요약
ChatGPT는 지난 11월 데뷔했을 때 전 세계를 강타했습니다. 정치인들은 당혹스러워하고, 과학자들은 걱정하며, 소비자들은 여전히 만족할 줄 모릅니다. 이 모든 것이 초현실적이고 윌리 웡카 같은 느낌을 줍니다. (웡카가 완전히 신뢰할 수 있는 인물은 아니었다는 점을 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.) 우리는 전문가에게 그녀가 1부터 10까지의 척도에서 얼마나 걱정하는지 물어봅니다. 그녀의 대답은 망설임 없이 나옵니다.
진행자: Shawn Surber, Tanium 기술 계정 관리 수석 이사
게스트: Krystal Jackson, 조지타운 대학교 보안 및 신흥 기술 센터 주니어 AI 펠로우
이 문제에 대해 더 알아보려면
Tanium의 새로운 온라인 사이버 뉴스 매거진인 Focal Point의 기사들과 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 분석가들의 최근 ChatGPT 경보 두 건을 확인하세요.
- AI를 실제로 일시 정지할 수 있을까? 1.100 전문가들(그리고, 네, 일론 머스크도)은 ‘그렇다’고 말한다
- ChatGPT는 해킹을 강화하는 동시에 이를 방어하는 데도 도움을 줄 것이다
- CTI 라운드업: 해커들이 페이스북에서 악성코드를 유포하기 위해 ChatGPT를 미끼로 사용
- CTI 종합 소식: ChatGPT를 악용하는 위협 행위자들
인터뷰 전문
다음 인터뷰는 명확성을 위해 편집되었습니다.
Krystal Jackson: 우리는 지금 분명히 이런 종류의 GPT 순간을 경험하고 있습니다. 그리고 AI 분야에 몸담아 왔고 생성형 AI와 그 기능에 대해 어느 정도 알고 있는 사람으로서, 저는 처음에는 왜 이번 모델이 이렇게 많은 주목을 받고 있는지 잘 이해하지 못했습니다. 하지만 저는 그 이유 중 하나가 OpenAI가 ChatGPT의 채팅 부분에 대한 해법을 찾아냈기 때문이라고 생각합니다.
Shawn Surber: 이것은 대학원 수준의 시험을 통과하고, 웹사이트 코드를 작성하며, 심지어 데이트 앱 프로필만을 기반으로 완벽한 작업 멘트를 만들어낼 수도 있습니다. 또한 사이버 공격을 증가시킬 수 있으며, 거의 누구나 자신만의 악성 소프트웨어, 피싱 이메일 및 기타 위험한 콘텐츠를 훨씬 쉽게 만들 수 있게 합니다.
안녕하세요, 저는 Shawn Surber입니다. 오늘 Let's Converge에서는 ChatGPT—그 열풍과 희망에 대해 이야기합니다.
사람들은 ChatGPT와 인공지능[AI]으로 구동되는 다른 새로운 챗봇에 열광하고 있습니다. 그들은 또한 약간 두려워하고 있습니다. 실제로, 우리는 Elon Musk와 Apple 공동 창업자 Steve Wozniak 그리고 다른 著名한 과학자 그룹이 AI 경쟁에서 6개월간의 일시 중단을 촉구하는 청원서를 발표한 날에 이것을 녹음하고 있습니다. 그들은 기술 기업들이 너무 빠르게 움직이고 있으며 우리가 완전히 이해하지 못하는 기술들을 출시하고 있다고 말합니다.
이러한 챗봇을 둘러싼 우려가 근거 없는 것은 아니지만, 여기에 희망이 있습니다. 사이버 범죄자들이 사용할 수 있는 동일한 도구가 대기업과 중소기업, 정부 기관을 보호하는 새로운 방어 기술의 폭풍을 일으킬 수도 있습니다.
