Meta의 Muse, Grok의 봇, OpenAI의 Dots에 도전하는 100억 달러짜리 AI 비서

패트릭 오쇼너시

지금 여기서 벌어지고 있는 이 거대한 게임 같은 것에 대해 궁금해하지 않을 수가 없어요. 정말 한 발 물러서서, 지금 무슨 일이 일어나고 있는지 생각해 보면요. 이 게임은 대체 뭘까요? 지금 여기서 정확히 무슨 일이 벌어지고 있는 거죠? 한마디로 요약해야 한다면요. 지금 당신이 그 한가운데에 서 있는 그것 말이에요.

당신은 세계에서 가장 큰 회사들과 맞붙고 있어요. 그걸 해낼 수 있는 시간 창은 사실 몇 달 단위예요. 거기에 필요한 컴퓨트는 올해만 해도 이미 모자라요. 그리고 유통에서는 아무런 우위가 없지만, 엄청난 속도로 크고 있는 바이럴 제품을 갖고 있어요. 어떻게 하시겠어요?

노아 신

이건 아마 역사상 가장 흥미진진한 소프트웨어 경쟁일 거예요.

그리고 그 결과는, 말하자면 수조 달러 규모예요.

패트릭 오쇼너시

노아, 이렇게 긴 형식으로 사업 이야기를 하시는 건 이번이 처음이라는 걸 알고 있어요. 그 모든 걸 여쭤볼 생각에 정말 신나요. 개인 에이전트를 두고 지금 우리가 맞고 있는 순간은, 1년쯤 전에 코드 생성에서 봤던 순간과 아주 비슷하고, 어쩌면 아마 그보다 더 큰 것 같아요. 시작으로 판을 좀 짜 주시면 좋겠어요. 물론 당신의 제품도 그렇지만, 이런 에이전트들이 세상에 미칠 영향을 어떻게 생각하고 계세요? 왜 이 분야를 골라 온전히 헌신하기로 하셨나요?

노아 신

저는 여기서, 지구상 대부분의 사람이 기술 전반과 상호작용하는 새로운 방식이 나올 거라고 생각해요. 저는 Instinct를 운영하고 있어요. 한 1년쯤 전에 시작한 새 회사예요. 그러니까 아직 정말 새로운 회사죠. 저희는 개인 비서를 만들고 있어요. 괜히 거창하게 포장하지는 않을게요. 정말로 그냥 개인 비서거든요. 저희가 초기에 꽤 많은 견인력(traction)과 꽤 큰 관심을 얻을 수 있었던 건, 이게 그냥 작동하기 때문이라고 생각해요. 그러니까 이게 작동하는 방식이, 제 표현으로는, 우리 모두가 — 여기서 ‘우리’에는 저도 들어가요, 저도 사용자거든요 — AI가 우리 대신 행동해 주기를 정말 오래 기다려 온 바로 그 방식이에요.

그래서 한 가지 흥미로운 점은, 이게 다른 혁신적인 소비자 앱 경험들과는 다르다는 거예요. 그런 경우엔 보통 창업자가 나와서 이렇게 말하잖아요. “저한테 세상에 대한 새로운 비전이 있습니다. 세상은 이렇게 갈 겁니다. 제 말을 믿으세요. 지금부터 몇 년 뒤면 여러분 모두 이해하게 될 겁니다.” 이번은 제품을 만드는 데 있어서 아주 다른 순간이에요. 당신도 저도, 우리 모두가 AI가 어떻게 행동해야 하는지에 대한 생각을 이미 갖고 있으니까요. 우리는 그 생각을 2023년부터, 다 같이 브레인스토밍을 시작했을 때, ChatGPT를 처음 쓰기 시작했을 때부터 이미 갖고 있었어요. 일상생활의 사실상 모든 일을 도와줄 수 있는 바로 그 에이전트요. 새롭고 창의적인 무언가를 하고 싶을 때든, 전통적으로 몇 시간씩 쏟아야 하고 만들어 내는 데 오래 걸리는 일이든요.

이건 그냥 일상의 지능이에요. 당신 곁에 있도록, 당신과 함께 행동하도록 만들어졌어요. 아주 단순한 인터페이스처럼 느껴지도록 만들어졌고요. 단순한 인터페이스라고 할 때 제 말은, 저희는 사실 애플리케이션조차 없다는 거예요. 이건 새 앱이 아니에요. 새 도구도 아니에요. 새로운 경험이에요. 그러니까 Instinct에게는 전화기와 컴퓨터가 있어요. 그래서 문자를 보낼 수 있고, 전화를 걸 수도 있어요. 실은 Instinct가 당신에게 전화를 걸 수도 있어요. 그런데, 혹시 이걸 벌써 겪어 보셨는지 모르겠네요.

패트릭 오쇼너시

겪어 봤어요.

노아 신

아, 겪어 보셨어요? 저는 몇 달째 쓰고 있는데, 그동안 저한테는 지금까지 세 번 정도밖에 전화를 안 한 것 같아요. 재밌어요. 정말로 급한 일이 있고 마감이 걸려 있으면, 전화를 걸어와서 이렇게 말해요. “너무 귀찮게 해 드리고 싶지는 않은데요, 이 문서에 오후 3시까지 서명하셔야 해요. 그런데 지금이 2시 55분이에요. 서명해 주실 수 있을까요? 받은편지함에 있어요. 원하시면 이메일을 하나 더 보내서 맨 위로 올려 드릴 수도 있어요, 그렇죠?” 그러니까 사회적으로 아주 지능이 있고, 사회적인 상황을 아주 잘 알아차려요.

이메일을 보낼 수도 있어요. 자기 이메일 주소가 따로 있거든요. 단순한 인터페이스를 제한된 능력과 혼동하게 만들고 싶지는 않아요. 이것의 본질 자체가, AI와 상호작용하는 데 새로운 애플리케이션이 하나도 필요 없어야 한다는 거니까요. 저는 이게, 우리가 다른 사람들과 그러듯이 당신과 함께 행동할 수 있는 사회적 지능과 눈치를 갖춰야 한다고 생각해요. 정말로 가능한 한 가장 단순한 경험이 되도록 만들어졌지만, 그 능력으로 말하자면, 컴퓨터를 갖고 있으니까 당신이 인터넷에서 하고 싶을 만한 일이나 당신이 인터넷에서 직접 하는 일이라면 말 그대로 무엇이든 할 수 있어요.

패트릭 오쇼너시

떠오르는 것 중에서 가장 기막힌 이야기 두어 개만 들려주세요. 사람들이 겪은 일, 그러니까 Instinct 덕분에 실제로 벌어진 일들요. 이걸 여쭤보는 건, 이게 어떤 한 가지 일만 하도록 프로그래밍된 게 아니기 때문이에요. 전화기와 컴퓨터를 가지고 무엇이든 할 수 있도록 프로그래밍된 거잖아요. US 오픈(US Open) 사례는 다들 아실 것 같아요. 어떤 커플이 경기장 대형 전광판에 잡혔는데, 그 장면의 영상을 갖고 싶어 했어요. 그런데 Instinct가 어떻게든 밖으로 나가서 방법을 알아내고, 그 영상을 구해다 그 커플에게 가져다줬죠. 좀 말이 안 되는 일이에요. Instinct 덕분에 벌어진 정말 엉뚱한 일 가운데 가장 좋아하시는 예를 두어 개 꼽는다면 뭔가요?

노아 신

온라인 쇼핑을 좋아하는 분들 얘기부터 할게요. 실제로 이걸 서로 공유하면서 점점 더 반복해서 쓰는 사용 사례로 만들어 가는 사람들이 한 무리 있어요. 옷장에 있는 물건 하나하나, 옷 한 벌 한 벌을 전부 스캔하는 거예요. 그러니까 옷장에 들어가서 물건을 하나도 빠짐없이 다 스캔해요. 상의도, 하의도, 양말도, 뭐든지요. 신발도요. 그다음에는 자기 자신도 스캔해요. 얼굴이랑 몸, 체형의 비율까지요. 그러고 나서 옷을 입어 보고, 한 주 동안 뭘 입을지 계획을 짜게 해요. 그러니까 매주, 지금 가진 옷장 안에서 어떤 신발을 신을지, 이 특정한 아이템에는 어떤 상의를 입을지, 이런 버전에는 무엇을 맞춰 입을지를요. 그리고 그 결과를 '입으셔야 할 아이템은 이것들입니다' 같은 글머리표 목록으로 보내는 게 아니에요. 그 사람이 직접 그 옷을 입고 있는 모습을 보여 주면서 '오늘은 이런 모습이 될 거예요' 하고 보내 줘요.

그게 다가 아니에요. 쇼핑에도 쓰여요. 똑같은 능력을 가져다가 이번에는 '인터넷에서 쇼핑해 줘'라고 하는 거죠. 그러면 Instinct가 정말 여러 곳에서 수천 벌의 코디를 찾아와요. '이런 거요. 위에서부터 아래까지 이런 아이템들로 되어 있어요' 하고요. 그러면 사용자는 그냥 '주문해'라고 말하면 돼요. 그러니까 천 가지쯤 되는 선택지가 들어오고, 사람들은 그걸 쭉 훑어봐요. 기억하셔야 할 게, 그 사람들은 그 옷을 입은 자기 자신의 모습을 보고 있는 거예요. 그러다가 '저거 정말 갖고 싶어. 우리 집으로 보내 줄래?' 하고 가리킬 수 있는 거죠. 그것만이 아니에요. '매일 머리부터 발끝까지 창의적인 새 코디를 세 개쯤 만들어서 나한테 보내 줄래?'라고 시키기도 해요. 그러면 버튼 한 번 클릭해서 그 새 코디를 실제로 받아 볼 수 있어요.

목표 지향적인 사용 사례도 많아요. '나한테는 이런 개인 재무 목표가 있어. 이번 달까지 이만큼 돈을 모으고 싶어' 같은 거요. 그러면 Instinct가 그 목표를 이룰 수 있도록 그 사람과 함께 적극적으로 움직여요. 아니면 사용자들이 자기 은행 계좌를 Instinct에 연결해요. 그러면 Instinct가 그동안 있었던 거래 내역과 구독을 전부 훑어보고, 그걸 사용자에게 꺼내 보여 주면서 '이거 정말로 쓰고 계세요?' 하고 물어요. 그러면 사용자는 '아뇨, 그런 게 있는 줄도 몰랐어요' 하는 거죠.

패트릭 오쇼너시

그러면 이메일에 들어가서 그 구독을 해지하는 것까지 할 수 있나요?

노아 신

네, 네. 처음부터 끝까지(end to end) 할 수 있어요. 인기 있는 소비자용 핀테크 제품들 아시잖아요. 그런 제품들은 그냥 이런 걸 찾아서 보여 주고, '참고로 이것들은 해지하시는 게 좋겠어요'라고 말해 주는 데서 끝나요. 이건 끝까지 가요. 사이트에 들어가서 로그인해요. 이메일로 가는 확인 절차 같은 게 있으면, Instinct가 이메일에 접근할 수 있으니까 그걸 써서 로그인해요. 맨 끝 단계까지 가서 구독을 해지하고, 그다음에 얼마를 아껴 줬는지 그 숫자를 보내 줘요. '참고로 이것들 덕분에 이번 달에 2,000달러를 아끼고 계세요' 하고요.

패트릭 오쇼너시

와, 소비자의 게으름이나 관성에 기대는 제품은 이제 다 끝장이네요, 그렇죠? 그냥 끝장이에요.

노아 신

네.

패트릭 오쇼너시

좋은 일이네요. 소비자한테는 좋은 일이죠.

Instinct-to-Instinct 네트워크 얘기를 들려주시겠어요?

노아 신

아, 네.

패트릭 오쇼너시

에이전트끼리 서로 대화하는 미래에서요,

노아 신

더 실용적인 시나리오들이 있어요. 거기서 이건 새로운 무언가이고, 제 생각에는 어떤 사람들이 어떤 방식으로 움직이는지를 바꿔 놓을 거예요. 나온 지 일주일 정도밖에 안 됐을 거예요. 아니, 열흘쯤 된 것 같네요. 솔직히 이 기능의 목적은 새로 만들 기능을 고민하는 데 있지 않았어요. 그보다는 아주 바쁜 직장인들을 위한 거예요. 그분들은 하루 종일 미팅을 하잖아요. 새로운 사람도, 원래 알던 사람도 끊임없이 만나요. 그런데 미팅 하나를 캘린더에 올리는 과정이 정말 너무너무 번거로워요. '이 시간에 만날래요?' 하고 문자를 보내면, 상대는 '아뇨, 그때는 안 돼요. 대신 이 시간들은 괜찮아요' 하고 답하죠. 그러면 이쪽은 '아, 그런데 제가 출장 중이라 아마 이 시간이면 될 것 같아요. 다만 그때 저는 이 시간대에 가 있을 거예요' 하고요. 그렇게 주고받는 게 끝도 없어요.

그런데 두 사용자가 모두 Instinct를 쓰고 있다면 어떨까요. 어차피 둘 다 Instinct와 함께 자기가 비는 시간을 이리저리 따져 보고 있을 텐데, 양쪽 끝에 있는 Instinct끼리 그냥 직접 소통할 수 있다면요. '목표는 시간을 찾는 것뿐이잖아요. 이렇게 주고받는 게임을 할 필요가 없어요. 여기서 게임을 하려는 사람은 아무도 없어요. 우린 그냥 시간을 찾으려는 거예요' 하는 식으로요. 이게 사실 아주 대표적인 사용 사례가 됐어요. 제 생각에는 이제 캘린더에서 시간을 찾는 방식 자체가 완전히 달라졌어요. 그냥 의도만 말하면 돼요. '이 사람을 가능하면 이번 주 안에, 아니면 이 시간대 중에 만나고 싶어. 시간 좀 찾아 줘.' 그러면 Instinct가 상대방의 Instinct와 조율해서 언제가 되고 언제가 안 되는지 찾아내고, 결국 캘린더에 일정을 올려 줘요.

제 생각에 여기서 결정적인 돌파구는, 저희가 '신뢰하는 사람 네트워크(trusted person network)'라고 부르는 거예요. 핵심은 자기가 신뢰하는 사람하고만 연결돼야 한다는 거예요. 그리고 흥미로운 사회적 역학들이 작동하기 시작하는 게 보이는데, 저도 그걸 배워 가는 중이에요. 이 네트워크는 신뢰하는 사람만 들이도록 설계돼 있어요. 악의적으로 당신의 캘린더가 어떤지, 이메일 안에 뭐가 있는지 캐내려 하지 않을, 믿을 만한 사람들요. 그뿐 아니라 저희는 사람마다 서로 다른 수준의 접근 권한을 줄 수 있도록 모든 통제 수단을 제공해요. 그래서 실제로 배우자끼리 서로의 Instinct를 연동하는 경우가 많아요. 대체로 모든 걸 다 공유할 수 있으니까요.

그러니까 배우자라면 그냥 '이 사람은 내 배우자야. 뭐든 다 공유해 줘' 하면 되는 거죠. 특정한 동료들과는 아마 이럴 거예요. '내 업무 캘린더는 열어 둬. 이 사람이 문서 같은 걸 요청하면 받은편지함에서 그와 관련된 일부도 열어 둬. 하지만 나머지는 전부 접근 금지로 해 두자.' 그러면 Instinct가 그대로 만들어 줘요. 이렇게 생각해 보면 거의 일종의 네트워크 효과가 생기는 거예요. 네트워크 안의 노드들이 서로 다른 엣지로 이어지고, 그 엣지마다 가중치도 다르죠. '나는 너와 연결돼 있어, 그게 끝이야' 하는 친구 그래프 같은 게 아니에요.

