AI 성능 확장의 딜레마:대규모화를 둘러싼 치열한 논쟁

"신이 있다고 믿으며 살다가 죽어서 신이 없다는 것을 알게 되는 편이, 신이 없다고 믿으며 살다가 죽어서 신이 있다는 것을 알게 되는 것보다 낫다"

- 블레즈 파스칼

AI를 둘러싼 성전(聖戰)

종교란 참으로 흥미로운 현상이다. 어느 쪽으로도 증명이 불가능하며,  "감정의 싸움에 팩트로 맞설 수 없다"의 대표적인 예시일 것이다.

종교적 신념의 특징은 그것이 확산되는 과정에서 믿음이 기하급수적으로 가속화되어 신의 존재를 의심하는 것이 거의 불가능해진다는 점이다. 주변 사람들의 신앙이 점점 더 깊어지는 상황에서 어떻게 신성한 존재를 의심할 수 있겠는가? 세상이 교리를 중심으로 재편될 때 이단의 자리는 어디에 있을 수 있겠는가? 성전과 대성당, 법과 규범이 새롭고 완고한 복음에 맞춰 정렬될 때 말이다.

아브라함계 종교가 처음 등장하여 대륙을 걸쳐 전파되었을 때, 또는 불교가 인도에서 아시아 전역으로 확장되었을 때, 신념의 순수한 모멘텀은 자기강화 사이클을 만들어냈다. 더 많은 사람들이 개종하고 이러한 신념을 중심으로 정교한 신학 체계와 의식을 구축함에 따라, 근본적인 전제에 의문을 제기하는 것은 점점 더 어려워졌다. 맹신의 바다에서 이단자가 되기란 쉽지 않다. 웅장한 바실리카, 정교한 종교 문헌, 번성하는 수도원들은 모두 신성의 물리적 증거로 작용했다.

하지만 종교의 역사는 이러한 구조물들이 얼마나 빠르게 무너질 수 있는지도 보여준다. 기독교가 스칸디나비아로 전파되면서 일어난 고대 노르드 신앙(Old Norse creed)의 몰락은 불과 몇 세대 만에 일어났다. 고대 이집트의 종교 체계는 수천 년간 지속되다가, 새롭고 지속력 있는 신념들이 자리잡고 더 거대한 권력 구조가 등장하면서 사라졌다. 종교 내에서도 극적인 분열을 목격했다.  프로테스탄트 종교개혁은 서방 기독교를 분열시켰고, 대분열(Great Schism)은 동방교회와 서방교회를 갈라놓았다. 이러한 분열은 종종 교리에 대한 사소해 보이는 의견 차이에서 시작하여 완전히 별개의 신념 체계로 발전했다.

The holy text(성스러운 문서)

신은 모든 지적 사고의 수준을 초월하는 것에 대한 은유다. 그것은 그만큼 단순하다

- 조셉 캠벨

단순하게 말하면, 신을 믿는 것이 종교다. 어쩌면 신을 창조하는 것도 다르지 않을 것이다.

태초부터 낙관적인 AI 연구자들은 자신들의 작업을 신성창조(theogenesis)  즉, 신의 창조 행위로 상상해왔다. 대규모 언어 모델(LLMs)의 폭발적인 발전으로 정의되는 최근 몇 년간, 신봉자들 사이에서 우리가 성스러운 길을 걷고 있다는 믿음은 더욱 강화되었다.

이는 또한 2019년에 작성된 한 블로그 포스트를 입증했다. AI 분야 외부인들에게는 최근까지 알려지지 않았던 캐나다의 컴퓨터 과학자 리처드 서튼의 "쓰라린 교훈(The Bitter Lesson)"은 숨겨진 영지(gnosis)에서 새롭고 포괄적인 종교의 기반으로 발전하며 커뮤니티에서 점점 더 중요한 텍스트가 되어가고 있다.

(http://www.incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html)

1,113단어로(모든 종교에는 성스러운 숫자가 필요하다), 서튼은 기술적 관찰을 개략적으로 설명한다: "70년간의 AI 연구에서 얻을 수 있는 가장 큰 교훈은 컴퓨팅을 활용하는 일반적 방법론이 궁극적으로 가장 효과적이며, 그 차이는 매우 크다는 것이다." AI 모델은 무어의 법칙이라는 거대한 파도를 타고 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 능력 덕분에 발전한다. 한편 서튼은 AI 연구의 상당 부분이 인간의 지식이나 좁은 도구를 추가하는 등 특수한 기법을 통한 성능 최적화에 집중하고 있다고 지적한다. 이러한 최적화가 단기적으로는 도움이 될 수 있지만, 서튼의 관점에서는 거대한 파도가 모이는 동안 서프보드의 지느러미를 만지작거리거나 새로운 왁스를 시도하는 것과 같이 시간과 자원의 낭비일 뿐이다.

