양리밍, 블룸버그 신경제포럼에서 AI 논의

논의는 전 지구적 AI 격차에서 시작되었습니다. 유엔 데이터는 100개국 이상이 크게 뒤떨어져 있으며, 미국 국내에서도 여전히 30%의 사용자가 Zoom을 실행할 수 있는 인터넷 속도를 갖지 못하고 있습니다. Google DeepMind의 최고운영책임자인 Lila Ibrahim은 모델이 처음부터 전역적으로 고려되어야 한다고 강조합니다—예를 들어 AI Singapore과의 협력을 통해 동남아시아 언어를 포함하는 모델을 미세조정하고, Gemini 멀티모달을 통해 상호작용의 진입 장벽을 낮추는 것입니다. 싱가포르의 디지털 부장관인 Yang Liming은 완전한 AI 생태는 모든 국가가 구축할 수 있는 것이 아니지만, 역량 구축은 모든 국가가 가장 많은 자율성을 갖는 영역이라고 제시합니다—노동력, 기업, 학계, 심지어 정부 내부의 AI 거버넌스 및 사용 능력이 모두 동시에 구축되어야 합니다.

중소기업은 싱가포르 GDP의 99%와 노동력의 70%를 차지합니다. GPU와 클라우드 비용이 실질적인 장애물입니다. Yang Liming은 다음과 같이 예시합니다: 한 소규모 음식점이 AI 어시스턴트를 갖춘 플랫폼을 통해 과거 판매 기록에 기반하여 판촉을 최적화하며, 자신의 GPU가 전혀 필요하지 않습니다. 제조업은 GDP의 약 20%를 차지하며, 새로 설립된 제조업 AI 우수센터는 CNC 기계 예측성 유지보수 범용 모델을 개발했습니다. Ibrahim은 다음을 보충합니다: 오픈소스 모델(Gemma, AlphaFold)은 이미 190개 국가의 300만 명 이상의 연구원들에 의해 식량 안보, 오염, 질병 치료 등의 분야에서 사용되고 있습니다. 그러나 금융 및 높은 지식재산권 기관은 오픈소스만으로는 불가능하며, 미래는 필연적으로 오픈소스와 클로즈드소스의 혼합 사용이 될 것입니다.

교육은 주요 과제입니다. Ibrahim은 가치가 AI로 교사를 대체하는 것이 아니라 개인화된 학습에 있다고 강조합니다—그녀는 자신의 읽기 장애가 있는 쌍둥이 딸을 예로 들어, AI가 각 학습자에게 적절한 스캐폴딩을 제공할 수 있음을 설명합니다. 북아일랜드의 100명 교사를 대상으로 한 6개월 시범 프로젝트는 평균적으로 각 교사가 주당 10시간을 절약했음을 보여줍니다. 두 명 모두 AI가 새로운 문제를 야기한다고 경고합니다: 만약 아이들이 어릴 때부터 챗봇을 최고의 친구로 여긴다면, 커뮤니티와 가족의 의미는 무엇인가? Google DeepMind는 윤리 연구원과 아동 심리학자를 갖추고 지속적으로 검토하고 있습니다. 현장 투표에서 전 지구적 불평등 심화의 가장 큰 원인이 「소수 회사와 국가에 권력이 집중되어 있는 것」으로 선택되었으며, 대규모 실업은 최하위에 순위가 매겨졌습니다.

자막 언어: ko · 수집 날짜: 2026-05-02

우리 시대의 기술 혁명은 수조 달러의 경제 가치를 동반하고 있습니다. 적어도 많은 사람들이 그렇게 말하고 있습니다. 문제는 유엔 데이터에 따르면 전 세계 100개 이상의 국가가 훨씬 뒤떨어져 있으며, 심지어 채택 단계에 접근하지도 못하고 있다는 것입니다. 이 중 많은 국가들이 글로벌 남방에 위치하고 있습니다. 또한 미국에서는 30%의 인터넷 사용자가 Zoom 비디오 회의를 지원할 수 없을 정도로 느린 인터넷 속도를 사용하고 있습니다. 다시 말해, 전 세계 수십억 명의 사람들이 이 인공지능 혁명에서 낙오될 위험에 직면하고 있습니다. 그렇다면 문제가 어디에 있을까요? 이 격차를 어떻게 메울 것인가? 그리고 충분히 빠르게 이 격차를 어떻게 메울 것인가? 왜냐하면 이것은 매우 빠르게 발전하는 기술이기 때문입니다. Laya, 먼저 당신부터 시작합시다. 가능한 한 많은 사람들이 인공지능에 접근할 수 있도록 하고 규모화하려면 어떻게 해야 할까요? 먼저 간단한 질문부터 시작합시다.

