저는 놀라운 작가이자 연사, 대화가이자 파델 애호가인 제 사촌 민터 다이얼과 재미있고 폭넓은 대화를 나눴습니다. 우리는 삶에 대한 저의 독특한 접근 방식, 사회적 규범에 대한 도전, 사이키델릭, 인공지능, 진정한 자아 되기 등 다양한 주제를 다뤘습니다.

이번 에피소드에서는 노련한 기술 기업가이자 투자자인 파브리스 그린다를 다시 모셨습니다. 파브리스는 프랑스에서 기술 회사를 설립하고 FJ Labs를 통해 1100개가 넘는 스타트업에 투자하기까지 자신의 여정을 공유합니다. 사회적 규범에 도전하고 진정성을 포용하는 그의 독특한 삶의 방식에 대해 자세히 알아보세요. 파브리스는 사이키델릭에 대한 자신의 변혁적인 경험과 그것이 개인적, 직업적 삶에 어떤 영향을 미쳤는지에 대해 이야기합니다. 또한 현대 비즈니스에서 AI의 역할에 대해 살펴보고, 파브리스는 자신이 투자하는 모든 회사가 어떤 방식으로 AI를 활용하고 있는지 설명합니다. 그는 기업가들이 자주 묻는 질문에 답하기 위해 자신을 디지털로 표현한 Fabrice AI를 소개합니다. 파브리스는 대화를 통해 AI의 미래, 감성 지능의 중요성, 폭넓은 교육의 가치에 대한 인사이트를 제공합니다. 파브리스의 블로그, LinkedIn, Instagram을 팔로우하여 그의 삶과 업무에 대한 더 많은 인사이트를 확인하세요.

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민터 다이얼: 안녕하세요, 파브리스 씨, 쇼에 다시 출연하게 되어 반갑습니다. 저는 항상 파브리스의 글을 즐겨 읽었습니다. 아이디어를 자극하고 많은 정보를 공유하며 최근 게시물 중 하나에서 파브리스 AI에 대해 이야기했는데, 정말 흥미로웠어요. 그럼 모르는 분들을 위해 파브리스 그린다가 도대체 누구인가요?

파브리스 그린다: 방송에 출연하게 되어 기쁩니다. 다시 한 번 배경을 말씀드리자면요. 저는 다른 가족들과 마찬가지로 원래 프랑스인이지만 지금은 프랑스어로 말하지 않습니다. 니스에서 대학을 다니기 위해 미국으로 건너가 프린스턴 대학을 수석으로 졸업한 후 맥킨지와 회사에서 몇 년 동안 일했습니다. 그리고 23살의 어린 나이에 기술 회사를 설립하기 시작했습니다. 그리고 지난 27년 동안 기술 스타트업을 설립하고 투자해 왔습니다. 사실 저는 처음부터 이 일을 하고 싶다는 것을 알고 있었어요. 10살 때 처음으로 컴퓨터를 흘리며 놀기 시작했으니까요. 그래서 여러 회사를 설립했죠. 간략하게 말씀드리죠. 마지막으로 가장 관련성이 높은 회사는 OLX라는 회사였는데, 전 세계 30개국에 11,000명의 직원이 있고 한 달에 3억 명이 넘는 사용자가 사용하는 르봉코인입니다. 브라질과 모든 동유럽, 인도, 파키스탄 등 대부분의 신흥 시장에서 사회 구조의 일부와 같은 역할을 하고 있습니다. 그리고 FJ Labs라는 벤처 펀드를 설립하여 주로 네트워크에 영향을 받는 마켓플레이스 비즈니스에 집중적으로 투자하고 있습니다. 그리고 지금은 1100개의 스타트업에 투자하고 있습니다. 300건 이상의 엑시트도 있었습니다. 정말 재미있죠. 그리고 미래의 세상을 만드는 일에 동참하는 것은 정말 즐거운 일입니다.

민터 다이얼: 파브리스, 제가 당신을 알고 지낸 시간 동안 당신은 내일의 세계를 건설하고 있을 뿐만 아니라 지금 이대로 내일로 발전하고 있는 것 같습니다.

파브리스 그린다: 대부분의 사람들은 사회적 규범에 따라 살아간다고 생각합니다. 그것도 불분명하죠. 사피엔스를 읽으면 어디서 왔는지 알 수 있지만, 고등학교에 가고, 대학에 가고, 직장을 얻고, 결혼하고, 아이 둘과 개를 키우고, 하얀 피켓 울타리에 있는 당신은 자살하고 싶다고 생각하죠. 그리고 아무도 실제로 질문하지 않죠. 부모님이 그렇게 했기 때문에 사회적으로 기대하는 것이니까요. 그래서 여러분은 스스로에게 그렇게 해야 한다고 말하지만 실제로는 첫 번째 원칙에 따라 행동하지 않습니다. 왜 그럴까요? 당신은 누구이며, 무엇을 하고 싶은가요? 어디에서 살고 싶고, 어떻게 살고 싶은가요? 이러한 것들에 대한 답을 모를 수도 있지만, 기업가들이 기본적으로 벽에 스파게티를 던져보고 제품 시장에 맞는 것을 찾을 때까지 무엇이 나쁜지 확인하는 것과 같은 방식으로 개인 생활, 개인 생활에서 동일한 일을 할 수 있으며 자신에게 맞는 것이 무엇인지에 대해 많은 것을 시도하고 접근 할 수 있습니다. 제가 찾은 해답이 보편적이라거나 제가 취한 접근 방식이 보편적이라고 말하는 것은 아닙니다. 다만 사람들은 너무 보수적이라는 표현이 맞을 정도로 정해진 방식에 얽매여 다른 접근 방식과 삶의 방식을 시도하지 않으려는 경향이 있다는 것입니다. 저는 제가 살아야 할 삶을 살면서 제 본연의 모습으로 최선을 다해 살아왔다고 생각하는데, 대부분의 사람들은 자기 자신이 되기 힘들어하는 것 같아요. 어떤 이유에서인지 사람들은 숨어야 한다고 느끼고, 특히 사람들이 이유 없이 취소당할까 봐 두려워하는 이 깨어 있는 세상에서 더더욱 그렇습니다.

민터 다이얼: 글쎄요, 주제에서 벗어난 말이 많네요. 하지만 재밌는 건 가족인데, 물론 지금은 개 한 마리와 아이 둘이 있잖아요.

파브리스 그린다: 맞아요. 하지만 그것은 선택에 의한 것입니다. 그리고 반복을 통해요. 사실 저는 아이를 갖는다는 생각에 오랫동안 반대했었죠. 아이가 있는 제 친구들은 모두 개인 또는 부부로서 사라지는 것 같았거든요. 그들은 부모가 되고 그들의 삶은 끝나는 것 같았죠. 가끔은 행복하다고 말하지만 대부분의 경우, 그리고 극히 드물지만 6주에 한 번씩 만나면 항상 시간이 부족하고 자녀의 인생이 끝났다고 불평하죠. 하지만 제 마음을 바꾼 것은 사실 제가 전통적이지 않은 여행이나 길을 택한 것이었습니다. 저는 2018년에 아야와스카 의식을 했어요. 그 여정에서 거의 20년 동안 돌아가신 제 할머니, 마미 프랑수아즈(Mamie Francoise)는 가족의 가장이자 모이고, 모으고, 모이는 역할을 하는 분이셨어요. 우리는 주로 여름 방학이나 크리스마스 이브의 사탕인 시비안을 먹을 때 마미 주변에서 모이곤 했죠. 그녀는 말했죠, 당신은 최고의 삶을 살고 있다고요. 인생의 목적을 이루며 살고 있다고요. 네 인생의 모든 것이 놀랍다고요. 모든 것이 완벽하기 때문에 아무것도 바꾸고 싶지 않은 이유를 이해해요. 그리고 기념식에 참석한 주변 사람들을 보면 모두 힘든 시간을 보내고 있는데, 그 이유는 아마도 전달되는 메시지가 그다지 유쾌하지 않을 것 같기 때문일 거예요. 그렇긴 하지만, 제가 생각하기에 당신이 인생의 순이익보다 더 잘할 수 있다고 생각하는 몇 가지가 있습니다. 이제, 당신이 저항하는 이유는 첫째, 아이를 갖는 것의 이점을 보지 못하고 둘째, 비용을 이해하지 못하기 때문입니다. 제가 말씀드리죠. 저는 여러분이 생각하는 것보다 비용이 적게 든다는 것을 말씀드리기 위해 이 자리에 왔습니다. 왜냐하면 여러분은 전통적인 삶, 전통적인 관계가 아닌 삶을 사는 대신 전통적인 부모가 될 필요가 없기 때문입니다. 자녀를 위해 사는 대신, 뉴욕의 과잉 활동적인 호랑이 엄마처럼 헬리콥터 부모가 되는 것이죠. 행동하는 부모, 종종 행동하는 부모. 네 자녀가 내 삶을 대신하는 것이 아니라 자녀와 함께 살 수 있습니다. 아이들은 내 삶에 칭찬이 될 수 있고, 지옥 같은 스키를 타고, 재미있는 모험을 할 수 있으므로 지금 하고 있는 모든 일을 하면서 아이를 가질 수 있습니다. 그런데 아이를 갖는 것이 왜 여러분에게 좋은지 효과적으로 설명하는 사람은 아무도 없습니다. 하지만 여러분은 가르치는 것을 좋아하고, 말하는 것을 좋아하고, 하버드나 스탠포드 등에서 수업을 가르치는 것을 좋아합니다. 실제로 자신을 알아보는 사람을 가르친다는 것은 훨씬 더 가치 있고 재미있는 모험이 될 것입니다. 그건 그렇고, 당신은 큰 아이이기 때문에 더 큰 아이가 될 수있는 모든 핑계를 제공 할 것입니다. 아버지와 아들의 관계와 아버지와 딸의 관계는 같지 않고 둘 다 즐겁기 때문에 남자아이와 여자아이를 가져야 합니다. 또한 여동생이 있으면 아들이 더 좋은 남자가 될 것이고, 오빠가 있으면 딸이 더 강해지고 말괄량이가 될 것이며, 그녀는 매우 재미있을 것이고 둘 다 사랑할 것입니다. 그리고 그녀는 아들을 먼저 낳고 딸은 나중에 낳고 나이 차이는 2살 반으로 두자고 했어요. 그래서 그 결혼식에서도 ‘정말 열심히 노력해도 안 되면 운명이 아닐 수도 있다’는 메시지를 받았어요. 그래서 7년 동안 살던 도미니카공화국을 떠나 섬 쇼핑을 하다가 터크스케이커스로 이사하게 되었어요. 그리고 개라는 존재도 몰랐던 백인 저먼 셰퍼드가 저를 찾아왔어요. 거기서 제가 받은 메시지는 이런 것이었어요. 당신은 어둠의 우주에서 빛나는 빛의 등대이고, 이 아름다운 빛의 비전과 어울리는 멋진 하얀 개가 필요하다는 것이었는데, 제가 왕좌의 게임을 통해 생각한 거죠. 다이어 울프. 고스트는 CGI에 불과했지만, 아니요, 실제 개를 기반으로 한 저는 존재합니다. 날 찾아야 해 이제 약이 너무 하얗게 되어서 뒤쪽 침대 시트에 섞여 있어요. 엔젤 이 모든 것을 제자리에 두는 데 몇 년이 걸렸기 때문에 그 후 파트너와 아이를 갖기 위해 노력해야 했어요. 잘 안됐어요. 그런 다음 그녀의 메타 또는 IQ 요구 사항과 비슷한 난자 기증자를 찾아야했고, 적합한 개 사육사 등을 찾아야했습니다. 그렇게 해서 6년이 지난 지금 3살, 6개월, 1살 된 강아지를 키우고 있습니다. 그리고 인생은 정말 놀랍습니다. 할머니가 옳았어요. 두 아이와 강아지는 정말 대단했어요. 돈 라이트. 우리가 즐거운 시간을 보내고 있고 저도 아기 복권에 당첨된 즐거운 삶에 대한 아름다운 칭찬처럼, 아이들은 항상 행복합니다. 울지도 않아요. 밤새도록 잠을 자죠. 조숙하고 영리하고 재미있어 보여서 저희는 정말 즐거워요. 네, 정말 놀라웠어요.

