리드 호프먼

발언은 출처 원문에 있는 문장 그대로예요. 한국어는 저희가 옮겼고, 원문 보기를 누르면 영어 원문이 나와요.

• 최첨단 기술 탐색

  “디스커버리나 헤르메스 같은 것들뿐만 아니라, 소위 말하는 최첨단 개척자로서 활동하며 겪은 일들 중에 정말 멋지다고 느낀 게 무엇인지 궁금해요.”

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  So what's been, like, you know - one of the things that is very cool about everything, not just discovery, Hermes and the other, like, you know, not just pioneer, but, like, you know, bleeding-edge forward scout.

  저희 풀이리드는 실험적인 AI 에이전트와 작업하면서 겪은 예상치 못한 즐거움과 실패에 대해 물어봐요.

• 글로벌 사례로부터의 학습

  “세상을 폭넓게 둘러보면서 '우리가 배울 수 있는 가장 좋은 것, 상황을 훌륭하게 만드는 것은 무엇인가'라고 묻는다면 어떤 것들이 있을까요?”

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  What are some of the things that as you look kind of broadly around the world and say, "what are the best things we can - that that, that we can learn from those that make things great

  저희 풀이리드는 글로벌 사례를 지역 인프라 프로젝트에 적용하는 것에 대해 질문해요.

• 스타트업의 신뢰 구축

  “스타트업은 신뢰성을 입증하기 위해 더 열심히 노력해야 할 거예요. 시간이 흐를수록 사람들이 인터넷에서 마주치는 모든 것을 그냥 믿어버리는 경향이 훨씬 줄어들 것이기 때문이죠.”

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  the startup is going to have to go harder to establish its trustworthiness credentials because I think it'll grow over time that people will be much less, you know, kind of like, sure, whatever I encounter on the Internet

  저희 풀이리드는 왜 신생 기업들이 소비자에게 보안성을 증명하기 위해 더 열심히 노력해야 하는지 설명해요.

• 새로운 기술 배우기

  “"어떻게 준비해야 하죠? 무엇을 해야 하나요?"라고 묻는다면, 대답은 바로 '일단 써보며 놀아보라'는 거예요!”

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  You go, "oh, how do I get ready? How - what do I do?" It's like, the answer is: start playing!

  저희 풀이리드는 빠르게 변화하는 인공지능 환경에 적응하는 방법에 대해 조언해요.

• 잠재력에 집중하기

  “위험 요소에만 매몰되지 마세요. 물론 위험을 다뤄야 하지만, 우리의 핵심은 정말로 좋아질 수 있는 지점에 도달하는 것이에요.”

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  Don't just engage with the risks. Obviously do engage with the risk, but our whole thing is to get to what can be really, really good.

  저희 풀이리드는 위험을 인정하면서도 새로운 기술의 긍정적인 가능성에 집중할 것을 강조해요.

• 네트워크 지능 구하기

  “어떤 가능성의 영역이 인간을 가장 잘 증폭시킬 수 있는지, 그리고 우리가 어떤 모습으로 나아가야 할지에 대한 의견을 듣고 싶어요.”

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  I'd love it to have comments about what zones of possibility would be most human-amplifying and things to try to shape our image to.

  저희 풀이리드는 기술이 인간의 잠재력을 가장 잘 증폭시킬 수 있는 방법에 대한 피드백을 원한다고 말해요.

• 해결되지 않은 의학적 과제

  “의학은 비약적인 발전을 이루고 있지만, 여전히 답변되지 않은 질문들이 너무나 많아요.”

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  Medicine is making great strides, but we have so many unanswered questions.

  저희 풀이리드는 의학의 발전을 인정하면서도 암과 같은 주요 질병이 여전히 남아 있음을 강조해요.

• 실행을 통한 학습

  “그래서 저는 이 문제를 그냥 뒤로 미루기보다 제대로 다루는 것이 중요하다고 생각해요. 하지만 우리가 직접 발을 담가보기 전까지는 이 문제를 완전히 해결할 수는 없을 거예요.”