[웃음소리] 음, 우리는 20분이 있습니다. 아시다시피, 이것은 정말 중요한 일입니다. 우리는 인공지능을 구축할 때 이 기술의 글로벌 영향을 고려해야 합니다. 이 부분은 글로벌 관점에서 모델을 개발하는 방법을 의미합니다. 이것은 우리가 사후에 고려할 수 있는 문제가 아닙니다. 예를 들어, 우리가 싱가포르에서 수행한 작업 중 하나는 AI Singapore와의 협력입니다. 동남아시아 언어가 충분히 대표되도록 보장합니다. 이는 우리가 오픈소스 모델을 내놓고, 먼저 데이터가 정확한지 확인한 다음, 모델을 미세 조정하고, 더 광범위한 사용자에게 제공한다는 의미입니다. 제 입장에서는 인공지능이 국경이 있는 기술이 아닙니다. 모델을 배포하면 전 세계적으로 사용 가능해집니다.

따라서 우리는 접근성, 리터러시부터 모델과의 상호작용을 용이하게 하는 모든 측면을 고려해야 합니다. 예를 들어, 처음부터 다중모달을 지원하도록 하는 것이 있습니다. 이는 우리가 Gemini 프로젝트에서 수행한 작업입니다. 당신은 이것과 대화하고, 텍스트를 입력하고, 사진을 찍을 수 있으며, 여러 언어로 작동할 수 있고, 출력을 변환할 수 있어 사람들의 사용 진입장벽을 낮춥니다. 많은 작업이 남아 있지만, 우리는 진전을 보게 되어 기쁩니다. 이 모든 것은 현지 생태계와의 협력 덕분이며, 그들은 마지막 마일 접근을 구현하는 데 도움을 주었습니다. 그러나 인프라와 같은 거대한 장애물이 여전히 존재합니다. 인공지능 인프라는 매우 중요하며, 컴퓨팅 파워와 같은 요소들이 누가 실제로 인공지능에 대한 전면적인 접근을 얻을 수 있는지를 결정하고 형성할 것입니다.

제 생각에는, 만약 당신이 세계를 인공지능의 「있음」과 「없음」으로 나눈다면, 이상적이고 완전한 인공지능 생태계를 가진 국가는 거의 없습니다. 이것은 기정사실이고 현실이며, 제 생각에는 이것이 변하지 않을 것입니다. 하지만 우리가 주도권을 갖지 못했다고 생각하지는 않습니다. 우리 각자의 국가 내에서 우리는 실제로 상황을 바꿀 능력이 있습니다. 재형성할 가치가 있는 영역 중 하나는 기초 인프라에 투자하고 이를 실현하기 위해 노력하는 것입니다. 당신은 혼자서는 이를 완료하지 못할 수도 있지만, 세계은행, 국제통화기금, 심지어 UNDP와 같은 조직들이 이 문제에 매우 주의를 기울이고 있으며 적극적으로 도움을 제공하고 있습니다.

동시에 당신은 기술의 책임 있는 사용을 위한 적절한 조건을 만드는 것도 고려해야 합니다. 따라서 적절한 시기에 규제 프레임워크를 구축하는 것은 모든 국가가 고려할 수 있는 사항입니다. 하지만 제 관점에서는, 가장 중요한 개입 영역이며 가장 노력할 가치가 있는 곳, 그리고 당신이 최대한의 주도권을 발휘해야 하는 곳은 진정한 능력 발전입니다. 능력은 전체적인 방식으로 고려되어야 하며, 인력 능력, 기업 능력, 학계 능력, 심지어 정부 내의 인공지능 거버넌스 및 사용 능력, 그리고 창업 능력, 엔지니어링 능력과 같은 다양한 능력을 포함합니다.