오늘 함께하는 분은 조지타운 대학교 안보 및 신흥 기술 센터의 주니어 AI 연구원인 크리스탈 잭슨입니다. 크리스탈의 연구는 무기화된 AI의 미래와 기술 윤리에 초점을 맞추고 있으며, 저에게는 정말 매력적으로 들립니다. 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다, 크리스탈.
잭슨: 초대해 주셔서 정말 감사합니다.
서버: 물론이죠. 이번 달에 피싱 이메일에 관한 새로운 연구가 발표되었습니다. 아시다시피, 피싱 이메일은 우리를 속여 위험한 링크를 클릭하거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만드는 교묘한 메시지입니다. 연구자들은 53.000 개국 이상의 이메일 사용자 100명을 연구한 결과, 인간이 만든 피싱 이메일의 클릭률은 4,2%인 반면, ChatGPT 이메일의 클릭률은 약 2,9%에 불과했습니다. 따라서 인간은 여전히 다른 인간을 속이는 데 더 능숙합니다. 이것이 축하할 일인지 아닌지 모르겠지만, 이에 대해 희망을 가져야 할까요? 이러한 챗봇들이 점점 더 발전하고 있는데, 인간은 여전히 기계보다 범죄에 더 능숙할까요?
Jackson: 네, 저는 그 통계가 정말 많은 것을 말해준다고 생각합니다. 아시다시피, 피싱 사기와 피싱 메시지의 핵심은 속이려는 의도입니다. 그리고 그것은 특히 이러한 초기 버전의 챗봇들에서는 아직 나타나고 있지 않다고 생각합니다. 여전히 일반적인 텍스트를 생성하기 위한 범용 기술이기 때문에, 그것들이 그다지 효과적이지 않다는 것이 그리 놀랍지는 않습니다. 우려되는 부분 중 하나는 발송할 수 있는 피싱 메시지의 양과 규모, 그리고 엄청난 수량에 관한 것이라고 생각합니다. 하지만 효과성 측면도 정말 중요합니다.
Surber: 동의합니다. 그리고 현 시점에서 전문 레드팀원들이 정확히 그 목적으로 설계되지 않은 챗봇보다 피싱 이메일을 더 잘 생성할 수 있다는 것은 실제로 이치에 맞는다고 생각합니다. 하지만 챗봇 가로채기 공격과 같은 중간자 AI(AI-in-the-middle) 개념은 어떨까요? 제가 AI-in-the-middle이라고 부른 첫 번째 사람은 아닐 수도 있지만, 어쨌든 상표 등록을 해야 할 것 같습니다. 그런데 웹사이트에 접속했을 때 '도움이 필요하신가요?'라는 팝업이 뜨는 경우가 있잖아요. 악의적인 행위자들이 ChatGPT 같은 것을 사용해 그런 연결을 가로채고, AI가 피해자에게 잘못된 정보나 악성 링크 등을 제공하면서 빠르고 효과적으로 응답하도록 한다면 어떻게 될까요?
Jackson: 정말 흥미로운 지적이네요. 어떤 면에서는 우리가 의도치 않게 그런 방향으로 나아가고 있는 것 같습니다. 제가 가장 우려하는 것 중 하나는 ChatGPT와 같은 챗봇들이 다른 실제 시스템과 통합되는 것입니다. 현재 ChatGPT를 항공권 예약이나 식료품 주문이 가능한 시스템과 통합하려는 움직임이 매우 활발합니다. Amazon Alexa가 물건 주문을 도와주는 방식과 매우 유사하지만, 인터넷 전체를 대상으로 한다는 점이 다릅니다. 그래서 이런 것이 공격자들의 주요 표적이 될 수 있다는 것은 충분히 상상할 수 있습니다. 보안이 취약한 모든 결제 시스템과 웹사이트에 갑자기 악성코드를 생성하고 독특한 방식으로 익스플로잇을 연결할 수 있는 챗봇이 붙게 된다면, 그런 시스템들을 연결하기 전에 보안 수준을 상당히 높여야 할 것 같습니다. 그리고 분명히, 사람들은 이러한 시스템을 무기화할 수 있습니다. 그것은 분명히 우리가 앞으로 계속 주시해야 할 사항이라고 생각합니다.
