핵심 요약

  • 세라 프라이어 OpenAI 최고재무책임자(CFO)는 AI가 질문에 답하는 단계에서 업무를 수행하고 선제적으로 돕는 가상 동료로 발전하고 있다고 설명했다.
  • 광고를 포함한 지속 가능한 사업 모델은 무료 이용을 뒷받침하는 수단이다. 프라이어는 비용을 낼 수 있는 사람에게만 AI의 혜택이 돌아가서는 안 된다고 말했다.
  • 강력한 모델의 공개를 늦추는 것도 위험 관리의 일부다. 사이버 방어 도구 제공과 취약점 보완 역시 함께 진행해야 한다는 입장이다.
  • 의료와 기업 업무에서의 구체적인 성과, 데이터센터가 들어서는 지역사회의 요구를 듣는 과정이 신뢰를 만든다고 강조했다.
  • AI 도입은 직업 안의 업무 구성을 바꾸고 있다. 프라이어는 재무 담당자가 개발과 마케팅까지 수행하는 사례를 들어 개인의 실행 범위가 넓어지고 있다고 주장했다.

질문에 답하는 AI에서 일을 수행하는 동료로

Masters of Scale 대담에서 리드 호프먼은 AI 시대를 어떻게 이해해야 하는지 물었다. 프라이어는 산업혁명에 빗댄 설명에 더해, 창의성과 혁신이 확장되는 시기라고 답했다. OpenAI 플랫폼에서도 이용 방식이 질문과 답변 중심에서 에이전트, 즉 사용자를 대신해 작업을 수행하는 AI로 옮겨가고 있으며, 이후에는 선제적으로 돕는 가상 동료로 발전하고 있다는 설명이다.

그는 대담 당시 ChatGPT의 주간 이용자가 12억 명이라고 밝혔다. 이용 목적은 까다로운 입맛을 가진 아이의 저녁 메뉴를 정하는 일부터 삶에 큰 영향을 주는 문제까지 다양하다고 말했다.

이 규모를 유지하는 데는 사업 모델이 필요하다. 프라이어는 플랫폼의 광고주가 10만 곳이며 광고를 89개국에서 제공한다고 발표했다. 이어 이용자의 90%가 AI를 무료로 쓸 수 있는 배경으로 지속 가능한 사업 모델 구축을 들었다. 무료 접근은 인류 전체에 혜택을 주겠다는 목표와 연결된다는 것이 그의 설명이다. 비용을 지불할 수 있거나 기업 안에서 일하는 사람만 혜택을 받아서는 안 된다는 취지다.

강력한 모델의 공개 속도를 조절하는 이유

프라이어는 안전성과 정렬, 즉 모델의 행동을 의도한 목표에 맞추는 문제를 검토할 시간을 확보하기 위해 기술 발전의 최전선에서 속도를 조절한다고 말했다. 실제로 가장 강력한 모델의 공개를 보류했으며, 연구진이 그 영향을 충분히 검토하도록 하는 것이 이유 중 하나라고 설명했다.

그는 이 모델이 나비에–스토크스 밀레니엄 수학 문제를 풀었다고 주장했고, 약 350개의 다른 정리에서도 이론적 증명을 진전시켰다고 말했다. 다만 대담에서 그 주장에 관한 검증 과정이나 증명의 세부 내용은 제시하지 않았다. 프라이어가 강조한 것은 이론적 성과를 실제 문제와 연결하는 일이었다. 유체역학의 발전이 인공심장 판막이나 데이터센터 냉각의 효율을 높이는 데 어떤 의미를 가질 수 있는지 따져봐야 한다는 설명이다.

사이버 보안에서도 공개 속도와 방어 역량을 함께 다뤄야 한다고 봤다. 프라이어는 OpenAI가 AI 모델로 PHP의 취약점을 발견한 뒤, 공격자가 알아내기 전에 이를 수정하도록 관계자들과 비공개로 협력했다고 밝혔다. 그는 해당 취약점이 웹사이트 약 70%에 영향을 줄 수 있었다고 주장했다.

이 작업으로 위험이 끝났다는 뜻은 아니다. 프라이어는 방어자가 강력한 도구를 갖추고 취약점을 계속 보완해야 한다고 말했다. 프랑스의 한 슈퍼마켓 체인에서 해커가 냉동고 온도를 높여 냉동식품을 상하게 했다는 보도를 사례로 들며, 공격이 금전 탈취를 넘어 물리적 운영에도 영향을 줄 수 있다고 설명했다. 강력한 모델의 공개를 늦추는 결정은 단기 사업에는 불리할 수 있지만, 회사의 목표와 장기 사업에는 부합한다는 입장이다.

의료에서는 구체적인 결과로 신뢰를 쌓는다

프라이어는 신뢰를 선언만으로 얻을 수 없다고 말했다. 그가 제시한 주요 분야는 의료다. 그의 설명에 따르면 ChatGPT 주간 이용자 가운데 약 3분의 1이 매주 건강이나 웰니스 관련 질문을 한다. 서부 텍사스처럼 의료 접근성이 낮은 지역에서는 그 비율이 80~90% 이상에 이를 수 있다고 덧붙였다.

보스턴 아동병원과의 협력도 소개했다. 병원이 제공한 유전·진단 데이터와 과학 문헌을 활용해 미해결 질환 300여 건을 검토했고, 그중 40건에서 답을 얻었다는 설명이다. 그는 이를 이전까지 답을 얻지 못했던 가족에게 의미 있는 결과로 제시했다. 대담에서는 개별 질환이나 임상 검증의 구체적인 내용까지 설명하지는 않았다.

