1. 출신 배경: 부유한 유대인 집안에서 태어남.

어머니는 유명 피부과 의사이며, 유대인들은 모계 상속 전통에 따라 샘 올트먼도 유대인으로 분류됨.

2. 교육 및 창업: 스탠퍼드 대학에서 컴퓨터 공학 전공.

19세에 소셜 네트워킹 애플리케이션 *Loopt를 설립.

*Loopt: 19세에 창업한 소셜 네트워킹 애플리케이션.

3. 초기 성공:7년 후인 2012년에 Loopt를 4340만 달러에 매각.

2014년에 투자회사 *Y Combinator의 사장이 되어, 에어비앤비 투자 등에서 큰 성공을 거둠.

*Y Combinator: 스타트업에 투자하고 지원하는 유명 투자회사.

1. 설립 배경: 2015년, 샘 올트먼은 Y Combinator를 떠나 인공지능 연구기관 오픈AI를 설립함.

공동 설립자로 테슬라의 일론 머스크가 참여했음.

2. 회사 구조: 비영리 단체인 Open AI Inc와 영리 기업인 *Open AI LP로 분리됨.

영리기업 LP는 일반 기업처럼 수익을 추구하되, 투자금의 100배를 초과하는 이익은 Open AI Inc에 귀속되어 연구비 등으로 사용됨.

*오픈AI: 인공지능 기술 연구 및 개발을 목표로 한 기관.

*Open AI LP: 오픈AI의 영리 부문, 수익 상한선이 정해진 구조.

1. 일론 머스크와의 갈등: 샘 올트먼과 머스크 사이에 성향 차이로 충돌이 발생.

머스크는 테슬라의 AI 개발과 이해충돌 문제를 이유로 동업 및 이사회에서 탈퇴함.

2. MS의 투자 및 지분 확보: 2019년, MS가 1조 원 규모의 투자를 진행하며 GPT-3 독점 사용권을 획득.

이후 14조 원 추가 투자로 Open AI LP 지분 49%를 확보함.

MS는 *오디세이라는 자연어 처리에 특화된 슈퍼컴퓨터를 구축, 챗GPT가 이를 독점 사용함.

*오디세이: MS가 구축한, 수만 대의 일반 컴퓨터를 연결한 병렬형 슈퍼컴퓨터.

1. 모델 발전 단계: GPT-1(1억 1700만 *매개변수) → GPT-2(15억) → GPT-3(1750억) → GPT-4(약 1조)

개발 중인 GPT-5: 125조 매개변수를 목표로 하며, 최초 GPT에 비해 약 70만 배의 성능 향상을 기대함.

*매개변수: AI 모델의 성능과 학습 비용에 큰 영향을 주는 핵심 요소.

2. *AGI 논쟁: GPT-5가 AGI, 즉 인간처럼 모든 분야를 처리할 수 있는 강 인공지능에 도달할 가능성이 제기됨.

오픈AI 내부에서는 이미 AGI 달성 여부를 두고 논란이 있으며, 안전상의 이유로 출시를 보류 중이라는 주장이 있음.

*AGI: 사람처럼 모든 분야를 처리할 수 있는 강력한 인공지능.

1. 내부 의견 및 해고 사건: 샘 올트먼은 개발자 회의에서 GPT-5가 AGI에 도달할 가능성을 인정함.

내부 직원(지미 애플)은 2023년 9월, AGI 달성을 주장하며 안전 문제로 2024년 출시 보류를 제안함.

*오픈AI 이사회는 AGI가 인류에 해를 끼칠 수 있다는 우려를 들어 샘 올트먼을 해고하려 했음.

*오픈AI 이사회: 인공지능 개발의 안전성과 윤리를 감시하는 조직.

2. *거버넌스와 창립 취지: 오픈AI의 설립 취지는 인공지능의 폭주로부터 인류를 보호하는 비영리 연구 기관으로서, AGI 달성 시 영리 목적 사업을 중단해야 한다는 원칙을 강조함.

