그래서 우리의 방법은 주기를 단축하는 것입니다. Labs v1은 기본적으로 4~6주마다 리뷰가 이루어지며, 한 프로젝트가 지원을 받고 팀은 주로 6주의 시간을 가지고 무엇인가를 증명합니다.

지금 우리는 2주 스프린트를 채택했습니다. 매 2주마다 각 프로젝트는 전체 Labs 리더십 팀에게 제출해야 합니다. 이것은 "학살 위원회"식 회의가 아닙니다. 보통은 상당히 이성적인 토의이며, 어떤 프로젝트가 심각하게 길을 잃지 않는 한.

하지만 우리는 각 프로젝트에 대해 한 가지 질문을 매우 심각하게 묻습니다: 지난 2주 동안 무엇을 배웠습니까? 그리고 우리가 배운 게 충분한가요?

가끔은, 한 프로젝트가 이미 해야 할 일을 마칩니다. "이 프로젝트는 멋지네요, 이미 증명해야 할 것들을 증명했고, 더 이상 2주를 소비할 필요가 없습니다"라고 말할 수 있습니다.

지금 변화가 너무 빠르게 일어나고, 이러한 모델로 빌드 속도가 매우 빠르기 때문에 한 프로젝트를 4주 더 끌어들이는 기회 비용이 매우 높습니다.

제 생각에, 이것이 Labs v2가 제일 잘 한 점입니다: 우리는 더 빨리 회전하도록 했습니다. 적어도 2주마다 한 번은 우리의 학습 속도를 측정하고, 일시적으로 외부 영향을 측정하여도 되더라구요.

Alex Heath: Labs의 대부분 사람들은 전 창업자인가요?

Mike Krieger: 많은 사람들이 실제로 전 창업자입니다.

Alex Heath: 이것이 여러분의 사람 선정 기준인가요?

Mike Krieger: 우리는 Labs에서 대략 두 가지 유형의 역할이 있습니다. 우리는 모든 프로젝트를 베팅이라고 부르며, 그들은 본질적으로 모두 고위험, 고변동성의 베팅입니다. 그리고 베팅 리드, 즉 프로젝트 리더입니다.

만약 당신이 정신적 의미에서의 직접적 책임자인 DRI(Directly Responsible Individual)인 경우, 이러한 사람들은 대부분 창립자 배경을 갖고 있습니다.

하지만 Labs에는 다른 구성원들도 있습니다. 그들은 창립자가 아닐 수 있지만, 매우 손재주가 좋은 빌더일 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 사람은 한 회사의 초기 직원으로서 0에서 1까지의 과정을 경험했거나 무언가를 구축하는 것을 매우 즐기는 경우입니다.

Labs에 합류한 동료 중 한 명은 이전에 이 회사의 초기 단계에서 일한 후 Labs에도 초기 합류한 경험이 있습니다. 그녀는 "전체 기술 스택을 커버할 수 있으며 필요한 곳이 어디든 가겠다"는 능력을 갖추고 있습니다.

이러한 능력은 창립자 배경만큼 중요하다고 생각합니다. 단순히 창립자만 있을 수 없고 상호 보완적인 "창립 팀의 특성"이 필요합니다.

미래의 회사 형태: 소규모 팀 + AI

Alex Heath: 오늘 제 공동 진행자인 Ellis는 오지 못했지만 몇 가지 질문을 보내주었습니다. 그 중 하나는: Labs에서 구성한 이 "창립자 슈퍼 팀"은 새로운 회사 조직 모델인가요? 특히 AI 시대에는요. 아니면 Anthropic과 같은 회사의 특별한 상황인가요?

Mike Krieger: 좋은 질문입니다.

저는 미래에 이와 같은 팀이 더 많이 등장할 것이라고 생각합니다: 소규모 팀이 모델과 함께 작업합니다. 모델이 완벽하지 않기 때문에 여전히 판단력, 취향, 방향감을 갖춘 창립자형 인재가 필요합니다.

예를 들어 어제 저는 Labs 프로젝트에 대해 팀원들과 대략 2시간을 투자했습니다. 그 프로젝트에서 우리는 제품의 멀티플레이어, 즉 다인 협업 형태가 어떻게 보일지에 대해 논의했습니다.

그 2시간은 매우 가치 있었고 매우 "인간적"이었습니다. 우리는 계속해서 방에서 서로 부딪치고 아이디어를 교환했습니다. 그리고 이어서 약 12시간 동안, 나는 Claude에게 이러한 아이디어들을 비동기적으로 처리하도록 했습니다.

하지만 중요한 것은 판단력을 갖춘 사람이 필요하다는 점입니다: 어떤 문제들이 초기에 충분히 의논되어야 하는가? 어떤 것들이 직접 실행되어야 하는가? 왜냐하면 명확히 지정하지 않으면 모델이 여러 결정을 대신 내립니다.

따라서, 저는 창립자형 인재가 여전히 매우 중요한 역할을 한다고 생각합니다. 그러나 구조를 잘 구축하면 많은 일을 할 수 있습니다.

최근에 작은 회고를 진행했습니다. Labs이 지난 몇 달 동안 무엇을 해 왔는지를 살펴보았습니다. 실제로 단지 네 달이 걸렸지만, 몇 가지 프로젝트는 한 달에 발상이 나와 둘째 달에 테스트에 들어가고 셋째 달에 종료되었으며, 다른 몇 가지 프로젝트는 둘째 달에 발상되어 현재는 Claude Design으로 전환되었습니다.

그래서 많은 일이 벌어졌고, 그 속도는 매우, 매우 빨랐습니다.

저는 미래에 더 많은 회사가 이러한 방식으로 전환할 것으로 생각합니다: 더 작은 팀에 자율성을 부여하고, 프로젝트를 추진할 책임감 있는 사람에게 맡겨 시작 시에는 많은 사람을 할당하지 않아야 합니다.

이것은 Labs v2에서 배운 중요한 점 중 하나입니다: 한 프로젝트에 바로 다섯 명을 할당하지 말아야 합니다. 먼저 두 세 명부터 시작하고 좀 더 창업 기업과 같이 해야 합니다.

Alex Heath: 그 다음에 제가 가장 좋아하는 부분이 있습니다: 당신으로부터 이러한 프로젝트에 대한 더 많은 정보를 뽑아보겠습니다.

저희가 올해 3월에 만났을 때, 당신은 Claude이 장기간 실행되도록 연구하고 있는 것, 즉 장기적인 시각 문제(long-horizon problem)에 대해 연구 중이라고 말씀하셨습니다. 그 당시에는 이 프로젝트를 책임지고 계셨습니다. 지금도 이를 책임지고 계십니까?

Mike Krieger: 그렇지 않아요. 이 프로젝트는 매우 전형적입니다. 사실, 우리는 이미 이를 잠시 내려놨지만, 이 프로젝트의 학습 결과가 후에 발표된 Managed Agent의 Outcomes로 이어졌습니다.

이 프로젝트의 핵심 아이디어는 Claude을 rubric에 따라, 즉 평가 기준에 따라 실행하여 최종 결과나 목표를 달성하는 작업을 수행하도록 하는 것이었습니다. 이것은 이전에 Labs에서 탐구한 방향과 정신적으로 매우 일치합니다.

당시에 나는 이 프로젝트가 어디까지 확장되었는지도 살펴봤습니다. 오늘 아침의 발표에서 두 가지 주제는 실제로 이 Labs 프로젝트에서 직접 파생되었습니다.

하나는 Outcomes입니다. 다른 하나는 Boris의 프레젠테이션에서 볼 수 있듯이, Claude Code가 자체 작업을 검증하기 위해 스크린샷을 통해 자신을 테스트하는 것입니다.

이것도 우리가 당시 집중했던 방향 중 하나였습니다. Claude이 직접 작성한 코드를 보고 "문제가 없다고 느껴"하는 것은 한 가지이지만, 실제로 탐색하고 검증하는 것은 또 다른 문제입니다.

나가기 위해 Claude이 자신이 완료한 작업을 전체 프로세스로 기록하고 나중에 비디오를 다시 보고 "오, 이 애니메이션은 잘못되었네"라고 판단하는 것도 연구했었습니다. 화면 캡처만으로는 발견할 수없는 문제도 있었습니다.

그래서, 맞아요, 3 월에 우리가 언급한 프로젝트는 당시에는 아직 개발 중이었습니다. 이제 우리는 그것을 한 쪽에 뒀습니다. 내부적으로 아직 작동할 수 있고, 때때로 시연용으로 사용하기도 합니다. 그러나 그 주요 가치는 상류 영감과 능력 확인의 원천이 되었습니다.

Alex Heath: 다른 프로젝트, 당시에는 클로드가 자신의 형상을 선택하도록 했다고 말씀하셨습니다. 즉, 그것은 자체 판단할 수 있습니다: 다음 대화를 명령 줄 인터페이스로 하는 대신 웹 사이트로 바꿀 수도 있습니다.

Mike Krieger: 네.

Alex Heath: 그것이 클로드 디자인인가요? 아니면 다른 것인가요?

Mike Krieger: 그것과 클로드 디자인은 영적으로 많은 공통점이 있지만 같은 것은 아닙니다.

우리가 현재 더 다가가고 있는 문제는: 클로드 디자인은 본질적으로 "에이전트 + 캔버스" 형태입니다. 여러 이러한 조합을 상상할 수 있습니다.