Surber: 저는 실제로 현재 사용 가능한 다양한 것들을 가지고 이것저것 시도해 보고 있습니다. 작은 작업들은 잘 처리하지만, 전체 프로그램을 작성하게 하려고 하면 엉뚱한 방향으로 흘러갑니다. 하지만 OpenAI는 최근 ChatGPT-4를 출시했습니다. 그렇다면 4의 새로운 점은 무엇이며, 그것이 상황에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하십니까?
Jackson: GPT-4는 대부분의 면에서 확실히 더 크고 강력합니다. 주요 특징 중 하나는 멀티모달이라는 점인데, 이는 이제 텍스트뿐만 아니라 이미지도 입력할 수 있다는 것을 의미합니다. 여전히 이미지를 출력하지는 않지만, 이것은 분명히 정보로 받아들일 수 있는 것들의 범위를 더욱 넓혀줍니다. 그리고 더 큰 규모의 정보를 출력하고 받아들일 수 있습니다. 현재 기능에 대한 귀하의 말씀처럼, 완전한 악성 소프트웨어와 같은 것을 구성하기 위해 작은 코드 조각들을 연결하도록 ChatGPT에 많은 프롬프트를 입력해야 하는 것 같습니다. GPT-4를 통해 더 큰 코드를 출력하고 더 큰 텍스트를 요약하는 능력이 실제로 열립니다.
참고로, GPT-3는 훈련에 약 175 십억 개의 매개변수를 사용했고, GPT-4는 수조 개를 사용합니다. 이는 복잡한 문제 해결 및 번역과 같은 학습 작업을 수행하는 데 있어 실제로 몇 배나 더 뛰어나다는 것을 의미합니다. 그런 면에서 그냥 더 뛰어납니다.
Surber: 그런데, ChatGPT가 말하자면 시간의 거품 속에 존재한다는 것이 사실인가요? 훈련의 일부로 입력된 콘텐츠만 보고 있는 건가요? 반면에 Microsoft와 Google의 새로운 AI 봇들은 웹을 실시간으로 보고 있다는 사실을 내세우고 있는 것 같은데요?
Jackson: 네, 그것은 분명히 이러한 시스템들의 한계 중 하나이며, 다양한 개발자들이 서로 다른 방식으로 해결하려고 노력하고 있는 부분입니다. 예를 들어, 일부 코딩 작업에서 ChatGPT가 특정 시점에서 멈추는 것처럼 보인다는 징후가 있었습니다. 코딩 실력을 테스트하고 업로드하여 다른 사람들과 비교할 수 있는 인기 있는 플랫폼들을 분명히 보고 있었습니다. 그리고 제 생각에 약 2021년 9월 시점에서 급격한 단절이 있었는데, 그 이후로는 새로운 코딩 과제에서 더 이상 경쟁할 수 없었고, 이는 그 데이터로 훈련되지 않았다는 것을 나타냅니다. 그래서 이것은 어떤 면에서도 진정으로 창의적이거나 똑똑하다기보다는 정보를 회상하는 것에 더 가까운 일을 하고 있습니다. 하지만 당신이 언급했듯이 일부 개발자들은 지속적인 학습을 통해 이를 해결하려고 노력하고 있으며, 저는 그것이 정말 흥미로운 일이라고 생각하지만, 동시에 이러한 모델들이 어떤 정보를 갖고 있고 갖고 있지 않은지에 대한 우리의 통제력을 줄이는 것이기도 합니다. 따라서 그것은, 더 많은 고려가 필요한 사항입니다.
Surber: 그렇다면 왜 사람들이 이 AI 챗봇에 이렇게 집착한다고 생각하시나요? 모두가 이에 대해 이야기하고 있고 많은 흥분을 불러일으키고 있는데, 당신의 의견으로는 이것이 주로 과대 선전인가요, 아니면 디지털 세계와의 상호작용 진화에서 중요한 단계인가요?