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  And so I think it's, it's important to address, and not just kind of back into. But I don't think we're going to be able to fully address it until we start kind of dipping our toes into the water.

  저희 풀이리드는 기술의 복잡한 윤리적 문제는 회피하기보다 적극적으로 참여해야 한다고 강조해요.

• 고객 참여의 미래

  “사실 웹사이트보다 더 중요해질 텐데, 당신도 지금 그 말을 하고 있는 거군요.”

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  Actually more, but you, you know, that's what you're saying.

  저희 풀이리드는 AI 에이전트가 결국 비즈니스에서 웹사이트보다 더 중요해질 것이라고 제안해요.

• 초기 파트너십의 기억

  “사티아, 여기서 촬영하면서 정말 좋은 점 중 하나는 우리가 마이크로소프트와 링크드인에 대해 처음 이야기 나누던 시절이 떠오른다는 거예요.”

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  Actually, one of the things that's great, Satya, about filming this here is that it reminds me of the earliest days when we were talking about Microsoft and LinkedIn.

  저희 풀이리드는 그레이록 사무실에서 있었던 마이크로소프트와 링크드인 사이의 초기 논의를 회상해요.

• 기업의 AI 전략

  “마이크로소프트는 이 일을 하기에 세상에서 가장 자연스러운 기업이에요. 기업들이 자신들만의 최첨단 지능이 필요하다는 점을 어떻게 생각해야 할지 말씀해 주세요.”

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  Microsoft is the most natural company in the entire world to do this. So say a little bit about how enterprises should be thinking about like we need our own frontier intelligence

  저희 풀이리드는 기업들이 AI를 사용하면서 어떻게 데이터에 대한 통제권을 유지해야 하는지 물어봐요.

• AI 정렬과 유용성

  “사실 정렬이 잘 되어 있는지 주의를 기울여야 하긴 해요. 하지만 새로운 것들을 가능하게 해준다는 점에서 정말 멋진 일이기도 하죠.”

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  actually that's like you have to pay attention to make sure there's alignment. But it's also wonderful because it enables new things.

  저희 풀이리드는 AI 안전과 그것이 만들어내는 획기적인 기회 사이의 균형에 대해 이야기해요.

• 도구화의 중요성

  “사실 도구화는 정말 중요해요. 학계가 작동하는 방식과는 좀 다르기 때문에 보통 학계에서 잘 이해하지 못하는 부분 중 하나이기도 하죠.”

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  actually, tooling is really important, and it's one of the things that academia usually doesn't get, because it's not quite the way that academia operates.

  저희 풀이리드는 왜 학계 환경에서 산업계에 비해 실용적인 인프라가 종종 간과되는지 논의해요.

• 오픈 소스의 회복탄력성

  “오픈 소스의 훌륭한 점 중 하나는 그것이 집단적인 디지털 공유지이기 때문에 결코 죽지 않고, 다시 재개될 수 있으며, 다른 방향으로 이끌 수 있다는 특징을 모두 갖게 된다는 거예요.”

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  One of the great things around open source, which is because it's a collective digital commons, is it gets all the features of that, which is it never dies, it can be resumed, it can be steered in different directions

  저희 풀이리드는 왜 오픈 소스 소프트웨어가 독점 시스템보다 더 탄력적인지 설명해요.

• 생태계 성장 가속화

  “그 길로 계속 나아가는 속도를 높이기 위해 가장 중요한 것이 무엇이라고 생각하세요? 우리가 도달하려는 생태계가 어떤 모습인지 사람들이 무엇을 이해해야 할까요?”

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  What do you think are the most important things to help continue to accelerate on that path? Like, what should people understand about what kind of ecosystem we're trying to get to?

  저희 풀이리드는 견고하고 안전한 기술 생태계를 구축하기 위해 필요한 단계들에 대해 질문해요.