민터 다이얼: 정말 좋아요. 재미있는 일화의 영역에서 제 가족 중 저는 저보다 두 살 반이나 어린 오빠, 여동생입니다. 저에게는 아들이 있고 그 아들보다 두 살 반 어린 딸이 있는데, 그 딸의 오빠입니다. 그래서 왠지 자연스럽게 느껴지기도 하죠. 아야와스카를 언급하셨는데, 자기 자신을 알아가는 과정은 저에게 매우 흥미로운 부분이며, 사람들이 자기 자신을 모르는 것이 사회의 병폐 중 하나라고 생각합니다. 어떤 과정을 거쳤으며, 자신을 알아가는 데 사이키델릭이 어느 정도 도움이 되었나요?

파브리스 그린다: 저는 항상 제가 어떤 사람인지 잘 알고 있었고, 아이큐가 높고 에너지가 넘치며 기업가 정신이 강하고 기술에 정통하고 학교 공부도 잘했다고 생각했습니다. 그것이 성장하면서 제 정체성과도 같았죠. 제가 생각했던 정체성 중 틀렸다고 생각한 부분은 수줍음이 많고 내성적이라고 생각했는데, 결국에는 또래 친구들에게 둘러싸여 있지 않고 교류할 사람도 없고 교류하고 싶은 사람도 없는 환경에 있기 때문에 쉘든 쿠퍼라고 생각한다는 것을 깨달았어요. 그래서 수줍음이 많고 내성적인데다 학교 또래 친구들보다 어리다는 생각 때문에 시간이 더 오래 걸렸죠. 그래서 제가 지금의 제가 되기까지의 변화는 사실 삶을 관찰하면서 이루어졌어요. 그 과정에서 환각제는 큰 역할을 하지 않았어요. 다른 것들에도 영향을 미쳤는데, 그 이야기는 잠시 후에 하도록 하죠. 대학을 수석으로 졸업하고 수석으로 졸업한 후 기술 회사를 설립했지만 직원이 없었습니다. 개인 사업체였죠. 대학 학비를 충당하는 데 도움이 되었죠. 그러다 갑자기 맥킨지에 가게 되었죠. 맥킨지는 종종 그렇지만 정말 똑똑하고 사회적으로 어색한 사람들을 고용하는 데 특화되어 있습니다. 저와 비슷한 사람들이었죠. 하지만 저는 종종 그 방에서 가장 똑똑한 사람이었지만, 인생에서 성공하려면 감성 지능, 구두 및 서면 커뮤니케이션 능력, 다른 사람과 공감하고 그들의 입장에서 생각하는 능력, 팀에서 일할 수 있는 대중 연설 능력 등이 필요한데 저는 이런 능력이 전혀 없었기 때문에 가장 효율성이 떨어졌죠. 그러다 문득, 이런 기술들을 저에게 가져와야겠다는 생각이 들었습니다. 그리고 연습을 거듭할수록 자연스럽게 떠오르는 것을 깨달았습니다. 그리고 마지막 변화의 다음 단계는 1998년 23살에 첫 번째 스타트업을 설립했을 때였습니다. 원하든 원치 않든 기술 분야의 CEO라면 영업사원이 되어야 하고, 언론을 설득해야 하고, 직원을 설득해야 하고, 투자자를 설득해야 하고, 비즈니스 파트너를 설득해야 하며, 부끄러워할 여유가 없고, 대부분 거절당할 수밖에 없습니다. 여러분이 시도하는 대부분의 일은 실패할 것입니다. 모금을 시도할 때마다 사람들은 대부분 거절합니다. 거절에 대한 두려움을 금방 극복하고, 자신을 팔고, 회사를 팔고, 낚시를 팔고, 이야기를 반복하는 데 능숙해져서 사실 저는 이 일을 좋아한다는 것을 깨달을 정도였죠. 저는 투자자와 이야기하고, 언론과 이야기하고, 직원과 이야기하고, 비즈니스 파트너와 이야기하는 데 정말 능숙했습니다. 그리고 그것은 저에게 자연스럽게 다가왔습니다. 그래서 비록 첫 번째 회사는 실패했지만, 거품이 꺼지고 모든 것을 잃은 후 저는 갑자기 제로에서 영웅이 되었다가 다시 제로로 돌아갔죠. 그리고 저는 기술 분야가 좋겠다고 생각했습니다. 기술 창업자가 되고 싶지만 돈을 벌 수 있는 분야는 아닐 거라고요. 하지만 괜찮아요. 돈을 벌려고 시작한 게 아니니까요. 무에서 유를 창조하는 것이죠. 그럼 다음 회사를 만들러 가자고요. 아주 작은 틈새 시장이 될 것이지만 괜찮습니다. 재밌을 거예요 그러다 깨달았죠, 그거 알아요? 제가 비즈니스 생활에서도 열정적이고 자신감 넘치는 외향적인 사람이라면 개인 생활에서도 그럴 수 있겠더라고요. 제 개인적인 삶에서도요. 다만 제가 내성적이고 수줍음이 많다는 등의 이유로 표현하지 못했을 뿐이죠. 하지만 저는 이제 27살이고, 다른 사람들은 여성이라는 신비롭고 아름다운 존재와 우정, 심지어 가족 관계까지 소중하게 여기는 것 같습니다. 사생활과 비즈니스 생활에서 저에게 자연스럽게 다가온 이러한 성격 특성이 실제로 사생활에서도 발현될 수 있는지 실제로 확인할 때가 온 것 같습니다. 그리고 그 답은 당연히 ‘그렇다’였습니다. 그리고 이 모든 것들이 궁극적으로 저에게 매우 자연스럽게 다가왔습니다. 그리고 제가 인간관계와 우정, 관계를 얼마나 소중하게 여기는지 깨달았습니다. 그래서 가족에 투자할 때도 어렸을 때 제가 매우 비판적이었다고 생각하는 것과 마찬가지로, 자신이 잘할 수 있는 지표에 따라 사람을 판단하는 것이 가치를 부여하기 때문입니다. 그래서 어렸을 때 저는 아이큐가 높지 않으면 쓸모없는 사람으로 여겼어요. 그래서 부모님에게 매우 비판적이었죠. 결국 그것이 가치 판단이라는 것을 깨달았죠. 사람은 원래 그렇게 태어났고, 아름답고 훌륭한 자질과 재능을 가지고 있습니다. 그리고 사실, 그 차이로 인해 오늘날의 삶의 질과 다양성을 가질 수 있기 때문에 우리는 그들이 달라지기를 원합니다. 그래서 저는 사람들을 판단하지 않기 시작했고, 거기에 도달하는 데 오랜 시간이 걸렸지만 20대 후반부터 사람들을 있는 그대로 받아들이고 있는 그대로 사랑하기 시작했고, 정말 우주가 말하는 사랑은 모든 사람이 누구인지, 무엇을 하는지, 테이블에 가져오는 것에 감사하고 그냥 친절하게 대하는 것이라고 말하고 있습니다. 네 모든 사람과의 관계를 더 나은 방향으로 바꾸세요. 그리고 나서 저는 제 자신이 되었어요. 그 과정에서 환각제는 어떤 역할도 하지 않았어요. 쉘든 쿠퍼에서 빅뱅 이론에 입각한 토니 스타크의 모습으로 진화하기 위해서는 최고의 나, 가장 성공한 나, 아마도 가장 성공적인 나로 거듭나고 싶다는 욕구가 더 컸죠. 그리고 엔지니어, 수학자, 과학자, 반종교주의자, 무신론자라고 할 수 있는 저에게 사이키델릭은 영적 혁명이라고 할 수 있는 후반부에 찾아왔지만, 우연히 첫 번째 사이키델릭 경험을 하게 되었죠. 그리고 그 경험은 지금의 저를 낳는 길로 이끌었고, 신과 교감하는 듯한 경험을 하게 된 계기가 되었죠. 그래서 현실의 본질에 대해 열린 마음을 갖게 되었고, 어쩌면 실제로 그럴 수도 있다는 것을 이해하게 되었죠. 이것은 마치 매트릭스나 시뮬레이션처럼 느껴지며, 매트릭스의 네오처럼 어떤 규칙은 구부러질 수 있고 어떤 규칙은 깨질 수 있습니다. 그래서 우리는 모두 연결되어 있고 사랑과 기쁨이 있다는 사실과 단결이 더욱 강화되었습니다. 하지만 저는 그 메시지가 보편적이라고 확신하지 않습니다. 음과 양이 있고 흑과 백이 있다는 것을 이러한 심령 여행을 통해 분명히 알 수 있다는 뜻입니다. 그래서 아마도 제 관점에서는 제가 빛의 원소나 힘이기 때문에 모든 것을 사랑으로 보는 것일지도 몰라요. 하지만 모든 사람이 그런 메시지를 받고 있는지는 잘 모르겠지만, 저는 우리 모두가 같은 우주적 근원에서 왔다고 생각하며 에너지의 통일성을 느낍니다. 우리는 각자에게 실제로 다른 경험을 제공하기 위해 설계상 다르게 만들어졌다고 생각합니다. 그래서 우리는 모두 서로를 즐겁게 하기 위해 여기 있는 거죠. 제가 가진 관점입니다. 저는 좀 더 사려 깊고 분석적인 관점을 가지고 있지만, 이에 대한 자세한 이야기는 다음에 할 수 있습니다. 사이키델릭은 저를 지금의 저로 만들지는 못했지만 흥미로웠어요. 저는 환각에 빠져들었고, 그것은 지적 호기심과도 같았어요. 많은 사람들에게 트라우마 치유를 위한 자기 발견의 도구가 될 수 있다고 생각합니다. 많은 사람들이 아야와스카나 산이나 버섯을 하룻밤에 10년간의 치료를 끝낼 수 있다고 설명하죠. 그런데 저는 그것이 일이라고 생각합니다. 당신은 자신을 위해 일하고 있습니다. 제가 받은 핵심 메시지는 ‘당신은 최고의 삶을 살고 있다’는 것이었기 때문에 그렇게 느껴지지 않았어요. 여러분은 인생의 목적을 이루며 살고 있습니다. 모든 것이 놀랍지만 여유를 가지고 이런 일들을 할 수 있죠. 그리고 그런 일들이 비록 지엽적인 것이지만 어떤 면에서는 근본적인 것이기도 합니다. 저는 아이도 있고, 개도 키우고, 이사를 왔어요. 하지만 제가 누구이고 제가 하는 일의 핵심 본질은 변하지 않았습니다.