'나는 너와 연결돼 있고, 너를 신뢰해. 그리고 접근 수준이 저마다 다르도록 이렇게 설정해 뒀어' 하는 거예요. 그래서 흥미로운 일종의 네트워크 효과가 거의 만들어지고 있는 셈이고, 여러 다른 사회적 역학도 함께 탐색되고 만들어지고 있어요.

제가 알게 된 흥미로운 사례들도 있어요. 누군가 네트워크 안에서 당신의 신뢰를, 그게 뭐든 간에, 어기면 그 관계 자체에 영향이 가요. 예를 들어 당신과 제가 연결됐다고 해 볼게요. 제가 '패트릭, 저는 당신을 신뢰해요. 다음번에, 아마 다음번쯤에 캘린더에 시간을 잡기 쉽게 이 플랫폼에서 연결해요'라고 했다고 하죠. 그런데 당신이 그걸 이용해서 어떤 영역의 특정 데이터를 캐기 시작해요. 애초에 저는 캘린더 접근 권한만 줬을 수도 있어요. 그런데도 당신은 어떤 영역의 데이터를 캐고 있는 거죠. 그러면 제 Instinct가 저한테 '참고로, 패트릭이 이런 종류의 정보를 찾고 있어요' 하고 문자를 보내요. 이제 우리 둘 사이에는 신뢰가 깨진 것 같은 상태가 되는 거죠. 이런 자잘한 사회적 역학들이 전부 작동하기 시작해요.

저희는 이 네트워크를 어떻게 다듬어야 할지 정말 많이 고민했어요. 한편으로는 다른 사람들과 시간을 잡고 계획을 세우는 것 같은 이점을 확실히 누리게 하고 싶었어요. 다른 한편으로는 사회에 이미 있는 규칙들을 일부 가져다 써서 두 종류의 규칙을 모두 집행할 수 있게 하고 싶었고요. 하나는 사회적·문화적 규범이라는 규칙이고, 다른 하나는 무엇이 보이고 무엇이 안 보이는지에 관한 기술적 제약이에요.

패트릭 오쇼너시

정말 완전히 새로운 질서를 보게 되겠네요, 그렇죠? 흥미진진할 거예요. 떠오르는 게 한두 가지가 아니에요. 그냥 제 아내와의 경우만 생각해 봐도요. 이게 있으면 아주 여러 면에서 순식간에 삶이 훨씬 편해질 거예요. 사소한 것들도 그래요. 아까 이 집을 찾느라 애쓰셨잖아요. 그럴 때 제가 제 Instinct에게 '노아가 근처에 있어? 지금 어디쯤이야?' 하고 그냥 물어볼 수 있다면요. 그리고 당신은 저한테 하루짜리 권한 같은 걸 주는 거죠. 이게 쓸모 있을 장면을 상상할 방법이 그냥 끝도 없어요. 꽤 엄청난 일이에요.

노아 신

신뢰 네트워크에서는 아주 흥미로운 사례들, 그러니까 사람들이 공유하는 사용 사례들을 정말 많이 발견해요. 플랫폼에서 이 부분만 그렇다고 할 수 있는데요. 플랫폼의 다른 모든 영역은 그게 어떻게 작동해야 하는지 사용자가 대체로 감을 잡고 있어요. 그런데 여기는 그냥 새롭고 창의적인 영역이에요. 예를 들어 며칠 전에 들은 얘기인데요. 친구들이나 배우자 같은 사람과 계획을 잡을 때는 늘 누군가가 능동적으로 움직여야 하잖아요. '좋아, 매주 목요일쯤에 토요일 밤에 뭘 할지 한번 생각해 봐야지' 하는 식이죠. 그렇게 늘 누군가 먼저 나서야 하고, 그다음에는 단체 대화방에 '이거 할래?' 하고 문자를 보내요. 그러면 꼭 누군가는 하기 싫다고 하고, 결국 흐지부지돼요. 그런 일이 매번 일어나요. 그러다 마침내 사람들이 모이면, 그때가 돼서야 그 행사든 뭐든 실제로 갈 수 있게 되는 거죠.

어떤 친구 무리는 이렇게 입력해 뒀어요. '매주 우리 모두가 좋아할 만한, 흥미롭고 창의적인 걸 궁리해서 매주 다른 경험이 되게 해 줘.' 그러면 Instinct가 매주 그 일을 해요. 모두가 언제 시간이 되는지, 각자 관심사가 뭔지, 어떤 걸 좋아하고 어떤 걸 싫어하는지를 조율하는 데서 그치지 않아요. 어떤 공연이 열리는지, 각자의 음악 취향에 맞는 콘서트는 뭔지도 따져요. 다들 Spotify 기록을 다 연결해 뒀거든요.

그리고 그 같은 친구 무리는 여섯 명쯤 되는 무리였는데요. Instinct가 한 사람에게 Uber를 부르게 하고는, 그 Uber가 여섯 명을 다 돌면서 태우도록 조율했어요. '10분 뒤에 데리러 갈게요', 다른 사람한테는 '여기서 5분 뒤에 데리러 갈게요' 하는 식으로요. 그리고 '모든 사람을 태우러 가는 최적 경로를 찾았어요' 하고요. 이제 다들 그냥 Uber 한 대를 같이 타는 거예요. 그러니까 실제로 아주 경제적이기도 해요. 여기에는 이런 온갖 엉뚱한 예들이 있어요. 기계적인 사회적 소통의 장벽을 마침내 걷어 내고, 물류상의 부담을 전부 없앨 수 있게 되니까 사람들이 새로운 사용 사례를 발견하고 있는 거예요.

패트릭 오쇼너시

이걸 설명하는 방법이 이렇게까지 단순하다는 게 거의 말이 안 될 정도예요. 그냥 말 그대로, 전화기 한 대와 컴퓨터 한 대와 이메일 주소 하나를 가진 초인적인 사람이 내 곁에 있다고 생각하면 제일 쉽다는 거죠. 그 사람은 진짜 사람을 상대할 때처럼 나한테 전화도 걸 수 있고, 그게 전부예요. 그래서 궁금해지는데요, 세상 모든 사람이 이런 걸 하나씩 갖게 되면, 다들 Instinct를 하나씩, 에이전트를 하나씩 갖게 되면, 그게 세상을 어떻게 재편할 거라고 생각하세요?

코드 쪽은 지켜보는 것만으로도 엄청나게 흥미진진했어요. 물론 지금 듣고 계신 분들도 다들 뭔가를 만들어 보면서 저마다 마법 같은 경험을 한 번씩은 해 보셨을 거예요. 그런데 이전에는 소프트웨어 엔지니어였던 사람이 그렇게 많지 않았어요. 역사적으로 코드를 만들어 온 건 비교적 작은 무리의 사람들이었죠. 이제는 아마 그 수가 훨씬 많아지겠지만, 이건 그것과는 또 다른 새로운 시장, 새로운 패러다임처럼 보여요. 이게 세상과 인터넷과 상거래 같은 것들을 어떻게 재편하기 시작할 거라고 보세요? 다르게 말하면, 인터페이스의 미래가 뭐냐는 질문이 되겠네요.

노아 신

이건 두 부분 정도로 나눠서 말씀드릴게요. 그래야 저희가 인터넷을 새로 발명하겠다고 말하는, 완전히 추상적인 몽상가처럼 들리지 않을 테니까요. 그렇긴 해도 분명히 해 둘게요. 저는 앞으로 몇 년 안에 인터넷이 다시 쓰일 거라고 정말로 생각해요. 지구상 대부분의 사람이 소프트웨어와 상호작용하는 방식이 지금과는 아주, 아주 달라질 거라고 봐요. 그래도 나눠서 말씀드리자면, 단기와 중기로는 아마 예약이 잘 알려진 예 하나일 거예요. 식당 예약을 잡는 거요. 역사적으로 그건 어떻게 해 왔을까요? 사람이 직접 사이트에 들어가서, 자기가 가고 싶은 식당을 찾아가서, 사이트를 이리저리 클릭하고, 이번엔 두 명이라고 입력하고 나서 자리를 잡아 보려고 하죠. 그러다 못 잡으면 그냥 너무 늦은 거예요. 선착순이니까요.

그런데 이제 에이전트가 있으면, 이론적으로는 에이전트한테 5초마다 확인하라고 시키기만 하면 돼요. 그것도 내가 정말 가고 싶은데 도무지 자리를 못 잡는 최애 식당 한 곳에서만 그러는 게 아니에요. 물론 그것도 한 가지 경우죠. 그런데 그 일을 전 세계 모든 주요 도시에 있는 모든 식당의 모든 사이트를 상대로 한다면 어떨까요? 그러면 식당 예약처럼 단순한 일 하나만 가지고도 에이전트가 그걸 얼마나 파고들어 활용할 수 있는지가 보이실 거예요. 여기서 조금 더 깊이 들어가 보면, 앞으로 발표할 흥미로운 파트너십들이 몇 개 있는데요, 저희는 이 한 카테고리에서만큼은 예약 시스템이라는 게 무엇인지를 어느 정도 새로 발명하고 있어요. 저희 사용자들에게 중요한 일이니까요. 그리고 그 방식이 실제로는 양쪽 모두에게 더 좋아요.

식당 예약을 처음부터 다시 따져 보면, 사용자 쪽에서는 자기 인생에 있을 법한 중요한 이벤트를 위해 예약을 원해요. 생일일 수도 있고, 기념일일 수도 있고, 멀리서 친구가 찾아오는 날일 수도 있죠. 식당 쪽에서는 그냥 흥미로운 손님을 원해요. 특별한 날을 원하는 거죠. 매일 밤 한 테이블씩 꼬박꼬박 차지하는데 별다른 특별한 일도 없는 동네 단골 같은 손님보다는, 그런 손님들을 대접하고 싶어 해요. 그런데 전통적으로는 인터넷이 작동해 온 방식 때문에, 적어도 예약에서는 선착순이었어요. 그러니까 누가 들어오든, 그게 얼마나 중요한 일이든 별로 중요하지 않은 일이든, 먼저 들어온 사람이 예약을 가져가요.

그런데 에이전트가 양쪽 모두와 소통할 수 있다면 어떨까요? 한쪽에서는 '이건 중요한 일이에요. 사실 이분 배우자의 생일이에요. 서른 번째 생일이라는 아주 특별한 이벤트가 다가오고 있어요'라고 전하고, 식당 쪽도 '생일을 우선하자', 아니면 '10년 단위로 맞는 큰 생일이나 중요한 기념일, 혹은 이런 특정한 분들을 우선하자', 잘은 모르겠지만 뭐가 됐든 그렇게 말할 수 있다면요. 이제 그런 능력이 생겼으니, 내 사정이 정확히 뭔지, 무슨 일이 있는지, 그게 왜 중요한지를 일일이 설명해야 하는 실무적인 부담까지 전부 덜 수 있어요. 그러면 식당이 원하는 것과 사용자가 원하는 것을 완벽하게 짝지을 수 있게 돼요. 그 결과 사용자 쪽에서는 더 많은 특별한 이벤트가 실제로 식당에 자리를 얻게 되고, 식당 쪽에서는 이런 여러 가지 특별한 이벤트와 특별한 날을 맞은 손님들로, 훨씬 더 좋은 손님층을 얻게 될 거예요.

식당 예약 얘기를 이렇게까지 깊이 하려던 건 아니었어요. 그건 그저 바뀌고 있는 전통적인 모델의 한 가지 예일 뿐이라는 말씀이에요. 주요 여행사들 상당수도 같은 경우라고 생각해요. 솔직히 말하면, 저희 플랫폼을 거쳐 가는 거래액의 50%가 여행에서 나와요. 솔직히 저희는 아직 초대 전용 프로그램 같은 방식으로 운영하고 있고 지금은 꽤 초기 단계인데도, 플랫폼을 통한 거래액이 연간 10억 달러를 넘어서는 수준에 다가가고 있어요.

패트릭 오쇼너시

작은 사용자 기반에서요?

노아 신

아주 작은 사용자 기반에서요. 아주 작은 사용자 기반인데도 이미 연간 10억 달러가 넘는 거래가 오가고 있어요. 그중 50%가 여행 하나에서만 나와요. 오늘날 우리가 다들 쓰는 여행사들을 생각해 보세요. 여기서 '우리'는 아직 Instinct를 쓰지 않는 분들을 말하는 건데요, 그분들이 오늘날 호텔이나 항공편이나 그 밖의 비슷한 것들을 예약할 때 쓰는 여행사들이요. 그 인터페이스의 장점이 뭘까요? 아주 많은 서로 다른 서비스, 아주 많은 서로 다른 호텔 체인과 항공사를 제대로 하나로 묶어서, 사용자에게 보기 좋게 보여 준다는 거죠. 그러면 사용자는 이제 선택지 하나를 클릭하고, 거기서 곧바로 결제하고, 이메일로 확인하기만 하면 돼요. 훌륭한 경험이에요.

그런데 저는 Instinct나 그와 비슷한 다른 인터페이스를 통하면 훨씬 더 좋은 경험이 있다고 생각해요. 그냥 이렇게 말하면 되는 거예요. '저기, 나 오늘 밤에…' 제가 또 음성 녹음을 예로 드는 건 이게 얼마나 쉬운지를 설명하려는 거예요. '저기, 나 오늘 밤에 뉴욕에 가 있어야 해. 지금 당장이야.' 그게 끝이에요. 그런데 그 한마디에는 뭐가 들어 있을까요? 먼저, 사용자가 지금 어디에 있는지부터죠. 샌프란시스코에 있을 수도 있고, LA에 있을 수도 있고, 어딘가에는 있겠죠. Instinct는, 사용자가 원한다면, 위치를 볼 수 있어요. 그래서 이렇게 말할 거예요. '좋아요, 지금 샌프란시스코에 계시네요. 뉴욕에 가셔야 하고요. 먼저 선택지를 전부 찾아볼게요.'

그런데 그게 다가 아니에요. 온갖 세세한 부분까지 다 챙겨요. 이 사람이 즐겨 타는 항공사, 그러니까 선호하는 항공사는 어디인지. 선호하는 좌석 유형은 뭔지. 어느 클래스에 앉고 싶은지. 통로 쪽 좌석을 원하는지, 창가 좌석이나 가운데 좌석을 원하는지 같은 것들이요. 기내에서 어떤 식사를 제공받고 싶은지도요. 어떤 신용카드를 쓰고 싶은지도요. 좋아요.

그러고 나서 그걸 예약해요. 그게 항공편이고요. 그다음엔 호텔로 넘어가요.

패트릭 오쇼너시

네. 아마 사용자의 모든… 사용자에 대해 끊임없이 배우는 거겠죠. 그러니까 선호가 저장되는 거고요.

노아 신

그게 좋은 점이에요. 뭔가 하나를 말해 주잖아요. '나는 이게 더 좋아, 이게 내 스타일이야, 나는 이런 걸 좋아해, 나는 이런 데서 묵는 걸 좋아해' 하고요. 첫째로, 앞으로 어디에 묵게 되든 에이전트가 그 기억을 쓸 수 있어요. 그래서 앞으로는 정확히 원하는 대로 예약하는 일이 훨씬 쉬운 경험이 돼요. 그런데 그게 다가 아니라, 그 전반적인 취향, 그 전반적인 선호의 집합을 가져다가, 앞으로 예약하고 싶어질 수 있는 다른 모든 것에도 실제로 외삽해서 적용할 수 있어요. 그래서 시간이 지나면서 선호를 더 많이 알려 줄수록 일이 그냥 아주 쉬워져요.