클로드 디자인 내에서도 많은 일을 했습니다. 기술 사양서를 쓰는 등의 작업을 했습니다. 지금 제가 가장 좋아하는 기술 문서 작성 방법은 사실 클로드 디자인을 사용하는 것입니다. 왜냐하면 정보 흐름을 시각화할 수 있기 때문입니다: 정보가 어떻게 흘러가는가? 그리고 어떻게 흘러갈 수 있나요? 그리고 여러분은 그 진화를 직접 보실 수 있습니다.

이것은 아마 제 두 번째로 좋아하는 사용 사례일 것입니다. 첫 번째는 슬라이드를 만드는 것인데, 저는 요즘 클로드 디자인을 사용해서 프레젠테이션을 자주 만듭니다. 하지만 완전히 다른 형식을 캔버스에 담을 수도 있습니다. 그래서 이것은 Labs가 탐구하고 있는 한 방향입니다: 클로드 디자인과 비슷하지만 더 많은 유형과 응용 분야를 대상으로합니다.

저는 이것이 매우 흥미로운 것으로 생각합니다.

Alex Heath: 그래서 그것은 본질적으로 더 광범위한 생산성 소프트웨어입니까? 이것이 핵심 아이디어인가요?

Mike Krieger: 저는 이것이 계속해서 깊이있게 탐구할 수있는 주제이자, 생산성 소프트웨어로서, 가능한 한 매우 개인화되고 생산성 소프트웨어에 적합하게 하는 주제라고 생각합니다. 이것은 매우 흥미로운 추세라고 생각합니다.

Alex Heath: 지금은 AI 내의 어떤 빈 공간에 대해 고민하고 있나요?

Mike Krieger: 모델이 계속 발전함에 따라, 생명 과학 분야에서 유용한 파트너로 등장할 수있는 능력은 매우 흥미로울 것입니다.

최근 이와 같은 예시를 점점 더 많이 보게 되었습니다. 예를 들어 X에서 멋진 쓰레드가 있었고, 누군가가 집에서 전체 유전체 시퀀싱을 직접 했습니다. 그 후 그는 이를 전문화하여 이제는 집으로 와서 도와줄 수 있습니다.

나는 이에 대해 매우 흥미를 느끼는데, 나는 자기인식을 좋아하는 사람이라서 이러한 것들이 정확히 어떻게 이루어지는 지 궁금해합니다.

이 분야를 정말 잘 아는 사람들 중 일부가 몇 달 전의 모델과 Opus 4.7와 같은 현재 모델 사이에 큰 차이가 있다고 말했습니다. 현재 모델들은 유전자 데이터를 해독하고 거기서 추론을 찾거나 당신의 검사 결과를 해석하는 데에 정말 유용해졌다고 합니다.

이전에는 아마도 "오, 귀엽네요, 의사가 본 다음에도 말할 것을 이미 말했네요"라고 하거나, 우리가 이미 경험적 규칙에 따라 알고 있던 것들을 반복하기만 했을 것입니다. 하지만 이제 그것들은 실제로 가치가 있는 것으로 시작되었습니다.

그래서, 개인 맞춤 의료는 나에게 매력적인 공백 분야 중 하나입니다. 우리는 한계점에 섰다고 생각합니다. 여기에는 아직 충분히 발전하지 않은 기술적으로 이미 가능하지만 제품 및 응용이 충분히 노출되지 않은 영역이 많이 있습니다.

Alex Heath: 현재 이와 유사한 스타트업들이 많이 등장하고 있습니다. Superhuman, Superpower, Ro와 Function Health와 같은 기업들이 이와 같은 작업을 하고 있습니다.

Mike Krieger: 네, 정확히 그렇습니다. 이번 1월에 우리가 건강을 위한 Claude의 초기 탐색을 할 때, 그 중 하나의 파트너는 Function이었습니다. 당신은 Claude에 자신의 검사 결과를 가져와서 추가 분석을 할 수 있습니다.

이번 주에는 Subco라는 보충 서비스를 사용하기 시작했습니다. 당신이 섭취하는 모든 보충제를 입력하면 어떻게 상호 작용하는지 알고 당신에게 권장 사항을 제공합니다. 예를 들어, 당신이 실제로 이 여덟 가지를 먹을 필요가 없고 네 가지로 줄일 수 있다는 등의 제안을 해줍니다.

그들이 아직 하지 않은 다음 단계는 있지만, 누군가는 할 수 있다고 상상할 수 있습니다: 최근 검사 결과를 토대로 하거나 당신의 유전자 데이터를 고려하여 특정 보충제에 대해 과도한 반응이 있는지 판단할 수 있습니다.

그러니까, 이 전체 분야는 매우 흥미롭습니다. 이것은 여전히 "최적화" 측면에 치우친 것일 뿐입니다. 오늘날 의료 서비스가 충분히 제공되지 않는 영역을 고려하면, 많은 사람들이 지역 사회에서 좋은 의료 서비스를 받지 못하는 경우 AI가 이러한 이슈를 어느 정도 해소할 수도 있습니다.

따라서 여기에는 매우 흥미로운 공백 영역이 많이 있습니다.

마이크 크리거: 또 다른 분야도 매우 흥미롭습니다. 대략 1년 전에 소비자 AI 컨퍼런스에 참석했는데, 포러너(Forerunner)가 주최했습니다. 그때 저는 무대에서 몇몇 창업자들과 이야기했는데: 채팅이나 끝없는 어시스턴트 외에, 소비자 AI의 획기적인 케이스, 즉 진정한 진입장벽을 깨는 응용 프로그램은 무엇일까요?

지금까지 제가 그것을 진정으로 보지 못했습니다. 아마도 건강이 하나의 예다리일 수 있지만, 방금 설명한 유형의 소비자 응용프로그램과 완전히 부합하는 것은 아닙니다. AI 기반 데이트 앱이 약간의 기회를 가질 수도 있지만, 그 안에는 조금 어색한 느낌이 자연스레 깔려 있습니다.

알렉스 히스: 그렇다면 Claude가 데이트 서비스를 운영하는 모습을 볼 수는 없겠군요?

마이크 크리거: 저희가 Claude 데이팅 서비스를 운영할 것 같진 않습니다. 그러나 Claude API를 기반으로 한 어떤 고객이 비슷한 제품을 개발할 수는 있습니다. 저희 내부에서는 이를 수행하지 않을 것으로 생각합니다.

그러나 여전히 여기에 흥미로운 빈 공간 문제가 있는 것 같습니다: AI가 우리가 스스로, 세상, 지역사회를 더 잘 이해하고 사람들 간 연결을 강화시킬 수 있는 지에 대한 문제입니다. 더 먼 이은 최근 공공 참여에 대해 관심을 갖기 시작했습니다: 대표적인 인구를 어떻게 구성하여 공공 논의를 진행할 것인가. 제가 이 분야에 전문가는 아니지만, 이 문제에 흥미를 갖기 시작했습니다.

이러한 시나리오에서, AI의 역할은 사람들 대신 결정을 내리는 것이 아니라, 대표적인 그룹을 식별하는 데 도움을 주는 것입니다. 즉, 사람들은 프로세스에 남아 있지만, 우리가 듣는 것이 올바른 목소리임을 보장합니다.

알렉스 히스: 제가 궁금한 점은, 당신은 지금도 여전히 그 "소셜 미디어 제품" 본능을 가지고 계신가요?

마이크 크리거: 지금은 아마 그 정도까지는 아닐 것입니다. 그러나 이 방향에서 여전히 재미있는 아이디어가 있다면, 제가 Sora가 한 번 살펴본 것으로 생각하는 것이 상당히 흥미롭다고 생각합니다: 자신이 원하는 알고리즘을 설명하고, 시스템이 그것을 생성해주는 것입니다.

알렉스 히스: 이 방향은 지금 거의 모든 곳에서 등장하고 있습니다. Threads 안에 있고, X도 어느 정도 있습니다. 이것이 표준 기능이 될 것으로 생각됩니다.

마이크 크리거: 스포티파이도 있습니다. 제가 직접 스포티파이에서 사용해 봤습니다. 저는 상당히 "안 이상"한 플레이리스트를 만들어냅니다. 제가 딸과 합의하기 어려운 것을 들을 때, 우리는 스포티파이가 우리 둘의 취향을 결합한 플레이리스트를 생성하도록 합니다. 마지막 결과는 아마도 파브먼트의 노래와 "겨울왕국"의 음악이 결합된 것이죠. 정말 좋습니다.

Alex Heath：나는 이것을 좋아합니다. 정말 흥미로워요.

Mike Krieger：Spotify의 AI DJ는 정말 재미있는 아이디어입니다. 하지만 저는 이것이 AI가 우리를 개인화하는 데 도움을 주는 방법이라고 생각해요.

최근에 또 다른 점을 생각해 보았어요. 이것이 Labs 프로젝트로 적합한지는 확신이 없지만, 아마도 누군가가 해야 할 수도 있습니다: AI가 외부 세계의 소음을 걸러내는 유용한 필터가 될 수 있을까요?

최근에 나는 Dispatch와 Co-work를 사용하기 시작했어요. 그 이유도 마찬가지에요. 그렇지 않으면 나는 뉴스 중독자가 될 것입니다. 매일 모든 뉴스 사이트를 확인하고 많은 걸 읽을 거에요. 물론 이것에는 가치가 있지만 때로는 나도 자꾸 같은 이야기를 반복해서 읽고 있는 것 같아요.