민터 다이얼: 그럼에도 불구하고 당신은 영적인 요소와 우주와의 연결, 그리고 보편성을 가지고 있었는데, ‘우리는 모두 하나다, 우리는 모두를 사랑한다’는 말은 깨어 있는 사람처럼 들리지 않아서 다행입니다. 그건 말도 안 되니까요. 하지만 공상과학 소설을 많이 읽으셨으니 어떤 책을 읽으셨는지 궁금하네요. 저도 알아요. 아주 많이요. 엄청나게 많이 읽으시죠. 논픽션 분야에서는 조나단 하이트나 다른 사람들, 예를 들어 샘 해리스 같은 분들의 책을 읽으시나요? 그의 책을 즐겨 읽나요? 지성의 외연을 탐구하는 데 있어 어떤 점이 자극을 주나요?

파브리스 그린다: 논픽션 슬라이드에서 저는 비즈니스 서적이라고 할 수 있는 책은 전염병처럼 피합니다. 책 전체에 걸쳐 한 가지 아이디어만 반복되는 경우가 많기 때문입니다. 제 말은, 만약 그렇다면요. 유용할까요? 어떤 상황에서는 유용할 수 있습니다. 하지만 광고 문구를 줄이기 위해 실제로 책이 필요할까요? 잘 모르겠습니다. 주 4시간 근무제나 넛지 또는 모범 사례가 무엇인지에 대해 매우 간결하게 요약할 수 있을 것입니다. 하지만 저는 저를 매료시키거나 관심을 끄는 모든 종류의 책을 많이 읽습니다. 예를 들어 인류의 역사나 사피엔스 관련 책 같은 거요. 저는 잘 쓰여진 책을 정말 좋아합니다. 그래서 빌 브라이슨은 거의 모든 것에 대한 단편 소설처럼 과학의 역사가 될 수도 있고, 결코 짧지 않았습니다. 과학의 역사와 과학의 배후에 있는 남성과 여성에 대한 이야기뿐이죠. 하지만 빌 브라이슨은 앨런 와츠도 좋아하고 샘 해리스도 좋아하고 올더스 헉슬리도 좋아합니다. 그렇죠? 인식의 문. 우리는 그 길을 따라갑니다. 저와 관련이 있다고 생각되는 사람들의 연애 전기를 읽습니다. 아우구스투스나 옥타비아누스, 원한다면 알렉산더 해밀턴도요. 론 체나우, 월터 아이작슨도요. 하지만 전반적으로는 논픽션이라고 말하고 싶어요. 저는 1년에 1,500권의 책을 읽습니다. 논픽션은 그 중 3분의 1 정도일 겁니다. 하지만 저는 소설과 논픽션 모두 호기심과 오락이라는 같은 목적을 위해 읽습니다. 무언가를 얻으려는 것이 아닙니다. 제가 읽은 책 중 가장 사려 깊고 철학적인 책이거나 실제로 일어난 일처럼 읽는 즐거움을 위해 읽습니다. 평소에는 듣지 않던 이상한 책을 들었어요. 저는 듣는 것보다 빨리 읽는 편이고, 속독을 싫어해서요. 사실 매튜 맥커너히의 ‘그린 라이트’였어요. 그린 라이트라고 하면 배우라고 생각하겠죠. 그가 어떤 수준의 통찰력을 가지고 있을까? 하지만 그의 아름다운 그림과 녹색 불빛으로 가득 찬 의미 있고 아름다운 삶을 사는 것이 무엇인지에 대한 매우 투시적인 관점의 조합은 실제로 많은 의미가있었습니다. 그래서 네, 광범위하고 폭넓은 것 같아요. 소설에 대해 말하자면, 그냥 재미있는 공상과학부터 하드 SF, 스릴러, 판타지 등 상상할 수 있는 모든 종류의 공상과학이 있습니다. 그래서 저는 모든 종류의 소설을 읽습니다. 제 유일한 요구 사항은 좋은 책이어야 한다는 것인데, 일반적으로 비평가가 아닌 일반인이 Goodreads와 Amazon 리뷰에서 4.5점 이상을 받으면 좋은 책이라고 말할 수 있습니다. 평론가들은 예술적 장점이나 영화를 보고 ‘아, 촬영이 좋았어’라고 평가하기 때문에 저는 평론가들의 의견에 동의하지 않는 경우가 많아요. “촬영 기법이 획기적이었어”라고 말하지만 지루할 정도로 지루하다면 제게 어필할 수 없을 것입니다. 따라서 영화나 TV 프로그램이 마음에 들지 않을 것이라는 확실한 방법은 평론가들의 평점은 높고 대중의 평점은 낮을 때 알 수 있습니다. 분명하죠. 저는 상품이잖아요. 저는 대중의 의견에 동의하기 때문에 대중의 사람이고, 대중의 사람입니다. 예를 들어 저는 TV나 영화 미디어 또는 콘텐츠를 소비하기 위해 IMDb에서 90% 이상의 썩은 토마토, 즉 8.0 이상의 평점을 원합니다.

민터 다이얼: 물론 영화 제작자이자 책이나 논픽션 작가로서 저는 제 책에 등장하는 모든 별에 대해 생각하고 있습니다. 당신은 아이큐가 높은 사람이기 때문에 항상 당신의 지성을 존중해 왔고, 그래서 항상 모든 것에 매우 강력한 추론을 가져옵니다. 그리고 이성과 지성이 모든 것을 이끄는 원칙이라고 믿어야 한다고 생각할 수도 있죠. 하지만 제가 최근에 읽은 ‘미국인의 마음’이라는 책을 쓴 조나단 하이트의 ‘정의로운 마음’이라는 책에서 그는 이성에 관한 것이 아니라고 이야기합니다. 이성은 우리가 하는 모든 일을 정당화하기 위한 일종의 내부 변호사에 불과합니다. 우리의 모든 것을 움직이는 가장 큰 원동력은 단순한 감정이 아니라 직관입니다. 이것은 매우 모호한 개념이지만, 우리가 하는 모든 일의 원동력인 것 같습니다. 그것이 여러분과 어느 정도 관련이 있는지, 또는 여러분과 어떻게 공명하는지 궁금합니다.