• AI의 궤적

  “AI는 더 역동적이고 인간적 사고의 요소들을 더 많이 가지고 있어요. 그래서 이 궤적을 어떻게 그려나가고 있나요? 단순히 노트 필기나 회의 내용을 정리하는 수준에 그치지는 않을 테니까요.”

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  AI is also more dynamic and has more elements of human thinking. So what's the ways you kind of chart this trajectory? Because it won't simply be note taking, it won't just simply be oh well, we had this meeting

  저희 풀이리드는 AI가 단순한 유틸리티 작업을 넘어 더 복잡하고 인간과 유사한 사고로 어떻게 진화하고 있는지 논의해요.

• AI 에이전트 속도

  “우리 개발자들이 현재 여러 AI 에이전트를 사용하고 병렬화하는 이유 중 일부는, 그렇게 하면 무언가를 속도감 있게 해낼 수 있다는 걸 알기 때문이에요.”

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  It's part of the reason why our developers now are using multiple AI agents and parallelizing because you're like, okay, I can get to something at speed.

  저희 풀이리드는 개발자들이 워크플로우를 가속화하기 위해 인공지능을 어떻게 활용하고 있는지 설명해요.

• 창업의 방향성

  “음, 어느 정도는 적어도 방향성 측면에서 정답이 있다고 봐요. 왜냐하면 이건 우리 셋 모두가 다양한 방식으로 참여해 온 창업의 여정과 비슷하거든요.”

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  Well, I mean to some degree there are at least directionally right answers because it's kind of like, you know, this is the entrepreneurship journey that you know, we all three have participated in various ways

  저희 풀이리드는 시장이 혼란스럽더라도 기업가 정신에는 여전히 방향성 있게 올바른 경로가 존재한다고 주장해요.

• 기술적 불확실성 탐색

  “우리는 부분적으로만 알 수 있을 거예요. 마치 안개 속에서 울퉁불퉁한 지면 위를 제트팩을 메고 앞으로 달려가는 것과 비슷하거든요.”

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  We'll only be able to partially like, kind of like it's very much like, it's like driving forward in a fog in somewhat uneven ground, but with jet packs.

  저희 풀이리드는 인공지능 개발의 빠르고 불확실한 속도를 묘사하기 위해 비유를 사용해요.

• 인간 중심의 미래

  “우리가 하려는 것은 기술의 가능성이 더 인간적인 미래가 될 수 있도록 올바른 질문을 던지는 것이에요.”

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  what we're trying to do is like ask the right questions to make technologies possibilities are more human future.

  저희 풀이리드는 기술을 인간 중심의 결과로 이끌어야 할 필요성을 강조해요.

• 사용자 채택의 순간

  “사람들이 처음에는 꽤 회의적이었다가 즉시 Wispr에 열광하게 되는 걸 보셨잖아요. 키보드의 시대가 끝났음을 갑자기 깨닫게 되는 그 결정적인 순간은 무엇 때문이라고 생각하세요?”

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  So you've seen people go from, frankly, quite skeptical to instantly obsessed with Wispr. So what do you think creates that voice-pilled kind of moment where suddenly they realize the obsolescence of the keyboard?

  저희 풀이리드는 사용자들이 음성 기술의 가치를 깨닫는 구체적인 순간에 대해 물어봐요.

• 맥락을 파악하는 AI

  “우리가 일하고 살아가며 컴퓨터를 다루는 방식에 이것이 어떤 의미인지 살펴볼 때, 가장 흥미로운 아이디어 중 하나는 앱 수준의 인지 능력이에요.”

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  But let's start with - in a whole bunch of these areas, as we get into what this means for how we work, how we live, how we navigate compute - one of the most interesting ideas is app-level awareness

  저희 풀이리드는 음성 비서가 다양한 애플리케이션의 맥락을 어떻게 이해할 수 있는지 탐구해요.