그래서 이제 나는 자주 보는 정보 소스들을 정리해둔 일종의 일일 브리핑을 가지고 있어요. 종종 원문을 클릭해서 읽기도 하지만, 적어도 어떤 트렌드인지 판단하게 해 줍니다. 이렇게 하니까 매일 아침에 열두 개의 웹사이트를 열 필요가 없어졌어요.

Alex Heath：Mike, The Verge의 Sources 뉴스레터를 계속 읽고 있다면, 당신은 계속해서 종합 정리를 할 수 있을 거에요.

Mike Krieger：물론이죠, 그것은 확실히 내 이메일함으로 바로 들어올 거예요.

Alex Heath：전에 X에서 Mike가 어떤 보이는 추상적인 정보를 본 것 같아요. 정확성을 알 수 없지만, 당신들이 보다 적극적인 몇 가지를 고려 중이라고 합니다. 아마도 Orbit 같은 이름인가요? 아마도 Co-work로 말씀하신 이런 것들을 보다 소비자 친화적인 사용자를 대상으로 한 인터페이스의 다른 부분이나 새로운 기능으로 더 적극적으로 향상시킬 수 있을 것입니다.

이것이 기회라고 생각하시나요?

Mike Krieger：그렇다고 생각해요. 사용자가 이러한 사용 사례를 직접 만들어내는 것을 볼 때마다 자연스럽게 떠오르는 질문이 있어요: 이러한 능력을 내장 기능으로 만든다면 어떨까요?

예를 들어 매일 업데이트되는 간략한 브리핑이나 특정 사항을 적극적으로 모니터링하는 것 등이 있겠죠. 우리는 Anthropic 내부에서 Slack에 매우 의존하고 있으므로 그것을 적극적으로 모니터링할 수 있고, 이메일도 모니터링할 수 있어요.

저도 최근에 이렇게 시작했어요. 아침에 Claude 루틴에는 몇 가지가 있어요. 하나는 방금 언급한 뉴스 브리핑이고, 다른 하나는 내가 사용하는 개인 용 이메일 클라이언트인 Superhuman을 스캔하는 것이에요. MCP가 이미 출시되었으니 이제 그것이 내 이메일을 스캔할 수 있어요.

이것은 유용합니다. 다른 이메일 분류를 알고 있기 때문에 제게 이것을 읽어보아야 할 것인지 알려줄 수 있습니다. 나중에 읽어도 괜찮다고 말해줍니다. 그래서 이제는 받은 편지함을 열기 전에 먼저 Claude가 제게 준 개요를 볼 것입니다.

쇼핑과 관련된 몇 가지 일들도 있습니다. 예를 들어, 제가 기다리는 물건이 재고에 들어갈 때, 강제로 매일 아침마다 확인하는 대신 Claude에게 확인하도록 할 수 있습니다.

Alex Heath: 이것은 스니커즈를 사겠다는 건가요?

Mike Krieger: 스니커를 사기 위해 이것을 사용해야 할 것입니다. 하지만 아마도 그것은 충분히 빠르지 않을 것이고, 스니커를 사기 위해서는 더 빠른 시스템이 필요합니다.

또한 많은 인터넷 rabbit hole이 있습니다. 그것은 당신이 부주의하게 그 안으로 빠지는 정보 구멍들입니다. 물론 여기에는 균형이 있습니다. 그런 즐거움을 완전히 제거하고 싶지는 않지만, 가끔 인터넷에서 길을 잃는 것은 꽤 재미 있습니다. 그러나 아마도 당신은 그것을 좀 더 의식적으로 할 수 있을 것입니다. 무의식적으로 계속해서 왔다 갔다 하는 대신에.

Claude Code에서 Co-work로, AI 제품은 비프로그래머를 위한 서비스를 시작합니다

Alex Heath: 저는 Co-work 사용자로서 매일 사용합니다. 심지어 이 인터뷰를 준비하고 작성하는 데에도 사용했고, 거의 모든 일에 사용했습니다. 그것은 제게 일을 하는 방식을 조금 변화시킨 것 같습니다. 나는 내 아내와 친구들에게도 그것을 추천했습니다. 그러나 나는 그것이 여전히 초기 단계에 있다고 생각합니다. 대부분의 사람들은 아마도 나처럼 사용하지 않았을 것입니다. 제품적인 측면에서 보면, Co-work는 아직도 전통적인 채팅, Claude Code와는 조금 떨어져 있는 것 같습니다. 장기적으로 보았을 때, 그들이 세 가지가 되어서는 안 된다고 생각합니다.

Mike Krieger: 동의합니다.

Alex Heath: 몇 달 전에 당신 사무실에 다녀올 때, 당신의 동료들 중 일부는, 아마도 Co-work가 최종적으로 모든 것의 프론트 엔드 인터페이스가 될 것이라고 말했습니다.

Co-work는 당신이 Labs에 합류하기 전에 이미 있던 Labs 프로젝트입니다, 맞나요? 그런데 출시할 때 당신은 여전히 CPO였습니다. 그래서 저는 궁금합니다, 처음에 Co-work를 만드는 데 있었던 통찰은 무엇이었나요? 당신은 갑자기 깨닫기 시작했나요: 코딩 능력을 추상화하여 일반인도 사용할 수 있게 해야 하는 기회인가요? 아니면 다른 이유가 있었나요?

Mike Krieger: 여기서 나는 Dario에게 영광을 돌리고 싶습니다.

Anthropic는 언제나 연구, 제품, 비즈니스, 컴퓨팅 파워, 정책, 사회적 영향 등과 같은 여러 가지 다른 것들을 동시에 고민합니다. 그겢이 전형적인 회사가 아니며, 제품과 go-to-market만 중요한 것이 아닙니다. CEO의 주의력은 대부분 거기에 집중합니다.

Dario의 주의는 현재 가장 긴급한 문제에 따라 다른 영역으로 전환됩니다. Co-work가 방금 출시되었을 때 그는 우리에게 이렇게 말했습니다: "최근에 매우 흥미로운 트렌드를 보았는데, 누군가가 Claude Code를 개인 시나리오에 사용하고 있습니다. 그러나 대다수 사람들에게는 이것이 어려운 일이며, 그 이유는 터미널을 열어야 하기 때문에 터미널 자체가 장벽이 있기 때문입니다."

그래서 그는 다음과 같은 질문을 제기했습니다: "만약 '다른 모든 것을 위한 Claude Code'를 만들면 어떨까요?" 이것은 매우 유용한 영감입니다. 그는 자신의 작업 방식과 매우 일치합니다. 그는 당신에게 제품 설계도를 제공하지 않으며, 제품을 완전히 정의하지도 않습니다.

Alex Heath: 그것이 당신의 문제입니다.

Mike Krieger: 네. 그는 단지 말했습니다: "이것은 제품 문제입니다. 당신들이 해결하십시오." 후에 Co-work를 실현시키는 것은 두 가지 유형의 개성을 결합한 것입니다. 물론 참여자는 많지만, 특히 두 명을 떠올립니다.

하나는 Felix인데, 그는 Electron의 주요 유지 관리자 중 한 명이며, 데스크톱 소프트웨어에 대해 매우 잘 알고 있거나 적어도 데스크톱 웹 소프트웨어쪽을 매우 잘 이해합니다. 그는 항상 한 가지 문제를 고민해왔습니다: 사람들이 자신의 컴퓨터에서 작업을 어떻게 할 수 있을까요? 다른 하나는 Boris이며, Claude Code에 대해 매우 깊이 이해하고 있습니다.

우리가 그들 두 명과 그들의 팀을 함께 모셔 놓은 후, Co-work를 출시하는 데 몇 주만 걸렸습니다. 모든 작업이 그 몇 주 동안에 이루어졌다는 것이 아니라, 이전에 Claude Code 쪽과 데스크톱 쪽에서 어떻게 하면 프로그래머가 아닌 다른 사람들도 이 능력을 사용할 수 있을지에 대해 많이 고민했기 때문입니다.

이 모델들은 본질적으로 매우 강력한 기능을 갖춘 대리 엔진이며, 즉, 대리 능력을 갖춘 지능형 엔진입니다. 문제는 이 엔진을 더 많은 사람들에게 전달하는 것입니다.

하지만 당신이 말씀하신 판단에 전적으로 동의합니다: 지금까지 그것이 주는 느낌은 우리가 조직도를 출시하는 게 아니라, 우리의 동력 전략을 출시하고 있다는 느낌이고, 혹은 테스트 및 실행 프레임워크 전략을 출시하고 있다는 느낌이 있습니다. 이것은 대부분의 사용자에게 이해하기 어려운 것입니다.

Alex Heath: 그리고 이것은 제품 경험이 전혀 좋지 않습니다. 예를 들어, Co-work에서 나의 스레드를 Claude 모바일 앱에 동기화할 수 없습니다. 즉, 이전에 Co-work에서 준비한 인터뷰 문서를 직접 휴대폰으로 가져갈 수 없습니다.

마이크 크리거: 네. 일부 제품은 자연스럽게 다음 단계로 어떻게 발전해야 하는지를 가리킵니다.