파브리스 그린다: 이 아이디어는 명백히 입증 가능한 사실이라고 생각하기 때문에 많은 공감을 불러일으킵니다. 사실과 논리로 누군가를 설득하고 싶지만 이성이 통하지 않는다면 직관과 감정에 호소해야 합니다. 노벨 경제학상 수상자인 다니엘 카너먼이 그의 저서 ‘생각은 빠르게, 행동은 느리게’에서 지적한 것처럼 사람들은 직관, 감정, 뭐라고 부르든 자율신경계에서 즉각적으로 반응하고 관점을 바꾸게 됩니다. 그건 어려운 일입니다. 속도를 늦추고 데이터를 바라보도록 하는 등의 노력이 필요합니다. 그리고 대부분의 경우 사람들에게 설득력이나 설득력이 없습니다. 그래서 저는 엔지니어이자 수학자로서 논리와 이성을 바탕으로 사람들을 설득하는 가장 좋은 방법은 감성적이고 직관적인 방법이라고 생각합니다. 그래서 사람들에게 데이터와 통계, 차트 등을 쏟아내는 것이 가장 효과적인 대화 방식이 아니라는 것을 알기 때문에 커뮤니케이션 스타일을 바꾸기 위해 상당한 노력이 필요했거나 실제로 상당한 노력이 필요했습니다.

민터 다이얼: 네, 말씀하신 것처럼 사실은 팔리지 않고, 자신과 비즈니스, 아이디어를 팔면서 많은 일을 겪으셨을 겁니다. 그럼 FJ Labs에 대해 이야기해 보겠습니다. 투자하고 있는 스타트업이 엄청나게 많잖아요. 수많은 비즈니스와 스타트업을 관리하고 있고, 수많은 사람들과 접촉하고 계시죠. 그래서 현재 일어나고 있는 일의 최전선에 있는 패브릭 AI에 대해 알아보고 싶었고, 이것이 제가 이 분야를 선택하게 된 이유입니다. 하지만 현재 투자하고 있는 이니셔티브에 AI가 얼마나 자주 포함되어야 하고, 포함되어야만 하는가, 아니면 포함되어서는 안 되는가?

파브리스 그린다: 따라서 우리가 투자하는 모든 회사는 어떤 방식, 형태, 형태로든 AI를 사용합니다. 우리는 얼리어답터입니다. 저는 종종 VC와 창업자를 미래에 사는 사람이라고 표현하곤 합니다. 우리는 미래에 다른 사람들이 더 보편화되고, 대중화되고, 사용하기 쉽고, 저렴해지면서 채택하게 될 것들을 발명하고 구축하고 채택하고 있습니다. 그리고 AI는 현재 누구도 예상할 수 없는 방식으로 우리의 삶을 의미 있게 변화시킬 것입니다. 하지만 이 또한 예상보다 더 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 그렇다면 이 모든 새로운 기술은 어떻게 될까요? 새로운 기술이 출시되면 과대 포장됩니다. 일종의 희망과 흥분과 같은 거품이 끼게 됩니다. 사람들은 앞으로 몇 년 안에 모든 것이 변할 것이라고 기대합니다. 그러다 보면 필연적으로 실망하게 되고 궁극적으로 우리의 삶과 사회가 예상보다 훨씬 더 많이 변하게 됩니다. 전기에서 자동차, 비행기, 라디오, TV, 그리고 지금은 인터넷에 이르기까지 모든 것이 그러했습니다. 90년대 후반의 아이디어인 Pets.com, Etoys, Webfan은 모두 실현 가능한 것이었습니다. 그때는 아니었죠. 비즈니스 모델이 존재하지 않았죠. 사용자도 충분하지 않았고요. 코스모 배달 같은 걸 할 수 있는 GPS도 없었고요. 하지만 결국 아이디어는 좋았어요. 다만 이를 뒷받침할 인프라가 없었을 뿐이죠. 그리고 20년이 지난 지금 모두 실현 가능해졌습니다. 그리고 지금은 수십억 달러 규모의 회사로 성장한 반려동물닷컴의 내부에 츄이가 있습니다. 식료품 분야에는 Instacart 등이 있습니다. 인공지능도 비슷한 시기에 살고 있을 것입니다. 벤처 투자는 2021년 4분기에 분기당 약 2,000억 달러로 정점을 찍었지만 지금은 분기당 600억~700억 달러로 감소했습니다. 즉, 최고점에서 최저점까지 66%, 기본적으로 75% 감소한 것입니다. 하지만 실제로 AI 투자는 완전히 폭발적으로 증가했습니다. 그리고 사람들은 그다지 매력적이지 않은 AI 회사에 투자하고 있었는데, 대부분 공동 파일럿이나 차별화되지 않은 회사들이었습니다. 모두들 무턱대고 AI 회사를 만들고 있는데 기본적으로 비독점 데이터 모델이나 비독점 데이터에 대한 LLM을 사용하고 있고 비즈니스 모델이 없는데도 똑같은 밸류에이션을 받고 있고, 많은 회사들이 비즈니스 모델을 찾지 못하고 같은 아이디어를 쫓는 경우가 너무 많고 실제 회사보다는 기능인 경우가 많다고 생각해요. 따라서 채팅-GPT나 OpenAI는 현재 하고 있는 일에 추가하기만 하면 이러한 회사 중 상당수를 자동으로 제거할 수 있을 것입니다. 버티컬이나 승자가 되지 않을 것이라는 말은 아닙니다. 따라서 우리가 투자하는 특정 AI 기업은 극소수에 불과합니다. 우리는 검증된 비즈니스 모델이 있는 카테고리의 독점 데이터 세트에 기반한 버티컬 AI 애플리케이션에만 투자합니다. 예를 들어, 우리는 사람들이 자신의 모델을 업로드하는 주식 시장 예측 모델인 NumerAI라는 회사에 투자하고 있습니다. 물론 참여하려면 일종의 수학자가 되어야 합니다. 그리고 나서 모두 경쟁을 벌여 가장 성공한 모델에 투자한 다음 수익금의 일부를 모델을 만든 사람들에게 돌려줍니다. 그리고 AI를 사용하여 이미지의 배경을 깨끗하게 처리하여 마켓플레이스의 판매율을 높이는 포토룸이라는 회사에 투자한 투자자들에게도 AI는 분명히 큰 역할을 하고 있습니다. 물론, 우리 마음속에서 가장 가까운 곳에 있는 이 회사는 8천만 달러의 매출을 올리고 있습니다. 그리고 배경을 제거하는 것뿐만 아니라 카테고리와 판매 품목에 따라 최상의 배경을 배치하고 판매율을 높일 수도 있습니다. 또한, 기존 업체는 모든 데이터를 보유하고 있기 때문에 AI 분야에서 상당히 큰 이점을 가지고 있거나 가져야 한다는 점을 인식해야 합니다. 상장 기업인 구글과 페이스북, 아마존을 보면 데이터 센터와 이들이 보유한 데이터의 결합으로 시가총액이 급격히 증가한 것을 알 수 있습니다. 하지만 이는 업종에서도 마찬가지입니다. 예를 들어, 저희는 핸드백 마켓플레이스인 Rebag에 투자하고 있습니다. 그들은 모든 데이터와 핸드백 거래를 보유하고 있습니다. 그들은 Clair라는 인공지능을 만들었습니다. 핸드백 사진을 몇 장 찍으면 모델, 연도, 상태, 갈퀴가 있는지 없는지 등을 알려줍니다. 제목과 설명을 작성하고 가격을 설정하면 5분 안에 판매됩니다. 르봉 코인, 크레이그리스트, 이베이에서 상상할 수 있는 것보다 훨씬 더 나은 경험입니다. 특정 AI 기업에는 밸류에이션이 너무 높다고 생각해서 투자하지 않았습니다. 접근 방식이 충분히 차별화되지 않았기 때문입니다. 몇 가지 업종에 투자해 몇 가지 예를 들었지만, 더 많은 분야에 투자했습니다. 방위 산업 등에도 투자했습니다. 하지만 우리가 투자하는 모든 회사는 AI를 사용합니다. 모두가 고객 서비스 응답을 개선하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 모두가 영업팀을 개선하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 실제로 People AI라는 회사도 있습니다. 이 회사의 솔루션을 도입하면 평범한 평균 수준의 영업 사원을 최고의 영업 사원만큼 효율적으로 만들 수 있습니다. 모든 사람이 AI를 사용하여 더 효과적으로 코딩하는 것과 같은 이치입니다. 모든 최고의 개발자는 생산성이 훨씬 더 향상되고 평균적인 개발자도 더 나아집니다. 비용도 절감되고 제품 배포 속도도 빨라집니다. 따라서 우리가 투자하는 모든 회사는 AI를 사용하고 있다고 설명할 수 있지만, 스스로를 반드시 AI 회사라고 설명하지는 않습니다. 예를 들어 석유화학 제품을 판매하는 마켓플레이스의 경우 AI를 사용하지만 AI 회사는 아닙니다. 그들은 실제로 석유화학 제품을 판매하는 마켓플레이스일 뿐입니다. 따라서 아마도 이 자산이 GDP의 가장 큰 구성 요소로 스며들기 시작하면 우리가 상상할 수 없는 방식으로 우리의 삶을 변화시킬 것입니다. 오늘날 경제를 보면 GDP의 대부분은 정부이며, 지역에 따라 다르지만 프랑스의 경우 GDP의 30~45%, 57%에 달합니다. 따라서 정부가 비용을 절감하고 효율성을 높이기 위해 AI를 효과적으로 구현하기 시작하려면 일자리를 위협받을 공공 부문 노조와 대기업의 반발로 인해 오랜 시간이 걸릴 것이라고 생각합니다. 하지만 오늘날에도 AI에는 문제가 있습니다. 말 그대로 똥을 만들어내는 환각이 있습니다. 그렇다면 제가 의료 프로세서라면 머서가 되는 건가요? 의료 쪽에서 보험금 청구 처리를 위해 AI를 사용하게 될까요? 아마도 당분간은 아닐 겁니다. 잘못해서 소송을 당하고 싶지 않을 테니까요. 그렇다면 10년, 15년, 20년 후에 이런 일이 일어날까요? 그리고 그렇게 된다면 놀라운 생산성 혁명으로 이어질까요? 물론입니다. 따라서 사람들이 기대하는 것보다 더 큰 변화를 가져올 것이라고 생각하지만, 대부분의 기술이 그랬던 것처럼 사람들이 기대하는 것보다 훨씬 더 오래 걸릴 것입니다. 하지만 AI는 지금 여기에 있으며, 우리가 하는 모든 일은 AI입니다. 앞서 말씀드렸듯이 저희 스타트업은 모두 얼리어답터입니다. 우리가 실수해도 큰 문제가 되지 않습니다. 조금은요. 제가 판매한 위젯 중 가장 좋은 위젯 대신 약간 다른 위젯을 판매했다면요. 잘못했어요. 괜찮아요. 세상이 끝나는 건 아니니까요. 우리는 미션 크리티컬하지 않아요.