의료진에게는 행정업무를 줄이는 것도 중요한 가치라고 봤다. 영국 국민보건서비스에서 일하는 의사인 형제의 사례를 들며, 환자를 분류하고 대응해야 하는 의료진이 서류 작업에도 많은 시간을 쓴다고 말했다.

병원 운영에서는 미국 병원 체인 HCA를 대상으로 한 개념 검증에서 환자의 입원 기간을 25% 줄일 수 있음을 보였다고 밝혔다. 이는 전면 도입 후 확정된 성과가 아니라 개념 검증 결과로 제시됐다. 프라이어는 일반 이용자, 개별 의료기관, 대형 병원 조직을 연결하는 플랫폼을 구축하고, 각 단계에서 결과를 보여주는 것이 신뢰 형성의 방식이라고 설명했다.

기업의 AI 활용 격차가 커지고 있다는 관측

프라이어는 OpenAI 플랫폼의 이용 데이터를 근거로 기업 간 도입 속도의 차이를 설명했다. 그가 선도 기업으로 분류한 상위 10% 기업은 9월 기준 에이전트 작업에 사용하는 토큰, 즉 모델이 처리하는 텍스트 등의 단위가 평균 기업의 약 8배였다. 1월에는 약 2배였다고 말했다.

OpenAI 내부의 사용량은 이 선도 기업들의 33배라고 밝혔다. 그는 1~2년 뒤 선도 기업이 현재 OpenAI 수준에 도달하고, 일반 기업도 현재 선도 기업 수준을 따라갈 것이라고 예상했다. 사용량 격차는 관측치로, 향후 추격은 프라이어의 전망으로 구분된다. 토큰 사용량을 생산성이나 매출 증가와 동일한 지표로 제시한 것은 아니다.

기업 내 확산 경로로는 코딩 도구, 사이버 보안, 지식 업무를 들었다. 이후 생명과학·반도체 설계·금융처럼 산업별 업무를 바꾸거나, 재무 부서처럼 여러 산업에 공통으로 존재하는 기능을 재구성할 수 있다는 설명이다.

그는 선도 기업 집단에서 유럽에 기반을 둔 기업이 차지하는 비중이 10%에 불과하다고도 말했다. 정부와의 대화에서는 기술 도입을 돕는 일과 적절한 규제를 논의하는 일을 함께 다뤄야 한다고 봤다. 기업이든 정부든 상대가 실제로 겪는 문제에서 출발해야 한다는 입장이다.

직업 안의 업무가 달라지고 있다

호프먼은 AI 때문에 일자리나 사고 능력, 주도권을 잃는다는 우려를 꺼냈다. 프라이어는 극단적인 설명으로는 변화를 충분히 다룰 수 없다며, 직업 안에서 수행하는 업무가 달라지는 현상에 주목했다.

그가 소개한 연구에서 이용자가 ChatGPT로 수행하는 업무 가운데 직함에 부합하는 비율은 약 40%였다. 재무 직함을 가진 이용자의 경우 약 25%가 재무 업무였고, 개발과 마케팅 업무도 각각 약 25%를 차지했다고 설명했다. 그는 영어로 컴퓨터에 요청하면서 직접 사이트를 만들고 코딩하는 자신의 경험을 들어, 비개발자의 제작 능력이 넓어지고 있다고 말했다.

창업 사례로는 더블린의 두 자매가 만든 Linda.ai를 소개했다. 치과의사인 아버지의 유능한 접수 담당자처럼 일하는 서비스를 만들려는 데서 출발한 회사다. 프라이어의 설명에 따르면 Linda.ai는 치과의 연락처 목록에 있던 600명에게 연락했고, 3일 뒤 250명의 환자 예약이 새로 잡혔다. 이는 예약 성과에 관한 사례이며 매출이나 실제 진료 완료 건수로 제시되지는 않았다.

그는 여성 창업자 모임에서도 AI로 투자 설명 자료를 준비하거나 낯선 재무 용어를 이해하면서 자신감을 얻었다는 경험담을 들었다고 말했다. 이를 바탕으로 AI가 창업자의 실행 능력과 주도권을 넓힐 수 있다고 평가했다.

데이터센터의 신뢰는 지역의 요구를 듣는 데서 시작된다

대담 말미에 프라이어는 대형 데이터센터가 들어설 예정인 조지아주 서배너를 방문할 계획이라고 밝혔다. 데이터센터가 지역사회에서 논쟁적인 사안이 될 수 있는 만큼 직접 만나 우려를 듣겠다는 취지였다.

그는 데이터센터가 전기와 냉난방·공조 분야의 숙련 일자리를 만들고, 지역 주민이 관련 기술을 배울 기회도 제공할 수 있다고 설명했다. 동시에 지역 지원금의 용도는 주민이 결정하도록 했다고 말했다.

조지아 지역에는 5년에 걸쳐 사용할 수 있는 8,000만 달러의 지원금을 제공했으며, 처음 들어온 요청은 무료 학교 급식 비용이었다고 밝혔다. 그 비용으로 제시된 금액은 450만 달러였고, 지원 이후 무료 급식 이용이 50% 증가했다고 말했다.

프라이어가 여기서 강조한 것은 지원 규모 자체보다 관계를 맺는 방식이었다. 현장을 방문하고, 우려를 듣고, 위험을 어떻게 줄이는지 설명하며, 지역에 무엇이 필요한지를 물어야 한다는 것이다.

대담을 관통한 주장은 AI의 확산과 위험 관리를 함께 진행해야 한다는 것이었다. 프라이어는 무료 접근을 지탱할 사업 모델, 모델 공개 속도 조절, 업무에서의 구체적인 성과와 지역사회와의 대화를 그 실행 방식으로 제시했다.