예를 들어 나는 디스패치의 중심적인 사용자입니다. 디스패치는 Co-work에 원격으로 액세스할 수 있게 해줍니다만, 당신의 컴퓨터가 켜져 있어야 합니다. 그래서 다음으로 상당히 자연스러운 질문은: 만약 컴퓨터를 항상 켜두지 않아도 된다면, 더 좋을텐데. 그래서 우리는 어떻게 이 방향으로 나아갈까요?

클로드 코드는 이미 이 길을 가고 있었지만, 그저 6개월에서 1년 앞서 있었을 뿐입니다. 예를 들어 클로드 코드 리모트, 나는 계속 사용하고 있습니다. 저는 밖에서 있을 때도 코딩 작업을 시작할 수 있습니다. 많은 시간, 컴퓨터로 돌아가기 전에 이미 풀 리퀘스트가 제출되어 있습니다.

당신은 상호 운영공간도 비슷한 방향으로 갈 것이라고 상상할 수 있습니다.

그러나 제가 동의합니다, 우리는 현재 혁신의 단계에 있습니다: 혁신을위한, 많은 것들이 자연스럽게 자라냅니다. 이것은 물론 좋습니다. 그러나 차후에, 맥락 및 연속성 관점에서, 여기서 대화하고 있는지, 거기서 대화하고 있는지는 사용자가 고려해야 하는 문제가 아니어야 합니다.

내 아내는 종종 묻습니다: 기억이 안 나, 그건 코딩에서 한 건가? 채팅에서 물어본 건가? 아니면 상호 운영공간에서 한 건가? 이것은 추상화 수준이 나쁘다는 것을 보여주며, 우리는 이를 수리해야 합니다.

알렉스 히스: 사실이라면 이것은 매우 타당합니다. 왜냐하면 나는 OpenAI 팀과 소통할 때, 그들의 현재 슈퍼 앱 전략, 그리고 Codex 주변으로 전진하는 방향은 실제로 당신들이 Co-work로 어떤 종족 형태를 만들어 냈던 것입니다.

나는 아주 궁금하네요, 첫째, 당신은 이러한 "슈퍼 앱"의 경로가 AI 제품에게 올바른 방향인지 생각하십니까? 둘째, 이것이 당신들에게 더 큰 압력을 가져올 것인가요? 왜냐하면 저는 OpenAI가 이미 이것이 방대한 기회임을 깨달았다고 생각합니다: 코딩 능력을 코드를 쓰지 못하는 사람들에게 제공하는 것.

마이크 크리거: 그렇습니다, 그리고 그들은 매우 빠르게 전진하고 있습니다.

알렉스 히스: Codex 역시 아주 훌륭하며, 새로운 모델도 훌륭합니다. Codex는 그들에게 매우 잘 발전한 모델입니다.

클로드는 이전에 코딩에서 매우 높은 성장을 경험했으며, 여전히 외부에서는 클로드가 코드 능력에서 선두에 있다고 보고 있습니다. 그러나 Codex가 정말 꼼짝도 않고 따라잡고 있다는 사실입니다, 그렇죠?

마이크 크리거: 네, 그렇습니다. 실질적으로 강해졌죠.

저는 Instagram에서 가장 흥미로운 시기 중 일부를 Snap과 같은 경쟁사와 마주치는 때에 경험했습니다. 그들은 우리와 동일한 공간에 있었지만 방법은 다르더군요. 빠르게 성장하는 시장에서는 어떤 아이디어가 상대방에서 빌려온 것이고, 어떤 아이디어가 상대방이 우리에서 빌려온 것인지 발견하게 됩니다.

알렉스 히스: 그래서 이 비유에서 Anthropic은 Snap인가요?

마이크 크리거: 저도 누가 누인지 모르겠습니다. 시장 역동성이 다르고 시가총액도 다릅니다.

알렉스 히스: 네, 약간 다르죠.

마이크 크리거: 그러나 회사 문화는 정말로 매우 다릅니다.

적어도 제 당시의 이해관계로는, 모든 경쟁사가 이렇게 진화하는 것은 아니라는 것을 알았어요. 그러나 Instagram과 Snap 사이의 그 경쟁은 어떤 측면에서는 실제로 그랬습니다: 우리 각자가 강점을 가지고 있었고, 미래를 다루는 방식은 서로 다르지만 비슷했습니다.

문제는 다음과 같았습니다: 각 회사가 어떻게 진화하여 서로 다른 위치로 가느냐?

Instagram의 경우, 우리가 과거에 꽤 철학적으로 매주 한 번 정도 아주 세련된 사진을 올리는 것으로 인식되었습니다. 우리는 어떤 방향으로 나아가고자 했습니다: 사용자가 더 자유롭게 공유할 수 있도록 하는 것. 스토리를 도입할 수 있었던 것은 우리에게 매우 중요했습니다.

Snap의 경우, 그들도 influencer와 연예인과 관련된 콘텐츠를 더 많이 갖고 싶어했는데, 그 부분의 수요가 증가하고 있었습니다. 따라서 양측 모두가 자신의 진화 경로를 관리해야 했습니다.

이 비유는 조금 과도하게 확장되었을 수 있습니다. 하지만 우리에게 돌아와서, OpenAI가 이 공간에 있다는 것은 매우 흥미롭습니다. 제 생각에, 우리에게 가장 중요한 것은 두 가지입니다.

첫째, 우리의 제품 생태계를 더 통일되고 더 합리적으로 만드는 것입니다. 웹 버전이든 데스크톱 버전이든, 단일 애플리케이션이거나 슈퍼 애플리케이션일 필요는 없지만 적어도 여러 구성 요소가 서로 연결되어 있고 함께 있을 때 의미가 있어야 합니다.

둘째, 기능과 사용 간의 격차를 계속 줄이는 것입니다. 왜냐하면 오늘날에도 Co-work나 현재의 어떤 제품이건 이 문제가 여전히 존재하기 때문입니다.

저는 방금 우리의 채용 담당자와 이야기했습니다. 그는 회사에서 가장 극단적인 Co-work 중독자이자, 비 프로그래머 사이에서 가장 높은 Co-work 사용량을 보유한 사람입니다. 그의 작업 흐름을 보면 정말 놀라울 것입니다.

하지만 안쏘픽(Anthropic)에서도 대부분의 채용팀 구성원들은 그렇게 일하지 않았습니다.

그래서 최종 형태가 슈퍼 앱이든 아니든, 목표는 동일합니다: 우리가 이 채용 동료의 경험이 빠르게 확산되도록 적합한 제품 형태를 창조할 수 있는지, 다른 사람들도 비슷한 작업 흐름을 쉽게 채택할 수 있도록 할 수 있는지? 아니면 모두가 Claude의 자신감과 능숙함을 갖출 수 있도록 할 수 있는지?

Alex Heath: 오늘은 Co-work에 관해 더 많이 듣고 싶어했는데 아쉬워요. 비록 개발자 회의라는 것을 알고 있지만요. 궁금한 게 있는데, Co-work는 Claude Code에 비해 어떻게 성장했나요? 성장 속도가 더 빨랐나요? 어떠한 데이터가 있나요?

Mike Krieger: 코딩 제품 전체에 비해 어떻게 성장했는지는 잘 모르겠습니다. 왜냐하면 코딩 자체의 성장이 매우 빠르기 때문이죠. 그러나 Co-work의 성장 궤적은 적어도 당시 Claude Code의 궤적과 유사했으며 때로는 더 빠를 정도였습니다. 이것은 정말 흥분되는 일입니다.

제 개인적으로도 정말 흥분되어요, 왜냐하면 나는 항상 Claude의 영향력이 순수한 코딩 상황을 넘어서기를 바랐기 때문이거든요.

이제 거의 매일, 우리 내부의 생산성 채널에서 누군가가 Co-work의 새로운 이정표를 공유하는 것을 볼 수 있어요. 이러한 성장은 정말 흥미로운 일입니다.

우리가 기업 고객들과 소통할 때, 그들도 말하죠: 좋아요, 우리는 Co-work를 도입했고, 그러고 나서 이런 현상을 볼 수 있었어요 — 어떤 사람은 이를 정말 이해했고, 어떤 사람들은 여전히 많은 손길을 필요로 하며, 서로 다른 부서들 간의 사용 방식도 다릅니다.

이것은 좋은 질문입니다. 왜냐하면 그것은 적절한 사람, 적절한 상황, 적절한 제품 모습 아래서, 이 제품이 일을 정상적으로 수행할 수 있다는 것을 보여 주는 것입니다. 그러나 중간에는 여전히 격차가 있습니다.

제 생각에, 대부분 사람들이 많은 적응 비용 없이 작업을 할 수 있게 되면, AI가 정말로 저에게 일을 도와주고 있다는 상태에 도달하면, 그 성장은 더욱 가속화될 것입니다.

Alex Heath: 경쟁에 대해 이야기할 때, 우리는 대략 1년 반이 전 어떤 회의에서 다른 주제에 대해 이야기했었어요: 고객과의 경쟁. 그 때 당시 당신들은 Claude Code 제품을 아직 출시하지 않았었죠.

Mike Krieger: 네.

모델 회사들이 어플리케이션을 개발하기 시작했습니다

Alex Heath: 우리가 논의했던 것은, Cursor와 같은 대규모 고객이 있을 때, 여러분이 비슷한 제품을 직접 만들면 어떨까요? 당시 CPO로서 그 판단을 내려야 했습니다. 지금은 더는 CPO가 아니니 이러한 결정을 내릴 필요가 없겠지요.