민터 다이얼: 이 대화에서 재미있는 점 중 하나는 환각에 대해 언급하셨다는 점입니다. 환각에 대해 이야기한 것은 이번이 두 번째입니다. 저는 항상 환각에 대한 아이디어가 마음에 들었고, 환각이든 인공지능이든 우리는 우리 자신보다 더 높은 기준을 적용하는 경향이 있다고 생각하는 경향이 있습니다. 15년 전 환각제를 먹고 건물에서 뛰어내린 남자의 사례를 인용하고 싶어요. 오, 저것 좀 보세요. LSD는 하면 안 돼요. 저기 환각제를 먹은 사람이 있네요. 완벽하지 않으니 사용하면 안 돼요. 하지만 사이키델릭과 인공지능 모두 놀라운 기회가 있습니다.

파브리스 그린다: 물론이죠. 문제는 자율 주행입니다. 사람들은 자율주행을 두려워합니다. 자율주행차는 이미 인간보다 더 잘 작동하고, 인간보다 더 잘 운전하며, 인간은 불완전하지만 자율주행차의 효율성은 99.999%에 달합니다.

민터 다이얼: 인적 오류로 인해 매년 1,600만 명이 도로에서 사망하는 것으로 추정됩니다.

파브리스 그린다: 맞아요. 매년 5억 건의 자동차 사고가 발생한다는 것은 말도 안 되는 수치입니다. 오늘날의 자율주행 기술 수준으로는 그 중 극히 일부에 불과할 것입니다. 따라서 문화가 이러한 것들을 받아들이는 데는 오랜 시간이 걸리지만 언젠가는 그렇게 될 것입니다. 더 나은 기술이라는 것은 계속 증명되고 있습니다. 저는 AI의 잠재력에 대해 매우 낙관적이며, 사람들이 예상하지 못한 방식으로 삶을 개선하거나 변화시킬 수 있다고 생각합니다. 우리는 아직 큰 휴머노이드 로봇 혁명을 경험하지 못했지만, 곧 혁명을 맞이할 수 있다고 생각합니다. 그래서 저희는 피규어 AI 피규어라는 특별한 회사에 투자했습니다. 이 회사는 손재주, 손재주가 있고 걸어 다닐 수 있는 휴머노이드 로봇을 만듭니다. 그리고 현재 독일의 BMW 공장 생산 라인에서 활약하고 있습니다. 이 로봇은 물건을 옮기고 저기서 저기로 옮기고 넣는 반복적인 작업을 하고 있는데, 솔직히 인간이 할 수 있는 일은 아닙니다. 그리고 아마존과 같은 물류창고의 라스트 마일 피킹 및 포장 작업에서 인간을 대체하는 것이 목표입니다. 다시 말하지만, 물건을 상자에 넣고, 상자를 페덱스나 아마존 배송 트럭으로 옮기는 등의 작업은 인간에게 특히 적합한 업무가 아닙니다. 로봇의 효율성, 학습 능력, 개선 능력 등 로봇의 진화를 보면 10년 뒤에는 아무것도 없는 상태에서 수십억 대의 휴머노이드 로봇이 돌아다니는 시대가 도래할 것으로 보입니다. 그리고 이 모든 것이 AI에 의해 가능해졌습니다. 만약 AI의 음성 인식, 반응, 세상 이해 능력이 지금처럼 뛰어나지 않았다면 실제로는 불가능했을 것입니다. 그것은 작동하지 않을 것입니다. 따라서 이는 소프트웨어와 하드웨어의 문제입니다. 하드웨어 문제는 비웃을 일이 아니지만, AI가 너무 좋아졌기 때문에 가능해진 것입니다.

민터 다이얼: 처음에 1100개의 스타트업에 투자했다고 말씀하셨는데, 대부분 미국 또는 북미에 기반을 둔 스타트업이라고 생각됩니다. 우리는 로봇 공학에 대해 이야기했습니다. 방금 독일의 BMW를 언급하셨습니다. 물론 로봇 공학에 대해 생각한다면 일본이 최전선에 있고 최첨단이라고 생각할 것입니다. 이에 대해 답변해 주실 수 있는지, 그리고 실제로 어느 정도 또는 얼마나 많은 투자가 미국 이외의 지역 또는 적어도 글로벌 투자에 집중되어 있는지 궁금합니다.

파브리스 그린다: 저희 투자의 50%는 미국에, 나머지 50%는 전 세계에 투자하고 있습니다. 나머지 지역 중 서유럽과 북유럽이 약 25%, 브라질과 인도가 10%, 나머지 지역이 15%입니다.

민터 다이얼: 그건 그렇고, 의도적으로 그런 건가요?

파브리스 그린다: 아니요, 완전히 바닥을 치고 있습니다. 우리는 거래를 보고, 거래 흐름이 있고, 전 세계적으로 거래가 들어오고 있으며, 마음에 드는 거래에 투자합니다. 이제 의도적으로 또는 의도적으로 러시아, 중국, 터키를 피하는 유일한 이유는 그들이 내린 정치적 결정이 거시경제적 결과와 스타트업 수준의 미시경제적 결과로 이어지기 때문에 시작 여부 또는 투자할 수 있는, 매우 성공할 수 있는 회사가 자신의 잘못이 아닌 다른 이유로 실패할 수 있는지를 확인하기가 훨씬 더 어려워지기 때문입니다. 그래서 저는 분명히 알리바바의 초기 투자자였습니다. 거기서 아주 잘했죠. 마윈이 사라진 후 중국에 대한 투자를 중단했습니다. 그리고 저는 결제 회사인 앤트 파이낸셜의 큰 투자자였습니다. 하지만 2,500억 달러 또는 3,000억 달러 규모의 기업공개가 예정되어 있었는데, 그런 일은 일어나지 않았죠. 언제 상장될지, 그리고 시진핑이 언제 어떻게 생각할지 누가 알 수 있을까요? 똑같습니다. 우리는 2014년까지 러시아에 큰 투자자였습니다. 그런데 러시아가 크림반도를 침공하자 러시아 기업에 자금을 지원하던 미국 벤처캐피털은 모두 철수했습니다. 그래서 러시아의 모든 유니콘 스타트업은 기본적으로 과두 정치인들에 의해 단돈 몇 푼에 인수되었고 전체 카테고리가 증발해 버렸습니다. 터키도 마찬가지입니다. 에르도안 집권 이후 벤처캐피털인 서구의 투자자들은 대부분 회사를 확장하던 중 도피와 공포에 휩싸여 많은 회사를 파괴했습니다. 그래서 저희는 훨씬 더 조심스러워졌습니다. 하지만 그 외에는 완전히 바닥을 쳤습니다. 흥미로운 점은 스타트업 창업이 완전히 민주화되었다는 점입니다. 1998년에는 스탠포드 출신의 컴퓨터 과학자가 필요했기 때문에 실리콘밸리에 있어야 했습니다. 실리콘밸리에서 기술력을 갖춘 벤처캐피털이 필요한 유일한 곳이 바로 그곳이었죠. 벤처캐피털이 있는 유일한 곳이었죠. 스타트업을 설립할 때는 데이터 센터와 컴퓨터 등 모든 것을 직접 구축해야 했죠. 그러다 오픈소스 혁명이 일어나면서 MySQL과 PHP가 등장해 비용이 저렴해졌습니다. 그다음에는 모든 것을 클라우드에 올려놓는 AWS 혁명이 일어나면서 비용이 더욱 저렴해졌습니다. 그 다음에는 로우 코드, 노 코드 혁명이 일어났습니다. 이제 AI 혁명으로 인해 더 이상 컴퓨터 과학자가 아니더라도 무언가를 만들 수 있는 능력이 필요 없어졌기 때문에 그 어느 때보다 더 저렴하고 쉽게 무언가를 만들 수 있습니다. 그래서 갑자기 기존과는 다른 것들이 등장하고 있습니다. 그래서 처음에는 2차 생태계가 폭발적으로 성장했습니다. 샌프란시스코뿐만 아니라 파리, 런던, 베를린, 뉴욕, LA 등에서도 이러한 현상이 나타나기 시작했습니다. 그리고 이제는 인도네시아, 베트남, 인도 등 다른 도시나 국가뿐만 아니라 핵심 생태계와 다른 곳의 2차, 3차 도시에서도 폭발적으로 성장하기 시작했습니다. 더 이상 스탠포드 출신의 컴퓨터 과학자가 아니어도 미술사를 전공해도 되고, 무언가에 대한 비전이 있으면 더 이상 괴짜 친구처럼 코딩하는 사람을 찾을 필요가 없어졌기 때문에 실제로 쉽게 코딩할 수 있게 된 것이죠.