이것이 우리가 "쓰라린 종교(The Bitter Religion)"라 부를 수 있는 것의 기초다. 이는 커뮤니티에서 보통 "스케일링 법칙(scaling laws)"이라 불리는 단 하나의 계명만을 가진다

: 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅이 성능을 견인한다; 나머지는 어리석음이다.

쓰라린 종교는 LLM에서 월드 모델로 확장되었고, 현재는 생물학, 화학, 실체화된 지능(로보틱스와 자율주행차) 분야의 미개종 성전으로 확산되고 있다. 

하지만 서튼의 교리가 확산되면서 정의들이 변형되기 시작했다. 이는 모든 살아있고 활기찬 종교의 징후다 - 트집잡기, 확장, 주해(註解). "스케일링 법칙"은 이제 단순히 컴퓨팅을 스케일링하는 것만을 의미하지 않으며, 몇 가지 트릭을 더해 트랜스포머와 컴퓨팅의 성능을 향상시키기 위한 다양한 접근 방식을 지칭한다.

이제 정전(正典)은 AI 스택의 모든 부분을 최적화하려는 시도들을 포함하게 되었다. 이는 핵심 모델 자체에 적용되는 기법들(병합 모델, 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE), 지식 증류(knowledge distillation))부터 이 끝없이 허기진 신들을 먹이기 위한 합성 데이터(synthetic data) 생성에 이르기까지, 그 사이의 수많은 실험들을 아우른다.

The warring sects(투쟁하는 교파들)

최근 AI 커뮤니티를 성전(聖戰)의 분위기로 휘감고 있는 질문은 쓰라린 종교가 여전히 유효한가 하는 것이다.

하버드, 스탠포드, MIT가 발표한 "정밀도의 스케일링 법칙(Scaling Laws for Precision)"이라는 새로운 논문이 이번 주 갈등을 부채질했다. (https://arxiv.org/pdf/2411.04330)

이 논문은 양자화(quantization)를 통한 효율성 향상의 한계를 논했는데, 양자화는 AI 모델의 성능을 개선하고 오픈소스 생태계에 큰 도움을 준 다양한 기법들을 포함한다.  

Allen Institution for Artificial Intelligence의 연구 과학자 팀 데트머스는 이를 "오랜만에 나온 가장  중요한 논문"이라 칭하며 아래 댓글에서 그 중요성을 설명했다. 이는 지난 몇 주간 부글거려온 대화의 연장선상에 있으며, 주목할 만한 추세를 보여준다: 두 종교의 점진적 결정화다.

OpenAI CEO 샘 알트만과 Anthropic CEO 다리오 아모데이는 한 교파에 속해있다. 둘 다 자신감, 마케팅, 어쩌면 트롤링이 섞인 톤으로 약 2-3년 내에 인공일반지능(AGI)이 실현될 것이라 단언했다. 알트만과 아모데이는 아마도 쓰라린 종교의 신성에 가장 의존적인 인물들일 것이다. 규모의 경제가 문자 그대로 지배하는 게임에서 자본을 축적하기 위해 과대 약속하고 최대한의 과대 선전을 만들어내는 것이 그들의 모든 인센티브다. 만약 스케일링이 알파와 오메가, 처음과 마지막, 시작과 끝이 아니라면, 220억 달러가 왜 필요하겠는가?

전 OpenAI 수석 과학자 일리야 서츠케버는 다른 신조를 따른다. 그는 스케일링이 한계에 근접하고 있다고 믿는 다른 연구자들(최근 유출된 바에 따르면 OpenAI 내부의 많은 연구진 포함)과 뜻을 같이한다. 이 그룹은 진전을 유지하고 AGI를 현실 세계로 가져오기 위해서는 새로운 과학과 연구가 필요하다고 믿는다.

서츠케버 추종자들은 알트만 교파의 지속적 스케일링 신념이 재정적으로 불가능하다는 점을 합리적으로 지적한다. AI 연구자 노암 브라운이 물었듯이, "결국, 우리가 정말 수천억 또는 수조 달러가 드는 모델을 훈련시킬 것인가?" 이는 훈련에서 추론으로 컴퓨팅 스케일링을 밀어붙일 경우 추론 컴퓨팅에 필요한 추가 수십억 달러의 지출은 고려하지도 않은 것이다.