어쨌든 이 예를 마무리하자면, 에이전트가 이상적인 호텔을 찾아낼 거예요. 어쩌면 지난 일곱 번을 이미 거기서 묵었을 수도 있죠. 그런 식으로 아주 쉬워요. 처음부터 끝까지 예약을 다 해요. 캘린더에도 맞춰 넣어요. 그러니까 항공편, 공항까지 가려고 타야 하는 Uber, 공항에서 호텔까지 돌아오는 Uber, 그리고 거기서 하고 싶을 만한 일정들까지 전부 넣는 거죠. 한 발짝 물러서서 보세요. 제가 내부에서 무슨 일이 벌어지는지를 너무 길게 말씀드렸으니까요. 사용자는 정말로 '나 오늘 밤에 뉴욕에 가 있어야 해'라는 음성 녹음 하나만 남겼을 뿐이에요. 그리고 나머지는 전부 해결되고요.

사용자가 있는 곳으로 찾아간다고 말할 때 제가 뜻하는 게 바로 그거예요. 즐거운 경험은 어디에 있을까요? 이건 여행사 하나만 놓고 봐도 그 업계를 바꿔 놓을 거라고 제가 믿는, 새로운 즐거운 경험이에요. 그러면 전통적으로 표준화된 인터페이스를 제공해서 큰돈을 벌어 온 이런 사업들은, 그보다 훨씬 더 쉬운 새로운 표준 인터페이스가 등장하면 어떻게 될까요? 그게 무슨 의미일까요? 그렇다고 저희가 그런 사업들을 무너뜨리려는 사업을 한다는 말은 아니에요. 저는 그 회사들이 오랜 시간 모아 온 데이터와 자기들이 가진 네트워크로 꽤 많은 가치를 제공한다고 생각해요. 앞으로 1년, 몇 년에 걸쳐 그 업계가 어떻게 돌아가는지를 새로 정의해 나가는 협업이 될 거예요.

패트릭 오쇼너시

사람들이 자기 에이전트를, 자기 그 무언가를 믿게 만드는 일은 어땠나요? 사람들이 믿게 되려면 무엇이 필요한지 배워 가는 과정은요? 여기는 꽤 깊이 들어가 보고 싶어요. 우리가 지난주에 이 얘기를 나눴잖아요. 사람들이 신뢰를 보여 주는 순간들에 대해 당신이 든 예시들, 당신이 모으기 시작한 데이터, 그리고 이걸 믿는 일이 얼마나 중요한지에 대해 당신이 배워 가고 있는 교훈들이 정말 좋았어요. 이런 에이전트들에서 프라이버시와 효용 사이의 맞교환에 대해 이야기해 주셨으면 해요. 당연히 맥락이든 비밀번호든 무엇이든 더 많이 줄수록 에이전트가 할 수 있는 일도 늘어나죠. 그리고 제 생각에 사람들은 이걸 쓸 때마다 머릿속으로 그 맞교환을 끊임없이 저울질하고 있어요. 그 얘기를 해 주세요. 신뢰에 대해, 지금까지 배운 것에 대해 이야기해 주세요.

노아 신

여기에는 흥미로운 데이터 플라이휠이랄까, 일종의 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐 하는 문제가 있어요. 데이터를 더 많이 줄수록 에이전트는 더 선제적으로 움직일 수 있고, 당신의 상황을 더 깊이 헤아릴 수 있고, 그냥 알아서 행동하면서 당신에게 더 쓸모 있어질 여지도 더 커지죠, 그렇죠? 그런데 데이터를 보면, 실제로는 신뢰를 쌓는 데 몇 주가 걸려요. 그리고 저는 사실 그게 전혀 문제라고 생각하지 않아요. 우리 쪽의 핵심 원칙 중 하나가 사용자는 늘 자기 데이터를 자기가 통제하고 있다고 느껴야 한다는 것이기 때문이에요. 사용자는 늘 자기 데이터를 통제하고 있어야 해요. 사용자는 자기가 편하다고 느끼는 속도로 Instinct와 데이터를 공유해야 하죠, 그렇죠? 그리고 그걸 다시 거둬들이고 싶으면 당연히 언제든 거둬들일 수 있어요.

그런데 몇 주에 걸쳐 우리가 확인하는 건 이거예요. 며칠 전에 숫자를 보고 있었던 것 같은데, 3주가 지나면 사용자가 개인 신용카드를 Instinct에 공유했을 확률이 40%예요. 사용자 기반의 40%라는 얘기예요. 그 사용자 기반에는 아마 그 시점에 이미 이탈한 사람들, 적어도 그 시점 전에 이탈한 사람들도 일부 포함돼 있을 텐데도요, 그렇죠? 그러니까 사용자 기반의 40%예요. 제가 이 얘기를 하는 이유는, 첫 신용카드를 맡기기까지 걸리는 시간, 첫 계정 비밀번호를 맡기기까지 걸리는 시간, 처음으로 민감한 정보 하나를 맡기기까지 걸리는 시간, 이런 것들이 신뢰의 대리 지표이기 때문이에요. 우리는 실제로 이걸 아주 높이 치고, 아주 진지하게 받아들여요. 그러니까 사용자 기반의 40%가 3주 만에 신용카드를 공유하고 있는 거예요.

그렇다면 거기엔 뭔가가 있다는 거예요, 그렇죠? 분명히 뭔가가 있어요. 말장난을 하려던 건 아니지만, 필요한 게 무엇이든 거의 본능적으로(instinctual) 그걸 찾게 되는 거예요. 그렇게 첫 3주쯤에 걸친 과정을 거치면서 사용자는 신뢰를 쌓는 법을 배워요. 그다음부터는 그냥 눈덩이처럼 불어나는 효과예요. 실제로 사용자가 민감한 정보를 적어도 하나라도 Instinct에 연결하고 Instinct를 정말로 신뢰하게 되면, 리텐션이 80% 정도라는 걸 우리는 확인하고 있어요. 정보 하나만 공유해도 80%예요.

패트릭 오쇼너시

소비자 기술로는 말도 안 되는 수치네요. 그렇죠. 이걸 써 보고는 싶지만, 특별히 Instinct를 못 믿어서가 아니라 그냥 무엇이든, 어떤 AI 에이전트든 자기 정보를 전부 맡기는 일에 자연스럽게 망설임이 드는 사람들이 있잖아요. 그런 사람들은 이렇게 하는 것의 실제 위험을 어떻게 생각해야 할까요? 그리고 아주 민감한 것들을 당신에게 믿고 맡겼을 때 나쁜 일이 생길 확률이 정말 낮거나 0에 가깝도록 기술을 만들었다는 걸, 그 사람들을 어떻게 안심시켜 주시겠어요?

노아 신

이 문제는 크게 두 부분으로 나눠서 볼 수 있어요. 하나는 그냥 민감한 정보를 저장하는 문제예요. 이 문제를 똑같이 다루는 다른 사업도 많고, 다른 제품도 많아요. 그들도 민감한 정보에 접근하고 있고, 그 정보가 격리되고 단단히 잠겨 있도록 선제적으로 무엇을 하고 있느냐는 문제를 안고 있죠. 그리고 두 번째 영역이 있는데, 우리가 풀어야 하는 새로운 문제들이에요, 그렇죠? 우리가 알고 있어야 하는 새로운 공격면(surface area), 또는 새로운 능력들이요. 첫 번째 경우는 풀 수 있는 문제예요. 그냥 아주 고된 일이고, 공유된 민감한 데이터가 안전하도록, 그리고 사용자가 그 데이터를 완전히 통제하도록 만드는 데 들여야 하는 주의와 정성이 많이 필요할 뿐이에요.

그리고 두 번째 범주가 있는데, 이쪽 이야기에 시간을 더 들여 볼게요. 에이전트가 이런 걸 가질 수 있게 된 건 이번이 처음이에요. 아까 말했듯이 3주 안에 사용자 기반의 40%가 Instinct에게 신용카드에 대한 접근 권한을 주고 있어요. 그것도 자율적으로, 그러니까 이론상으로는 어디서든 구매할 수 있도록요. 이메일 쪽 숫자, 그러니까 사용자 중 몇 퍼센트가 이메일을 연결하는지는 모르겠지만, 이메일 받은편지함과 캘린더에 대한 완전한 접근 권한을 떠올려 보시면 돼요. 그러니까 여기엔 공격면이 아주 넓어요. 그래서 우리가 마련해 둔 시스템들이 있는데, 이 시스템들은 Instinct, 그러니까 에이전트 아키텍처 자체와는 떨어져 있어요. 이런 것들에 선제적으로 대응하고, 굳이 표현하자면 위험을 에이전트에서 떼어 놓으려고 마련해 둔 것들이에요.

예를 들어 Instinct가 받아들일 수 있는 모든 콘텐츠, 모든 텍스트, 무엇이든, 어떤 형태의 미디어든 들어오는 것은 전부 우리가 방화벽이라고 부르는 것을 거쳐요. 이 방화벽은 그것을 가로챌 수 있고, 거부할 수 있고, 들어와서 Instinct에 닿아 Instinct가 무언가를 하도록 설득하려는 악의적인 콘텐츠를 차단할 수 있어요. 또 Instinct가 할 수 있는 모든 행동마다, Instinct가 품을 수 있는 모든 생각마다, Instinct 자체와는 분리된 시스템이 그걸 실시간으로 감시하고 있어요. 이 시스템은 Instinct를 멈춰 세우고 가로챌 수 있어서, Instinct가 행동에 옮기기 전에 다음에 일어날 일을 승인하거나 거부할 수 있어요. 그러니까 이건 마련해 둔 것 가운데 딱 두 가지일 뿐이고, 그 밖에도 정말 훨씬 더 많아요. 에이전트가 최대한 유능하면서도 동시에 안전하고 믿을 수 있게 하려고 내부에 마련해 둔 게 훨씬 더 많아요.

패트릭 오쇼너시

제게는 이런 질문이 하나 있어요. 정렬(alignment)보다 나은 단어를 못 찾겠는데, 정렬이 AI 분야에서는 아주 무거운 뜻이 실린 단어라는 건 압니다. 인류 차원의 정렬을 말하는 게 아니에요. 저 개인과 정렬된 에이전트를 말하는 겁니다. 제가 고용해 온 다른 에이전트들, 그러니까 직원들을 생각해 보면, 저는 그들에게 돈을 주고, 그렇기 때문에 그들이 제 이익을 마음에 두고 있다고 믿습니다. 완벽하진 않겠죠. 하지만 그들에게는 행동을 이끄는 다른 대안적인 인센티브의 흐름이 없어요. 그들의 행동은 고용 관계가 이끌죠. 정렬과 관련해서(vis-à-vis) 비즈니스 모델을 어떻게 생각하세요? 그러니까, 어떻게 생각해 오셨는지 차근차근 설명해 주셔도 좋은데, 앞으로 아주 많은 접근이 나올 거예요. 어떤 건 유료일 거고, 어떤 건 무료일 거고요. 무료인 것들은 저마다 다른 방식으로 수익을 낼 거고요. 비즈니스 모델이 지금 무엇인지, 또 앞으로 무엇이 될지에 관한 이 의사결정 나무를 저희에게 하나하나 짚어 주시고, 그게 에이전트에게 이상적인 결론이라는 데 어떻게 이르셨는지도 들려주시겠어요?

노아 신

저희는 Instinct가 사용자가 원하는 것과 정렬되지 않은 방향으로 사용자의 행동에 영향을 주기를 원하지 않습니다. 겉으로 들으면 아주 좋은 말처럼 들리죠. 그런데 그게 얼마나 중요한지 꼭 짚고 넘어가고 싶어요. Instinct가 대체로 사용자보다 더 똑똑한 세상을 한번 상상해 보세요. 사회적으로 더 지능이 높고, 사회적인 눈치도 더 빠르고, 교과서적인 의미에서도 더 똑똑한 세상 말이에요, 그렇죠? 그런 세상에서 Instinct가 사용자의 행동에 영향을 줘서, 사용자가 사고 싶지 않은 걸 사게 하거나 원치 않는 걸 구독하게 만든다면 아주 위험한 세상이 될 거라고 저는 생각합니다, 그렇죠? 게다가 자기 지능을 이용해서 설득해 낼 수 있다면—

네. 그래서 제 생각에는, 오늘날 주요 소비자 비즈니스 대부분을 보면 사용자가 하고 싶어 할 수도 있는 것과 반대 방향으로 사용자의 행동에 영향을 줄 수 있는 곳들이에요. 제가 말하는 건 주요 플랫폼들이에요. Google이든, TikTok이든, Instagram이든, Snapchat이든, 그 밖에 아주 많은 곳들이 그렇죠. 플랫폼이 하나 있고 사용자들이 있는데, 사용자에게는 무료예요. 그런데 유료 광고가 사용자에게 밀려 들어오는 경우가 정말 많고, 그 광고들은 사용자가 결국 구매하도록 설득하려 들어요. 그리고 사용자가 실제로 구매를 한다는 바로 그 성질 때문에, 이건 이제 브랜드들이 돈을 내고 사용자가 원할 수도, 원하지 않을 수도 있는 물건을 사도록 설득하는 게임이 돼 버립니다.

패트릭 오쇼너시

돈을 내지 않는다면 당신이 바로 상품이라는 얘기군요.

노아 신

맞아요. 바로 그거예요. 프로그래머로서, 기술자로서, 저는 그냥 그런 현실을 만들고 싶지 않아요. 저는 그게 아주, 제 생각에 그건 정말로 아주 위험한 현실이라고 봐요. 그래서 Instinct는 사용자가 원하는 바를 대신해서, 사용자를 위해 움직여야 합니다. 저희는 제품을 만들 때도, 또 저희가 진행하고 있는 여러 연구 프로젝트 전반에 걸쳐서도 이걸 아주 진지하게 받아들여요. 그 연구 프로젝트들이 무엇이냐면, 그러니까 Instinct는 다른 어떤 AI 제품과도 다르다는 거예요. Instinct는 과업 수행기(task accomplisher)가 아닙니다. 그게 무슨 뜻이냐면, 다른 AI 제품 대부분에서는 프롬프트를 쓰면 그게 과업을 해내고, 그다음에 무슨 일이 있었는지 알려 주잖아요, 그렇죠? 이론상으로는 좋아 보이죠. 그런데 실제로 벌어지는 일은 이래요. 만약 사용자가 이제 좋은 의도가 아닐 수도 있는 무언가를 요청한다면, 과업 수행기를 갖고 있는 경우 그건 그냥 그 요청을 받아서, 그냥 그대로 해 버리고 사용자 말을 그대로 듣게 된다는 거예요.

Instinct는 더 상위 수준의 목표(objective)를 따릅니다. 그러니까 Instinct는 이런 목표들을 따르죠. 사용자와 신뢰를 쌓는 법을 배운다. 사용자가 진심으로 당신과 함께 있을 때 더 안전하다고 느끼게 만드는 법을 배운다. 사용자를 늘 지켜보다가, 무언가가 놓쳐질 수도 있을 때나 그 밖에 그런 비슷한 일이 생길 때 사용자의 뒤를 든든히 받쳐 주는 법을 배운다. 그리고 사용자가 무언가를 해 달라고 요청할 때, 그게 좋은 의도에서 나온, 선의의 요청이라면, 안전과 신뢰를 전달하는 한 가지 방법은 그냥 그 과업을 해 주는 거예요. 그래서 결국 저희는 다른 AI 제품 대부분이 할 수 있는 것의 상위집합(superset)을 그냥 하게 되는 거죠. 하지만 저는 여기서 상위 수준의 목표에 집중하는 게 정말 아주 중요하다고 생각해요. 그래야 Instinct가 이런 예외적인 경우(edge case)들에 대해 더 견고해질 수 있거든요. 그러니까 저희는 사용자가 진정으로 원하는 것과 정렬되지 않은 방식으로 사용자의 행동에 영향을 주고 싶지 않은 겁니다.