한 국가의 시민들이 인공지능으로부터 이익을 얻고 최상의 진전 기회를 갖기 위해서는 종합적인 능력 세트를 구축해야 합니다. 당신이 항상 다른 국가들의 속도를 따라잡을 수 있을까요? 아마 할 수 있을 수도, 아닐 수도 있습니다만, 이것이 우리가 시도하는 것을 막아서는 안 됩니다. >> 우리는 접근을 시도할 수 있습니다. 중소기업으로부터 받은 피드백을 보면 — 이들은 싱가포르 경제 GDP의 99%, 노동력의 70%를 차지합니다 — 그들은 비용이 너무 높다고 말합니다. GPU와 클라우드 컴퓨팅 리소스의 비용 증가, 우리는 Google이 이를 고려했음을 알고 있습니다. 중소기업과 어떻게 협력하여 이러한 어려움을 극복할 수 있도록 도와주나요? 음, Google DeepMind에서 일할 때, 우리는 Google 제품의 인공지능 혁신 엔진이었습니다.

그래서 우리는 Google의 동료들과 협력하여 우리의 인공지능 도구를 기존 프로젝트에 통합하는 방법을 연구하고 있습니다. 어떤 의미에서, 우리는 인공지능을 재정의할 수 있기를 바랍니다 — 만약 그것이 좋은 기능이고 정말 유용하다면, 그것은 일상 업무 흐름의 일부가 되어야 합니다. 따라서 첫 번째 단계는 그것을 실제로 통합하고 장애물을 제거하는 것입니다. 하지만 리터러시 진입장벽을 낮춰야 할 필요도 있습니다. 지난 몇 년간 이 기술을 사용할 수 있는 많은 다양한 리소스를 보게 되었고, 정말 놀랍습니다. 첫 번째는 통합입니다.

두 번째는 장애물 제거입니다. 예를 들어, 컨텍스트 윈도우를 확대하는 것, 즉 프롬프트 윈도우를 확대하여 자연스러운 방식으로 대량의 정보를 입력할 수 있도록 하는 것입니다. 세 번째는 사용자가 적절한 기술을 갖추고 있는지 확인하는 것입니다. 부장관>> 저는 중소기업이 매우 이질적인 집단이며, 그들을 설명하는 단일한 방식이 없으며, 채택 경로도 다르다고 생각합니다. 당신에게 한 가지 이야기를 들려주겠습니다. 이것은 저에게 매우 고무적입니다. 그것은 도로가에 있는 눈에 띄지 않는 작은 가게였습니다. 소기업이었고, 저는 우연히 그들을 만났고, 그들의 사업이 어떻게 되고 있는지 물었습니다. 결과적으로 우리는 인공지능에 대해 이야기했고, 그들은 제게 예상 밖의 일을 말했습니다. 그들은 인공지능이 그들이 더 잘하도록 도와주었다고 말했습니다.

제가 어떻게 도움이 되었는지 물었습니다. 그는 저는 프로모션 활동을 해야 한다고 말했습니다. 지난 몇 년 동안 계속 프로모션을 해왔고, 일부는 성공했고, 일부는 그다지 성공하지 못했습니다. 결과적으로, 저는 이제 인공지능 어시스턴트가 있는 플랫폼으로 가서 과거 판매 기록을 바탕으로 어떤 프로모션 활동이 더 성공했는지 물어볼 수 있습니다. 이것은 다음 프로모션을 계획하는 데 크게 도움이 되었습니다. 이 예시를 드는 목적은 모든 중소기업이 자신의 GPU 접근이 필요한 것은 아니라는 것을 설명하기 위함입니다. 이 경우에는 GPU가 필요하지도 않으며, 단지 애플리케이션과 이를 통해 제공되는 인공지능 도구일 뿐입니다. 다른 중소기업들은 미세 조정된 모델을 사용하는 것이 더 의미 있을 수 있습니다.

싱가포르 GDP의 약 20%가 제조업에서 나온다는 점을 감안할 때, 많은 중소기업들이 정밀 엔지니어링 작업에 종사할 수 있습니다. 우리는 현재 제조업 인공지능 탁월성 센터를 가지고 있으며, 최근에 수치 제어 기계의 예측 유지보수를 위한 일반 모델을 개발했습니다. 많은 중소기업들이 이를 사용할 것입니다. 제가 의미하는 바는, 우리가 중소기업을 지원하는 방식이 다양할 것이라는 것입니다. 일부는 대형 플랫폼을 통해 제공되는 도구이고, 일부는 특정 산업과 기업을 대상으로 하는 전문적인 노력을 통합니다. 제 생각에는, 더욱 중요한 것은 우리가 기업의 운영 방식을 어떻게 실질적으로 변경할 것인가입니다.