• 수정 없는 메시지 지표

  “당신이 신경 쓰는 진짜 지표 중 하나는 '수정 없는 메시지'예요. 누군가 말을 하고 Wispr이 생성한 결과물을 본 뒤, 단 한 단어도 고치지 않고 그대로 전송하는 빈도를 말하죠.”

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  So one of the real metrics that you care about is zero-edit messages, which is how often when someone speaks, you know, see what Wispr produces, and then send it without changing a word.

  저희 풀이리드는 사용자가 AI 결과물을 즉시 전송할 정도로 신뢰하는 빈도를 측정하는 것의 중요성을 논의해요.

• 공익을 위한 데이터

  “우리에 대해 수집된 거의 모든 발자취와 클릭, 데이터 포인트가 오직 공익을 위해서만 보호되고 활용되는 세상을 상상해 보세요.”

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  Imagine a world where nearly every footprint, every click, and every data point collected about us is protected and harnessed exclusively for the common good.

  저희 풀이리드는 기술이 사회를 착취하기보다 사회에 봉사하는 미래의 비전을 소개해요.

• 기업의 AI 주도권

  “하이퍼스케일러를 포함한 기업들이 생성형 AI 혁명을 주도하고 있는 데에는 매우 자연스럽고 본질적인 이유가 있다고 생각해요.”

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  I think there's a very natural and essential reasons why the generative AI revolution is being driven by corporations-both the hyperscalers and the other ones

  저희 풀이리드는 왜 현재 대기업들이 인공지능 혁명을 주도하고 있는지 설명해요.

• 미래의 학습 도구

  “앞으로 수십 년 동안 아이들에게 중요해질 학습 개념 도구에는 어떤 것들이 있을까요?”

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  what are the kinds of learning concept tools that are gonna be important for the kids for the next, you know, decades?

  저희 풀이리드는 AI 중심의 세상에서 학생들에게 필요한 필수 기술이 무엇인지 물어봐요.

• 창업의 가능성

  “그걸 창업과 평행하게 놓고 보면요, '이 제품이나 서비스가 있으면 세상이 어떻게 변할까? 인간의 조건이 어떻게 진화하고 이 서비스와 어떻게 상호작용할까?'라는 질문이 돼요. 이것들이 바로 가능성에 대한 진술이에요.”

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  And then you parallel that to entrepreneurship, which is, okay, well what might the world look like with this product or service? How would the human condition evolve, or how would it engage with this product and service? Those are statements of possibility.

  저희 풀이리드는 가능성을 상상하는 철학적 연습을 기업가적 비전의 핵심과 연결해요.

• 좋은 질문 구성하기

  “우리가 이것을 통해 배우고 있는 것 중 하나는, 항상 배우는 자세의 일부가 질문을 구성하는 법이라는 거예요. 질문을 어떻게 던질지 말이죠.”

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  part of what we're learning with this is part of always being learning is formulate the questions, right? And how to do the questions.

  저희 풀이리드는 AI가 사용자에게 더 나은 질문을 구성하도록 강제함으로써 학습을 어떻게 돕는지 논의해요.

• 비판적 시각 유지

  “그 정도면 충분한 답변이라고 말할 수도 있겠지만, 좋아요, 하지만 항상 비판적인 시각을 유지해야 해요.”

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  Now you may say that's a good enough answer, great, but always have that skeptical edge.

  저희 풀이리드는 AI가 겉보기에 좋은 답변을 제공하더라도 사용자가 회의적인 태도를 유지해야 한다고 조언해요.

• 에너지 비용의 오해

  “에너지 비용과 전반적인 인플레이션 때문에 데이터 센터가 없는 지역의 전기료도 데이터 센터가 있는 지역만큼이나 오르고 있어요.”

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  The electricity costs are going up in non data center areas just as much as in data center areas because of energy costs and general inflation and all the rest of this stuff.

  저희 풀이데이터 센터가 지역 전기 요금 상승의 주된 원인이라는 오해에 대해 다뤄요.