이걸 비즈니스 모델 쪽에서 봐도 마찬가지예요. 지금 이 플랫폼을 통해 매년 10억 달러가 넘는 돈이 흐르고 있고, 저희는 이제 막 시작했을 뿐이에요. 솔직히 말하면 저희는 전일 대비 하루 10%씩 성장하고 있어요. 그러니까 거래액도 전일 대비 하루 10%씩 복리로 불어나고 있다고 상상해 보시면 되죠, 그렇죠? 그러니까 그건 지금 플랫폼으로 흘러드는 10억 달러로 끝나는 얘기가 아니에요. 내일이면 그게 11억 달러가 되고, 그다음 날이면 12억 얼마쯤, 또 그다음 날이면 13억 얼마쯤이 되는 거죠, 그렇죠?

아직은 아주 초기예요. 하지만 플랫폼을 통해 흐르는 거래액이 이렇게까지 높은 걸 보면, 제가 거기서 보는 건 아주 기본적인 경우예요. 그러니까 Apple Pay와 비슷하거나, AmEx와 비슷하거나, 아니면 기반이 되는 서비스들에 유통 경로(distribution)와 훌륭한 사용자 경험을 제공하는 다른 어떤 플랫폼과도 비슷한 거죠. Apple Pay는 훌륭한 경험이잖아요, 그렇죠? 어디든 가서 카드를 스캔하기만 하면 되고, 사용자는 그 대가를 낼 필요가 없어요, 그렇죠? 사용자는 공짜로 훌륭한 경험을 누리고, 반대편에서 그 비즈니스로 이득을 보는 가맹점들이 그 플랫폼의 일원이 되려고 돈을 내는 거예요. 그래서 저는 플랫폼 전반에 일괄적인 거래 수수료율(take rate)이 적용되는 그림을 봅니다. 그건 그저 저희가 유통 경로를 제공하고, 그 대가로 가맹점들을 대신해서 상품을 내놓을 수 있게 되는 것을 서로 맞바꾸는 거예요.

패트릭 오쇼너시

그럼, 그게 기존 세계와 어떻게 맞물리는지 조금만 더 말씀해 주시겠어요? 그러니까 저는 여러 층(layer)을 떠올릴 수 있어요. 카드 발급사일 수도 있고, Stripe 같은 것일 수도 있고, Visa나 Mastercard일 수도 있죠. 아시다시피 결제 세계에는 편의를 만들어 내고 마찰을 줄이면서 거래액의 일정 퍼센트를 수수료(vig)로 떼어 가는, 일종의 레일(rail)들이 이미 깔려 있어요. 그리고 그건 분명히 정말 대단한 비즈니스들이고요. 그중 어떤 게 파트너이고, 어떤 게 여러분이 대체할 가능성이 있는 대상이라고 보세요? 그러니까, Instinct는 무료 제품이니까 Instinct를 오가는 거래액에서 작은 수수료율을 떼는 그 비전이, 기존 세계의 어디에 들어맞는다고 생각하세요?

노아 신

그걸 맥락 속에 놓고 보자면, 그것들은 정말 대단한 비즈니스들이에요. 그리고 그 경로를 따라 아주 많은 사람들이 있어요. 디지털 거래를 한 번 하면, 그 경로를 따라 그 거래로 돈을 버는 사람이 40명쯤 있죠. 한 걸음 물러서서 보면, 스택의 각 층마다 돈을 버는 그 40명이 실제로 나눠 갖는 건 고작 2.5%, 2%, 그러니까 거래가 어디서 오느냐에 따라 달라지는데, 그 정도예요. 그러니까 실제로는 파이에서 아주 작은 조각인 거죠. 그리고 저희는 AmEx가 가장 잘하는 일, AmEx가 자기 네트워크를 갖고 하는 그 일을 하는 데에도, 또 Stripe가 인터넷에서 하는 일이나 기반이 되는 결제 인프라 일부가 하는 일을 하는 데에도 일차적인 관심이 없어요. 그건 파이에서 너무나 작은 조각이고, 저는 그들이 실질적인 가치를 제공하고 있다고 생각하거든요.

비즈니스 측면에서만 생각해 볼 때 제가 가치의 대부분이 있다고 보는 곳은 이래요. 세계의 다른 주요 플랫폼 대부분을 보고, 그들이 어떤 수수료율을 달성할 수 있는지를 보면 — 다시 말하지만 사용자에게는 무료예요. 사용자에게는 훌륭한 무료 경험이고, 가맹점은 이제 그걸 유통 경로로 인식하는 거죠. Shopify가 있는데, 제가 알기로는 2%에서 2.5%, 3% 사이쯤으로 서비스를 제공하면서 그 비즈니스들로부터 일정 수수료율을 가져가요. Stripe가 어디쯤인지는 잘 모르겠네요. 아마 그 범위의 낮은 쪽 끝이 아닐까 싶어요. 그리고 훌륭한 플랫폼을 가진 Amazon이 있는데, 10% 이상을 가져가죠, 그렇죠? 그리고 물론 최고봉으로는 Apple이 있어요. 인앱(in-app) 구매를 하면 무엇이든 30%죠, 그렇죠? 저희가 30%가 될 거라는 말은 아니에요. 그건 많은 비즈니스들에게 아주 비현실적이라고 생각해요. 제가 말하려는 건, 유통력(distribution power) 대비 수수료율의 이 곡선 위에서 저희가 어디쯤에 놓이게 될지는 아직 모른다는 거예요.

이건 다시 한 번 짚고 넘어가고 싶어요. 오해받고 싶지 않거든요. 이건 사용자에게는 무료 경험이에요. 그리고 저희가 기반이 되는 모든 제공자들에게 제공하는 서비스 쪽에서 봐도, 공짜로 누리는 훌륭한 경험이고요. 저는 그 2.5% 위에서, 어떤 결제 제공자와의 어떤 파트너십으로 30bp(0.30%p)쯤을 더 찾아내는 그런 데 집중하고 있지 않아요. 제가 보고 있는 건, 저희가 아주 큰 가치를 제공해서 이 스케일의 위쪽 끝에 설 수 있느냐는 거예요. 이게 가능하다고 생각하는 이유는 아주 현실적인 거예요. 플랫폼을 오가는 거래액의 50%가 여행 하나에서만 나오거든요. 그리고 다들 여행 업계를 알고, 거기 붙어 있는 일부 수수료율들, 그러니까 저희가 그동안 일종의—

패트릭 오쇼너시

네, OTA(온라인 여행사) 수수료는 높죠. 네.

노아 신

아주 높죠. 항공권은 아마 낮은 쪽이겠지만, 그래도 항공권 한 장에서 한 자릿수(single-digit) 퍼센트를 대체 몇 개나 뗄 수 있겠어요? 호텔은 어떠냐 하면, 일부 부티크 호텔들은 저희가 가져다줄 수 있는 거래 한 건마다 최대 30%가 넘는 수준까지 내겠다고 제안하고 있어요. 다시 말하지만 저희가 30%가 될 거라는 얘기는 아니에요. 하지만 범위는 보이시잖아요. 이건 이미 존재하는 비즈니스 모델들이고, 저희는 초기에 거기에 기대어 출발(bootstrap)할 수 있어요.

그런데 그걸 가져다가 사실상 모든 주요 산업으로 넓히면 어떤 모습이 될까요? 이건 오로지 이런 경우에만 — 저희가 이걸 해낼 능력을 갖게 되는 건 오로지, 대부분의 디지털 행동이 이런 새로운 종류의 인터페이스로, 다시 말하지만 사실상 인터페이스가 없는 쪽으로 옮겨 간다는 게 사실일 때뿐이에요, 그렇죠? 그리고 그건 상당한 유통력이 있을 때에만 성립하는 얘기예요. 그래서 저는 이게 시간이 지나면서 어떻게 진화해 갈지에 관해서, 여기에 사실 꽤 지적인, 아니 흥미로운 지적 질문이 있다고 생각해요.

패트릭 오쇼너시

제가 보기엔 앞으로 기업들 사이에 에이전트를 둘러싼 전쟁이 본격적으로 벌어질 것 같아요. Amazon과 Muse 사이에서 이미 그런 모습을 보셨을 거고요. 엄청난 기득권과 고객 관계를 쥐고 있는 기존 강자들이 수두룩한데, Instinct도, 다른 에이전트들도 그 회사들을 아주 크게 뒤흔들어 놓을 수 있잖아요. 이 부분은 어떻게 생각하고 계세요? 그러니까 세상에 나와 있는 다른 훌륭한 서비스들과는 어떤 식으로 맞물려 돌아가나요? 아무거나 하나 골라 볼게요. 저는 Uber Eats를 정말 많이 써요. 툭하면 Uber Eats로 주문하죠. 그런데 그걸 일일이 클릭해 가며 넘기는 게 솔직히 좀 짜증 나요. 그보다는 Instinct 같은 것과 WhatsApp으로 빠릿빠릿하게 연결해서 “이 식당에서 늘 먹던 걸로 시켜 줘”라고 말하는 쪽이 훨씬 나은 경험일 거라고 쉽게 상상이 돼요. 그걸로 끝이죠. 그 밖에 할 일은 하나도 없고, 에이전트가 자기 컴퓨터를 갖고 Uber Eats에 들어가서 주문을 하든 뭘 하든 알아서 하는 거예요. 그럼 Uber Eats는 어느 시점부터 그걸 더는 달가워하지 않게 될까요? 그동안 공들여 쌓아 올린 이 훌륭한 사업들이 어느 시점부터 에이전트에 적대적으로 돌아서기 시작할 거라고 보세요? 그러니까 갈등과 화해가 생긴다면 그 가장 그럴듯한 원천은 어디라고 생각하세요?

노아 신

지켜보면 정말 흥미로울 거예요. 그러니까, 진지하게 하는 말인데요, 패트릭도 지금 그 얘기를 넌지시 하고 계신 것 같은데, 저는 대부분의 디지털 서비스나 산업이 파괴된다기보다는 그냥 바뀌고 모습이 달라질 거라고 생각해요. 그래서 며칠 전에 제가 연습 삼아 해 본 게 하나 있어요. 여러 버티컬과 여러 산업에서 사실상 거의 모든 디지털 서비스, 사업, 애플리케이션을 끌어와서 하나의 축 위에 쭉 늘어놓아 본 거예요. 한쪽은 매출 중에서 사용자의 주의(attention), 그러니까 제품 위에서 보내는 사용 경험이 차지하는 비중이 얼마냐는 것이고, 다른 쪽은 그 밑에 있는 실제 서비스를 제공하는 데서 나오는 비중이 얼마냐는 거죠. 다시 말해 사용자가 앱을 쓰지 않는다고 했을 때 그 거래 중 얼마만큼이, 아니면 그 회사 매출 중 얼마만큼이 실제로 제공되는 상품이나 서비스 덕분이냐는 거예요.

그래서 패트릭의 질문은 그 척도의 위쪽 끝에 해당한다고 생각해요. 매출의 과반, 아니면 적어도 상당한 몫이 애플리케이션에 쏠린 주의나 광고 같은 것에서 나오는 쪽이요. 그러니까 네, 거기가 Uber예요. 사실 Uber의 수치가 정확히 얼마인지는 저도 몰라요. 레스토랑이나 음식 배달 서비스 상당수가 거기에 들어가고, 여행사도 그렇고, 심지어 Amazon도, Amazon 자체도 자기 플랫폼에서 하는 업셀링을 생각하면 거기에 들어가요. 자, 이걸 보는 단순한 방법이 하나 있어요. 좋아, 광고가 70%이고 실제 상품이 30%다, 그러니까 그 70%는 잘려 나갈 테고 앞으로 그 회사들은 30%짜리 사업이 된다, 이렇게 보는 거죠.

다른 방법으로 볼 수도 있어요. 아무 사업이나 하나 골라 보죠. Uber Eats나 DoorDash를 예로 들어 볼게요. 그 회사들도 수치는 모를 거예요. 저도 수치는 몰라요. 그래도 그 회사들이 모르는 수치가 있어요. 집으로 음식을 주문하거나 Uber를 부를 때 결제까지 가는 데 필요한 클릭 수를 줄이면, 그렇게 결제까지 걸리는 시간을 줄이면, 거래량이 늘어난다는 거예요. 똑같은 실제 상품을 얻는 데 드는 마찰이 줄었으니까요. 그리고 저희는 Instinct 같은 걸 가지고 무엇을 하든 그 마찰을 거의 0으로 만들고 있어요.

Uber의 경우에 선제적인(proactive) 동작이 있으면 그 마찰은 말 그대로 0이에요. 차량 공유를 예로 들어 볼까요? Instinct가 사용자의 캘린더에 접근할 수 있고, 아예 캘린더를 맡아서 이런저런 일정을 전부 잡아 주고, 사용자가 여기에도 직접 가야 하고 저기에도 직접 가야 한다는 걸 알고 있다고 해 보죠. 그러면 사용자가 어딘가에 가 있어야 할 때마다 Instinct가 항상 차를 미리 대기시켜 놓는다면 어떨까요? 그러면 그런 건 머릿속에서 아예 지워 버려도 돼요. ‘아, 45분 뒤에는 이 장소에 가 있어야 하고 차가 막힐 수도 있으니까 5분 안에 이 Uber를 불러야겠다. 그러니까 언제 차를 불러야 할지 알려면 먼저 앱을 열어서 교통이 얼마나 막히는지 확인해 봐야지’ 같은 생각을 할 필요가 없는 거죠. 그 대신 그냥 선제적으로 움직여 준다면 어떨까요? 차는 언제나 대기하고 있고, 사용자는 절대 늦지 않아요. 에이전트가 교통 상황을 계산할 거고, 이런 것들을 알아서 찾아낼 테니까요.

그게 Uber의 사업에, 아니면 어떤 차량 공유 사업에든 무슨 일을 일으킬까요? Uber를 정말 좋아하는, 아니면 Lyft나 다른 어떤 차량 공유 서비스를 좋아하는 기존 이용자들에게 이제 그게 기본값이 된다면 말이에요. 선제성이 그 경험을 누리는 데, 그러니까 그 상품이나 서비스에 접근하는 데 드는 마찰을 거의 0으로 만들어 준다면 어떻게 될까요? 저는 그 결과로 아까 말한 그 30%가 훨씬, 훨씬 더 커 보이게 될 거라고 생각해요.

음식 배달 서비스 얘기를 하셨죠. 비행기에서 내려서 늦게 집에 가는 길이라고 해 봐요. 집에 가야 하는데 아직 밥을 못 먹었어요. 그때 에이전트가 그냥 문자를 보내서 이렇게 묻는 거예요. ‘배고프세요? 어제 시킨 거, 아니면 5일 전에 시킨 거랑 같은 걸로 드실래요? 정말 원하시면 집으로 보내 드릴 수 있어요. 지금 어디 계신지 알거든요.’ 에이전트가 Uber도 불러 줬으니까 아는 거예요. ‘지금 Uber 안에 계시고 몇 시쯤 여기 도착하실 거라는 것도 알아요.’ 그러면 사용자는 그냥 ‘응, 그걸로 해 줘. 좋네’라고 하거나, ‘고마워, 그래, 그걸로 주문해 줘’라고 하면 끝이에요. 이제 마찰이 아주 적어진 거죠. 그게 전체 거래량에, 다시 말해 사용자가 그 사업과 상호작용하는 횟수에 어떤 영향을 줄까요? 저는 오히려 늘어날 거라고 생각해요.