이것은 여전히 경쟁 환경의 균형에 관한 문제입니다. 시장에는 다양한 선택이 있습니다. 중국을 보면 오픈소스입니다. 그들은 혁신이 더 빠르고 더 저렴하다고 말합니다. 반면에 폐쇄형 시스템이 있습니다. 두 가지의 장단점을 어떻게 균형 있게 고려할까요? 우리는 데이터 보안과 사이버 공격의 우려를 이해합니다만, 오픈소스 시스템도 그 장점을 가지고 있습니다. 네, 이것은 실제로 우리가 오랫동안 유지해온 전통이며, 초기 연구부터 시작하여 기술을 개방하고 오픈소스 모델을 개발하려는 노력을 해왔습니다.

Gemma라고 부르는 프로젝트든, 과학계에서 광범위하게 사용되는 AlphaFold든, 우리는 이들을 광범위하게 이용 가능하게 하기 위해 노력하고 있습니다. 현재 190개 국가, 300만 명이 넘는 연구원들이 이러한 도구를 활용하여 식량 안보, 오염, UN의 산업 폐기물 처리, 질병 이해 및 치료 촉진 등 여러 분야의 발전을 추진하고 있습니다. 많은 측면에서, 이것 자체가 진입장벽을 낮추고 있습니다. 왜냐하면 정보의 민주화된 접근을 실현하고 있기 때문입니다. 하지만 우리는 또한 각 경우가 다르다는 점을 고려해야 합니다. 따라서 이익을 추구하면서 동시에 위험을 관리하는 방법, 이러한 균형은 매우 중요합니다. 대형 언어 모델과 다중모달 모델의 능력이 향상되면서, 이것은 새로운 위험 층위를 가져왔습니다.

따라서 우리가 AlphaFold — 우리의 단백질 예측 모델을 출시할 때, 우리는 실제로 해당 분야의 과학자, 학자, 노벨상 수상자 등 외부 전문가의 의견을 구했습니다. 위험 평가 결과가 어떻게 되는지, 그들이 이 기술을 배포하는 올바른 방식이 무엇이라고 생각하는지 물었습니다. 따라서 이러한 접근 방식은 구체적인 상황에 따라 달라집니다. 인공지능이 더욱 범용적이고 강력해지면서, 우리는 추가 테스트를 진행하고 있습니다. 우리는 오늘 막 Gemini 3을 출시했으며, 이는 우리의 가장 선진적이고 최첨단의 모델일 뿐만 아니라 가장 많은 테스트를 거친 모델입니다. 저는 이것이 현재 기술 발전의 속도를 반영한다고 생각합니다. 왜냐하면 우리는 여전히 사실 정확성, 추론 능력, 상황 이해 등의 문제에 직면하고 있기 때문이며, 이러한 문제들은 즉시 해결되지 않을 것이기 때문입니다.

따라서 핵심은 어떻게 균형을 유지할 것인가입니다. 기술의 가용성을 보장하여 사람들이 이를 기반으로 구축할 수 있고, 그들의 비즈니스 발전, 경제 기회 및 학습 등을 추진할 수 있도록 하면서, 동시에 관련 위험을 관리할 수 있도록 해야 합니다. 제 생각에는, 광범위한 채택에 관해 이야기할 때, 오픈 모델에 접근할 수 있는 것이 매우 중요합니다. 수천 개, 심지어 미래에는 수백만 개에 이를 수 있는 애플리케이션을 생각해 보세요. 다양한 조직과 개인들이 이러한 애플리케이션을 반드시 사용해야 합니다. 오픈 모델의 지원이 없다면, 제 생각에는 이것은 상당히 문제가 될 것입니다. 한편, 금융 기관이나 대량의 지적재산권이나 보안 우려사항이 있는 조직에 관해 이야기할 때, 그들이 오픈 모델에만 의존할 것으로 기대하는 것은 분명히 현실적이지 않습니다.

따라서 저는 미래에 이러한 다양한 유형의 접근 방식의 혼합을 볼 것이라고 생각합니다. 우리는 광범위한 채택을 보기를 원한다면, 접근이 가능한 한 광범위하게 개방된 상태로 유지되도록 노력해야 합니다. >> 저는 교육에 대해 이야기하고 싶지만, 그 전에 투표가 있으며, 모두가 참여하길 희망합니다. 문제는: 인공지능이 전 세계 불평등을 어떻게 가장 심각하게 악화시킬 것입니까? A 대규모 일자리 손실, B 소수 몇 개 회사와 국가로 권력 집중, C 에너지에 대한 탐욕스러운 수요, D 발달된 경제체와 발전 중인 경제체 간 능력 격차 확대. 당신이 선택을 결정하는 동안, 우리는 교육에 대해 이야기하겠습니다. 부장관, 우리가 이야기하는 것은 당신이 다음 세대를 위해 어떻게 준비해야 하는지입니다.