하지만 지금 상황은 어떤가요? 사실 이 문제를 꽤 많이 둘러싼 채로 얘기했지요. 예를 들어 Claude Design과 Figma 간의 논란. 당시에 당신은 Figma 이사회에 참여했고, 그로 인해 물러났죠. Dylan은 나중에 꽤 친근한 말을 했고, 이 문제가 개인적으로 당신을 겨냥한 것은 아닌 것으로 보입니다.

하지만 이 사건은 실제로 한 사례입니다. 많은 사람들이 시장에서 현재의 추세를 보고, '저런, Anthropic은 모든 핵심 세부분야에 진입하려 하나 보다'라고 느낄 것입니다. 특히 Figma 사건은 약간 미묘해 보입니다.

Mike Krieger: 이 사태는 분명 예전보다 복잡해졌습니다. Anthropic에 합류했을 때 우리는 Claude.ai만 가지고 있었습니다. 당시에 저는 그것이 누구와의 경쟁이라기보다는 새로운 제품 형태인 것 같았습니다.

우리는 여전히 우리가 어떤 제품을 만들어야 하는지를 매우 신중히 고민합니다.

제 생각에, 우리가 자체 제품을 출시했을 때 어떤 독특한 가치를 제공할 수 있는 경우에만 이 사태가 의미가 있습니다. 왜냐하면 Claude 플랫폼에는 매우 우수한 고객들이 많이 있고, 회사 내에서도 이들 고객의 성공을 매우 힘들게 지지하는 사람들이 많습니다.

그래서 문제는 다음과 같습니다: 우리가 어떤 방향을 보여주고, 산업에게 어떤 가능성을 시사하고 있는지입니다. 이상적인 상황에서는 이는 보편적인 수익 증대 효과여야 합니다. 이러한 사고 방식을 채택하기 시작하는 많은 회사들이 생기도록 하는 것입니다.

Claude Code는 좋은 사례입니다. 이전에는 많은 관심이 편집기에 집중되었지만, 종단에서는 그렇지 않았습니다. Claude Code가 출시된 후, 특히 우리가 그것을 그 방식으로 출시하고 그에 많은 관심을 기울인 후에, 전체 업계는 큰 폭으로 이 방향으로 움직이기 시작했습니다. 물론, 이전에도 종단 시나리오를 고려해 온 사람들이 있었습니다.

이것이 나의 빈들거림에 대한 희망입니다. 이 제품들이 각자의 분야에서 유일한 제품이 되도록 하는 건 아닙니다. 그런 식으로 되면 오히려 나쁠 것입니다. 저는 다양성 있는 제품들이 존재하기를 희망합니다.

보다 이상적인 상황은 다음과 같습니다: 첫째, 이들이 당사의 제품 포트폴리오에서 의미가 있는 경우입니다. 예를 들어, 당신이 이미 Claude.ai에서 모든 MCP를 연결했다면, 이것은 다른 제품들도 더 좋아지게 할 것입니다.

둘째, 그들이 전진 방향을 시연할 수 있는 경우입니다. 예를 들어 Claude Design은 매우 agent-first인데, 즉, 에이전트 중심을 강조하고 에이전트에게 많은 제어 출력 공간을 제공합니다. 이는 매우 구체적인 제품 경험을 가져올 것입니다.

제게는 slides 제작과 같은 작업할 때 유용합니다. 에이전트와 함께 아이디어를 고민할 수 있으면서 동시에 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Alex Heath: 그것이 Figma를 침식하지는 않을 거라고 생각하지 않나요?

Mike Krieger: 저는 그들이 서로 다른 사용 사례를 대응하고 있다고 생각합니다.

Figma는 본격적인 제작, 정제 및 협업 측면에서 정말 강한데, 즉 공식 제작, 정교화 및 협업입니다. 이들은 Figma의 강점입니다. 저는 Figma 팀을 정말 좋아합니다. 그들은 그 제품을 이러한 시나리오에 아주 적합하게 만들었습니다.

반면에 저는 Claude Design을 다르게 활용합니다. 전문 디자이너가 아니기 때문입니다. 어떤 시각적 커뮤니케이션 자료를 만들거나 상호작용적 탐구를 수행하는 데 더 관심이 많습니다. 여기서 목적은 정교함이나 최종 제작이 아니라 초기 모형의 느낌입니다.

저는 이전에 Claude Design을 사용하여 iOS 앱의 프로토 타입을 만들어보았습니다. 그것의 픽셀 판정과 우리가 최종적으로 출시하는 것 사이에는 큰 차이가 있지만, 그것은 한 가지 방향을 가리켰습니다: 저는 우리가 이 공간에서 무엇을 달성할 수 있는지에 대해 생각합니다. 그래서 그들은 계속해서 진화할 것입니다. 여기서는 Claude Design과 Figma를 예로 들었지만, 이와 유사한 모든 제품들이 마찬가지입니다: 모두가 계속 발전하고 있습니다.

우리의 좋은 아이디어가 다른 제품에 적용되기를 바라며, 그 반대도 마찬가지입니다. 사실 모두가 함께 탐구 중이라고 생각합니다: 어떤 제품 형태를 구축해야만 에이전트의 활용을 극대화할 수 있을까요?

저는 이번 주 한 연구원과 좋은 대화를 나누었습니다. 그는, 에이전트의 행동을 제한할수록, 그것을 너무 구체적으로 규정하려고 하면, 내재적으로 발생하는 그 어떤 매력도 일어나기 어렵다고 말했습니다.

저는 Claude Code가 이를 잘 보여주고 있고, Co-work 역시 어느 정도 이를 보여주고 있습니다. 이에 비해 Claude.ai는 대화하거나 매우 구체적인 작업을 수행하는 데 더 가까운 것 같습니다.

우리는 이러한 형태의 제품을 계속해서 구축할 것입니다. 그것의 가장 중요한 역할은 더 많은 사람들이 이러한 패러다임을 이해하고 훌륭한 경험을 자신의 제품에 구축할 수 있도록 하는 것입니다.

이러한 제품들이 Claude에 의해 주도된다면, 물론 멋지겠지요. 우리는 Claude가 최고가 되거나 적어도 그 다음 세대 AI 제품 뒤의 지능적 기반 능력 중 하나가 되기를 희망합니다.

요약하자면, 이 문제는 이전보다 훨씬 복잡해졌습니다. 하지만 우리는 여전히 동일한 원칙을 최대한 유지하려고 노력할 것입니다: 우리가 어떤 영역으로 진입해야 하는지를 매우 신중하게 고려하고, 플랫폼 측 구축 모듈이 여전히 모두에게 개방되어 있는지를 확인합니다. 예를 들어, 관리형 에이전트(Managed Agents)와 같은 것입니다. 이제 당신은 관리형 에이전트를 기반으로 구축된 것을 통해 내부에서 구축할 수 있는 것과 동등한 강력한 것을 만들 수 있습니다.

보안 문제가 아닌 이상, "리텐션 모델 기능이 우리에게 우위를 줄 것"이라는 이유로 어떤 모델을 출시하지 않습니다. 이것은 우리가 항상 고수해 온 원칙입니다.

우리는 어떤 제품이 실제로 어떤 새로운 것을 표현했을 때에만 해당 제품을 출시합니다.

Alex Heath: 그래서 당신과 Dylan의 관계는 괜찮습니까? 이전에 그도 우리 프로그램에 출연했었던 걸로 기억합니다, 확인이 필요하군요.

Mike Krieger: 나는 Dylan을 정말 좋아하고, 그들이 하는 일을 매우 존중합니다.

Alex Heath: 이것은 Ellis가 이 주제에 대해 한 다른 질문입니다. 특히 초기 창업 공간에서, 모든 사람들이 소비자 창업 기업이 여전히 실행 가능한지에 대해 토론하고 있습니다. 모두가 생각하게 되는데, Anthropic은 다음에 무엇을 할 것인지? 다음 Claude Design은 무엇일까? OpenAI는 다음에 무엇을 할 것인가?

반면에, 기업 시장은 좀 더 안전한 것으로 보입니다. Dario는 오늘 그것에 대해 언급했는데, 올해 "누군가가 10억 달러까지 혼자서 이루는" 기업이 나올 것이라고 생각합니다. 그것은 기업 시장의 기업이 될 것으로 예상됩니다.

하지만 당신은 현재 소비자 창업 기업의 상황을 어떻게 보십니까? 만약 당신이 다시 케빈과 함께 인스타그램을 만들던 과거의 자신이, 오늘 같은 환경에 직면하게 된다면, 어떤 다른 접근 방식을 취했을까요?

왜냐하면 세상은 이미 많이 변했기 때문입니다. 지금은 소비자 창업을 하는 것이 더 어려워 보입니다.

Mike Krieger: 나는 소비자 제품이 뚫고 나오는, 즉 대규모 성장하는 것을 생각하는데, 크게 두 가지가 필요하다고 생각합니다.

첫째, 어떤 새로운 능력이나 형태가 필요합니다. 옛날 우리에게는 카메라 폰이었습니다. 지금은 더는 아무도 그것을 "카메라 폰"이라고 부르지 않습니다. 왜냐하면 폰에 카메라가 디폴트 기능으로 들어가 있기 때문입니다. 또하나는 예를 들면 TikTok, Reels와 같은 제품처럼 보다 풍부한 미디어 형식일 수 있습니다. 왜냐하면 그때에는 스트리밍 미디어 능력이 이미 성숙해졌기 때문입니다.