민터 다이얼: AI가 스타트업의 민주화에 어떻게 도움이 되는지에 대해 ‘타이밍이 모든 것이다’라는 글을 쓰셨어요. 그 얘기를 하려고 했는데, 방금 미술사 같은 것을 언급하셨는데 궁금합니다. 인문학이 어느 정도까지 실현 가능한 학문 분야라고 생각하시나요? 두 자녀에게 권유할 만한 분야인가요, 아니면 반대할 만한 분야인가요?

파브리스 그린다: 저는 인문학이든 아니든 미국에서 대학 교육의 핵심은 지적 호기심이라고 항상 생각했습니다. 열정과 관심사를 추구하되 전공은 하지 않는 것이죠. 그렇죠? 제가 대학에 다닐 때처럼 공부했어요. 펠로폰네소스 전쟁, 로마 제국, 다변수 미적분학, 전기공학, 분자생물학 같은 공부를 했죠. 그리고 세상이 돌아가는 방식을 설명하기 위해 경제학과 경제학을 전공했습니다. 하지만 지금 제가 사용하는 수학의 수준은 그때 배운 수학의 수준이라기보다는 그 어느 것도 효과적으로 사용하지 못합니다. 20년 동안 회귀분석을 해본 적이 없는 것 같아요.

민터 다이얼: HP 계산기는 어디 있나요?

파브리스 그린다: 잘 모르겠습니다. 그렇다고 해서 모든 사람에게 프로그램을 배우라고 권할 수 있을까요? 물론입니다. 모든 사람이 기본적인 회계와 금융 및 경제를 이해하고 세상이 어떻게 돌아가는지 이해하도록 권장할까요? 물론입니다. 하지만 제가 미술사를 전공할까요? 아니요, 역사를 알고 이해하는 것이 제 전공이라고 생각해요. 흥미롭군요. 네 제가 아는 가장 흥미로운 사람들 중 가장 성공한 사람들은 철학을 전공한 사람들이고, LinkedIn의 리드 호프만이나 피터 틸도 모두 철학을 전공했습니다. 그래서 저는 호기심을 추구하고 실용적인 것들을 통해 호기심을 채우곤 합니다. 그래서 저는 미술사를 전공하지 않았고, 다양성 연구 같은 것을 전공하지도 않았어요. 그래서 컴퓨터 과학과 경제학이 제가 관심을 두는 두 가지 분야가 될 것 같습니다. 하지만 미국 전공의 장점은 한 학기에 4과목을 수강해야 하고 4년 동안 2학기를 이수해야 하므로 1년에 8과목을 수강해야 한다는 점입니다. 그러니까 32개의 수업을 듣는 거죠. 그리고 핵심 전공은 8~12개 정도 되는 것 같아요. 그래서 20개 정도의 수업이 있습니다. 그런데 한 학기에 4과목으로 제한할 필요는 없습니다. 지금 4개를 듣든 6개를 듣든 8개를 듣든 같은 가격입니다. 아마 한 학기를 수강하고 싶다면 조금 더 적게 마셔야 할 것입니다. 하지만 모든 것을 공부할 수 있는 것은 여러분의 능력과 범위 내에 있습니다. 그래서 저는 알고 있습니다. 저는 반드시 프로그래밍을 공부할 것입니다. 경제학과 역사, 철학도 꼭 공부할 거예요. 이 모든 것들이 재미있고 엔지니어링에 부가가치를 더한다고 생각해요.

민터 다이얼: 제가 알기로는 대학 수준의 미국 교육을 기본적으로 구독하고 계시는군요.

파브리스 그린다: 네. 하지만 잘못된 길로 인도하는 전공이 많다고 생각합니다. 그렇죠? 좋아요. 그래서 저는 미술사를 공부하지 않을 거예요. 메트의 미술 큐레이터가 한 해에 몇 명이나 되는지는 모르겠지만 그리 많지는 않아요. 그렇죠? 그래서 저는 음악을 공부하지 않을 것입니다. 그럴 거예요. 누군가에게 프로 운동선수가 되라고 강요하고 싶지 않은 것과 같은 이치죠. 전 안 할 거예요. 저희 가족은 라켓을 좋아하는 가족이지만, 5살부터 35살까지 평생을 한 가지 일에만 매달려 단조로운 삶을 살아야 하는 프로 테니스나 패들 선수가 되길 바라지는 않아요. 그래서 괜찮은 무언가의 제단에서 모든 것을 희생하고 있는 거죠, 제 생각에는요. 모르겠어요. 그냥 지적으로 흥미로워요. 재미있나요, 육체적으로 힘들나요? 그리고 매우 성공할 수 있을까요? 많이요. 성공한 사람이 몇 명이나 되나요? 테니스로 생계를 유지하는 사람이 몇 명이나 되나요? 아마 상위 50명 정도일 겁니다. 하지만 비즈니스로 생계를 유지하는 사람은 얼마나 될까요? 수십억, 수백만, 수억이죠. 하지만 그보다 더 중요한 것은 삶이 재미없다는 거예요. 매일 똑같은 일을 반복하잖아요. 저는 호기심을 중요하게 생각하지만, 그것은 여러분의 관심사에 달려 있습니다.

민터 다이얼: 알겠습니다. 그럼 파브리스의 이야기를 마무리하겠습니다. 파브리스 AI에 대해 이야기하면서, 제가 정말 인상 깊었던 맥락을 말씀드리자면, 비즈니스에서 AI의 미래는 적어도 초기에는 기존 LLM 위에 독점적인 AI, 독점적인 데이터 세트, 독점적인 학습 알고리즘을 만드는 것이 될 것이라고 생각하지만, 대부분의 기업은 그렇지 않다고 생각합니다. 파브리스 AI는 파브리스 그린다 인스티튜트나 파브리스가 바로 그런 맥락에 있는 것 같습니다. 그렇다면 파브리스 AI를 만들면서 어떤 아이디어와 무엇을 배웠는지 알려주세요.

파브리스 그린다: 제가 패브릭과 AI를 구축하기로 결정한 이유는 사용 사례가 극히 제한적이라는 것을 알면서도 지적 호기심 때문이었습니다. 마치 어떤 회사가 저에게 프레젠테이션을 하면서 주요 데이터 모델에 이 특별한 AI를 구축한다고 말할 때와 비슷합니다. 그게 얼마나 어렵나요? 구축이 얼마나 어려운가요? 얼마나 복제 가능한가요? AI를 구현하는 데 얼마나 많은 마법이 있을까요? 이 코파일럿을 구축하는 모든 사람들은 데이터를 가져와서 OpenAI API로 펌핑하면 끝나는 것일까요? 두어 시간이면 끝납니다. 결국 데이터를 의도적으로 제한하는 것이기 때문에 이를 사용하는 사람은 극소수일 것이라는 가정 하에 지적 호기심에서 나온 뉘앙스는 어디에서 나온 것일까요? 말씀하신 대로 대부분의 기업에서 AI의 미래는 제한적으로 사용하거나 최소한 기업 고유의 데이터에 집중하여 차별화된 대응책을 마련하는 것이라고 생각합니다. 파브리스 AI는 제가 업로드한 콘텐츠를 기반으로 저를 디지털로 표현한 것입니다. 그리고 저는 그것만 이야기할 것입니다. 따라서 인터넷에 공개되지 않습니다. 따라서 제가 질문에 대답하지 않으면 모른다고만 말합니다. 구글과 위키피디아나 채팅 GPT에 공개되지 않는 이유는 그것이 목적이 아니기 때문입니다. 목표는 저를 복제하는 것입니다. 이 작업이 흥미로운 이유는 매일 반복되는 인바운드 질문을 많이 받기 때문입니다. 창업자들은 항상 저에게 같은 질문을 합니다. 아이디어는 어떻게 떠올리나요? 사업 아이디어를 어떻게 검증하나요? 덱은 어떻게 작성하나요? VC에게 어떻게 피칭하나요? VC에게 어떻게 접근하나요? VC는 언제 피칭해야 하나요?

민터 다이얼: 가장 큰 실수는 무엇인가요?