부유한 국가의 정예 기관들이 다음 세대 인공지능 인재의 원천이 될 수 있다는 가능성을 어떻게 보십니까? 이것이 위험합니까? 음, 분명히 경쟁이 있을 것입니다. 모두가 자신들의 국가의 인적 자본 품질을 높이기 위해 최선을 다할 것이고 가능한 많은 이점을 얻기 위해 노력할 것입니다. 제 생각에는 아무도 어떤 사람이 그렇게 하는 것을 막을 수 없습니다. 이런 노력은 누군가가 막든 안 막든, 추진하든 안 하든 일어날 것입니다. 사람들이 시도할 수 있는 것은 자신이 학습 능력을 갖추었는지 확인하는 것입니다. 우리의 교육 체계에서 우리는 실제로 아이들이 어릴 때부터 적절한 방식으로 관련 내용에 접할 수 있도록 보장하기를 원합니다.

음, 제 생각에는 인공지능이 우리의 교육 시스템에서 사용되는 방식이 아직 시범 단계에 있습니다. 어느 정도는 교사들이 더 효율적이 되고, 그들의 업무 중에서 보다 지루한 부분, 예를 들어 행정 업무를 인공지능 보조원에게 외주하도록 하기 위한 것입니다. 이 자체로는 해로운 점이 없지만, 교육을 위한 인공지능 사용의 진정한 의미에서 어느 정도 벗어났습니다. 인공지능의 엄청난 가치는 개인화된 학습에 있으며, 각 학습자의 독특한 강점과 약점에 주목하고, 그들이 더 나은 학습 성과를 얻을 수 있도록 도울 방법을 찾으려고 노력하는 것입니다.

그래서, 음, 저는 자랑스럽게 말할 수 있습니다. 저와 제 동료 교육부장이 이것에 대해 깊이 있는 논의를 했고, 우리의 교육부는 이것을 단지 교사를 지원하는 방법이 아니라 학습을 지원하는 방식으로 봅니다. 저는 이것이 우리 모두가 함께 나아가려고 노력해야 할 방향이라고 생각합니다. 이제, 모든 교육 시스템이 이것을 할 수 있을까요? 음, 저는 우리가 오늘 아침 방금 언급했다고 생각합니다. Google DeepMind는 이미 싱가포르에 연구 실험실을 설립했습니다. 그 중 잠재적인 협력 분야 중 하나는 학습 교육을 보다 효과적으로 만드는 방법을 찾는 것입니다. 우리가 싱가포르에서 「인공지능은 공공 이익을 위해, 싱가포르와 세계를 위해 봉사한다」는 비전을 제시했으므로, 우리는 이 이익이 싱가포르의 학생들뿐만 아니라 다른 지역의 학생들도 혜택을 받기를 희망합니다.

이와 관련하여, 서비스가 부족한 그룹의 필요를 어떻게 충족할 수 있을까요? 제 말은, 당신은 교육, 재교육 및 기술 향상의 옹호자이며, 특히 이 커뮤니티에서 말입니다. 이에 대해 어떻게 생각하십니까? >> 음, 네, 교육은 저에게 매우 중요합니다. 간단히 몇 가지 말씀드리자면, 교사부터 시작하는 것이 많은 측면에서 좋다고 생각합니다. 생산성 측면에서, 우리는 전 세계의 교사들이 업무량을 따라가기가 정말 어렵다는 것을 봅니다. 한편 학급 규모가 커질 수 있고, 학생들 사이에 다양한 기술이 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 최근 북아일랜드에서 현지 정부와 협력하여 100명의 교사를 포함하는 시범 프로젝트를 진행했고, 이는 6개월간 지속되었으며, 그들은 평균적으로 교사당 주당 10시간의 시간을 절약했다고 보고했습니다. 이는 상당히 중요합니다. 이것이 무엇을 의미할까요?