Jackson: 저는 둘 다 조금씩 해당한다고 생각합니다. 우리는 분명히 지금 이런 종류의 GPT 순간을 맞이하고 있으며, AI 분야에 있었고 생성형 AI와 그 능력을 어느 정도 알고 있던 사람으로서, 저는 처음에는 왜 이번 모델이 이렇게 많은 주목을 받는지 잘 이해하지 못했습니다. 하지만 저는 그 이유 중 하나가 OpenAI가 ChatGPT의 채팅 부분에 대한 해법을 찾아냈기 때문이라고 생각합니다. 저에게 있어 그것은 본질적으로 매우 대화적입니다. 그것은 이전에 이런 방식으로는 실현된 적이 없었던 이 모든 분산된 정보들을 정말 훌륭하고 사용하기 쉬운 인터페이스로 한데 모을 수 있습니다. 그리고 그 때문에 실제로 사용하고 싶어집니다. 그것은 매력적이고 대화적입니다. 저에게 있어서 그런 작은 요소들이 모여 지금 우리가 목격하고 있는 현상을 만들어내는 것 같습니다.
Surber: 현재로서는 이 챗봇들이 얼마나 많은 것을 할 수 있는지 아무도 확실히 모르죠, 그렇죠? 그렇다면 기업 리더들과 사이버 보안 전문가들은 무엇에 집중해야 할까요? 정당한 우려의 영역은 무엇인가요?
Jackson: 정말 좋은 질문입니다. 기본적으로 세 가지를 정말 잘 수행합니다. 첫 번째는 정보 격차를 채우는 것입니다. 즉, 지식 수준이 낮아 일반적으로 정교한 공격을 수행하지 못했던 사람을 도와 더 정교한 공격자로 끌어올릴 수 있는 잠재력이 있으며, 구글 검색이나 강좌 수강보다 훨씬 빠르고 효율적으로 다양한 주제에 대한 지식을 채워줄 수 있습니다.
두 번째는 코드 생성 및 자동화와 텍스트 생산에 큰 도움을 준다는 것입니다. 몇 달 전, 한 연구 그룹이 약간의 프롬프트만으로 플랫폼이 다형성 바이러스를 생성하도록 유도했으며, DLL [동적 링크 라이브러리] 인젝션부터 파일 탐색 및 암호화 코드에 이르기까지 모든 코드를 생성했습니다. 그래서 우리는 그 기능이 존재한다는 것을 분명히 확인할 수 있었지만, 프롬프트를 올바르게 설정하기 위해 꽤 고급 연구원들로 구성된 팀이 필요했으며, 그들은 챗봇 안전장치에 부딪혔지만 결국 이를 우회할 수 있었습니다.
세 번째는 제가 앞으로 다가올 것이라고 생각하는 것인데, 바로 안전과 보안에 그다지 신경 쓰지 않는 조직들이 ChatGPT와 같은 것들을 기반으로 해킹과 악의적인 활동을 위해 특별히 설계된 맞춤형 모델을 실제로 만들려 할 수도 있다는 것입니다. 그래서 그런 방식으로 분류해보면 우려 사항이 무엇인지 더 명확하게 파악할 수 있다고 생각합니다. 그리고 그 모든 경우에 대해 우리는 여전히 이를 해결할 수 있는 도구를 갖추고 있다고 생각합니다.
Surber: 그래서 모든 것을 고려했을 때, 1부터 10까지의 척도로, 전문가적 의견으로, 1은 완전히 편안한 것이고, 10는 꽤 불안한 것인데, AI 봇인 ChatGPT에 대해 어떻게 생각하시나요?
Jackson: 저는 아마도 4 정도라고 말하고 싶습니다. 잠을 못 잘 정도는 아니고, 꽤 흥미롭다고 생각합니다. 이 모든 것의 결과로 정말 멋진 애플리케이션들이 물결처럼 등장할 것입니다. 그리고 실질적인 혜택을 보기 위해 극복해야 할 많은 장애물이 있다는 것을 인식하고 있지만, 우리가 그곳에 도달할 수 있다고 꽤 자신 있게 생각합니다.
