연사: 뤼튼 이세영 CEO, 렛서 심규형 CEO, 매쉬업엔젤스 성윤모 수석팀장
제목 : AI 프로덕트, Hype을 넘을 수 있을까?
배경
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웹3 붐에 비해 AI붐은 약간 차원이 다른 와우포인트가 있었음
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지금껏 기술로 대단한 기회가 열린다고 해서 최전방의 우리의 삶이 이렇게 빠른 속도로 바뀌던 적은 없었음
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굉장히 빠르게 진화했다는 점도 놀랍고. 인간과 친숙했다는 점이 주요한 요인으로 보임. (개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는. 내가 공부할 필요가 많이 없는점.)
인상적이었던 포인트
돈이 해결하는 문제는 돈 문제, AI가 해결하는 문제는 AI문제. 사람의 문제는 사람이 해결해야 한다라는 말이 있다. AI는 책임을 질 수 없기 때문에. 사람의 문제는 AI가 해결하지 않는다. 어떻게 쓰는 문화가 정착되는지, 이걸 사용하여 파이널 베네핏까지 어떻게 전달할지는 사람이 해결해야 할 문제이다.
오히려 AI라는 기술로 만들어진 이 트렌드에서 어떻게 고객의 문제를 잘 해결하는 프로덕트를 만들 건지 정말 뾰족하게 설계해야하기 때문에, 사실 AI에 아주 전문적인 팀 보다, B2B SaaS 같이 프로덕트 잘 만드는 팀이 새로운 위너가 될 거라고 생각한다.
프롬프트 엔지니어링이란 이 AI의 창발성이 어디까지 갈 수 있을 것인지, 어떻게 우리가 이 창발성을 제어해야 하는지 지혜로 패턴을 분석하고 가이딩하는 것이다.
연사 문답
AI 기회가 왔는데, 기회를 잡을 수 있는 곳과 그냥 편승하는 곳은 어떻게 구분하나.
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작년에는 ai가 밸류애드를 해준다는 면이 있었음. 올해는 밸류add 뿐만아니라 실용적으로 사용할 수 있는 사례가 많아진 것 같다.
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20%정도는 정말 실용적. 나머지는 하입이나 정말 밸류애드 측면으로 사용할 수 있는 면이 많다.
비슷비슷한 프로덕트 속 변별력 있는 프로덕트 만들기 위해서 뭐가 중요한것 같은지.
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뤼튼
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우리는 인터넷과 모바일에서 일어났던 일을 주시하고 있다.
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시작단계가 완전 이노베이터들이 하는 장난감 단계. 재미있는 것들을 즐기는 단계
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그 다음은 수익성 초기 검증 단계 , 최근에는 재스퍼가 검증했다.
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다음에는 이 기술이기에 가능한 것들이 나올 것.
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우리는 지금 현재 GPT 이후 인바운드로 들어온 400건의 니즈들을 나눠서 그것만 전담해서 디깅하고, 세그먼트를 나눠서 API로 쉽게 해결하는 방법을 찾고 있다.
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렛서
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렛서는 B2B에 집중하고, AI를 통해 실질적인 밸류를 전달하는 기업들에게 클라우드를 제공하고 있다.
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근데 이제는 AI모델은 더이상 불가능할 것 같다는 생각이 든다
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구글, 오픈ai 가 너무 커서, 기존의 인공지능을 만드는 회사가 차별점이 생기는가라고 생각했을 때 아닌것 같다. ChatGPT 하나로 퉁쳐서 다 해결이 되니까.
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오픈AI를 통해서 레버리지를 잘 할 수 있는 프로덕트가 그나마 차별점을 만들어낼 수 있을 것 같다.
기존에 언어모델을 만들던 회사들은 어떻게 해야 하나?
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스캐터랩스도 피벗을 하고 있다고 들었고, 다 피벗을 준비하는 것만으로도 많은 것들을 설명해준다고 생각.
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단기적인 비즈니스 모델은(…) 버티컬한 영역으로 특화된 모델이 나올 것은 같다.