그러니까 이건 흥미로운 게임이에요. 저는 지금이 흥미로운 전환기라고 생각해요. 한쪽 끝은 사용자가 앱에서 많은 시간을, 그것도 괴로워하면서 많은 시간을 보내고, 바로 거기에 사용자의 주의가 있으니까 그곳이 돈으로 바꿀 수 있는 지면이 되는 상태예요. 다른 쪽 끝은 사용자가 그 사업과 실제로 훨씬 더 많이 상호작용하는 상태죠. 직관에 어긋나는 얘기이긴 한데, 그렇게 하는 데 드는 마찰이 훨씬 적어지니까 사업과 실제로 더 많이 상호작용하게 되는 거예요. 그래서 이건 흥미로운 게임이 될 거라고 봐요. 이 다양한 산업들이 전부 저마다 다른 방식으로 움직이게 될 거예요.

그리고 저희 쪽에서는 바라건대… 저는 이런 큰 변화에 접근하는 방법은 무작정 거칠게 밀고 들어가지 않는 거라고 생각해요. 저희는 아직, 그러니까 새로 생긴 회사예요. 이제 막 시작했죠. 거칠게 밀고 들어가서 당장 특정 사업들을 뒤흔들기 시작하는 게 아니라, 그 회사들을 찾아가서 그냥 이렇게 말하는 거예요. “저희가 생각하기엔 이래요. 저희가 보기엔 귀사의 사업이 이런 모습이에요. 물론 귀사의 사업이 어떤 모습인지는 여러분이 당연히 더 잘 아시겠죠. Instinct 사용자들은 지금 이미 이런 식으로 귀사의 사업과 상호작용하고 있어요. 양쪽 모두에게 더 나은 경험이 되도록 저희가 함께 무엇을 할 수 있을까요? 귀사의 사업에도 맞고, 저희 사업에도 맞고, 무엇보다 최종 사용자에게는 확실히 훨씬 더 나은 경험이 되는 방향으로요.”

그게 바로 저희가 지금 아주 많은 여러 산업에 걸쳐 탐색하고 있고 배워 가고 있는 부분이에요.

패트릭 오쇼너시

에이전트가 넘쳐나는 세상에 대비하려면 전통적인 기업들이 지금 무엇을 할 수 있을지 생각해 보면요. 그냥 미국인의 절반쯤이 방금 말씀하신 일을 전부 해 주는 에이전트를 하나씩 갖고 있다고 가정해 보죠. 들어 보면 엄청나고 마법 같고, 정말로 많은 사람에게 기회를 고르게 나눠 주는 일 같아요. 이건 짚고 넘어갈 만한 점일지도 모르겠는데, 에이전트는 지금까지 드물거나 비쌌던 능력을 모든 사람에게 가져다주게 된다는 거죠. 저는 그게 에이전트 전반이 가진 정말 멋진 특징이라고 생각해요. 그 얘기는 나중에 다시 하고요. 그런 세상에서는 어떤 종류의 기업이 번성할까요? 그러니까 그런 세상에서 성공하려면 기업들이 대비 차원에서 무엇을 하는 걸 고민해야 한다고 보세요?

노아 신

저는 결국 다시 그 분해로 돌아간다고 생각해요. 며칠 전에 제가 그 연습을 해 본 것도 그래서예요. 그냥 이런 질문들이죠. 당신의 매출은 어디서 나오는가? 그중 얼마만큼이 사용자가 당신의 애플리케이션에서 시간을 보내는 데서 나오는가? 그중 몇 퍼센트, 얼마만큼이 사용자가 그 밑에 있는 실제 서비스를 이용하는 데서 나오는가? 답은 아주, 아주 분명해요. 당신의 사업이 거래량이 늘어날수록 이득을 보는 구조라면, 애플리케이션에서 보내는 시간을 희생하지 않고서든, 아니면 심지어 그 시간이 줄어드는 대가를 치르더라도든 그렇다면, 아주 좋은 위치에 있게 될 거예요. Instinct가 그걸 100배는 더 쉽게 만들어 줄 테니까요. 반대로 당신 매출의 거의 100%가 사용자의 주의에서 나오는 위치에 있다면, 제 생각엔 많은 경우 그건 심지어 사용자의 뜻에, 사용자가 하고 싶어 하는 것에 거스르면서까지 나오는 매출이에요.

그리고 얼마나 많은 수작이, 아니 얼마나 많은, 뭐랄까 거의 악의적이라고 할 만한 제품 설계가 있는지 몰라요. 사용자가 원하지 않는데도 애플리케이션을 더 쓰도록 설득하려고 드는 거죠. 저희가 떠올리는 건 이런 소셜 미디어 회사들 상당수예요. 사용자는 원하지 않잖아요. 앱에 있는 동안 행복하다고 느끼지도 않고요. 내키지 않는데도 앱에 시간을 바치고, 빠져나오지 못하고, 계속 스크롤을 하죠. 그런데 그건 그 밑에 깔린 사업이 사용자의 주의로 이득을 보고 있기 때문이에요. 사용자에게는 거의 해방 같은 일이에요. 다시 말하지만, 그래서 Instinct가 사용자에게 가장 좋은 쪽을 위해 행동하는 게 그토록 중요한 거예요. 그래야 이런 경험을 줄 수 있으니까요. 이런 무한 스크롤의 순간들, 그런 것들에 빨려 들어가는 데서 사용자를 실제로 해방시켜 줄 수 있는 경험 말이에요.

누구에게나 일괄로 적용하는 조언은 아마 깊이 생각해 보지 않은 조언일 거라고 말하고 싶어요. 저는 이건 사례별로 따져야 하는 문제이고, 산업마다 분명히 다르다고 생각해요. 아주 실무적으로 말하자면, 저희가 확인하고 있는 건 이래요. 정말로 앞을 내다보는, 아주 혁신적인 CEO나 다른 경영진이 있는 초기 파트너들이 있어요. 그분들은 정말로 앞을 내다보고 있고, 기꺼이 초기 파트너가 되려고 해요. 그리고 저희가 발견하고 있는 건 거의 플레이북 같은 거예요. 모든 사업이 그 위험 곡선의 어디에 있든, 솔직히 위험이 무엇인지를 어느 정도 알아낼 수 있게 해 주는 방법이요. 그러면 그 회사들은 다룰 수 있는 데이터를 조금이나마 손에 쥐게 되고, 그다음에 저희는 양쪽 모두에게 더 만족스러운 자리에 안착할 방법을 함께 찾을 수 있어요.

그중 하나는 올인할 필요가 없다는 거예요. 그러니까 ‘그냥 켜 버리자, 그냥 가 보자’라고 했다가 매출의 70%가 0으로 떨어지는 걸 보고, 이도 저도 아닌 이상한 처지에 갇힐 필요가 없다는 거죠. 위험을 줄일 수 있어요. 실험 규모를 줄이면 되거든요. 그 회사들은 A/B 테스트를 돌려서 알아낼 수 있어요. 좋아, 이 특정 기능을 사용자의 1% 정도에게만 켜 보자, 그리고 그 사람들이 우리 사업과 어떻게 상호작용하는지 보자. 솔직히 사용자가 그걸 더 좋아하나, 더 즐거운 경험인가. 브랜드 쪽에서 봐도 그런가, 거래량이 늘어나나. 그러니까 제품을 사려는, 아니면 제품 자체에 접근하려는 의향이 늘어나나.

상품 발견 쪽에서도 할 일이 많아요. 사용자가 뭔가를 사고 싶다는 걸 스스로 모르는 경우가 많고, 사고 싶은데도 찾지를 못하는 경우도 많잖아요. 그래서 이게 정말로 사용자가 원하는 걸 정확히 찾아내는 데 도움이 되느냐도 보는 거죠. 그래서 저는 여기서 규모를 조절한 실험을 하는 게 실제로 돌려 볼 만한 아주 좋은 플레이북이라고 생각해요. 결국 위험을 그에 맞춰 조절할 수 있으니까요. 데이터는 얻는데, 그게 비례 데이터라서 전체 사용자 기반에 다 돌릴 필요가 없어요. 지금까지는 그게 정말로 효과가 있다는 걸 확인하고 있어요. 다시 말하지만 아직 아주 초기라서, 저희도 이걸 실시간으로 발견해 가는 중이에요.

패트릭 오쇼너시

개인 에이전트가 세상을 다시 짜는 성격에 대해 더 여쭤보기 전에, 대화에서 잠깐 곁가지 퀘스트를 하나 하고 싶어요. 이 모든 걸 해내고 이 모든 걸 제공하려면 무엇이 필요한지 이야기해 보고 싶습니다. 이걸 만드는 일, 그러니까 기술 자체에서 무엇이 어려웠는지 듣고 싶어요. 컴퓨트 이야기도 듣고 싶고요. 언젠가 저한테, 글쎄요, 요즘은 시간의 상당 부분을 그냥 컴퓨트를 생각하는 데 쓴다고 하셨던 것 같거든요. 5년 뒤에는 그게 달라질 수도 있겠지만, 지금처럼 빠르게 성장하는 시기에는 분명히 정말 중요한 문제죠. 그에 대한 생각을 듣고 싶습니다. Instinct 자체를 만드는 일이 어땠는지, 그리고 핵심적이고 어려웠던 일들이 무엇이었는지 차근차근 들려주세요.

그런데 그 전에, 지금 우리가 나눴던 대화들이 하나하나 떠오르는데요, 먼저 이 제품이 어떤 느낌이길 원하는지, 그리고 이 제품이 그런 독특한 품질과 성능을 갖추는 게 왜 당신에게 그렇게 중요한지를 먼저 짚어 주시면 도움이 될 것 같아요. 그다음에 그걸 실제로 어떻게 구현하는지 이야기하고요. 그러니까 먼저 짧게 한마디만 해 주세요. Instinct가 하나의 제품으로서 어떤 느낌이었으면 하는지요.

노아 신

그 얘기라면 하루 종일도 할 수 있어요. 저는 그게 정말 너무나 중요하다고 생각하거든요. 솔직히 제품을 만드는 사람으로서도 이건, 제 생각엔, 새로 써 봐야 하고 새로 길러야 하는 근육이에요. 그래도 능력(capability) 너머를 생각하는 것, 그게 제가 여기서 정말 밀어붙이고 싶은 거예요. 무슨 말이냐면, 지난 3년 동안 우리는 온갖 제품 출시와 새 제품들을 봤잖아요. 이제 AI가 이것도 할 수 있다, 이제 AI가 저것도 할 수 있다, 내부에서 일어난 이런 작은 기술적 변화 덕분에 이런 걸 할 수 있게 됐다는 걸 알고 계셨나요, 하는 식으로요. 제 생각에 소비자는 우선 이 모든 것에 지쳐 있어요. 그걸 어떻게 써야 하는지도 모르고요. 그리고 둘째로, 제 생각엔 우리가 요점을 놓치고 있어요.

그래서 사실 아주 초기부터 우리가 지켜 온 원칙이 하나 있었어요. 능력에 집중하지 말자. 이해 가능성(understandability)에만 집중하자. 그러니까 사용자가 지금 무슨 일이 일어나고 있는지를 얼마나 이해하느냐. 사용자가 이걸 요청하거나, 이걸 하거나, 이런 식으로 상호작용했을 때 무슨 일이 일어날지 얼마나 예측할 수 있느냐, 그 예측 능력이 어느 정도냐는 거죠. 솔직히 저는 그게 완전히 상식 밖의 참여(engagement) 수치나, 하루 10%씩 일어나고 있는 바이럴 입소문 성장으로 이어진 주요한 측면, 혹은 요인 가운데 하나라고 생각해요.

이해할 수 있다는 거죠. 그냥 느낌이, 마땅한 표현이 없어서 이렇게 말하자면, 그냥 기분이 좋아야 해요, 어떤 식으로든요. 그렇죠? 그게 당신에게 소통하는 방식에서요. 소통한다는 것, 문자 메시지를 보낸다는 것의 목적은 그 문자 자체의 의미만이 아니잖아요. 그 밑바닥까지 내려가 보면, 그 문자 메시지 자체의 모양이 어떤가, 그리고 사용자가 그걸 봤을 때 어떤 기분이 들까까지 가는 거예요. 큰 덩어리 텍스트가 와서 사용자가 다음 메시지가 어디 있는지 찾으려면 스크롤을 조금 해야 하는 경우가 있고, 반대로 정보 일부를 앞에 배치해서 사용자가 처음 30% 안에서 핵심을 다 파악하고 나머지는 원하면 읽어도 되게 하는 경우가 있잖아요.

사용자가 어떻게 읽을지를 생각하는 거예요. 읽기 패턴 같은 것까지요. 이걸 아실지 모르겠는데, 대부분의 사람이 큰 텍스트 덩어리를 훑는 방식이 있어요. 첫 줄은 80% 정도 읽고, 다음 줄은 50% 정도 읽고, 그렇게 점점 줄어들어서 모양이 깃발처럼 보여요. 그것도 고려해야 하는 요소예요. Instinct는 이런 걸 생각할 능력이 아주, 충분히 있어요. 그렇죠? 좋아, 사용자는 시간 대부분을 처음 두 줄을 읽는 데 쓸 거고, 각 줄의 앞부분은 확실히 읽겠지, 하는 식으로요.

그러면 메시지를 어떻게 다듬어야 가장 덜 피곤하게, 혹은 사용자에게 지우는 인지 부하를 가장 적게 해서 전달할 수 있을까요? 그래서 제품을 만드는 면에서 여기에 들이는 고민이 정말 많아요. 인프라 쪽에서도 빠르게 만들고, 서비스하는 비용을 감당할 만하게 만들려고 우리가 하는 작업이 꽤 많긴 해요. 하지만 이것도 제 생각엔 정말 너무나 중요하고, 차별화 요소가 될 또 하나의 영역이에요.

패트릭 오쇼너시

그중 얼마만큼이 당신 개인과 팀의 취향이고, 얼마만큼이 정량적인 과정, 그러니까 반복적인 정량 프로세스의 결과인가요? 이를테면 "좋아, 이모지 반응 대 짧은 답 대 긴 답을 전부 A/B 테스트해 봤더니 이게 최적이더라" 하는 식으로요. 어느 정도가 데이터에 기반한 최적화 작업이고, 어느 정도가 당신 자신의 감각과 팀의 감각인가요?

노아 신

솔직히 그 모든 게 다예요. 왜냐하면 eval, 그러니까 평가(evaluation)나 다른 테스트 프레임워크를 만드는 걸 생각해 보면, 이런 아주 부드러운(soft) 특성들, 혹은 사실은 아주 장기적인 특성들을 테스트할 수 있어야 하잖아요. 그렇죠? 두세 주가 지났을 때 사용자가 Instinct를 신뢰하느냐, 이걸 어떻게 측정하나요? 사용자가 지금부터 2~3주 뒤에 신뢰를 느끼게 될지 테스트하려면 시뮬레이션 평가를 어떻게 돌리나요? 그렇죠?

그래서 사실 상당 부분은 그냥 시간을 두고 단계적으로 배포하는(staged rollout) 거예요. 그러니까 제가 직접 들어와서 조금 다른 경험을 하나 만들어요. 그러고는 그걸 먼저 저 자신에게 내보내요. 한동안 이리저리 써 보면서 제가 그걸 어떻게 느끼는지 봐요. 아시다시피 저는 이런 종류의 것들에 대해서는 그냥 아주 주관이 뚜렷한 편이거든요. 그다음에 제가 써 보고 괜찮다고 느끼면 그걸 팀에 보내요. "이거 한번들 써 봐요" 하고요. 그러고 팀이 그걸 어떻게 느끼는지 보는 거죠. 그다음엔 팀이 그걸 우리의 더 작은 얼리 액세스(early access) 그룹에 보내고, 그 사람들이 이리저리 써 보면서 느낌이 어떤지 봐요. 그러고 나서 확신이 서면, 손봐야 할 부분이 있으면 손보고, 그다음에 결국 일반 대중에게 출시해요.