이것은 단지 시간을 절약하는 것만이 아니라, 더 중요한 것은 교사들이 그들이 처음에 하고 싶었던 일을 할 수 있도록 하는 것입니다. 즉, 특정 주제에 대한 그들의 지식과 열정을 학생들에게 전달하는 것이고, 이는 최종적으로 학습 성과의 향상을 추진합니다. 그래서 저는 만약 우리가 인공지능과 학습의 문제를 다른 각도에서 볼 수 있다면, 그것은, 확실히, 교사로부터 시작해야 하지만 교사들이 교실에서의 마법을 만든다는 것입니다. 그렇다면, 어떻게 진정으로 그들을 해방하고 그들에게 도구를 제공하여 학습 성과를 향상하는 동시에 학습 과정에서 학습자의 다양한 필요를 충족할 수 있을까요? 우리는 모두 다르게 배웁니다. 당신이 시각적 학습자이든, 아니면 팟캐스트를 들으면서 배우는 것을 더 선호하든 말입니다.

그래서 저는 지금 우리가 가지고 있는 인공지능은 처음부터 다중모달 능력을 가지고 있다고 생각합니다. 당신은 다양한 방식으로 내용과 상호작용할 수 있고, 당신이 가장 좋아하는 스포츠를 배움으로써 물리학을 배울 수 있으며, 단지 답변을 주는 것이 아니라 모델과 여러 번 대화를 나눌 수 있습니다. 이런 종류의 기술은 우리가 매우 중요하다고 생각하는 것입니다. 이 모든 것은 학습을 최고 수준의 과학 문제로 보는 것에서 시작됩니다. 맞죠? 이것은 단지 물리학이나 생물학에 관한 것이 아닙니다. 우리가 Google DeepMind에서 초점을 맞추고 있는 인공지능은 실제로 교육학에 투자하고 있으며, 우리가 인공지능 전문 지식에서 출발한다는 것을 알고 있습니다. 그렇다면, 우리와 대화할 수 있는 학습 전문가는 누구이며, 우리의 모델과 인공지능 개발이 이러한 기초 위에 기반을 두도록 보장할 수 있을까요? 우리는 인공지능을 더욱 사실 기반으로 만들어야 합니다.

우리는 그것이 최고 수준의 학습 과학이 내장되어 있는지 확인해야 하지만, 우리는 또한 커뮤니티와 협력해야 합니다. 왜냐하면 결국, 이것은 단지 인공지능을 현존하는 교육 인프라 위에 포개는 것만이 아니기 때문입니다. 이것은 또한 우리가 다음 세대를 어떻게 양성할 것인지 재고하는 것이며, 그리고 그들이 그것을 책임감 있게 사용하는 도구로 사용하도록 보장하는 방법입니다. 그들은 단지 학습 과제를 외주하는 것이 아니라, 실제로 참여하는 것입니다. 그래서 저는 이것이 한 분야라고 생각합니다. 하나는 우리가 여전히 매우 초기 단계에 있다는 것이고, 둘째는 그것이 극히 높은 우선순위를 가진다는 것이며, 그리고 우리는 생각합니다. 특히 싱가포르에서, 뛰어난 노동력 훈련, 평생 학습 및 교육을 문화의 핵심 가치로 삼은 역사를 가지고 있다는 점은 이것을 매우 중요합니다.

이것은 우리가 추가 협력을 기대하는 영역입니다. >> 노출 측면에서. 저는 정말 놀랐습니다. 저는 얼마 전 베트남을 방문했고, 그곳의 학교들은 여섯 살 어린이들이 인공지능에 접하도록 했습니다. 당신은 어떻게 생각하며, 언제가 적절한 시간이며, 학생과 아이들이 인공지능에 언제부터 시작해야 할까요? 싱가포르의 상황은 어떻습니까? 그들의 생각은 무엇입니까? >> 「노출」의 의미를 정의해 주시겠습니까?