파이가 큰 시장에 너무 많은 프로덕트들이 쏟아지고 있다.
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쓸어남을 수 없다면, 정말 날카로운 점을 만들어야 한다.
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안그러면 지친다. 7-80퍼센트가 요즘은 걍 AI뭐시기다.
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다 이런게 있어서 나쁠 건 없지 인데 날카롭지는 않다.
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왜 이사람들이 이걸 꼭 써야만 하는지 보이지는 않는다.
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정확히 말하면 플레이어는 거의 없다. 기웃거리는 사람만 있을 뿐.
그럼 투자는 어디에?
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압도적인 사용자 경험이 중요.
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사실 B2B 솔루션을 잘 만드는 회사들이 이걸 잘함.
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오히려 AI에 대한 이해보다 비투비 솔루션, 제품을 잘 만드는 팀이 잘 만든다.
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그럼 뤼튼은 어떻게 사용자 경험을 만들고 있는지
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뤼튼
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GPT는 시작점. 더 많은 모델개발사들이 모델 응용까지로 내려오고 있는데 더 많은 파이를 차지할 거라고 생각. 마치 아이폰 기본앱과 응용 어플리케이션의 비율까지로 발전할 거라고 보고 있다.
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두가지가 중요. 1. 비즈니스 특화 뾰족함. 2. 상호운용성. 모델 개발사들은 다양한 본인 모델로 먼저 접근해서 한계가 있는데, 그래서 모델 응용사에게 큰 기회가 주어졌다고 생각한다. 하이퍼클로바, GPT 사용해서 마음대로 접근 가능하다.
프롬프트 엔지니어링. 새로운 엔지니어링이 더 생겨날 것으로 보는지.
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뤼튼
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뤼튼이 생각하는 프롬프트 엔지니어링은 뭔지 글을 쓰고 있고 대중의 눈높이에 맞게 쓸 수 있도록 고민 중이다.
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프롬프트 엔지니어링이란
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한마디로 거대 모델에서 본전을 뽑는 사람. GPT는 창발성을 띄는데 이걸로 본전을 뽑는 사람이라고 생각한다.
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창발성이라 하면 엄밀하게 정량적인 변화를 주었을 때 정성적인 변화가 툭 튀어나오는 것
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창발성은 예를 들어 온도가 계속 얼음에서 정량적으로 올라갈수록 상전이가 나타나고, 물이 되어 표면장력이 생기고, 끓는 점이 지나는 순간 수증기가 되는 정성적인 변화가 나오는 것이라고 이해하면 된다.
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또 창발성은 시냅스가 정량적으로 많이 모이다 보면 감정이 툭 튀어나온다. 같은 것이다.
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GPT 알고리즘은 3년전과 다르지 않으나 그냥 정량적으로 커졌다는 개념이 다르다.
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그 전의 모델보다 100배 이상 키운 것. 그러니까, 정량적으로 커지니까 갑자기 정성적으로 블로그 문서를 생성하는 능력이 생긴 것이다.
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프롬프트 엔지니어링는 그래서 이 모델에 이 창발성은 무엇까지 가능한 건지 밝혀내는 것.
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프롬프트 엔지니어의 역할과 필요성
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언어모델의 특징은 논리적인 리즈닝이 필요한 질문을 하면 잘 답변을 못하는 것
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지혜를 바탕으로 연역적인 사고방식으로 패턴을 밝혀내는 것이 중요하고, 이를 프롬프트 엔지니어링이 할 수 있다.
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그래서 훨씬 고차원적인 역량이 필요
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어쩄든 사람이 필요하다. GPT 더 갈수록 똑똑해지는데, 이 모델이 어디까지 갈건지 실험을 할 사람의 지혜가 필요하다.
글쓰기라는 게 사고를 확장하고 향상시키는 중요한 요소라고 생각. 그걸 인공지능이 대체하고 있는 상황은 어떻게 생각하시는지.