그래서 저는 이게 아주 중요하다고 생각해요. 제 생각에 Instinct는 꽤 능력이 있고, 지금 나와 있는 제품들 가운데 가장 능력 있는 제품 중 하나거든요. 그렇다고 앞으로 몇 달, 아니면 몇 년 사이에 다른 이들이 와서 똑같은, 그러니까 겉보기엔 똑같은 경험을 내놓을 거라고 말하는 건 아니에요. 하지만 저는 이 깊은 집중, 그리고 사용자가 어떻게 느끼는지에 두는 우선순위, 그러니까 그게 하는 말 너머에서, 그냥 그게 주는 느낌 자체로 어떻게 하면 가장 즐거운 경험으로 만들 수 있느냐에 두는 우선순위가, 그냥 너무나 중요하다고 생각해요.

패트릭 오쇼너시

기술의 역사에서 정말 흥미로운 점 하나는, 기존 강자가 품질과 혁신을 갖추는 속도와 당신 같은 신생 기업이 배포력을 갖추는 속도 사이의 경주예요. 분명히 대단한 제품을 만드셨어요. 쓰는 느낌도 그렇고, 말씀하신 대로 지금이 앞으로 중 가장 못한 상태일 테고요. 이 과제를 어떻게 생각하세요? 그러니까 확장 속도라든지, 정말 정말 빠르게 커지는 데 대해 어떤 야망을 갖고 있는지요. 이게 승자가 대부분을 가져가거나 전부를 가져가는 시장이라고 보세요? 에이전트 시장은 어떤 모양이 될까요? 그러니까 지금 발판을 확보했고, 매일 10%씩 성장하고 있잖아요. 그 계산을 해 보면 정말 빠르게 엄청나게 커져요. 컴퓨트가 많이 필요하고요. 무료 제품이고요. 이런 게 다 얽혀 있는데… 굉장히 느긋한 분이시긴 한데, 이게 얼마나 커질 수 있는지, 그것도 얼마나 빨리 커질 수 있는지를 정면으로 마주하고 있다는 건 꽤 스트레스받는 상황 같아요. 머리가 여럿 달린 괴물 같은 이 문제를 어떻게 다루고 계신지 들려주세요.

노아 신

글쎄요, 방금 20초 정도 만에 모든 걸 한꺼번에 다 말씀하신 것 같은데요. 지금까지의 성장 이야기를 생각해 보면, 그러니까 저희가 어디서 출발했는지부터 설명하자면, 저희는 유명하다고 해야 할지 악명 높다고 해야 할지 모르겠지만, 초대받은 사람만 쓸 수 있는 제품을 운영하고 있어요. 솔직히 이건 배타적으로 굴려고 만든 게 아니에요. 일부 사용자들이 그렇게 대하고 있긴 하지만, 그건 정말 저희 의도가 아니에요. 목표는, 저는 야심이 있으니까요, 이걸 최대한 빨리 확장하고 싶어요. 하지만 동시에 책임감 있는 방식으로 하고 싶기도 해요. 어느 날 아침 일어났더니 사용자가 10배로 늘었는데, 컴퓨트가 모자라서 그중 80%는 실제로 대화조차 못 하는 일이 생기지 않도록 하는 방식으로요.

흥미로운 건, 이게 장점이기도 하고 아쉬운 점이기도 한데요, 처음 이 프로그램을 시작했을 때 200명쯤에게 줬어요. 가까운 친구들과 가족들이었죠. 그냥 "한번 써 봐" 하고 말았어요. 그랬더니 다음 날 다섯 명쯤이 플랫폼에 들어왔어요. 누군가가 그냥 다른 사람에게 추천했기 때문이죠. 아, 조금만 더 설명하자면, 이건 초대제 플랫폼이에요. 모든 사용자는 초대장을 다섯 장 받을 수 있어요. 딱 다섯 장이요. 그래서 200명에게 풀었더니 다음 날 205명쯤이 됐고, 그다음 날은 210명쯤이 됐어요. 그래서 "오케이, 좋네. 몇 사람이 한 명씩 공유하고 있구나" 했죠. 그런데 그게 점점 가속되기 시작했어요. 아주 이상했어요.

그러니까, 음, 1%, 2%가 아니라 3%, 4%가 되기 시작한 거예요. 그러다 사용자가 몇천 명쯤에 이르자 일부 사람들이 온라인에도 공유하기 시작했어요. 아주 자연스럽게요. 자기가 써 본 멋진 사용 사례 같은 걸 올리는 식으로요. 그게 성장을 가속했어요. 실제로 6%, 7%, 8%, 9%로 바뀌기 시작했고, 지금은 아마 전일 대비 10%나 11%쯤일 거예요. 분명히 짚어 두자면, 저희가 무슨 기발한 마케팅 이벤트 같은 걸 하고 있어서가 아니에요. 지금까지 마케팅에 쓴 돈이 0달러예요. 이 성장을 떠받치려고 매일매일 뭔가를 하고 있는 게 아니라는 거죠. 매일 사용자층의 약 10%가, 한 사람이 여러 명을 추천할 수도 있으니까 실제로는 그보다 조금 적겠지만, 자기한테 있는 소중한 초대장 다섯 장 중 한 장을 다른 누군가에게 주기로 결정하고 있는 거예요. 그리고 그 일이 매일매일 10%의 비율로 일어나고 있어요.

그래서 입소문의 힘을 이야기할 때, 거기엔 정말 아주 의미심장한 뭔가가 있다고 생각해요. 솔직히 저도 조금 놀라워요. 이건 입소문 성장 사례 중에서도 가장 강력한 축에 들어요. 이런저런 이야기를 많이 듣게 되는데요, 사람들이 저한테 물어보면서 실제로 부끄러워하기도 해요. 저한테 이메일을 보내서 이렇게 말하는 거죠. "저기, 초대장 하나만 받을 수 있을까요? 그걸 가진 친구가 있는 것 같은데, 제가 그 친구의 다섯 명 안에 들 수 있을지 모르겠어요." 그렇죠. 그런가 하면 자랑하는 사람들도 있어요. "아, 나 초대장 세 장 남았어" 하면서요. 그러고는 "일단 지금은 그냥 쥐고 있을래" 하는 거죠. 그러니까 이 제품을 쓰고 싶어 하는 사람들 사이에서 정말 많은 일이 벌어지고 있는데, 사람들이 자기 초대장을 쓰는 방식을 두고 이런 묘한 사회적 게임들이 벌어지고 있어요. 며칠 전에 보니까 eBay에서 초대장이 팔리고 있기도 하더라고요. 보셨는지 모르겠는데, 300달러쯤이었어요. 사람들이 eBay에서 이 초대장을 사고 있었던 거예요. 그런데 초대제는 그저 성장 속도를 조절하려고 둔 거예요.

그러면 이제 큰 질문이 나와요. 지금 대부분의 사람들이 묻는 건 이런 거예요. "그래, 그런데 지구상의 10억, 20억 명에게 즉시 배포할 수 있는 훨씬 큰 플레이어들이 있잖아." 어쩌면 그들은 그렇게 빨리 자연스럽게 복리로 불어나지는 않을지도 모르지만, 퍼널 최상단의 유입과 배포력이 엄청나게 좋죠. 그리고 다른 한쪽엔 저희가 있어요. 매일 아주 아주 빠른 속도로 복리 성장하고 있지만, 저희는 20억, 30억 명이 쓰면서 그날 바로 배포할 수 있는 주요 서비스를 갖고 있지 않아요. 그래서 이건 흥미로운 질문이에요. 두 곡선이 어디서 맞닿는지, 변곡점이 어디인지요. 그리고 여기에 따라오는 문제가 하나 더 있는데, 그게 흥미로운 확장(스케일링) 문제예요.

제 생각엔 이게 문제의 핵심이고, 저는 제 시간의 40%쯤을 그냥 이걸 걱정하는 데 써요. 이건 아주 빨리 성장했던 전통적인 다른 소비자 제품들과 달라요. 예컨대 Instagram이나 Facebook 같은 데서 사용자 수를 두 배로 늘린다면, 플랫폼을 거쳐 가는 요청이 그만큼 더 늘어나는 식이겠죠. 물론 거기에도 확장 이야기가 있고, 분명히 어려운 인프라 작업이에요. 공정하게 말하자면 저희도 그건 똑같이 겪고 있어요. 그런데 그 밑에 깔린 컴퓨트까지 매일 10%씩 늘어나야 한다면 어떻게 해야 할까요? 저희는 이걸 벌써 몇 주째 해 오고 있어요. 접근해야 하는 컴퓨트의 양이 이제 사실상 매주 두 배가 된다는 건 무슨 뜻일까요? 지금 가진 것의 2배를 사야 할까요? 음, 그건 일주일이면 다 써 버릴 거예요, 그렇죠? 그럼 5배를 살까요? 그것도 3주가 채 안 돼서 다 써 버릴 거예요. 10배를 살까요? 그러면 이제 10배 레버리지를 지는 셈이죠. 10배를 미리 사 두는 걸 견딜 배짱이 있다고 쳐도, 그것마저 몇 주 뒤면 다 써 버리게 돼요.

그래서 그게 어려운 문제예요. 얼마나 앞서서, 얼마나 멀리 내다보고 사야 하느냐를 따져 보는 거죠. 이건 Claude Code나 Codex처럼, 비슷한 지수형 문제를 따져 봐야 했던 다른 애플리케이션들보다도 더 빠른 속도로 가고 있어요. 여기엔 미묘한 점이 하나 더 있어요. 사용자 수가 두 배가 되면 그걸 돌리기 위해 자원을 2배 더 사면 되는 그런 사업이 아니라는 거예요. 이 자원은 확보하는 데 몇 달의 리드 타임이 걸려요. 그러니까 내일 당장 나가서 컴퓨트를 사기 시작할 수도 없어요. 솔직히 그러면 원래 가격의 3배나 4배쯤 되는 웃돈을 물게 되거든요. 그리고 판단이 틀리면, 3배나 4배만큼 틀리는 거예요.

그런데 이제, 10%로 두세 달이라면… 성장세가 둔화된다고 해 보죠. 실제로는 10%를 아주 오랫동안 지속 가능하게 유지하지는 못한다고 해 봐요. 그냥 5~8% 정도라고 해 보죠. 그래도 5~8%가 전일 대비로 서너 달 동안 복리로 쌓이면, 서너 달이 컴퓨트를 확보해서 실제로 가동하기까지 걸리는 리드 타임인데 그것조차도 공격적으로 잡은 거예요, 그러면 사용자가 1억 명이 돼요. 그럼 1억 명분의 컴퓨트를 사야 할까요? 이런 게 제가 씨름하고 있는 질문들이에요. 결국 틀리면 아주 크게 틀리는 거고, 서너 배를 물게—

패트릭 오쇼너시

그럼 개별 사용자 단위로 들여다보면 어떤가요? 그 사람 한 명에게 하루하루 서비스를 제공하는 비용이요. 주 단위로 봐야 할지, 뭐가 맞는 지표인지는 잘 모르겠지만, 이를테면 제가 제 Instinct를 쓰는 데 하루에 추론 비용이 얼마나 드는지 같은 거요. 그 규모에 대한 감이 있으세요? 그 규모가 어느 정도인가요?

노아 신

저희에게 유리하다고 생각하는 점 하나는, 저희가 이 제품을 서비스하는 방법을 찾아냈다는 거예요. 어떤 식으로 평가하든, A/B 테스트든, 내부 평가든, 아니면 이 모델이나 저 모델을 쓰고 있을 사용자들 사이에서 참여도를 추적하는 방식이든, 저희는 솔직히 Opus 5와 같은 성능을 낼 수 있어요. 이렇게 말하면 이게 언제 녹음된 건지 티가 나겠네요. Opus 5는 프런티어 수준의 지능이죠. 저희는 그걸 서비스할 수 있어요. 참여율도 같고, A/B 테스트 성능도 같고, 내부 평가 성능도 같은데, 비용은 아주 아주 낮고 실제로 충분히 감당할 만한 수준이에요. 지금 이 프로그램을 운영하면서 모든 사용자가 이 제품을 무료로 쓰고 있어요. 저희 목표는 정말로 이 제품을 감당할 만한 가격에, 감당할 만한… 지금 당장 평생 무료라고까지 약속하지는 않겠지만, 그게 제 개인적인 목표이긴 해요. 이 제품을 모두에게 평생 무료로 제공하는 것이요.

이건 그냥 어려운 인프라 작업이에요. 이 얘기를 얼마나 깊게 해야 할지는 모르겠지만, 예를 하나만 들자면요. 주요 제공업체 몇 곳의 프런티어 API를 그냥 가져다 쓰면, 요청 하나하나에 일괄적인 비용을 물게 돼요. 그 달에 그 제품을 돌리는 데 필요할 수 있는 모든 요청에 대해서도 마찬가지고요. 그런데 하루 내내 선제 작업을 통해 일어나는 다양한 일 가운데 상당수는 실제로 수백 밀리초 안에 끝날 필요가 없어요. 몇 분, 심지어 몇 시간 안에만 끝나면 돼요. 많은 콘텐츠를 소비하는 배치 작업이 있는데, 이런 작업은 같은 기반 컴퓨트를 쓰면서도 3배, 5배, 8배 더 효율적인 배포 형태로 서비스할 수 있어요. 그래서 제 생각엔, 서비스하는 데이터와 워크로드의 모양에 딱 맞게 이런 추론 배포를 맞춤 구성하면, 여기서 30%, 저기서 5배, 또 저기서 6배, 여기서 10% 하는 식의 개선을 찾아낼 수 있어요. 그리고 그 모든 게 복리로 쌓여서, 저희가 아주 낮은 비용으로 서비스할 수 있는 수준에 이른 거예요.

패트릭 오쇼너시

얼마나 앞서서 사 둬야 하느냐는 더 큰 문제는 어떻게 풀 생각이세요? 그리고 이걸 진짜 규모로, 그러니까 사용자 10억 명 같은 규모에 이르렀을 때를 놓고 생각해 보면, 이게 새로운 컴퓨트 수요를 얼마나 만들어 낼 거라고 보세요? 코드 생성은 분명 엄청난 양이었던 것 같은데요. 사용자 1명당으로 따지든, 아니면 다른 어떤 방식으로든, 이게 새로 얼마나 많은 컴퓨트를 요구하게 될지 감을 잡을 수 있게 규모 감각을 좀 주세요.

노아 신

그냥 많을 거라는 말씀만 드릴게요. 왜냐하면, 컴퓨트는 잠깐 접어 두고 플랫폼을 통해 토큰이 얼마나 흘러가는지만 생각해 보면요. 몇 달 전에 크게 뜬 제품들, 예를 들어 코드 생성 분야를 보죠. 거기서는 사용자가 프롬프트를 넣어야 하고, 그러면 그게 가서 한동안 뭔가를 돌리고, 그다음 사용자에게 돌아와서 또 다른 걸 요청하고, 그러면 사용자가 다시 뭔가를 보내요. 물론 그중 상당 부분은 백그라운드 작업이고, 그래서 거기서도 꽤 많은 토큰이 소비돼요. 그런데 여기서는 이렇습니다. Instinct는 하루 중 어느 순간에든 깨어나고 잠들 수 있는 능력이 있어요. 좀 이상하게 들릴 수도 있겠지만, 아키텍처가 그걸 가능하게 해 줘요. 그래서 이런 걸 진짜로 생각할 수 있어요. 늦을 것 같은 회의가 있는데 Uber를 불러야 한다든가, 아니면 Uber는 불렀는데 사용자가 나타나지 않는다든가 하는 상황이요. 그런 순간들을 사용자가 헤쳐 나가도록 도울 수 있는 거죠.