둘째, 당신을 성장시킬 수 있는 배포 메커니즘이 필요합니다.

우리에게 있어서, 그 시절은 약간 "서부의 세계" 시대였습니다. Instagram 사진을 Facebook, Twitter, Tumblr, 그리고 Posterous에 공유할 수 있었고—이는 Instagram이 얼마나 초기 제품인지를 보여줍니다. 이러한 모든 플랫폼은 제품에 대한 자유로운 링크를 허용했기 때문에 성장 순환을 형성할 수 있었습니다.

하지만 오늘날은 전혀 다릅니다.

나는 Locket의 창립자 Matt와 같은 일부 창시자들과 이야기했습니다. 그들은 TikTok의 대화 공간에 참여할 수 있는 방법을 찾았습니다. 이를 통해 흥미로운 성장 순간을 가져왔습니다.

하지만 나는 이제 분배 생태계가 예측하기 어려우며 더욱 불가능하다고 생각합니다.

그래서, 어떤 AI 플레이어보다도, 나는 이것이 현재의 가장 큰 트렌드이자 가장 큰 도전일 수도 있다고 생각합니다: 이러한 분배 생태계에 직면할 때, 어떻게 단절을 극복할 것인가?

이전에는 아마도 Facebook과 사용자 확보를 위해 경쟁하던 시기였을 겁니다. 말하자면, 예를 들어 그때 Facebook의 일일 평균 사용 시간이 15분이었다고 가정해 봅시다. 그러나 이제는 TikTok과 경쟁하고 있습니다. 내 추측으로는 TikTok의 일일 평균 사용 시간이 한 시간을 넘을 것입니다. 정말 미친 짓같지만, 현실은 그렇습니다. 당신은 그 중 일부 주의를 빼앗기 위해 노력해야 합니다.

그래서, 당신이 필요로 하는 것은 두 요소입니다: 새로운 기능이나 형식, 그리고 새로운 분배 체계입니다. 전자에 관해서는, 이것은 어떤 형태의 AI 중심 상호작용일 수 있습니다; 또는 그 반대로, AI가 당신을 밖으로 이끌어 현실 세계로 나가게 하여 보다 많은 실제 상호작용을 유도하는 것일 수도 있습니다.

두 가지 중 어느 것이든 간에, 당신은 여전히 두 번째 문제를 해결해야 합니다: 분배.

지금 많은 주의가 이러한 채팅 AI에 집중되고 있습니다. 그러나 누군가는 채팅에서 "바이러스식 전파"가 정확히 무엇을 의미하는지 정말로 명확히 생각하지 못했다고 생각합니다. 오늘날 이 질문은 다소 유효하지 않은 것 같습니다.

아마도 여기에는 어떤 새로운 것이 등장할지도 모릅니다. 예를 들어, 우리는 MCP 앱들을 출시했는데, 이는 오픈 표준으로 제공됩니다.

Alex Heath: 이것은 새로운 앱 스토어식 분배로 변할 수도 있겠네요?

Mike Krieger: 가능성이 있습니다. 앱을 통합할 수 있습니다. 아마도 최초의 실제 바이러스식 전파 MCP 앱은 어떤 소비자 중심의 것이 될 것입니다. 그것은 매우 흥미로울 것이며, 이는 새로운 분배 메커니즘일 수 있습니다.

이전에 비영리 explorer 프로젝트의 한 사람과 대화를 나눈 적이 있습니다. 우리는 이전에 MCP가 특정 시나리오에서 어떻게 사용되는지 설명하는 기사를 썼습니다. 그는 매우 흥미로운 것으로 생각했다고 말했습니다. 비영리 explorer 프로젝트에 대한 "바이럴한 성장"이 무엇을 의미하는지 본 적이 있다고 합니다.

그 숫자는 물론 특별히 크지 않았지만, 그는 커넥터 목록을 볼 때 몇 일 동안 상위 다섯 명에 들어 있었고, 옆에는 Gmail과 Slack이 있었습니다. 이로 인해 많은 주목을 받았다고 합니다.

그래서 지금은 당신과 함께 생각하면서 이야기하는 중이라는 점이 좀 재미있는데요. 이 대화의 재미로운 점이기도 합니다. 우리가 즉시 완벽한 답변을 얻지는 못할지라도 아마도 앞으로 이런 일이 벌어질 것으로 기대합니다. 당신이 클로드, ChatGPT 또는 Gemini와 같은 프레임워크에서 충분히 강력한 유용성을 제공하고, 그 후에 흥미로운 전달 방식을 찾을 수 있는지 여부에 대해 말이죠?

이런 일이 일어나는 것을 기대해봅니다.

AI가 강해지면 판단이 드문해진다

Alex Heath: 최근에 Every의 Dan Shipper와 팟캐스트를 녹음했습니다. 그 에피소드를 들었는데, 당신은 Claude를 사용하여 Burbn을 재구성했다고 했습니다. 모르는 사람들을 위해, Burbn은 Instagram 이전의 앱으로, 나중에 그것을 Instagram으로 변모시켰습니다. 클로드는 몇 분 안에 그것을 만들었다고 합니다.

저는 궁금합니다. 첫째로, 감정적으로 AI가 몇 분 만에 여러분과 Kevin이 예전에 오랜 기간을 들여 만들었던 것을 만들어낼 때 느끼는 감정은 무엇인가요? 둘째로, 2010년의 Mike가 오늘날의 Claude를 사용할 수 있다면 Instagram은 여전히 나왔을까요?

Mike Krieger: 이 질문 좋네요.

Alex Heath: 왜냐하면 AI가 그 방향을 스스로 찾지 못할 수도 있기 때문입니다.

Mike Krieger: 맞아요. 내가 그것을 마친 후의 느낌은, 우선, 그것이 무엇을 하도록 명확히 지시한 것을 매우 잘 알고 있었습니다. 또한 Dan과 한 가지 흥미로운 점을 언급했습니다. 실제로 과도하게 구축되었던 것인데요. 그것은 Burbn에서 필터를 만들었지만, Burbn에는 당시에 필터가 없었습니다. 우리는 나중에 Instagram을 출시할 때 필터를 추가했죠.

완전히 웹 기반이었기 때문에요. 당시에는 WebGL과 같은 것이 필터를 만들 수 있는 기술이 없었습니다. 따라서 그것이 자체적으로 이를 보충했다는 것을 보는 것은 꽤 흥미로웠습니다.

그러나 나는 방금 Anthropic의 내부 창시자 팀에 대한 논의로 돌아가서, 제품 작업의 큰 부분은 여전히 어려운 질문을 제기하고 실제 사용자에게 제품을 보여주는 것이라고 생각합니다.

나는 제품을 처음으로 사용자에게 보여줄 때 사용자로부터 "직격탄"을 맞은 느낌을 좋아하고 싫어합니다. 누군가는 말할 것입니다: 이게 뭐죠? 전혀 어떻게 사용해야 하는지 모르겠어요. 또는: 저는 헷갈려요.

저의 졸업 후 첫 직장은 UX 연구원이었는데, 매주 실험실로 사람들을 초대하여 테스트를 진행했습니다. 저는 지금까지도 이 일을 좋아합니다. 여러분이 최종 사용자들에게 이 제품을 사용자는 Claude가 쓴 것인지 아닌지는 사실 전혀 중요하지 않습니다. 그들은 단지 신제품이 유용한지, 사용할 수 있는지, 즐거운 순간을 만들어내는지만을 신경 씁니다.

이러한 일들은 여전히 어려워요. Claude가 여러분을 위해 이 문제들을 해결해 주지는 않을 것입니다. 그래서 2010년에 Claude가 있었다면, 당연히 여러분은 제품을 더 빨리 전달할 수 있는 많은 부분이 있었을 것입니다. 특히 무엇을 해야 하는지가 이미 명확한 경우에는요.

예를 들어, 제품을 출시한 후 빠르게 @mentions를 해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 그것은 사용자 인터페이스에서 텍스트 레이아웃 엔진으로, 그리고 서버 측 영속성까지 상당한 시간이 소요되며 여러 세부 사항을 처리해야 했습니다. 만약 그 당시 Claude가 있었다면, 확실히 더 빨리 완료하고 사용자에게 가치를 제공할 수 있었을 것입니다.

그러나 Burbn에서 Instagram으로의 여정은, 나는 Claude가 많은 변화를 가져다주지 않을 것이라고 생각합니다. 일부 코딩 질주 단계를 제외하고는, 그것은 우리를 더 빠르게 만들 것입니다. 적어도 당시에, 0에서 1으로의 코딩 자체가 자주 제한 요소가 아니라고 생각했습니다. 진정한 제한 요소는 사고와 탐구 프로세스입니다.

그래서 제가 말하고 싶은 것은: 어려운 일들은 여전히 어렵습니다.

제가 한 가지 우려가 있습니다: LLM이 너무 많은 결정을 대신 해 주면, 오히려 덜 교차하고 더 의외의 제품 모양을 찾는 것을 방해할 수 있지 않을까요?

