24년 12월 27일 흠터레스팅 테크 뉴스
Microsoft와 OpenAI의 AGI 재정적 정의 외 3건
[오늘의 인용글 - MVP는 스스로 자생가능한 수준이어야 한다.]
너무 많은 사람들이 '최소 기능 제품'에서 '최소'에만 초점을 맞춰, 쓰레기같은 제품을 출시해도 된다고 허락받은 것처럼 행동합니다. 하지만 이들은 '기능'이 '자생 가능한'이라는 의미란 걸 완전히 무시하고 있습니다. 형편없는 제품은 최소한의 요건을 충족할 수는 있겠지만, 어떤 의미에서도 실제로 자생 가능하다고 보기는 어렵습니다. 시장 검증을 위해 출시하는 제한적인 제품은 최소화되면서도 스스로 생존 가능한 선의 균형을 맞춘 것입니다. (…) 반면 형편없는 제품은 종종 너무 많은 것을 동시에 시도하려고 하고, 그 결과 어떤 것도 제대로 수행하지 못합니다.
- 로라 클레인, 린 스타트업을 위한 UX
Too often, people think that the “minimum” part of that gives them license to ship something crappy. What they’re doing is totally ignoring the equally important “viable” part of the product. A crappy product may be minimal, but it sure as hell isn’t viable in any real sense of the word. A limited product is both minimal and viable. (…) A crappy product, on the other hand, often tries to do too many things at once, and it doesn’t do any of those things particularly well.
- Laura Klein, UX for Lean Startup
(1) AI 영업 스타트업에 대한 VC들의 회의적인 시각
- AI SDR 시장의 성장: AI 영업 개발(SDRs)은 대규모 언어 모델(LLM)과 음성 기술을 활용하여 개인화된 이메일 작성 및 자동 전화 발신을 수행
- Index Ventures의 파트너 Shardul Shah는 AI SDR 시장에서 5~10개의 스타트업이 빠르게 성공을 거두고 있다고 언급, 대부분의 스타트업은 설립 후 1년 이내에 연간 반복 수익(ARR) 100만 달러를 기록
- 중소기업(SMB)이 도입에 적극적이며, 이는 도구를 쉽게 실험해볼 수 있기 때문 -> Docket의 창업자 Arjun Pillai는 지난 2년간 콜드 이메일 응답률이 50% 이상 감소했다고 설명하며, AI SDR 도구가 이를 개선할 수 있다고 기대
- 그러나 Tomasz Tunguz(Theory Ventures 창업자)는 많은 리드가 생성되더라도 실제 매출로 이어지지 않는 경우가 많음을 지적
- 대기업(Salesforce, HubSpot, ZoomInfo 등)이 고객 데이터에 접근할 수 있는 이점으로 시장을 장악할 가능성 -> 대기업이 무료 기능으로 AI SDR 서비스를 제공할 경우 스타트업의 경쟁력 약화 우려
- Jasper(카피라이팅 스타트업)의 사례처럼, ChatGPT와 같은 강력한 대안 등장 시 시장 생존이 어려워질 수 있음
- VC의 투자 주저 이유: 초기 성장은 빠르지만 장기적으로 지속 가능성에 의문, AI SDR의 "와우" 요소가 사라질 경우, 기존 인력을 대체하지 못하고 파일럿 프로젝트 수준에 머물 가능성 -> 시장의 경쟁 심화와 차별화된 데이터의 부족이 주요 리스크로 지목됨
- AI SDR은 빠르게 성장하는 시장으로 보이지만, 장기적인 효용성과 지속 가능성에 대한 의문이 제기됨 ->
중소기업의 초기 도입 사례가 많아 긍정적인 신호를 보이고 있으나, 대기업과의 경쟁, 기술적 차별화 부족 등 구조적 도전 과제가 있음
- https://techcrunch.com/2024/12/26/ai-sdr-startups-are-booming-so-why-are-vcs-wary/