하지만 진정한 신봉자는 반대파의 논리를 잘 알고 있다. 당신의 문을 두드리는 선교사는 에피쿠로스의 삼단논법을 능숙하게 다룰 수 있다. 브라운과 서츠케버에 대해, 서튼 추종자들은 "테스트 타임 컴퓨트(test-time compute)"의 가능성을 지적한다. 지금까지처럼 훈련을 개선하기 위해 더 많은 컴퓨팅에 의존하는 대신, "테스트 타임 컴퓨트"는 실행에 더 많은 리소스를 할당한다. AI 모델이 질문에 대한 답변이나 코드, 텍스트를 생성할 때, 더 많은 시간과 컴퓨팅을 허용하는 것이다. 이는 수학 시험 공부에 집중하는 대신 선생님을 설득해 한 시간을 더 주고 계산기 사용을 허락받는 것과 같다. 생태계의 많은 이들에게, 이것이 쓰라린 종교의 새로운 프론티어다. 팀들이 사전 훈련의 정통성에서 벗어나 사후 훈련/추론으로 이동하고 있기 때문이다.

다른 신조의 허점을 지적하고, 자신을 드러내지 않은 채 다른 교리들을 반박하는 것은 매우 쉽다. 나의 신념은 무엇인가? 첫째, 현재의 모델들이 시간이 지나면서 매우 높은 투자수익률을 낼 것이라는 점이다. 사람들이 제약을 우회하는 엔지니어링 방법을 배우고 사용 가능한 API들을 활용하면서, 우리는 진정으로 새로운 제품 경험이 등장하고 성공하는 것을 보게 될 것이다. 우리는 AI 제품의 스큐어모픽(skeuomorphic)하고 점진적인 단계를 넘어설 것이다. 이를 "AGI"로 생각하기보다는(이는 잘못된 프레임을 겪고 있다), 다양한 제품과 사용 사례에 맞춤화될 수 있는 "최소 실행 가능한 지능(minimum viable intelligence)"으로 봐야 한다.

인공초지능(Artificial Superintelligence; ASI) 달성에 관해서는, 더 많은 구조화가 필요하다. 더 명확한 정의와 구분이 각각이 수반할 경제적 가치와 비용의 트레이드오프를 더 생산적으로 논의하는 데 도움이 될 것이다. 예를 들어, AGI는 일부 사용자들에게 경제적 가치를 제공할 수 있지만(단순한 지역 종교에 불과), ASI는 멈출 수 없는 복합 효과를 보이며 세계와 우리의 신념 체계, 사회 구조를 변화시킬 수 있다. 나는 트랜스포머만을 스케일링해서는 ASI에 도달할 수 없다고 본다; 하지만 아아, 어떤 이들은 이것이 단지 나의 무신론적 신념일 뿐이라고 할 것이다.

Losing religion(신앙의 상실)

AI 커뮤니티는 이 성전(聖戰)을 당장 해결할 수 없다; 이 감정의 싸움에 가져올 사실은 없다. 대신, 우리는 AI가 스케일링 법칙에 대한 신념을 의심하는 것이 무엇을 의미하는지에 주목해야 한다. 신앙의 상실은 LLM을 넘어 모든 산업과 시장에 영향을 미치는 연쇄효과를 일으킬 수 있다.

AI/ML의 대부분 영역에서 우리가 아직 스케일링 법칙을 소진하지 않았다는 점은 언급되어야 한다; 더 많은 기적이 올 것이다. 하지만 의심이 스며들기 시작하면, 투자자들과 빌더들이 바이오테크와 로보틱스 같은 "초기 단계" 카테고리의 최종 성능 상태에 대해 비슷한 수준의 높은 확신을 가지기가 훨씬 더 어려워질 것이다. 다르게 말하면, LLM이 속도를 늦추고 성스러운 길에서 벗어나기 시작하는 것을 보게 되면, 인접 영역에 있는 많은 창업자와 투자자들의 신념 체계가 무너질 것이다.

이것이 공정한가 하는 것은 별개의 문제다.