그래서 선제 작업은 시간이 갈수록 계속 늘어날 거라고 생각해요. 지금 거대한 구축이, 거대한 컴퓨트 구축이 진행되고 있는데요, 그건 AI 분야에서 먼저 크게 뜬 제품들을 위한 거예요. 그 제품들은 선제 작업, 또는 백그라운드 작업의 겉만 겨우 긁고 있어요. 여기서는 이제 거의 태생부터 선제적인 무언가가 생긴 거예요. 실제로 대화형인 부분은 그중 더 작은 부분집합이고요, 그렇죠? 그래서 저는 필요하게 될 컴퓨트의 양이, 솔직히 말해 우리가 필요하다고 생각했던 것보다 몇 자릿수는 더 클 거라고 생각해요. 선제 작업이 늘어나면 그만큼 사용자를 더 챙기게 되고, 잘못될 수도 있고 잘못되지 않을 수도 있는 특정한 일들을 생각하는 데 더 많은 시간을 쓰게 되거든요.

보이지 않는 곳에서 정말 많은 일이 일어나고 있어요. 이를테면 Instinct가 오전 6시에 깨어날 수도 있어요. 당신이 오전 7시에 일어난다는 걸 알거든요. 그러고는 가서 모든 걸 훑어보고, 당신을 위해 그날 하루 준비가 다 됐는지 확인해요. 그러다 깨닫는 거죠. '아, 사실 지금은 좋은 때가 아니구나.' 그냥 다시 잠들거나, 백그라운드에서 이 일 하나만 하고 사용자에게는 알리지 않는 게 낫겠다고요. 그러다 또 깨달아요. '아, 오후 4시에 다가오는 일이 있네. 여기서 제공할 수 있는 가치가 있겠다.' 어쩌면 사용자는 Instinct와 그런 식으로 상호작용하는 방법조차 모를 수도 있어요. 그래도 Instinct는 그게 선의에서 나온 일이고 사용자에게 가치 있는 일이라고 판단하는 거죠. 그래서 오후 4시에 그냥 깨어나서 그 일을 하고 사용자에게 연락할 수도 있어요. 그러면 사용자는 거기에 기대서 그 일을 진행할 수 있고요.

백그라운드에서 얼마나 많은 일이 벌어지고 있는지 보이시죠. 제가 보기에 이런 코딩 제품들에서는 백그라운드 작업이나 선제 작업이 그렇게 많이 일어나지 않아요. 그러니까, 네, 여기서 숫자를 콕 집어 말하려는 건 아니에요. 다만 제품의 모양, 그리고 돌아가게 될 워크로드의 모양을 보면, 토큰이 얼마나 쓰일지라는 면에서 우리는 아직 겉만 긁고 있다고 생각한다는 거예요.

패트릭 오쇼너시

Muse는 어떻게 보세요? 그 제품을 어떻게 생각하세요?

노아 신

좋은 제품이라고 생각해요. 잠깐 이것저것 만져 봤는데 흥미로웠어요. 다른 접근이잖아요, 그렇죠? 물론 밑에 깔린 아키텍처 일부는 비슷할 수도 있다고 말할 수 있겠지만, 저는 근본적으로 다르다고 생각해요. Instinct는 단순하고 아주 쉽게 다가갈 수 있도록 만들어진 거예요. 앞서 얘기했던 부드러운 자질들, 그러니까 무엇이 중요하고 무엇이 중요하지 않은지를 진짜로 사용자 입장에서 생각하고, 이 일을 어떻게 더 쉽게, 더 읽기 쉽게 만들지, 그런 것들을 생각하는 데 맞춰져 있어요. 반면 저쪽은 새로운 애플리케이션이고 새로운 인터페이스예요. 그리고 물론, 시간이 지나면 저희도 또 다른 종류의 일을 해내는 애플리케이션을 갖게 될 수도 있겠죠. 그래도 좋은 제품이라고 생각해요.

저는 경쟁이나 이 분야의 다른 플레이어들을 생각하는 데 시간을 아주 조금밖에 안 써요. 왜냐하면, 밖으로 나가서 근처 카페에 가 보면, 그 카페 안에서 자기가 상상했던 방식대로, 혹은 자기가 쓰고 싶은 방식대로 AI를 실제로 쓰고 있는 사람이 몇 명이나 될지 생각해 보게 되거든요. 제가 보기엔 아주 적어요, 그렇죠? 그게 바로 여기 사정이에요. 다른 나라나 다른 도시로 가 보면 확실히 그보다도 덜하고요. 그래서 저는 여전히 열린 공간이라고 생각해요. 여전히 신나는 시기고요. 앞으로 몇 달, 몇 년에 걸쳐 펼쳐지고 전개될 흥미로운 게임이라고 생각해요. 그래서 저는 그냥 최고의 제품 경험을 만드는 데 집중하고 있어요.

패트릭 오쇼너시

지금까지 어떤 큰 실수들이 있었나요? 그러니까 뭐가 잘못됐고, 그걸 어떻게 처리했나요? 분명 앞으로 더 많은 일이 — 제 말은, 이건 그냥 창발적 특성과 실수가 폭발적으로 쏟아지는 일이 될 거고, 그 건수가 정말 많을 거잖아요. 선제적으로 막아야 할 것과 사후에 대응해야 할 것은 어떻게 생각하세요? 네, 이걸 만드는 일의 어두운 면, 아니 더 어려운 면을 좀 들려주세요.

노아 신

저는 절대 사후 대응에 머물지 않고 늘 선제적이어야 한다는 게 중요하다고 생각해요. 어떤 새로운 노출면이 생겨나고 있는지, 어떤 새로운 위험이 닥칠 수 있는지를 미리 내다봐야 해요. 그리고 제 생각엔 이게 저희가 — 음, 저희가 처음부터 얼리 액세스 초대 프로그램을 운영한 이유예요. 그게 어땠냐면 — 네, 제품의 초기 버전에는, 그러니까 방화벽이 갖춰져 있지 않았어요. 이런 능동 감시 장치들도 없었고, 그 밖에도 수많은 인프라 조각이 없었어요. 에이전트에게 그만큼 많은 통제권을 넘겨줄 수 있도록 미리 앞서서 선제적으로 대비하고, 기존 시스템을 안전하게 지킬 수 있게 하려고 만든 것들이요.

그러니까 네, 이런 특성들, 아니 이런 실수들 가운데 일부를 안고 있던 제품의 초기 버전이 있었고, 저희는 그걸 해결했어요. 기대 이상으로 해냈고, 문제를 그냥 땜질하고 끝내지 않았어요. 이런 종류의 문제를 체계적으로 해결하기 위해 아예 다른 시스템을 만들었어요. 그래서 여기서 핵심은, 아까도 말씀드렸지만, 사용자가 언제나 통제권을 쥐고 있어야 한다는 거예요. 사용자는 언제나 자기 데이터를 통제할 수 있어야 해요. 사용자는 원하는 만큼 많이 공유할 수도 있고, 원하는 만큼 적게 공유할 수도 있어요. 그리고 언제든 마음이 바뀌면, 이런 특정 서비스들에 대한 접근 권한을 언제든 거둬들일 수 있어요.

패트릭 오쇼너시

그러니 보안의 미래는 어떻게 될지 궁금해지네요. 설령 이 일에서 세계 최고라 해도요 — 어쩌면 그렇게 돼야만 할 수도 있겠죠. 그렇게 많은 사람에 대해 그렇게 많은 정보와 맥락을 갖게 될 테니까요. 그리고 보안은 전 세계적으로 큰 문제라고 생각해요. 제 말은, 저희가 지금까지 살펴본 그 대단한 해킹 사례들을 보면, 이런 것들이 해낼 수 있는 일이 정말 어마어마해요. 능력은 앞으로 더 강해질 거고, 그런 식으로 계속 가겠죠. 일반적인 철학 같은 게 있으세요? 아니면 그냥 보안과 안전의 미래, 그리고 막아 내는 일에 대해 자유롭게 풀어 주셨으면 하는 궁금증이에요 — 제 말은, 과거 기술 혁명의 초기에는 늘 이런 거대한 해킹이 있었고, 거대한 데이터 유출 같은 것들이 있었잖아요. 이번 기술 혁명에서도 그런 일이 안 일어날 거라고는 상상하기 어려워요. 이 문제를 어떻게 생각하세요? 그리고 사람들에 대해 그만큼 많이 알게 될 텐데, 그런 만큼 안전을 제공해야 하는 책임은 어떻게 생각하세요?

노아 신

가장 중요한 문제예요. 저는 결국 보안과 안전을 쌓아 올리는 일, 그리고 그걸 향한 마음가짐으로 귀결된다고 생각해요. 그러니까, 뭐라고 해야 할지 모르겠지만, 회사와 그 사람들의 핵심 가치 몇 가지, 그리고 제품을 만드는 방식으로요. 이건 지금 시의적인 얘기이기도 해요. 지난 20~30년을 돌아보면, 크게 뜬 새로운 무언가나 새로운 소비자 경험이 공개될 때마다 늘 즉각적인 반발이 있었거든요. '와, 이건 다르다' 하는 반발이요. 그리고 다른 것을 안전하지 않은 것과 혼동하는 거죠. 지난 20~30년 동안 늘 그런 흐름이 있었고, 지금도 그런 모습이 좀 보여요. 그런데 동시에 저는, 자기가 지키는 원칙에 충실하게 머무는 것도 중요하다고 생각해요. 사용자들은 — 사용자는 언제나 자기 데이터를 통제할 수 있어야 하고, 통제권을 잃었다고 느끼는 일이 절대 없어야 해요. 그리고 이런 종류의 일들보다 한발 앞서 나갈 수 있도록 갖춰 두는 시스템에 대해 선제적이어야 하고요.

예를 하나 꼽자면, 실제로 있었던 환각 사례 같은 거예요. 우선, 언어 모델은 늘 환각을 일으켜요. 그런데 이런 제품에서는 언어 모델이 환각을 일으키는 걸 원하지 않잖아요. 그래서 저희는 좀 더 체계적인 해법을 갖춰 놨어요. 어떤 행동이 실제로 취해지기 전에, 사고 과정(thinking trace)이 도구 호출로 실행되기 전에, 그러니까 어떤 행동이든 취해질 수 있기 전에 그걸 잡아내는 해법이에요. 그 행동은 밑에서 돌아가는 에이전트와 같은 인센티브 체계로부터 분리된 무언가가 검증하고 꼼꼼하게 따져 봐요.

패트릭 오쇼너시

일종의 감시견 같은 거네요.

노아 신

네. 이런 걸 찾아낼 수 있는 필터예요. '어, 이 고유명사는 밑에 있는 모델의 어떤 샘플링 오류 때문에 방금 허공에서 그냥 만들어졌네' 하는 걸요. 그래서 이런 종류의 실수들은 사후에 돌아보면 잡아내기가 아주 쉬워요. 그리고 이것들은 단단하게 다져져 있어요. 그러니까, 저희에겐 세계 최고 수준의 보안 팀들이 있고, 그 팀들은 끊임없이 선제적으로 일하면서 점점 더 까다로운 적대적 사례들을 찾아내고, 여기저기서 엣지 케이스를 찾아내려 애써요. 그리고 그런 일은 시간이 갈수록 점점 더 드물어지고 있어요. 이런 플랫폼을 만드는 일에서 미묘한 부분 하나는, 저희가 적대적 테스트를 계속 더 하고, 특정 엣지 케이스들을 두고 계속 더 창의적으로 파고들수록 플랫폼이 시간이 갈수록 나아지고 있다는 거예요. 이 모델들은 이런 종류의 공격에 견고해지는 쪽으로 시간이 갈수록 그냥 점점 더 나아지고 있어요.

패트릭 오쇼너시

장부의 반대편으로 넘어가 보죠. 다들 늘 iPhone 세대별 모습을 나란히 늘어놓은 그 멋진 그림을 보여 주잖아요. 세대가 바뀔 때마다 시간이 갈수록 점점 나아지고 점점 더 다듬어지는 게 눈에 보이죠. 당신에게 그런 궤적은 뭔가요? 이게 정말 흥미로운 게, Instinct는 애플리케이션이 아니잖아요. 기기도 아니고요. 이미 있는 소통 채널, 그러니까 WhatsApp이나 iMessage 같은 채널을 통한 상호작용이죠. 시간이 지나면서 이 플랫폼과 제품을 오늘보다 더 강력하게 만들어 줄 것으로, 지금 더하고 있는 것과 앞으로 더하려고 구상하는 것은 뭔가요?

노아 신

지금 제품 경험은 아주 단순해요. 정말이지 아주아주 단순하죠. 단순함은 저희가 집중하는 핵심 가운데 하나인데요, 저는 사실 시간이 갈수록 이게 훨씬 더 단순해진다고 생각해요.

무슨 말이냐면, 저희가 가까운 미래에 애플리케이션을 하나 내놓을 수도 있어요. 그래도 저는 사실 더 단순한, 훨씬 더 단순한 인터페이스 쪽으로 흘러갈 거라고 생각해요. 그러니까 iMessage 애플리케이션을 열고, 어떤 내용을 입력해서 메시지를 보내고, 일이 끝난 뒤에 돌아온 답이 뭔지 들여다보는 것조차 과연 필요할까 하는 거죠. 사실 Instinct와 오직 음성으로만 상호작용하는 사용자층이 따로 있어요. 그분들이 Instinct에 보내는 메시지의 90% 넘게가 주로 음성으로 들어와요. 저만 해도 휴대폰에 있는 액션 버튼, 그 액션 버튼에 이걸 짝지어 뒀거든요. 액션 버튼을 누르고 이렇게 말하는 거예요. "지금부터 두 시간 뒤에 패트릭한테 인사 좀 전해 줘. 그 사람 이메일 주소는 네가 갖고 있을 테니까 이메일로 보내 주면 돼." 그다음 그냥 전송을 누르면 알아서 가서 보내요. 이제는 휴대폰 잠금을 풀고, iMessage 애플리케이션을 열고, 메시지를 입력할 필요조차 없는 거죠.

실시간 음성까지 상상해 볼 수도 있어요. 당신 목소리가 어떻게 들리는지 알아듣는 음성 인식이 있고, 당신이 자기한테 말을 거는 건지 아닌지를 알아차릴 분별력까지 갖춘 거죠. 예를 들어 AirPod 하나를 끼고 있다고 해 봐요. 새로운 종류의 AirPod도 아니고 그냥 평범한 AirPod요, 그 정도면 충분하니까요. 그게 그냥 켜져 있는 거예요. 계속 켜져 있어요. 하이킹을 가든, 자전거를 타든, 산책을 하든, 달리기를 하든, 뭐 그런 걸 하면서 그냥 밀린 일을 따라잡는 거죠. "이 계약서에 당신 검토가 필요해요." "알았어, 그거 검토해야겠네."