(2) 챗GPT 검색, 악용되면 악성 코드를 생성하도록 유도도 가능
- 최근 출시된 AI 기반 검색 엔진인 ChatGPT Search가 악의적인 방식으로 조작될 수 있음이 밝혀짐 -> 영국의 가디언(The Guardian)은 웹사이트에 숨겨진 텍스트를 삽입해 ChatGPT가 부정적인 리뷰를 무시하고 긍정적인 요약만 생성하게 만드는 데 성공
- 같은 방법으로 ChatGPT Search를 통해 악성 코드를 생성하도록 유도하는 것도 가능
- 숨겨진 텍스트(hidden text) 공격은 대규모 언어 모델(LLM)의 기존 취약점으로 알려져 있음 -> 그러나 이번 사례는 실시간으로 작동하는 AI 기반 검색 제품에서 처음으로 이러한 취약점이 실증된 사례
- Google과 같은 선도적인 검색 기업은 유사한 문제를 해결한 경험이 많아 상대적으로 대응 능력이 높을 것으로 평가
- OpenAI의 반응: OpenAI는 이번 사건에 대한 구체적인 입장을 밝히지 않았으나, 악의적인 웹사이트를 차단하고 모델을 개선하기 위해 다양한 방법을 사용 중이라고 설명
- AI 검색 엔진의 신뢰성 문제는 사용자 경험 및 서비스 채택에 부정적인 영향을 미칠 수 있음
- LLM 기반 기술이 진화하면서 악용 사례에 대한 방어와 투명성 확보가 중요한 과제로 부상
(3) 마이크로소프트와 오픈에이아이, AGI에 대한 '재무적' 정의
- Microsoft와 OpenAI는 AGI(Artificial General Intelligence)를 기술적 기준이 아닌 수익 관점에서 정의 -> AGI는 OpenAI가 1,000억 달러 이상의 수익을 창출할 수 있는 AI 시스템을 개발했을 때 달성된다고 양사가 합의, 이 정의는 전통적인 기술적/철학적 AGI 정의와는 거리가 멈
- 현재 상황: OpenAI는 올해 수십억 달러의 손실을 기록할 예정이며, 2029년까지 흑자 전환이 어렵다고 예상 -> OpenAI의 최신 AI 모델인 o3는 성능 면에서 뛰어나지만, 높은 컴퓨팅 비용이 발생, 이익 중심의 AGI 정의를 충족하기 어려움
- Microsoft와의 계약 조건: OpenAI가 AGI를 달성하면 Microsoft는 OpenAI의 기술에 대한 접근 권한을 상실 -> 그러나 이 수익 중심 정의 덕분에 Microsoft는 최소 10년 이상 OpenAI 기술을 활용할 가능성이 높음
- 일부 전문가들은 OpenAI가 Microsoft를 견제하기 위해 AGI 선언을 앞당길 가능성을 제기했지만, 이번 합의로 그 가능성이 줄어듦
- AGI의 정의가 지나치게 상업적 관점에 치우쳐 있다는 점에서 비판적 시각 존재, OpenAI와 Microsoft의 접근은 AGI 연구와 수익화 간의 균형 문제를 드러냄
- 기술적 AGI의 도달 여부와 무관하게, Microsoft와 OpenAI의 파트너십은 상업적 관점에서 강하게 묶여 있음
- https://techcrunch.com/2024/12/26/microsoft-and-openai-have-a-financial-definition-of-agi-report/
(4) 마이크로소프트의 무료 생성형 AI 자격증
- Microsoft와 LinkedIn은 2023년 6월 AI Skills Initiative 프로그램을 시작
- 2024년 업데이트를 통해 교육 자료를 확장하고 AI Skills Navigator 포털을 개설
- 총 5개의 모듈로 구성된 생성 AI 기본 프로그램으로, 동영상, 퀴즈, 워크북 파일 등이 포함 -> 모든 모듈 완료 시 Generative AI Professional Certificate 발급
- 2025년까지 무료 제공되며, 영어, 스페인어, 중국어, 일본어 등 다양한 언어로 이용 가능
- 학습 목표: 생성 AI를 업무에 적용하는 방법 학습, Microsoft의 Copilot 및 Azure OpenAI 기술에 초점
- AI 사용을 통해 창의성 발휘 및 정보 검색 능력 강화
- https://www.techrepublic.com/article/career-essentials-generative-ai-review/