파브리스 그린다: 창업자들이 가장 많이 저지르는 실수는 무엇인가요? 마켓플레이스에서 제품의 시장 적합성을 어떻게 찾나요? 마켓플레이스에서 유동성을 확보하려면 어떻게 해야 하나요? 아니면 마켓플레이스 창업자가 저지르는 가장 큰 실수는 무엇인가요? 현재 시드와 시리즈 A의 가치와 견인 지표는 무엇인가요? 저는 같은 질문을 계속해서 반복해서 받고 있으며, 대부분의 질문에 대해 어느 정도 답변을 작성했고 음성으로 답변을 드렸습니다. 그래서 저는 창업자들에게 어느 정도 도움이 될 것이라고 생각합니다. 그리고 제 블로그는 제가 관심 있는 주제에 대한 글과 제가 알고 싶은 모든 것에 대한 답변의 조합입니다. 처음 시작했을 때 저는 23살이었어요. 그래서 제 지식을 공유하고 사람들을 데이터 저장소로 보내서 매일 반복할 필요가 없도록 하는 것과 비슷합니다. 아주 공평하죠. 이것이 바로 이 프로젝트의 기초가 되었습니다. 그래서 약 1년 전에 시작했고 그 당시에는 기본적으로 블로그에 약 1000개의 블로그 게시물을 업로드하고 그 콘텐츠를 OpenAI용 API에 업로드하는 것이 전부였습니다. 문제는 GPT 3.5의 가격이 쿼리당 1달러였고 GPT-3는 1페니 정도였어요. 그래서 GPT-3에 넣었는데 결과는 끔찍했습니다. 처음에는 사람들이 질문할 수 있는 인터페이스도 구축하지 않고 데이터를 파이핑하는 것뿐이었는데, 실제로는 검색을 만들거나 검색 엔진을 사용하여 데이터를 추출한 다음 실시간으로 파이핑해야 했기 때문입니다. 결과는 끔찍했습니다. 제가 무엇을 하든 아무것도 효과가 없었습니다. 그러다 두 가지 문제가 있다는 것을 깨달았습니다. 첫 번째 문제는 데이터 입력 문제였는데, 제가 블로그에서 공유하는 많은 지식이 실제로는 텍스트 형태가 아니라 파워포인트, 비디오 인터뷰, 팟캐스트, 오디오 인터뷰 등 필사할 모든 것들에 담겨 있다는 것이었습니다. 따라서 모든 비디오, 오디오 및 파워포인트를 전사하려면 먼저 전사 연습을 많이 해야 합니다. 그래서 저는 Azure OCR을 사용하여 PDF에서 텍스트를 가져와서 텍스트로 변환하여 업로드합니다. 그런 다음 촬영을 해야 했죠. 하지만 실제로는 정말 잘 되었어요. 시간이 오래 걸렸어요. 정말 잘 해냈어요. 예를 들어, 제가 프랑스어로 된 가족에 대한 PDF에 올린 가계도까지 업로드했습니다. 그래서 중국어로 ‘우리 가족 역사에서 이 사람은 누구와 친척 관계인가요’라고 질문할 수 있습니다. 그리고 그것은 가계도를 읽는 것만으로 대답합니다. 텍스트의 어느 곳에도 쓰여 있지 않기 때문에 실제로 정말 좋아졌습니다. 하지만 반복 500번은 모든 비디오와 오디오를 변환했지만 화자가 누구인지 명확하지 않았죠? 그래서 어트리뷰션이 됩니다. 그래서 제가 누군가를 인터뷰할 때 다른 화자의 대답을 저에게 귀속시키는 경우가 많았는데, 이는 명백히 잘못된 것입니다. 그래서 저는 누가 화자인지 묘사해야 했습니다. 그리고 저는 실제로 이 모든 작업을 위해 GPT를 사용합니다.

민터 다이얼: 하지만 수동 간섭이 많아요.

파브리스 그린다: 맙소사. 좋아요의 양이 너무 많아요. 그래서 작업을 두 개의 버킷으로 나누겠습니다. 하나는 데이터 정리와 입력인데, 제가 AI를 많이 사용하고 있긴 하지만요. 예를 들어 유튜브 동영상이나 mp3 파일을 가져와서 여러 프로그램 중 하나에 업로드하는 식이죠. 수달 AI도 있고, GPD도 있고, 기타 등등이 있습니다. 그리고 모든 것을 비교해서 가장 마음에 드는 것을 찾았죠. 그리고 그 답은 시간이 지남에 따라 바뀌었습니다. 그래서 저도 어떤 것이 가장 마음에 드는지 고민했죠. 그러다가 필사본이 끔찍하다는 것을 깨달았습니다. 즉, 제 이름인 Fabrice가 때때로 Febreze로, CAC처럼 무슨 뜻인지 이해하지 못한다는 뜻입니다. 하지만 저는 가고 싶지 않았어요. 한두 시간짜리 팟캐스트는 20,30,40,50,000단어 정도 되니까요. 마치 책을 편집하는 것과 같았죠. 그래서 결심했죠. 편집을 하지 않기로요. 제가 하는 일은 화자 1이 X이고 화자 2가 Y라는 것을 알 수 있도록 대본을 작성하는 것뿐입니다. 그리고 태그도 적절하게 지정합니다. 알겠습니다. 그래서 오디오, PowerPoint, PDF, 동영상 콘텐츠를 모두 분리해서 업로드했습니다. 그런데 분명히 모든 콘텐츠가 원래 녹화된 날짜가 아니라 업로드한 날짜에 업로드되었습니다. 그래서 날짜를 가리키며 다시 업로드해야 했습니다. 그래서 저는 시간의 흐름에 따른 맥락을 이해하여 오래된 콘텐츠보다 최근 콘텐츠에 더 높은 가중치를 부여합니다.

민터 다이얼: 그럼 모든 콘텐츠에 어떤 식으로든 가중치를 부여하는 건가요?

파브리스 그린다: 네. 최신 콘텐츠가 오래된 콘텐츠보다 더 높은 가중치를 부여하고 특정 콘텐츠가 다른 콘텐츠보다 더 높은 가중치를 부여합니다. 그리고 GPT 3.5를 사용했을 때도 여전히 대부분의 답변이 틀렸습니다. 그래서 저는 채팅 GPT를 앱 스토어로 사용할 수 있을 것 같아서 무료로 앱을 빌드할 수 있는 앱 스토어와 OpenAI 채팅-GPT의 유료 구독자가 앱 스토어에 액세스하여 동일한 작업을 다시 수행하고 모든 콘텐츠를 업로드할 수 있는 앱 스토어를 만들었습니다. 이렇게 하면 다른 모든 것을 처리 할 필요가 없었고 다른 모든 것이 무엇인지 이야기하겠습니다. 다른 모든 것이 실제로 다소 복잡하고 결과는 더 좋았지 만 여전히 좋지 않았기 때문입니다. 그리고 그 한계는 제 블로그에 삽입할 수 없다는 점과 GPT 스토어에 있기 때문에 Chat GPT의 페이지 작성자가 되어야 한다는 점, 그리고 결과는 더 좋았지만 여전히 형편없다는 점이었습니다. 그래서 저는 데이터를 파이핑하는 동안 괜찮을 것 같았습니다. 그래서 데이터베이스를 만들어서 모든 콘텐츠의 색인을 만들었는데, 이제 형식도 멋지게 지정되고 날짜도 멋지게 지정되었으며 OCR도 있고 모든 것이 텍스트로 되어 있고 모든 것이 훌륭합니다. 어쩌면 쿼리를 입력하고 데이터를 전송할 때 내 쪽에 문제가 있는 것일 수도 있습니다. 알고 보니 그게 사실이었어요. 먼저 어떤 유형의 검색이 정상인가요? 데이터베이스가 실제로 저희 데이터베이스에 보관되어 있기 때문에 무언가를 입력할 때요. OpenAI에 데이터를 전송하여 답변을 제공하지만 쿼리는 사용자로부터 오는 것이죠. 처음에는 라인 인덱스에서 벡터 검색을 시도했지만 작동하지 않았습니다. 그러다가 Mongo DB를 사용했는데 더 잘 작동했습니다. 민터 다이얼: 케빈 라이언입니다!