"일반 지능(general intelligence)"이 자연스럽게 더 많은 스케일을 요구하며, 따라서 전문화된 모델의 "품질"은 더 작은 규모에서 나타나야 하고, 실질적 가치를 제공하기 전에 한계에 부딪힐 가능성이 더 적다고 주장할 수 있다. 바이오 특화 모델이 데이터의 일부만 섭취하고 따라서 실행 가능성에 도달하는 데 일부의 컴퓨팅만 필요하다면, 개선을 위한 충분한 여유 공간이 있어야 하지 않을까? 이는 직관적으로 말이 되지만, 우리는 마법이 종종 다른 곳에 있다는 것을 반복적으로 배웠다: 인접하거나 겉보기에 무관한 데이터를 포함하는 것이 종종 겉보기에 연결되지 않은 모델의 성능을 향상시킨다. 예를 들어, 코딩 데이터를 포함하는 것이 더 넓은 추론 능력을 향상시키는 것으로 보인다.

장기적으로 보면, 전문화된 모델들에 대한 논쟁은 무의미할 수 있다. ASI를 구축하는 모든 이들의 궁극적 목표는 아마도 모든 분야에서 무제한의 창의성을 발휘할 수 있는 자기복제적이고 자기개선적인 엔티티일 것이다. 전 OpenAI 이사회 멤버이자 Open Philanthropy의 설립자인 홀든 카르노프스키는 이 창조물을 "PASTA"(Process for Automating Scientific and Technological Advancemen:과학기술 진보 자동화 프로세스)라고 명명했다. 샘 알트만의 원래 수익화 계획은 비슷한 원칙에 의존한 것으로 보인다: "AGI를 만든 다음 수익을 내는 방법을 물어보자." 이는 종말론적 AI, 최후의 운명이다.

OpenAI와 Anthropic 같은 대규모 AI 연구소의 성공은 자본 시장이 각자의 수직 계열이나 산업을 위한 "AGI" 구축을 중심으로 한 장기 목표를 가진 유사한 "X를 위한 OpenAI" 연구소들을 후원하려는 욕구로 이어졌다. 스케일링이 무너진다는 이러한 외삽은 OpenAI 시뮬라크라에서 벗어나 제품 중심 기업으로의 패러다임 변화를 이끌 것이다 - 이는 내가 Compound의 2023 연례 회의에서 제기했던 가능성이다.

종말론적 모델들과는 달리, 이러한 기업들은 진전의 순서를 보여줘야 할 것이다. 이들은 제품 구축이라는 최종 목표를 가지고 응용 연구를 수행하는 과학 조직(scientific organizations)이 아니라, 스케일의 엔지니어링 문제를 기반으로 한 기업들(companies)이 될 것이다.

"과학에서는, 당신이 무엇을 하고 있는지 알고 있다면 그것을 하지 말아야 한다. 엔지니어링에서는, 당신이 무엇을 하고 있는지 모른다면 그것을 하지 말아야 한다.

- 리처드 해밍

신봉자들은 당분간 그들의 신성한 확신을 잃지 않을 것이다. 앞서 언급했듯이, 종교가 확산됨에 따라 그들은 삶을 살아가고 숭배하기 위한 플레이북과 휴리스틱 세트를 성문화한다. 그들은 물리적 기념물과 인프라를 구축하여 자신들의 힘과 지혜를 강화하고 그들이 "무엇을 하고 있는지 안다"는 것을 보여준다.

최근 인터뷰에서 샘 알트만은 AGI에 대해 이렇게 말했다:

" 이번이 처음으로 우리가 실제로 무엇을 해야 할지 아는 시점입니다. 여기서 AGI를 구축하기까지 여전히 엄청난 양의 작업이 필요할 것입니다. 알려진 미지의 영역들이 있지만 저는 우리가 기본적으로 무엇을 해야 할지 알고 있다고 생각합니다. 시간이 걸릴 것이고 어려울 것이지만, 이는 엄청나게 흥미진진한 일입니다."

이런 진술 앞에서 불신을 품기는 어렵다. 아멘.

The reckoning; 청산(淸算)

쓰라린 종교에 의문을 제기하면서, 스케일링 회의론자들은 최근 몇 년간 가장 심오한 논의 중 하나와 맞서고 있다. 우리 모두는 어떤 형태로든 이 논의를 해왔다. 우리가 신을 발명한다면 무슨 일이 일어날 것이며, 그것이 얼마나 빨리 도래할 수 있을까? AGI가 진정으로, 돌이킬 수 없이 이륙한다면 무슨 일이 일어날까?