어, 단지 >> AI 생성 콘텐츠를 관찰할 수 있는 것도 일종의 노출입니다 [웃음] >> 또는 >> 더 많은 것들 >> 아마도 그렇기도 하죠? >> 그래서 제 말은, 당신이 교육에 대해 말할 때, 우리는 언제부터 시작해야 할까요? 저도 Laya의 관점을 듣고 싶은데, 핵심이 무엇인지, 가장 중요한 속성이 무엇인지, AI 중심의 미래를 위해 우리가 무엇이 필요한지에 대해 >> 네, 아마도 저는 AI 분야의 리더로서뿐만 아니라 부모로서 답변하겠습니다. 저는 쌍둥이 딸이 있습니다. 제 쌍둥이 딸은 매일 제 자연적인 AB 테스트입니다. 저는 십대 딸이 있습니다 [웃음]. 네, 감사합니다. 때때로 저는 그렇게 느낍니다 >> 사실 저는 쌍둥이 딸이 있다는 것이 판명되었습니다 >> 아, 그렇군요. 우리 둘 다 보라색 옷을 입었네요 [웃음]. 그래서 실제로, 제 쌍둥이 딸은 저에게 관찰할 기회를 주었습니다. 저는 여기에 나이라는 문제가 있다고 생각합니다. 예를 들어 무엇이 적절한 나이인지에 대해, 하지만 약 8살 즈음에, 우리는 제 딸 중 한 명은 난독증이 있고, 다른 딸은 전통적인 학습자라는 것을 발견했습니다.

저는 제 딸이 영국 학교 시스템을 경험하는 것을 봤습니다. 저는 런던에 있었으니까요. 우리는 그녀가 자신감을 잃는 것을 보았고 자신이 학교에 서툴고 특정 과목에 안 맞는다고 자신에게 꼬리표를 붙이기 시작했습니다. 부모로서 이것은 정말 고통스럽습니다. 하지만 그녀가 청소년기로 접어들면서, 그녀는 이제 AI를 활용하여 자신의 생각을 다른 사람들이 이해할 수 있는 방식으로 표현하는 것을 도와줄 수 있게 되었습니다. 그녀의 생각들은 항상 거기 있었지만, 어떤 방식으로든 자신의 생각을 조직하는 방법을 몰랐거나, 또는 이제 특정 텍스트를 팟캐스트로 변환하여 들으면서 배울 수 있습니다. 그래서 저는 이것이 나이 문제가 아니라 적절한 지원을 구축하여 정말로 사람의 잠재력을 활발하게 하는 것이라고 생각합니다.

학생이든 근로자든 소상공인이든, 또는 시간이 많지 않은 리더인 저든, 저는 이것이 한 가지 문제로 돌아간다고 생각합니다: 우리는 접근성에만 집중하는 것이 아니라 적절한 인프라를 제공하여 우리가 세계에 기여할 수 있는 가치를 최대화해야 합니다. 제가 말하고 싶은 것은, AI가 교육에 미치는 영향에 관한 문제가 많은 미해결 주제를 열어준다는 것입니다. 예를 들어, 교육의 한 가지 핵심 목표는 사람들이 그들이 훈련받은 작업을 수행함으로써 생계를 유지하도록 하는 것입니다. 우리는 학교에서 이것을 합니다. 또한 사람이 학교를 떠난 후에도, 우리는 지속적인 교육과 훈련을 가집니다. 이것은 실제로 개인이 수익 있는 일자리를 가질 수 있도록 하기 위한 것입니다.

만약 점점 더 많은 이런 종류의 일이 AI에 의해 완료될 수 있고, 우리가 개인을 위해 준비하는 데 필요한 훈련이 점점 더 적어진다면, 우리는 원래의 질문으로 돌아가야 합니다: 교육의 목적은 무엇입니까? 우리는 무엇을 훈련하며, 또는 우리는 사람들이 무엇을 배우도록 도울까요? 그래서 이것은 단지 학습 성과의 문제가 아니라 먼저 당신이 무엇을 배우는가의 문제입니다 >> 저는 이 질문이 간단한 답을 가지는지 모릅니다. 하지만 저는 정말로 이것이 우리가 연구에 투입할 가치가 있는 분야라고 생각합니다. AI가 인간 사회에 미치는 영향에 대해 더 깊이 있게 이해하고, 우리가 인간 사회에서 어떻게 상호작용하는지를 이해하는 것입니다. 예를 들어, 만약 어린이가 어릴 때부터 가장 친한 친구가 AI 챗봇이라는 것을 배운다면, 이것이 커뮤니티에 무엇을 의미할까요? 가족 유대에 무엇을 의미할까요?