Surber: 좋아요, 좋아요. 그것이 저를 더 자신감 있게 만듭니다. 그러니 좋은 일이죠. 흥미롭게도, 제가 보고 있는 것은 이러한 AI들이 빠른 응답, 대규모 데이터 세트 분석 등에 정말 뛰어나다는 것인데, 이는 공격자보다 방어자에게 더 큰 가치가 있다고 생각됩니다. 흔히 말하듯이, 공격자는 한 번만 성공하면 되지만, 방어자는 매번 성공해야 합니다. 따라서 폐쇄된 환경을 더 효과적이고 신속하게 분석하고 악의적인 공격을 탐지할 수 있다는 점에서, AI는 정말 흥미로운 가치를 지니고 있다고 생각합니다. 어떻게 생각하시나요? 장기적으로 이것이 공격자보다 방어자에게 더 유리할 것이라고 생각하시나요?
Jackson: 정말 흥미로운 질문이네요. 항상 생각하는 문제입니다. 어느 쪽이라고 단정 짓기는 어렵지만, 방어자로서 우리가 뒤처지고 있지는 않다고 확실히 말할 수 있습니다. 그렇죠? 그래서 당신은 AI가 실제로 이점을 제공하는 모든 것들을 암시했습니다. 그리고 최근에 새롭게 등장한 정말 흥미로운 것 중 하나는 사이버 보안 작업을 위한 새로운 GPT-4 AI 어시스턴트인 Microsoft Security Copilot입니다. 코드 스니펫 분석과 같이 당신이 말하는 것들 중 일부를 수행할 수 있습니다. 그리고 제가 정말 흥미롭게 생각하는 큰 것 중 하나는 자동화입니다. 특히 소규모 조직의 경우, 일부 보안 프로세스를 자동화하는 것은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들 수 있는데, 이것은 그런 종류의 조직들에게 큰 이점을 줄 수 있을 것 같습니다. 분석이나 역공학 프로세스, 또는 조금 더 복잡한 것들에 자동화 단계를 적용함으로써 말이죠.
그래서 그런 종류의 기능들이 정말 흥미롭다고 생각합니다. 그리고 다시 말하지만, 이것은 범용 기술이므로 그들이 악의적인 애플리케이션을 만드는 것만큼 빠르게 우리도 방어적인 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 우리 편에서 그것들을 구축하려는 구조와 사람들 측면에서 우리가 조금 더 유리하다고 생각합니다.
Surber: 좋네요. 마음에 듭니다. 그렇다면 AI 무기화 가능성을 조사하는 귀하의 연구에 대해 조금 말씀해 주실 수 있나요?
Jackson: 제 과거 연구 중 일부는 앞서 질문하신 공격 대 방어 문제를 살펴보는 방향으로 진행되었습니다. 저는 AI가 패치 취약점 악용 능력과 같은 사이버 보안의 다양한 영역에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 기본적인 수학적 모델링을 시도했습니다. 피싱도 포함해서요. 하지만 현재는 자율 사이버 방어를 위한 강화 학습 활용으로 전환했습니다. 즉, 방어자들에게 사이버 보안을 향상시키고 우리에게 유리한 고지를 점할 수 있는 도구를 제공하는 것입니다. 그것이 현재 제 주요 연구 방향입니다.
Surber: 방금 교육에 AI를 활용한다는 정말 흥미로운 포인트를 제시해 주셨습니다. 자격증 시험의 경우, 오래전에 보다 상호작용적인 모델로 전환되었는데, 문제를 맞히면 일부 문제 섹션을 건너뛰는 방식입니다. 사이버 보안 교육뿐만 아니라 교육 전반에 걸쳐, 학생들이 AI와 상호작용하며 교과서나 위키피디아 검색보다—물론 그렇게 하면 안 되겠지만—더 빠르고, 더 효과적이며, 더 완전하게 학습할 수 있는 공간이 있을까요?