결국 샘 올트먼은 해고 후 반격에 성공해 복귀함.

이사회 리더인 슈츠케버(오픈AI 수석 과학자)는 AGI의 위험성을 경고하며 *AI 얼라인먼트(조정) 강화를 약속함.

*거버넌스: 회사 내에서 이사회, 경영진, 주주 등 다양한 이해관계자 간의 권한 분배와 의사결정 구조를 말함.

*AI 얼라인먼트: AI가 인간의 의도와 원칙에 맞게 행동하도록 통제하는 과정.

1. 프로젝트 선언: 샘 올트먼은 백악관에서 4년간 5천억 달러가 넘는 AI 프로젝트를 선언함.

2. 주요 파트너 및 역할 분담: 손정의(투자금 조달 책임과 함께 *스타게이트 이사회 의장 역할), 엘리슨(오라클 회장으로 데이터센터 운영 담당), 소프트뱅크, 오픈AI, 오라클이 합작하고, 두바이 AI 국부펀드 MGX, 엔비디아, MS, ARM 등이 파트너로 참여함.

*스타게이트: 대규모 AI 프로젝트 및 데이터센터 건설을 위한 합작 사업.

3. *데이터센터 건설: 스타게이트의 첫 데이터센터는 뉴욕 센트럴파크 크기만큼의 규모로 텍사스에서 건설 중이며, 대규모 전력 공급 문제를 해결하기 위해 발전소도 함께 건설됨.

트럼프는 에너지 비상사태를 선언해 저렴한 전기를 지원하겠다고 밝힘.

*데이터센터: AI 학습 및 운영을 위한 대규모 컴퓨터 시설.

1. 중국 정부의 데이터 통제 정책: 2022년부터 3년간 2천억 위안을 투입해 전국 8곳에 국가데이터국을 설립함.

국가데이터국의 임무는 데이터 표준화, 공공 및 민간 데이터 수집, 국경간 데이터 이동 통제 등임.

2. 중국 AI 딥시크 개발: 개발 비용은 약 557만 6000달러.

엔비디아의 저사양 반도체 칩 H800을 사용하며, 2000개 정도의 칩이 투입되었다고 주장됨.

성능 면에서는 수학경시대회와 코딩 라이브벤치에서 챗GPT보다 우수한 결과를 기록함.

특히, *지도학습 없이 *강화학습만 또는 병행하여 효과적으로 성능을 향상시킨 점이 주목됨.

*지도학습: 미리 준비된 데이터(책, 인터넷 자료 등)를 통해 학습하는 방식.

*강화학습: AI가 스스로 경험을 통해 학습하는 방식.

3. 논란 및 민감 정보 검열: 중국 정부의 데이터 필터링(*Great Firewall)으로 인해 AI 답변에 편향이 발생함.

예를 들어, 천안문 사태나 시진핑 관련 질문에 대해 제한적 혹은 *천편일률적인 긍정적 답변을 보임.

딥시크는 중국 헤지펀드가 2023년에 설립한 스타트업으로, AI 기술을 헤지펀드 운용에 활용하는 목적을 가지고 있음.

*Great Firewall: 중국 정부의 인터넷 검열 시스템.

*천편일률적: 많은 사물이 모두 거의 비슷하여 개성이 없고 변화가 없는 상태를 의미

1. 데이터 확보의 중요성: AI 성능 향상에 있어 대량의 데이터 확보는 필수적이나, 미국 빅테크는 개인정보 보호 규제로 어려움을 겪고 있음.

2. 중국 딥시크의 개인정보 수집: 이용자의 IP 주소, 기기 식별자, 쿠키, 기기 모델, 운영체제, 키 입력 패턴, 시스템 언어 등 다양한 정보를 자동 수집함.

수집된 데이터는 중국 내 안전한 서버에 저장된다고 하지만, 정부와의 분리 여부에 대해선 의문이 제기됨.

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※메르님의 블로그에서 인사이트를 얻어 이해하기 쉽게 다시 정리 요약한 내용입니다.