이것은 우리가 무엇을 하도록 요구합니까 - 그것을 저항하든 아니면 개인들이 일상 상호작용에서 AI를 사용하는 의미를 이해하도록 도와주든요? 저는 간단한 답이 있는지 모르지만, 저는 이것들이 우리가 함께 해결해야 하는 문제들이라고 생각합니다. 그런데, 제가 말할 수 있다면, 저는 우리가 질문을 제기해야 하고, 공개적인 대화와 토론을 해야 하며, 함께 해결해야 한다고 생각합니다. 그리고 나서 우리는 답을 찾아야 하지만, 너무 늦기 전에 이 질문들을 제기해야 합니다. 맞죠? 그래서 우리는 윤리 연구 팀과 아동 심리학자 팀을 가지고 있으므로, 우리는 이것들을 어떻게 포함할 것인지 실제로 생각할 수 있습니다. 이것은 일회성 사건이 아니고, 우리는 계속해서 개선해야 합니다. 결론을 내리기 전에, 저는 투표로 돌아가고 싶습니다. 만약 우리가 다시 한 번 투표 결과를 볼 수 있다면, 저는 그것이 오래 깜박였지만 저는 봤을 시간이 없었습니다.

만약 우리가 다시 한 번 투표 결과를 볼 수 있다면, AI가 어떻게 전 지구적 불평등을 가장 악화시킬 것인지에 대해, 대부분의 참가자는 권력이 소수 회사와 국가의 손에 집중되어 있다고 말했습니다. >> 저를 인상 깊게 한 것은 대규모 실업이 매우 낮은 위치에 순위가 매겨졌다는 것인데, 이것들은 주로 고용주들입니다. 이것이 [웃음] 주목할 가치가 있는 점입니까? >> 실제로 저는 이것에 대해 더 희망을 느낍니다 >> 당신은 놀랐습니까? >> 고용주들은 대규모 실업이 있을 것이라고 생각하지 않습니다. 이것이 좋은 일이죠, 이것은 반드시 좋은 일이어야 합니다. 하지만 여기서 대부분이 고용주라면, 이것은 아마도 예상되는 것이겠죠.

하지만 권력이 소수 회사와 국가의 손에 집중되어 있다는 것은 정말로 걱정스럽지 않습니까? 만약 당신이 이 질문을 다시 표현하려고 한다면, 사람들이 권력 집중의 우려에 반박할 수 있도록 이 토론을 다시 틀지을 방법이 있을까요? 그것이 어떨까요? 저는 이 문제를 어떻게 봅니까? 부장관이 언급했듯이, 저는 정말로 흥분합니다. 우리는 싱가포르에서 처음부터 Google DeepMind의 첫 번째 연구 실험실을 설립하고 있습니다. 저는 이것이 더욱 전 지구적으로 분산된 존재를 생각하는 데 매우 중요하다고 생각합니다. 문화, 언어 및 연구 분야의 대표성이 통합되도록 보장합니다.

저도 기업 간의 협력이 매우 중요하다고 생각합니다. 생태계를 진정으로 고려하면서 모든 사람이 이익을 얻을 수 있는 방식으로 참여한다는 것입니다. 이러한 공개적인 논의는 실제로 우리 모두에게 책임을 부여하며, 이것이 매우 중요하다고 생각합니다. 네, 한 가지 더 추가하고 싶습니다. 이것은 심각한 문제입니다. AI에는 협력이 필요한 많은 측면들이 있기 때문입니다. 예를 들어 표준을 제정하고 AI가 매우 현저한 방식으로 인류의 이익에 해를 끼치지 않도록 보장하는 것입니다. 각 국가는 이 대화에서 자신이 역할을 가지고 있다고 느끼며, 궁극적으로 제정해야 할 규칙에서 배제되기를 원하지 않습니다. 우리는 그렇기를 바라며, 이것이 우리가 국제 포럼에 적극적으로 참여하고 동료들과 대화하는 이유입니다.

싱가포르는 소국 포럼의 소집국입니다. 몇 년 전 우리는 디지털 기둥을 설립하기로 결정했습니다. 모두가 규모는 작지만 이 기술로부터 이익을 원하는 국가들의 이익을 어떻게 증진할지에 매우 관심을 가지고 있으며, 동시에 그들의 시민들이 손해를 입지 않도록 보장하기를 원합니다. 이것은 여전히 진행 중인 대화입니다. 우리가 희망을 가져야 하는지 말하기는 어렵지만, 이것은 우리가 진지하게 주시해야 할 영역입니다. >> 이것은 여전히 진행 중인 작업입니다. Tio Laya 부장관님, 오늘 시간을 내주셔서 정말 감사합니다. 감사합니다. >> 감사합니다. >> 감사합니다. 감사합니다. >> [음악] >> 뜨겁습니다. 뜨겁습니다.