아니면 "방금 이런 뉴스 기사가 들어왔어요. 헤드라인은 이거고, 핵심은 이거예요. 이런 새 프로젝트가 공개됐으니 한번 보셔야 해요." 그러면 그냥 귀에 대고 "응, 알았어, 알았어. 그거 내 캘린더에 넣어 줘. 15분짜리야." "응, 그건 중요하지 않아. 그 부분은 그냥 지워 버려." "아, 이 사람이 내 도움이 필요하네. 그 답은 내가 알아. 그냥 이거라고 전해 줘." 이렇게 하는 거죠. 시간이 지날수록 훨씬, 훨씬 쉬워질 거예요.

그러니까 두고 봐야겠죠. 저는 여기에 장기적인 고려와 단기적인 고려가 따로 있다고 생각해요. 장기적으로는, 다시 말하지만, 인터페이스가 훨씬, 훨씬 더 단순해진다고 봐요. 하지만 단기와 중기로 보면 뭔가를 공유할 수 있는, 표현력이 더 풍부한 인터페이스가 있을 수도 있겠죠. 저희한테는 파일 기능 같은 게 있는데요, 이걸로 Instinct가 사실상 사이트 전체, 그러니까 완전한 웹 애플리케이션을 통째로 보내서 훨씬 더 많은 걸 보여 줄 수 있어요. 여행 일정표일 수도 있고, 글쎄요, 결혼식 계획 같은 것일 수도 있고요. 모르겠네요, 훨씬 더 많은 창의성과 훨씬 더 넓은 표면이 필요한 무언가 말이에요. Instinct는 그런 걸 즉석에서 만들어 내서 당신에게 보여 줄 수 있어요.

그리고 저는 여기에 흥미로운 지점이 있다고 생각해요. 지난 20년간의 애플리케이션 만들기, 혹은 제품 만들기를 돌아보면, 어떤 정보를 보여 줄 새 인터페이스가 필요할 때마다 그걸 위한 애플리케이션을 만들어야 했어요. 애플리케이션을 만들어서 사람들에게 내보내기까지 길고 긴 소프트웨어 개발 생명 주기를 거쳐야 하죠. 그다음에 "이게 이렇게 생겼으면 좋겠어요" 같은 피드백을 받으면, 그걸 가져다 개선하고 새 버전을 내보내는 거예요. 이게 몇 달 단위로 돌아가요. 그렇게 지난 20년 동안 온갖 목적과 온갖 일을 위한 애플리케이션이 다 만들어졌고, 이제 소비자는 그냥 지쳐 버렸어요. 뭔가 필요할 때마다 "그거 해 주는 앱이 있나?" 하는 거죠. 저는 그런 게 필요 없다고 봐요. 미래에는 그 모든 게 하나로 접혀 들어간다고 생각해요. 솔직히 저는 모든 소프트웨어가 아주아주 쓰기 쉬운 단 하나의 인터페이스로 접혀 들어갈 거라고 생각해요. 그렇다고 그걸 능력이 제한된다는 말로 오해하진 마세요. 능력은 오히려 확장될 거라고 생각해요.

패트릭 오쇼너시

능력 면에서 상상할 수 있는 가장 극단적인 건 뭔가요?

노아 신

"이거 하고 싶은데 해 줄 수 있어?" 같은 일상적인 과업에서 벗어나 그 마찰이 0까지 내려가면, 저는 사용자와 정렬된 더 상위의 목표를 추구하는 쪽으로 옮겨 가기 시작한다고 생각해요. 사용자가 단지 "이 운동 좀 기록해 줄래? 오늘 이걸 했고, 여기서 이만큼 해냈고, 이렇게 했어" 정도를 말하는 게 아니라, "지금부터 3~4개월 뒤에, 아니 앞으로 3~4개월 동안 내가 이런 특정 목표들에 꼭 도달하도록 나랑 같이 해 줄 수 있어?" 같은 걸 설명할 수 있게 되는 거죠. 사실 오늘날 많은 사람이 그걸 경험하기 시작했어요, 아니 발견하기 시작했다고 해야겠네요. 체중을 몇 파운드 늘리고 싶다거나, 몇 파운드 빼고 싶다거나, 1마일 기록을 어느 정도로 찍고 싶다거나 하는 거요. 목적과 목표를 정해 두고, 그다음 그것과 함께 일하면서 그 목표와 목적을 이뤄 나가는 거죠.

지금은 Instinct 자체에 뿌리를 둔 소규모 사업들이 운영되는 것도 보여요. 사업 전체가 이제 Instinct 위에서 돌아간다는 뜻이에요. 백오피스 전체가 이제 완전히 Instinct 위에서 작동하고, 그중 일부는 아예 완전히 자율적으로 돌아가기까지 해요. 앞서 말한 상위 목표 이야기를 하자면, "이 특정 영역에서는 이 재고 수준이 이 아래로 떨어지지도 않고 이 위로 올라가지도 않게 해 줘" 하는 거죠. 그러니까 이제는 "이것 좀 주문해 줘"라고 말하는 게 아니에요.

패트릭 오쇼너시

정적인 거죠.

노아 신

네, 그러니까 이 상위 목표를 추구하고, 그걸 이루기 위해 가진 도구와 장치를 쓰라는 거예요. 그래서 저는 그게 미래라고 생각해요. 그리고 저는 뭐랄까, 한번 말해 두면 시간 제한 없이 계속 추구하게 할 수 있는 목표의 사례가 정말 많아서, 여기서 얼마든지 브레인스토밍할 수 있을 거예요. 하지만 메타 수준의 그림은 이거라고 생각해요. 개별 사용 사례에서 벗어나 상위 목표로 옮겨 가는 것, 바로 그쪽으로 상호작용이 나아갈 거라고 봐요.

패트릭 오쇼너시

사람마다 서로 다른, 고유한 개성을 갖게 하고 싶으세요? 지금 영화 〈Her〉가 떠오르는데요. 거기서는 모든 걸 알고 모든 걸 할 수 있는 에이전트와 사용자 사이에 일종의 관계가 생기잖아요. 그런 측면은 어떻게 생각하세요? 저는 Instinct를 아주 매끄럽고, 거의 조용하고, 대단히 유능하고, 믿을 수 있는 존재로 생각하지, 장난기 넘치는 개성 같은 걸 가진 존재로 생각하지는 않거든요. 제품의 그 요소는 어떻게 생각하세요?

노아 신

음, 〈Her〉를 말씀하셨는데, 아마 농담 삼아 하신 거겠죠. 관계를 쌓는 일이나 그 비슷한 영역의 무엇이든, 그건 분명히 저희가 Instinct에게 시키거나, Instinct가 추구하거나, 사용자와 함께 발전시키기를 바라는 일이 아니에요. Instinct가 어떻게 행동하고 어떤 느낌을 줘야 하는지, 그리고 그 사람의 삶 안에서 무엇을 대표해야 하는지를 좀 더 설명하자면, 거의 사회적 감각을 갖춘 운영자 같은 거예요. 어떤 방에 들어가든 사람마다 무엇이 가장 좋은지, 그 사람과 상호작용하는 가장 좋은 패턴이 무엇인지 아는 운영자요. 그리고 그걸 시간이 지나면서 배워 가요. 그래서 제 생각엔 이게 아마 가장 커스터마이즈 가능한… 이걸 앱이라고 부를 수나 있다면 말이지만, 지금까지 나온 앱 가운데 가장 커스터마이즈 가능한 앱 중 하나일 거예요. 그냥 여러 가지 버전을 제공할 수 있는 정도가 아니라, 시간이 지나면서 진화할 수 있으니까요.

그래서 저희가 소프트웨어 쪽 부분들에 그렇게 많은 공을 들인 거예요, 그렇죠? 사용자가 어떤 특정한 말투를 싫어했을 때, 또는 어떤 특정한 방식에서 응답률이 더 낮게 나올 때 그걸 알아채는 거죠. 글이 너무 많아서일 수도 있고, 무슨 얘기를 하는지 알려고 거대한 파일을 들여다보고 싶지 않아서일 수도 있고요. Instinct는 그런 걸 시간이 지나면서 배우고, 사용자가 쓰기에 점점 더 쉽고 더 즐거운 존재가 될 거예요. 그래서 저희는 사용자에게 특정한 경험을 강요하려는 게 아니라고 생각해요. 저희는 이 문제를 더 높은 차원에서 풀고 싶어요. 결국 그건 정확히 무엇이 가장 좋은 소통 방식이고 가장 좋은 과업 수행 방식인지에 맞춰 적응하는 능력이에요.

패트릭 오쇼너시

이름은 왜 Instinct인가요?

노아 신

Instinct라는 이름이 마음에 들었던 이유는 정말 여러 가지예요. 제 생각에 가장 중요한 건, Instinct가 가끔 놀려 먹기도 하고 은근히 얕잡아 보기도 하는 그런 장난감 같은 존재가 되어서는 안 된다는 거예요. 귀찮고 궂은일만 대신 치워 주는 그런 존재 말이에요. 저는 이게 새롭고, 창의적이고, 신나고, 유능한 행위자라고 생각해요. 서로 존중하고 신뢰하는 관계가 있고, 사람들은 안전하다고 느끼고, 이게 자기 편에 서 있다는 걸 믿는 거죠. 이게 지적이고, 유능하고, 특정 상황에서 어떻게 행동해야 하는지 아는 사회적 감각을 갖추고 있다는 걸요.

이건 일종의 베팅이에요. 하지만 저는 Instinct라는 이름이, 글쎄요, 누군가의 이름 같은 걸로 지어져서 사람처럼 의인화하려 드는 게 아니라는 점이 좋아요. 오히려 뭐랄까요, 잘 모르겠어요. 저조차도 instinct(본능)가 정확히 뭔지 모르겠어요. 저는 그냥 그걸 쓰면서 그게 무엇인지, 그리고 이 브랜드가 무엇인지에 대한 감을 키워 가요. 그리고 다시, 이게 어떤 느낌이어야 하는지를 정말 진지하게 생각해 보면, 모든 사용자가 백지상태로 들어올 수 있다는 게 장점이라고 생각해요. 이게 어떻게 생겼는지, 이름이 뭔지, 그런 것에 대해 머릿속에 아무런 선입견이 없어요. 순전히 제품 경험 그 자체를 통해서만 만들어지는 거죠.

패트릭 오쇼너시

적은 누구고 동맹은 누구인가요? 예를 들어 WhatsApp 같은 데서는 차단당할 수도 있겠다는 생각이 들어요. 그건 Facebook 제품이고, 당신들에게는 핵심 채널이잖아요. iMessage는 Apple이 통제하는 제품이고요. 그러니까 친구는 누구고, 적은 누구인가요? 여기서 피할 수 없는 경쟁의 현실 같은 것들을 어떻게 생각하세요?

노아 신

저라면 'Instinct는 iMessage 앱이다', 'Instinct는 WhatsApp 앱이다' 같은 데에는 덜 초점을 맞추겠어요. 그보다는 제1원리에서부터 아주 단단히 발을 딛고 생각하는 거예요. 사용자들이 오늘날 신뢰하는 인터페이스, 오늘날 상호작용하는 데 익숙한 인터페이스가 무엇인지, 그리고 그들이 이미 매일 쓰는 채널들을 통해 Instinct의 경험을 어떻게 전달할 수 있는지에 더 집중하겠어요.

그리고 주로 이렇게 생각하는 거예요. 저희는 iMessage에 묶여 있지 않아요. 사실 저희 트래픽의 50% 넘게는 iMessage 위에서 돌아가지도 않아요. 물론 iMessage가 편한 사용자들은 그걸 아주 익숙하게 쓰고요. 제 생각엔 그냥 무엇이 사용자에게 가장 실용적인지를 생각하는 게 더 중요해요. 그리고 저희는 상황을 지켜보면서 모양을 바꿔 갈 거예요. 다시 말하지만, 지금처럼 아주 단순하고, 쉽게 접근할 수 있는, 말하자면 마찰이 전혀 없는 경험을 전달하는 쪽으로요.

패트릭 오쇼너시

가장 최근 라운드가 대략 기업가치 100억 달러에 10억 달러쯤인 걸로 알고 있어요. 세계 최고의 투자자들인 Sequoia, Benchmark, Coatue가 라운드를 이끌었고요. 그와 함께, 앞으로 이 사업에 필요한 자본은 어떻게 생각하세요? 그리고 지금의 파트너들은 어떻게 고르셨나요?

노아 신

저는 그저 운이 아주 좋아서, 테이블에 둘러앉은 가장 든든하게 지원해 주는 파트너들과 함께 일할 수 있게 됐어요. 과거에 서로 다르지만 비슷한 모양의 기술 전환을 겪어 본 분들이에요. 그리고 저라면 숫자보다는 이 분야의 수요에 더 초점을 맞추겠어요. 이런 제품에 대한 수요, 또는 이런 경험에 대한 수요요. 왜냐하면 이건 정말로, 우리 모두가 진짜 기다려 왔다고 제가 생각하는 그 AI 경험, 그 제품 경험을 실제로 구현해 내고 있는 거니까요.

그리고 이건 자본 집약적이기도 해요, 그렇죠? 저희는 신생 회사잖아요. 저희는 바라건대 지구상의 수십억 명에게 매일, 그것도 아주 저렴한 비용으로 배포될 무언가를 만들려고 하고 있어요. 저렴하다는 건, 그러니까 컴퓨트 비용은 높은데 저희는 그걸 사용자에게 아주 저렴한 방식으로 전달하려 한다는 뜻이에요. 그래서 정말 자본 집약적이에요. 어느 정도 부트스트래핑이 있어야 해요, 그렇죠? 어느 정도는 부트스트래핑이 있어야 해요. 저희가 쫓고 있는 비즈니스 모델을 생각하면 더더욱 그렇고요.

왜냐하면 저희는 아주 쉽게 "자, 이건 특정한 구독제로 갈 거고, 플랫폼의 모든 사람이 한 달에 100달러씩 내야 합니다"라고 말할 수도 있거든요, 그렇죠? 그리고 저희가 쫓을 수 있는 더 단기적인 보상들도 있고요. 아니면 자본을 조금 조달해서, 벤처 캐피털이 본래 쓰라고 있는 용도대로 쓸 수도 있죠. 계산된 위험을 감수하는 데요. 예를 들어 앞서 나가려면 자본이 조금 필요한 작은 과속방지턱 같은 게 있을 때, 그 자본으로 거래액을 증명하거나 특정 업계들 전반에서 경험을 증명하는 거예요. 그게 구독제나 그 비슷한 것들의 국소 최적(local optimum)에서 벗어나는 방법이에요.

패트릭 오쇼너시

이런 인터뷰를 할 때마다 모든 분께 똑같이 드리는 전통적인 마무리 질문이 있어요. 지금까지 누군가가 당신에게 해 준 가장 친절한 일은 무엇인가요?

노아 신

저는 업계 안에서든 밖에서든, 제가 일하는 곳에서든 개인적인 삶에서든, 정말 많은 다양한 사람들을 곁에 두고 그분들과 아주 좋은 관계를 쌓을 수 있었어요. 그분들 곁에 있을 수 있다는 게 정말 감사하고, 바라건대 저도 그분들께 같은 수준의 친절과 사려 깊음을 돌려드릴 수 있으면 좋겠어요. 그러니까, 제가 질문에 제대로 답하고 있지 않다는 건 알아요. 이건 좀 더 높은 차원의 얘기예요. 그냥 제가 알아차리고 정말 고맙게 여기는 그런 자질들에 관한 얘기예요.

패트릭 오쇼너시

아니에요, 당신은 정말 매혹적인 회사를 만들고 있어요. 어쩌면 오늘날 전 세계 AI 생태계에서 가장 매혹적인 회사일지도 모르죠. 시간 내주셔서 정말 감사합니다.

노아 신

정말 감사합니다.