물론, 그것을 다시 활용할 수도 있습니다. 좋아요, 세 가지 대안을 제시하고, 그 중 어느 것이 가장 적합한지 확인해 주세요. 저도 그렇게 해 봤습니다.

그러나 그것은 결코 여러분이 어려운 제품 결정을 회피시켜주지 않습니다. 사실, 여러분이 이러한 결정을 내리는 데 필요한 것은 더 많습니다.

Alex Heath: 내가 느끼기에 이 문제가 더 중요해졌습니다.

내 일에서 나도 그런 느낌이 듭니다. 제 업무는 소프트웨어를 작성하는 것이 아니라 미디어를 만드는 것입니다. Claude에게 더 많은 일을 맡길 수 있고, skill file이 내가 어떤 스타일을 좋아하는지를 Claude에게 최대한 알려줄 수 있습니다.

하지만 실제로 그것이 출력한 것을 읽을 때 항상 생각하게 됩니다: 음, 완전히 맞지 않아. 그런 다음 편집자와 기자와의 소통과 같은 방식으로 그것과 소통하곤 합니다.

Mike Krieger: 네.

Alex Heath: 저는 그 능력이 더 강해지는 것과 함께 이러한 능력이 오히려 더 중요해진다고 생각합니다. 왜냐하면 나는 이 과정에서 내 직관력을 잃고 싶지 않기 때문입니다. AI 프로그래밍이 너무 빨리 발전하여 많은 사람들이 조금 과도하게 양보하기 시작할지도 모릅니다. 나는 나중에 우리가 더 균형있는 상태로 다시 돌아갔으면 하는 바람을 품고 있습니다.

Mike Krieger: 인간의 직관력은 여전히 매우 중요합니다. 당신이 말한 '기자와 편집자' 비유를 정말 좋아합니다. 대부분의 경우 편집자가 직면하는 것은 이미 당신이 원하는 임박한 기사에 매우 가까운 기사입니다.

Alex Heath: 과거에 당연히 완전히 엉뚱한 상황들을 겪었던 적이 있습니다.

Mike Krieger: 그러나 대부분의 경우, 편집자는 이 기사가 이미 90%가 원하는 상태에 가깝다고 느낄 것입니다. 좀 더 수정하면 95%에 도달할 수도 있거나 현재는 80에서 85 사이일 수도 있습니다.

그러나 처음부터 참여하여 100%에 더 가까워질 수도 있습니다. 물론, 이러한 것들은 정확히 측정할 수 없습니다.

저는 Labs 내에서 무언가를 구축할 때 이러한 경험을 가지고 있습니다. 지금까지 배운 것은 Claude가 코드를 작성하기 전에 그와 보다 전반적인 대화를 하고 사항을 명확히 하는 것이 최선이라는 것입니다. 그런 다음에 '좋아, 이 방향이 옳은 것 같아, 우리는 이미 효율적인 명세서를 만들며 협력했고, 이제 너가 실행해 보면 돼'라고 말하곤 합니다.

만약 내가 그에게 상위 레벨의 기능 설명만 준다면, 그는 정말로 그 기능을 만들어 낼 것입니다. 우리가 구축 중인 모든 확인 메커니즘은 또한 그것이 기능적으로 작동할 수 있도록 보장하게 될 것입니다.

그러나 이후에 다시 보면, 내가 좀 다르게 했을 것 같다는 생각이 들 수 있습니다. 그러나, 이미 완성되어 있습니다. 그 '완전히 맞지 않는' 느낌, 그것은 별로 좋아하지 않습니다.

그래서, 우리는 '먼저 북극성을 명확히 표현하고, 그리고 Claude가 그 북극성 쪽으로 효과적이고 효율적으로 수렴하도록 도와주는' 방식으로 전환하고 있습니다.

내부에서 누군가 아주 잘 말했습니다: 우리가 Claude를 사용하여 프로그래밍할 때, 전체 작업의 핵심은 북극성을 명확히 표현하는 것이며, 그리고 Claude가 그 방향으로 수렴하도록 돕는 것입니다.

이것이 일종의 안내이자, 어떤 의미에서는 매니저입니다. 물론, 소프트웨어에서의 매니저는 일반적으로 인적 발전에 관한 것이 더 많습니다. 그래서 아마 아키텍트에 더 가깝습니다. 그러나 나는 아직 그것을 특정한 좋은 단어로 찾지 못했습니다.

이것은 프로젝트와 클로드의 '가이드' 또는 '셀파 인도인' 같은 것이 더 정확합니다: 당신은 목표를 향해 함께 나아가는 것이며, 자동으로 완료될 것을 기대하는 것이 아니며 초기 방향의 형성에 전혀 참여하지 않는 것입니다.

Alex Heath: 인스타그램과 Anthropic 간에는 흥미로운 유사점이 많이 있습니다. 인스타그램 초기에는 서버 용량 문제로 머리를 맞대는 일도 있었습니다. 당시에는 충분한 서버가 없었습니다. 어느 순간, 이 문제를 해결해야 했습니다.

Mike Krieger: 네.

Alex Heath: 또한 그 거래가 아주 빨리 진행되었습니다.

지금으로서는, 10년이 넘은 지금에도 계산 능력은 여전히 문제입니다. 당신이 직접 계산 능력을 책임지는 사람은 아니라는 것을 알고 있지만, Anthropic 내에서는 분명히 계속해서 고민해야 할 문제이겠죠. 당신이 이 '작은 AI 실험실'에 합류했을 때는 아마도 예견하지 못했을 것입니다.

Mike Krieger: 이것을 상징하는 두 가지 장면이 있습니다. 첫 번째는, 이 두 년 동안 정말 많은 것을 배웠다는 점입니다.

Claude 3.5가 출시된 날, 출시 당일, 그때는 우리 규모가 현재보다 훨씬 작았지만 사용자가 빠르게 증가하기 시작했습니다. 그 시점에서 우리는 할당받은 칩 리소스를 거의 모두 사용하고 있었습니다.

나는 인프라팀에 물었었습니다: 좋아, 리소스를 모두 사용하면 어떻게 되나요? 용량을 확장하면 되는 걸까요?

왜냐하면 나는 지난 인스타그램 시절에는 매우 특수한 하드웨어가 아니라면 AWS에는 여전히 사용 가능한 하드웨어가 있는 걸로 기억했습니다.

그 결과 그들은 말했습니다: 아니, 아니, 아니요. 그 리소스를 다 사용하면, 정말 끝난 것입니다. 그 GPU들은 이미 완전히 할당되어 있습니다. 물론, 더 많은 리소스를 획들하려고 노력하고 있습니다.

나는 그때 깨달았습니다: 아, 이것은 매우 다른 환경이에요. 과거처럼 '인스턴스 생성'을 클릭하면 문제가 해결되지 않는 환경이라는 걸요.

Alex Heath: 그래서 지금은 엘론과 함께 우주로 가야 하는 이유가 보입니다.

Mike Krieger: 완전히 맞아요. 우리는 새로운、때로는 예상치 못한 계산 능력 출처를 찾고 있습니다. 그것은 나에게 굉장히 빠른 학습 과정이었습니다. 나는 거기에 대해 즉각 이해하고 내면화했습니다.

지금은 계산 능력 문제에 대해 많은 고민을 하고 있습니다. 제품 하나에 있어도 인텔리전스 수준을 희생하고 싶지 않습니다. 그래서 문제는 다음과 같이 바뀌었습니다: 최대한 많은 인텔리전스 기능을 전달하면서도 계산 능력을 낭비하지 않는 방법은 무엇인가요? 예를 들어, 어떤 일들을 비동기적으로 처리할 수 있을까요? 언제 가장 큰 모델을 사용해야 하며, 언제 작은 모델을 사용해야 할까요?

따라서, 계산 능력은 정말 중요한 고려 사항입니다. 많은 측면에서 이는 건강한 것으로 생각됩니다. 이는 또한 우리를 고객의 입장에 더 가깝게 만들어줍니다. 방금 이야기한 것처럼 고객 문제를 언급했습니다. 그들도 토큰을 구매하고, 그런 다음 이러한 토큰을 어떤 제품 형태로 다시 판매하는 세계에서 살고 있습니다.

따라서 우리와 그들은 많은 면에서 일치하며 둘 다 이러한 생태계가 건강하다는 것을 바라고 있습니다. 작년 동안, 시장이 더욱 명백하게 토큰 기반 가격 책정 또는 사용량 기반 가격 책정으로 전환되는 것을 보았습니다. 즉, 토큰 또는 사용량에 따라 청구되는 것입니다.

한 해 전에 이러한 생태계를 살펴볼 때, 고객이 가격을 더 높이거나 더 많은 가치를 전달하고 싶어하지만 현재의 가격 책정 모델로 인해 제한을 받는다고 생각했습니다.

그러나 이제, 점점 더 많은 고객이 실제로 인텔리전스 능력을 중심으로 가치를 전달하거나 적어도 사용자 정의 비용 및 능력 간의 관계를 허용할 수 있습니다. 예를 들면, 비용을 최적화하고 싶다면, 좀 덜 첨단적인 모델을 사용하지만 어떤 가치를 얻을 수 있는지 알고 있습니다. 또는 이 일을 정말 잘 하고 싶다면, 빠른 모드를 사용하고 더 많은 토큰을 소비할 수 있습니다. 왜냐하면 조절 가능한 노브가 있기 때문에요.