파브리스 그린다: 네, 케빈 라이언이 시작한 후 요약 트리 인덱스를 만들었습니다. 그런 다음 지식 그래프 인덱스를 만들었고, 다른 LLM을 시도하고 Gemini를 시도한 다음 Pinecone에서 라인 체인 문서를 만들었습니다. 아마 안 해본 게 없을 거예요. 그리고 궁극적으로 효과가 있었던 것은 솔직히 GPT 40 또는 모델 4.0과 GPT 그리고 벡터 데이터베이스를 사용하여 프롬프트를 개선하기 위해 API를 통해 더 효과적으로 연결할 수있는 GPT 지원이라는 제품을 출시했을 때 마침내 결과를 얻었지만 나중에 500 시간 동안 작업 한 것 같고 이것은 제가 밤에 재미로하는 일이 아니라 주말이나 3 시간의 여유가있는 것 같습니다. 이 작업을 계속 반복해서 올해 7월에 만족할 만한 지점에 도달했지만 여전히 수정할 점과 오답 등이 있습니다. 그때 결정했고 지금은 결과에 만족합니다. 모바일과 웹 모두에서 채팅 GPT처럼 보이는 UX UI를 만들어보자고요. 그래서 시간이 좀 걸렸습니다. 그리고 나서 저는 사람들이 음성으로 질문하고 문자 응답을 받을 수 있는 기능도 똑같이 만들고 싶다고 생각했습니다. 그래서 음성-텍스트 변환 제품을 만들어야 했습니다. 그래서 두 가지 접근 방식을 시도해봤는데, 실제로 OpenAI에서 제공하는 Whisper라는 음성 텍스트 API가 있습니다. 제가 API를 호출하고, 텍스트를 보내면, 그곳에서 텍스트를 전사하고, 응답을 다시 보내면, 제 데이터베이스에 전송하고, 그 데이터를 GP 어시스턴트에게 전송하여 결과를 얻는 방식입니다. 지연 시간이 마음에 들지 않았어요. 결국 이 부분은 귓속말을 보내는 것이 아니라 서버에서 하는 것으로 결정했고, GPT와 똑같은 UX UI를 사용해서 녹음 시작과 녹음 중지를 할 수 있게 했습니다. 손가락을 떼면 보고가 중지되고 그래, 놓으면 보고가 중지되는 WhatsApp과는 다르며 현재 놀랍도록 잘 작동하고 있습니다. 다시 말하지만, 실제로 예상보다 더 많이 사용되고 있습니다. 정말 흥미로운 질문으로 다른 사이트만큼이나 많은 트래픽이 발생합니다. 사람들은 심지어 ‘이것에 대해 어떻게 생각하세요?’와 같은 매우 구체적인 질문도 하고 있습니다. 그리고 이 접근 방식은 수직적이어서 제가 예상했던 것보다 더 미묘하고 흥미로운 답변이 나옵니다. 앞으로 블로그 포스팅 중 하나는 제가 본 가장 흥미로운 질문과 답변이 무엇인지에 대한 포스팅을 할 예정인데, 지금보다 더 인상적이었기 때문에 사람들은 AI가 대답할 수 없는 개인적인 질문도 많이 했어요. 그래서 제가 지금 하고 있는 일이지만, 저만이 할 수 있는 수작업, 수작업이 많은 일입니다. 그래서 제 50번째 생일을 맞아 사람들이 아름다운 영상 헌사를 만들어줬어요. 그래서 저는 그 영상 헌사를 텍스트로 변환해서 업로드하고 있습니다. 프랑스어와 영어로 되어 있지만 상관없어요. 업로드하면 자동으로 번역이 되고 사람들이 제 친구들이 저에 대해 어떻게 생각하는지, 제 친구들이 누구인지 이해할 수 있도록 업로드할 거예요. 지금은 내 친구가 누구냐고 물어보면 전혀 엉뚱한 대답이 나오거든요. 30년 전이나 20년 전에 친구들과 함께 찍은 사진을 기반으로 한 게시물이기 때문입니다. 물론 문제는 대화하는 사람마다 앞에 이름이 없다는 것입니다. 그래서 실제로 모든 텍스트를 검토하고 각 사람마다 이름, 성명 및 저와의 관계를 추가해야합니다. 그래서 지금 이 순간에도 그 작업을 진행 중입니다. 느리죠. 그래서 다음에 업로드할 것은 그거고, 그 다음에는 파브리스 AI를 업로드할 예정입니다. 저는 헤이젠이라는 제품을 사용해 제 얼굴과 목소리를 스캔하여 대화형 버전의 저를 만들려고 합니다. 다른 것도 많이 시도해봤어요. 네, 아바타예요. 그럼 실제로 디지털 버전의 저와 대화를 나눌 수 있나요? 아마도요. 네다섯 가지 제품을 사용해봤어요. 모두 한 달에 만 달러, 일 년에 만 달러 등 매우 비쌌어요. 제가 헤이젠을 선택한 이유는 10달러, 많게는 30달러에 10개를 사용할 수 있기 때문입니다. 가격은 기억이 나지 않지만 많은 시간 동안의 상호작용에 비하면 그리 비싼 편은 아닙니다. 사용량이 그렇게 많을 것 같지는 않습니다. 따라서 설치비도 없고 최소 금액도 없는 변동 비용입니다. 한 달에 20달러나 30달러 정도입니다. 백엔드에서 실제 비즈니스 모델 없이 재미로 하는 사람이라면 누구나 실행할 수 있습니다. 코딩을 많이 해야 하지만 재미있을 것 같아요. 이제 다시 한 번 교훈을 얻었으니 GPT-5나 GPT-6를 기다렸다가 해드론을 사용하지 않고 직접 디지털화하는 방법을 모두 무료로 남겨둘 수도 있겠죠. 하지만 그거 아세요? 요점은 쉽게 만드는 것이 아니라는 것입니다. 무엇이 넓고, 누가 넓게 하고, 무엇이 흥미로운지 보는 것과 같습니다. 하지만 AI 모델을 구축하는 사람들이 생각보다 훨씬 더 어렵다는 것을 알게 된 것은 분명합니다.

민터 다이얼: 글쎄요, 저는 여러분이 이 일을 하고 있다는 사실이 정말 좋아요. 사실 실험하고, 가지고 놀고, 열심히 일하고, 데이터베이스 정리, 태그 지정 등 모든 작업을 정말 열심히 하고 있습니다. 기념비적인 작업인 것 같습니다. 이제 어느 정도까지 데이터베이스를 구조화했다고 말할 수 있을까요, 아니면 여전히 비정형이라고 부를 수 있을까요?

파브리스 그린다: 아니요, 완전히 구조화되어 있습니다. 흥미로운 점은 태그를 지정할 필요가 없었다는 점입니다. 따라서 태그가 많이 지정되어 있지 않다는 점에서 구조화되어 있지 않다고 할 수 있습니다. 카테고리 우선순위가 있을 수도 있겠죠. 하지만 지금은 대화가 그 어느 때보다 훨씬 체계화되어 있고 구조화하기도 훨씬 쉬워졌어요. 왜냐하면 이제는 대화를 할 때마다 자동으로 필사되기 때문이죠. 블로그 게시물에 필사본을 포함시킵니다. 그래서 제가 업로드할 때 새 블로그 게시물을 업로드할 때마다 먼저 자동 번역이 되어서 모두 업로드됩니다. 그리고 전 세계 30개 언어에 대해 26개 언어인지 뭔지 상위 26개 언어를 골랐던 것 같아요. 그래서 모든 언어로 자동 AI 번역을 하고, 제가 모든 번역을 업로드하고, 제가 모든 작업을 합니다. 비디오 인터뷰나 팟캐스트를 할 때 텍스트는 모든 언어의 트랜스크립션을 포함해서 업로드합니다. 그리고 항상 Fabrice AI 리포지토리에 자동으로 추가됩니다. 그래서 그 어느 때보다 훨씬 쉬워졌습니다. 그런데 앞서 말했듯이 저는 교정을 하지 않기 때문에 필사본도 완벽하지 않습니다. 저는 두세 번의 QA 질문을 통해 그 답변이 좋은지 확인합니다. 그리고 대부분의 경우 실제로 작동합니다.

민터 다이얼: 글쎄요. Flowsend.AI라는 회사를 창업한 제 친구를 소개해드릴게요. 팟캐스터에게 특히 유용한 플로우센드는 화자를 식별하는 데 큰 도움이 되기 때문에 팟캐스터에게 매우 유용합니다. 또한 여러 언어로 제공되며, 관련 콘텐츠의 확산과 소셜화에 도움이 되는 모든 콘텐츠를 제공합니다. 어쨌든 그게 제 정체성입니다.

파브리스 그린다: 정말 멋지네요. 제가 가지고 놀아볼게요. 예를 들어, 이 글을 올리면 제 블로그에 다시 게시할 테니 26개의 트랜스크립션과 식별된 기능 등이 있어야 합니다.

민터 다이얼: 그래서 저는 그냥. 당신과 당신의 일에 대해 잘 모르는 사람들을 위해 제가 직접 가보았는데 정말 재미있게 놀았습니다. 저는 가서 구체적으로 FJ Lab의 목적이 무엇인지 물었습니다. 그리고 거기서부터 당신에게 목적이란 무엇인가요? 저는 방금 봇과 대화하고 있었어요. 저는 파브리스를 생각하지 않았어요. 그러다 갑자기 ‘제 목적은 21세기 세계의 문제, 특히 시장과 네트워크 효과 사업을 통해 기회 평등, 기후 변화, 정신적-육체적 웰빙 위기에 초점을 맞춰 문제를 해결하는 것입니다’라는 대답이 나왔습니다. 봇이 그렇게 말했군요.

파브리스 그린다: 저도 마찬가지라고 말할 수 있을 것 같습니다. 저에게는요. 맞습니다. 저는 파브리스라는 개인의 의견에 동의합니다.

민터 다이얼: 사실 확인이었어요. 좋아요, 파브리스, 잘 들어요. 다시 출연해 주셔서 정말 감사해요. 라이프를 함께해서 좋았어요. 여러분의 이야기를 들으면서 정말 큰 화제를 불러일으켰어요. 사람들이 어떻게 당신을 팔로우하나요? 당연히 블로그를 보겠죠. 다른 어떤 링크를 보내고 싶으신가요?

파브리스 그린다: 블로그가 가장 쉬울 것 같습니다. 링크드인(@FabriceGrinda)에서도 팔로우할 수 있고, 기본적으로 제가 올리는 모든 사진이나 강아지 사진을 보고 싶다면 인스타그램을 팔로우할 수도 있습니다. 하지만 제 블로그를 팔로우하는 것이 가장 좋은 방법입니다.

민터 다이얼: 그렇죠? 파브리스, 정말 고마워요.

파브리스 그린다: 당신도요.