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뤼튼
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글쓰기는 도구라고 생각. 글 쓰는 방법 자체는 누가 알려줘도 따라만 하면 된다 생각했음.
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생성 ai의 방향성도 비슷. 사람의 생각을 쉽게 표현하며 더 중요한 창의성에 집중하고, 그 생각을 더 돋보이게 만들 수 있는 기술이라고 생각함
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그래서 우리가 그걸 가장 잘 생각을 표현할 수 있게 하기 위해서 더 중요하게 생각했던 것은 ux, 인터렉션 부분이다.
인공지능을 대하는 마인드는 어떻게 해야 하나
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AI Thinking을 어떻게 하는가가 중요해질 것.
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직업들이 많이 사라질 건데, 우리가 지금까지 생각했던 직장들이 많이 변할거고. AI 모델을 만드는 사람 조차도 어느정도까지 효율성이 있게 역할을 할 수 있을지 모른다.
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어딘가에서는 AI의 발전을 느리게 하자라는 여론도 생겼다.
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그래서 플렉시블한 마인드셋이 중요한 것 같다. 뭐든지 변할 수 있다는 마인드셋이 중요한 것 같다.
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AI Thinking은 어떻게 해야 할까.
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돈이 해결하는 문제는 돈 문제, AI가 해결하는 문제는 AI문제. 사람의 문제는 사람이 해결해야 한다라는 말이 있다. AI는 책임을 질 수 없기 때문에. 사람의 문제는 AI가 해결하지 않는다. 어떻게 쓰는 문화가 정착되는지는 사람이 해결해야 할 문제이다.
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가장 대표적인 것이 자율주행.
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운반을 도와주는 자율주행이 운전은 대신해줄 수 있지만 운전만이 그 일의 전부가 아니기 때문에 사람을 대체 할 수는 없다. 운전부터 사람에게 효용을 전달하는 것이 일의 전부인데, 그 책임까지 지는 것은 사람그리고 기업이다. 그럴 때 그 사람이 더 쉽게 덜 힘들게 도와줄 수 있어도 대체하지는 못할 것이다.
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결과적으로 gpt가 많이 미칠 것 같은 영역은 전문직. 사회적인 합의가 챗gpt를 사용하는데에 필요.
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늘 경계하는 것은 얘가 던지는 말이 사실인가 의심, 어떻게 활용할 것인가는 잘 봐야 할 것.
AI 프로덕트가 웹3때와 같이 버블처럼 꺼지는 것이 아니라 계속 지속되려면 어떻게 해야 할지.
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버블에 대한 정의는 새로운 기술이 비즈니스화 되는 시점에 과도한 관심의 집중화가 일어나는 것
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이전에도 존재했던 인공지능의 여러 버티컬한 부분들을 LLM이라는 것이 하나로 다 묶어서 쳐버린 것일 뿐이다. 기존의 거대 모델도 인공지능 연구의 한 분야였고, 원래부터 있었던 부분이기 때문에 버블은 아닌 것 같다.
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막연하게 기술에 대한 환상만 가지고 그냥 비즈니스로 뛰어드는 것을 피해야 한다고 생각한다. 예를 들어 99.99% 신뢰도와 90%의 신뢰도는 다르다. 이 두가지는 어마무시한 특이점이 있어야 뛰어넘을 수 있는 갭이기 떄문에, 잘 봐야 한다. 특정 영역에서 단순 인간 보조가 아니라 인간을 99.99% 까지 대체할 수 있는 부분이 있을 거다. 그래서 그 부분에서 기회를 봐야지 버블을 피할 수 있다.
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명확하게 할 수 있게 된 것들을 인지하는 것이 중요한 것 같다.
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현재 시장의 지표 그래프 자체가 거의 없었던 현상인데, 실제 액션을 하는 유저들이다.
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잘못된 Hype은 아니라고 생각. 해외 투자사들은 합의된 Hype이라고 한다. 각 역할들을 수행하면서 건강한 문화가 만들어질 것 같다
p.s.
이세영 대표님 짱짱맨…