그래서, 네, Anthropic에서는 계산 능력이 Instagram 시대보다 명백히 중요합니다. 하지만 어느 정도 유사한 면도 있습니다: Instagram의 성장도 지수 함수적인 성장이었습니다. 적어도 숫자로 계산하면 그렇습니다.

Alex Heath: Dario는 Claude Code가 1분기에 대략 80배 성장했다고 말했습니다. Instagram이 80배 성장했는지는 모르겠네요.

Mike Krieger: 아닙니다. 첫 주의 100에서 10만으로의 성장을 제외하면, 실제로 매우 안정적이고 매우 좋은 비율의 성장을 했지만 이 정도는 아니었습니다.

Alex Heath: 이대로 마무리하도록 하죠. Anthropic에서 너무 일찍 참여하셨군요. "일찍"이라고 말했지만 실제로는 이미 2년이 지났지만, AI 세계에서는 여전히 일찍이죠.

Anthropic의 문화는 정말 흥미로운 것 같아요. 회사 내 사람들과 더 많이 소통할수록 느끼는 부분이에요. 많은 사람들이 외부에서 Anthropic을 보면 다양한 제목을 보고, Mythos를 보고, Dario가 아마도 50%의 일이 사라질 것이라고 언급하는 것을 보게 됩니다. 많은 사람들은 말합니다: 그들은 그냥 공포를 조장하고 있거나 규제적 포획 전략이 있다고요.

하지만 저는 Anthropic의 문화가 매우 독특하다고 느껴요. 궁금한 게 있는데, 당신이 보기에 외부인들이 Anthropic을 이해하는 방식과 Anthropic 내부에서 실제로 무엇을 하는지에 대한 신념 간에 가장 큰 이질감은 어디에 있을까요?

Mike Krieger: 다른 사람들에게 믿음을 주는 게 정말 어려운 일이에요. 왜냐하면 계속해서 말할 수 있어요: 우리는 매우 투명한 회사에요. 우리가 말하는 것이, 우리가 진정으로 생각하는 것이에요.

Dario는 아마도 제가 만난 가장 솔직한 사람일지도 모르겠어요. 그는 자신의 생각을 밝히고, 신중한 계산을 거치지 않고 이야기하는 것인 제 예정이냐: "이렇게 말하면 제가 다음 라운드를 펀딩할 수 있을까?" 전혀 그렇지 않아요.

저는 그와 조금씩 친해지면서, 그가 내부와 외부에서 어떻게 행동하는지 보면서, 이것이 그의 커뮤니케이션이나 제품 출시 전략 뒤에 있는 원동력이 아님을 분명히 알게 되었어요. 물론, 말은 한 번 나오는 것이고, 장기적으로 동일한 행동을 보이는 것은 다른 문제에요.

하지만 아마도 내부적인 예를 들면서 이해할 수 있을 것 같아요. 올해는 비즈니스 성장, 사용량 증가 면에서는 물론 정말 좋았어요. 하지만 회사가 여전히 grounded 유지하는 이유, 즉 중심을 잃지 않은 이유는 Anthropic의 목표가 거대한 상업 회사를 세우는 것이 아니기 때문이라고 생각해요.

Anthropic의 목표는 우리가 할 수 있는 만큼 세상을 더 나은 AI 미래로 이끌어가는 것이에요. 한 번 이 시각에서 모든 것을 보면, 많은 후속 결정을 설명할 수 있어요.

물론, 다른 사람들에게 의심을 버리도록 요구할 수는 없어요. 결국, 우리는 여전히 우리가 공포를 조장하고 있지 않고, 자신을 보다 선두적으로 보이기 위해 의도적으로 어떤 것을 눌러 묶어놓는 게 아니라는 것을 계속해서 행동으로 증명해 나가야 해요.

예를 들어볼까요. 회사 내부에서의 신념은: 우리는 Mythos 수준의 모델을 안전하게 출시할 수 있어야 한다는 것이에요. 그리고 우리는 아직 그것을 이루지 못했는데, 이것은 실제로 좋은 일이 아니에요. 우리는 그것에 대해 자랑스럽지 않아요.

왜냐하면 만약 우리가 이것을 올바르게 해냈다면, 모든 긍정적인 케이스가 발생할 수 있어요. 방금 얘기했던 생명 과학에 대해선, Mythos 수준의 모델로, 거기서 정말 흥미로운 것들이 나올 수 있어요. 저도 내부에서 Mythos를 사용해 많은 소프트웨어를 썼는데, 그것은 이 측면에서 정말 우수했어요.

Alex Heath: 당신의 내부 소프트웨어는 네트워크 보안 위험이 없겠죠?

Mike Krieger: 네. 우리는 가능한 한 안전하게 이것을 수행할 수 있는 방법을 이미 고안했습니다. 그러나 이것이 우리가 세상을 바라보는 방식입니다. 우리는 이러한 능력을 사람들에게 전달하고 그들을 억제하려고 하지 않습니다. 우리는 능력이 보안 문제로 인해 출시되지 못할 수 있도록 매우 열심히 일하고 있습니다.

그러므로, 이를 실제로 증명해야 합니다. 다른 사람들이 이를 증명하도록 요구하는 것은 공정한 일이라고 생각합니다.

하지만 다른 사람들이 말하는 것을 보면, "그들은 그저 다음 시기의 가치 평가를 높이려고 하는 것뿐이다", "그들은 그들 스스로 멋있게 보이려는 것 뿐이다", "그들은 실제로 이 말들을 믿고 있지 않다"라고 할 때, 적어도 당신이 제게 믿기를 원하신다면, 저는 말씀드릴 수 있습니다. 이것이 안트로픽(Anthropic) 내부의 진정한 원동력은 아니라는 것입니다.

그런데도, 결국 저희의 임무는 이를 시간이 증명하는 것입니다.

Alex Heath: 마지막 질문. 누군가가 마이크, 나는 내 직업을 걱정하고 있어. 또한 제 가족, 자녀, 조부모들의 경제적 안전을 걱정하고 있어요. 어떻게 대답하시겠습니까?

Mike Krieger: 그들에게 "걱정하지 마세요"라고 말하지 않을 겁니다. 왜냐하면 저는 실제로 큰 변화가 일어날 것으로 보기 때문입니다. 이 변화가 얼마나 빠르게 일어날지는 알 수 없습니다. 사람들은 시간표에 대해 다른 판단을 가질 수 있지만, 이미 변화가 일어나고 있습니다.

최근에 제가 받은 이메일 중 한 유형은 사회나 직업적인 모임에서 알게 된 사람들이 많았는데, 그들의 자녀가 방금 대학을 졸업했습니다. 그들이 물어보곤 합니다. "우리는 어떻게 해야 할까요?" 저는 보통 그들에게 내가 믿는 한 가지를 말하곤 합니다: 이 문제는 한 회사나 정부의 한 부서로 해결될 수 있는 것이 아닙니다. 이것은 사회적 수준의 대화가 필요합니다.

만약 우리가 항상 노력해 온 것이 있다면, 그것은 이 대화를 촉진하는 것입니다. 때로는 이것이 공포를 조장한다고 해석되기도 하지만요. 서로 다른 세금 구조나 재기술, 즉 재교육과 기술 수정에 대해서, 실제로는 함께 이루어져야 합니다. 최근 일부 정책 제안에 대해 좀 더 구체적으로 나아가기 시작한 것을 보신 분도 계실 것입니다.

만약 정말로 한 사람에게 답변해야 한다면, 이것은 매우 긴 대답이 될 것입니다. 왜냐하면 문제 자체가 복잡하기 때문입니다. 그러나 그들에게 이렇게 말할 것입니다: 혼자가 아닙니다. 이것은 공동으로 직면해야 하는 복잡한 문제입니다.

저도 뭔가는 여전히 인간적이고 말로 표현하기 어렵고 매우 중요하다고 믿습니다. 예를 들어 관계, 호기심, 창의성, 그리고 한 그룹을 하나로 모아 특정 목표를 향해 나아가는 능력입니다. 이러한 것들은 여전히 매우 중요할 것입니다. 인공지능이 이러한 것들을 빠르게 대체할 것이라고는 생각하지 않습니다.

이 능력을 습득할 수 있다면, 또는 적어도 이를 꾸준히 키우고 강화한다면, 이것이 매우 중요하다고 생각합니다.

또한, 현재의 순간을 고정된 상태로 여기지 마십시오. 상황은 계속 변할 것입니다. 현재 불확실성으로 가득한, 때로는 어려운 순간에 친구의 아이가 원하는 일자리를 얻지 못했다고 해서 모든 게 정해진 것은 아닙니다. 변함없는 것은 없습니다.

사람들이 호기심을 유지하고, 전선을 계속 탐구해 나간다면, 그들은 새로운 직업 범주를 창조하거나 자신의 회사에서 다른 위치로 나아갈 수도 있을 것입니다.

전체적인 상황은 계속 변할 것으로 생각합니다. 따라서, 현재 이 불확실하고 어려운 단계를 모든 사람을 갇히게 할 정적인 상태로 여기지 마십시오.

Alex Heath: 좋아요, Mike, 너를 다시 연구실로 보내겠습니다. 이야기해 줘서 고마워요.

Mike Krieger: 만나서 반가워요.

Alex Heath: 감사합니다.

Mike Krieger: 감사합니다.

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