모든 미지의 복잡한 주제와 마찬가지로, 우리는 빠르게 우리만의 특정 반응을 뇌에 캐싱했다: 일부는 자신들의 임박한 무용성에 절망했고, 다수는 파괴와 번영의 혼합을 예상했으며, 마지막 그룹은 인간이 가장 잘하는 것을 계속하면서  해결할 문제를 찾고 우리가 만든 문제를 해결하면서  순수한 풍요를 기대했다.

많은 것을 걸고 있는 사람이라면 누구나 스케일링 법칙이 유지되고 AGI가 몇 년 내에 도착할 경우 자신들의 세계가 어떤 모습일지 예상해보았기를 바란다. 당신은 이 새로운 신을 어떻게 섬길 것이며, 이 새로운 신은 당신을 어떻게 섬길 것인가?

하지만 정체의 복음이 팡글로스적 낙관론자들을 몰아낸다면 어떨까? 아마도 신조차도 쇠퇴한다고 생각하기 시작한다면 어떨까? 이전 글 "로보틱스 FOMO, 스케일링 법칙, 그리고 기술 예측"에서 나는 이렇게 썼다:

"스케일링 법칙이 유지되지 않는다면 어떤 일이 일어날지, 그리고 그것이 수익 이탈, 성장 둔화, 금리 인상이 테크 산업의 많은 부분에 했던 것과 비슷해 보일지 종종 궁금하다. 또한 스케일링 법칙이 완벽하게 유지된다면, 그것이 다른 많은 영역에서 선도자들과 그들의 가치 포착에 대한 상품화 곡선과 비슷해 보일지도 궁금하다."

자본주의의 좋은 점은 어느 쪽이든 우리가 이를 알아내는 과정에서 엄청난 돈을 태우게 될 것이라는 점이다.

창업자들과 투자자들에게 질문은 이렇다: 그 다음은 무엇인가? 각 수직 계열에서 위대한 제품 빌더가 될 후보들이 알려지고 있다. 여러 부문에 걸쳐 더 많은 후보들이 나올 것이지만, 이 이야기는 이미 전개되기 시작했다. 새로운 이야기는 어디서 시작되는가?

스케일링이 정체된다면, 나는 폐업과 통합의 물결이 일어날 것으로 예상한다. 남은 기업들은 점점 더 엔지니어링에 초점을 맞출 것이며, 우리는 인재 흐름을 따라가면서 이러한 진화를 예견해야 한다. 이미 OpenAI가 점점 더 제품화되면서 이 방향으로 움직이고 있다는 조짐이 보인다. 이러한 전환은 다음 세대 스타트업들이 엔지니어링이 아닌 새로운 응용 연구와 과학에 크게 의존하는 경로 창출 시도에서 기존 기업들을 "뛰어넘을" 공간을 열어줄 것이다.

Lessons of religion(종교의 교훈들)

내가 기술에 대해 가진 관점은, 명백히 복리적으로 보이는 것은 대개 오랫동안 그렇지 않은 반면, 모든 사람이 가진 관점은 명백히 복리적으로 보이는 사업이 이상하게도 예상보다 훨씬 더 큰 비율과 규모로 그렇게 된다는 것이다.

종교적 분열의 초기 징후는 종종 쓰라린 종교의 진화를 계속 추적하는 프레임워크로 사용할 수 있는 예측 가능한 패턴을 따른다.

그것은 종종 자본주의적 이유와 이념적 이유 모두에서 경쟁하는 해석들의 출현으로 시작된다. 초기 기독교에서 그리스도의 신성과 삼위일체의 본질에 대한 상이한 견해는 분열을 강요했고, 이는 급진적으로 다른 성서 해석으로 이어졌다. 우리가 이미 언급한 AI 분열 외에도 다른 균열들이 나타나고 있다. 예를 들어, AI 연구자들의 한 파벌이 트랜스포머의 핵심 정통성을 거부하고 대신 상태 공간 모델(State Space Models), 맘바(Mamba), RWKV, 리퀴드 모델(Liquid Models) 등 대안적 아키텍처를 수용하는 것을 볼 수 있다. 인정하건대 이것들은 현재로서는 약한 신호지만, 부글거리는 이단성과 이 분야를 기본 신조부터 재고하려는 의지의 조짐을 보여준다.

시간이 지남에 따라, 예언자들의 성급한 선언도 불신으로 이어질 수 있다. 종교 지도자들의 예측이 실현되지 않거나 약속된 대로 신의 개입이 오지 않을 때, 이는 의심의 첫 씨앗을 심을 수 있다.

1844년 그리스도의 재림을 예언했던 밀러파 운동은 예수가 그들의 일정에 맞춰 오지 않자 붕괴했다. 테크 분야에서 우리는 일반적으로 죽은 자를 조용히 묻고 반복된 기한 미달에도 불구하고 우리의 예언자들이 낙관적이고 장기적인 버전의 미래를 계속 그리도록 허용한다(안녕, Elon). 그럼에도 불구하고, 비용에 관계없이 지속적으로 개선되는 원시 모델 성능으로 뒷받침되지 않는다면 스케일링 법칙에 대한 믿음도 비슷한 붕괴를 겪을 수 있다.

부패하고, 비대하거나, 불안정한 종교는 배교자들에게 취약하다. 프로테스탄트 종교개혁이 탄력을 얻은 것은 루터의 신학적 논증 때문만이 아니라 가톨릭 교회의 퇴폐와 불안정의 시기에 등장했기 때문이다. 지배적 제도에 균열이 나타났을 때, 수년간 존재해 온 "이단적" 접근법들이 갑자기 비옥한 토양을 발견했다.

AI에서는 Nous Research와 같은 오픈소스 그룹과 다양한 중국 기업 연구소에서 나오는 연구처럼, 더 적은 컴퓨팅이나 데이터로 비슷한 결과를 달성하는 더 작은 모델이나 대안적 접근법들을 주시할 수 있다. 오랫동안 넘을 수 없다고 여겨진 장애물을 극복하며 생물학적 지능의 한계를 밀어붙이는 이들도 새로운 내러티브를 구체화할 수 있다.

변화의 시작을 포착하는 가장 시의적절하고 직접적으로 관찰 가능한 방법은 실무자들의 이탈을 추적하는 것이다. 공식적인 분열이 있기 전에, 종교 학자들과 사제들은 종종 공개적으로는 순응하면서 사적으로는 이단적 견해를 유지했다. 오늘날의 equivalent는 합의에 도전하거나 이론적으로 더 푸른 초원을 찾아 연구소를 떠날 적절한 순간을 기다리며, 겉으로는 스케일링 법칙에 무릎을 꿇으면서 비밀리에 급진적으로 다른 접근법을 추구하는 AI 연구자들일 것이다.

종교적 정통성과 기술적 정통성 모두에 관한 까다로운 점은 그것들이 종종 부분적으로는 맞지만, 가장 강한 신봉자들이 믿는 만큼 보편적으로 맞지는 않다는 것이다. 종교들이 그들의 형이상학적 프레임워크 안에서 근본적인 인간의 진리를 포착했듯이, 스케일링 법칙도 분명히 신경망이 학습하는 방식에 대한 실제를 설명한다. 문제는 그 현실이 현재의 열기가 시사하는 것만큼 전체적이고 불변하는지, 그리고 이러한 종교 기관들(AI 연구소들)이 그들의 광신자들을 데리고 가기에 충분히 유연하고 전략적일 수 있는지 여부다. 그리고 동시에, 그들의 지식이 확산되도록 하는 인쇄기(채팅 인터페이스와 API)를 구축할 수 있는지다.

The end game

"종교는 일반 대중에게는 진실로, 현명한 자에게는 거짓으로, 통치자에게는 유용한 것으로 여겨진다."

- 루키우스 안나에우스 세네카

종교 기관들에 대한 어쩌면 냉소적인 견해는, 그들이 일정 규모에 도달하면 많은 인간 운영 조직들처럼 경쟁에서 살아남기를 바라며 생존의 인센티브에 굴복하기 쉽다는 것이다. 이 과정에서 그들은 진실과 위대함의 인센티브를 등한시한다(이들은 상호 배타적이지 않다).

나는 자본 시장이 어떻게 내러티브 주도의 반향실이 될 수 있는지, 그리고 인센티브들이 종종 이러한 내러티브를 영속화하는 방향으로 정렬되는지에 대해 광범위하게 써왔다. 스케일링 법칙 합의는 불길하게 유사하게 느껴진다.  수학적으로 우아하면서도 대규모 자본 배치를 조정하는 데 믿을 수 없을 만큼 유용한 깊이 자리 잡은 신념 체계. 많은 종교적 프레임워크처럼, 그것은 근본적 진실로서보다는 조정 메커니즘으로서 더 가치가 있을 수 있다.

<출처:generalist.com>

*저는 네이버에서 블로그를 운용하고 있습니다. 관련된 내용은 저의 블로그에서 더 많이 확인해 보실 수 있습니다. https://blog.naver.com/tysinvs/