Jackson: 네, 물론이죠. 지금 우리가 겪고 있는 이 GPT의 순간에서 정말 흥미로운 점 중 하나는, 우리가 이런 작은 세부 영역들에 집중하고 있다는 것입니다. 예를 들어, 적대적 행동을 더 좋게 또는 더 나쁘게 만들 수 있는지 등의 예시들처럼요. 하지만 저는 이러한 모델들이 우리의 교육 방식을 어떻게 변화시킬 것인가라는 더 큰 질문이 있다고 생각합니다. 사이버 보안 전반에 대한 우리의 사고방식을 어떻게 바꿀까요? 이것은 우리가 많은 것들을 재고하게 만들고 있습니다. 단순히 학습을 더 잘하고 교육을 통해 발전하는 데 도움이 될 수 있는지의 문제뿐만 아니라, 교육 분야에서 우리가 하는 많은 것들이 그다지 효과적이지 않거나 이전에 가졌던 기준이 될 수 없다는 것을 발견하고 있습니다. 악의적인 사용에 관한 기사들만큼이나 학생들이 부정행위를 하고 있다는 기사들도 많이 보았습니다. 현재 약 절반의 학생들이 어떤 방식으로든 GPT를 사용하고 있다고 생각합니다. 그래서 이것은 분명히 우리로 하여금 사회와 일상생활에서 이러한 모델들의 역할이 무엇인지에 대한 더 큰 대화를 나누게 만들고 있습니다. 그리고 우리는 분명히 이러한 것들을 재고해야 할 것입니다.
Surber: 그건 정말 중요한 문제네요. 사실, 제가 여기서 이것저것 살펴보기 시작하면서 처음으로 생각했던 것 중 하나였고, ChatGPT를 사용해서 텍스트를 생성해보기 시작했습니다—'이봐, 있잖아, 이 이야기를 써줘. 이 아이디어를 줘.' 기술적인 내용을 깊이 파고들었을 때, 평균적인 수준의 유용함을 발견했습니다. 하지만 독창적인 텍스트를 생성하는 능력은 매우 뛰어났기 때문에, 제 첫 번째 생각은—'오 이런, 이게 기본적으로 표절 검사기를 우회하는 방법이 될 것인가, 아니면 미래의 교사들이 학생의 텍스트를 ChatGPT에 다시 입력해서 ChatGPT나 다른 봇이 만든 것인지 확인할 수 있을까? 그게 가능하기나 한 걸까? 흥미로운 질문들이네요.
Jackson: 네, 물론이죠. 제가 아는 한, 현재로서는 그것이 가능하지 않습니다. 하지만 특히 이것이 교육 분야에서 더 큰 문제가 됨에 따라, 그에 대한 특정 응용 프로그램들이 미래에 정말 인기를 끌게 될 것이라는 것은 충분히 예상할 수 있습니다.
Surber: 앞으로 5년 정도의 전망은 어떻게 보시나요?
Jackson: 이 기술은 지금 정말 초기 단계에 있습니다. 우리는 지금 당장 무엇을 하고 있는지에 대해 매우 근시안적인 시각을 가지고 있습니다. 하지만 우리는 창의적으로, 그리고 낙관적으로 생각하고 싶습니다. 저는 그것이 바로 이 생성형 AI가 우리에게 가장 잘 기여하게 될 방식이라고 생각합니다. 안타깝게도 그 질문에 대한 구체적인 답변은 없지만, 사람들이 창작하는 것들에 엄청난 영향을 미칠 것이라고 생각합니다. 그것이 바로 제가 앞으로의 5년과 그 이후에 가장 기대하는 부분입니다.
Surber: 저는 당신이 우리가 책임을 물을 수 있는 확실한 예측을 해주길 바랐는데, 그렇지 못한 것은 이해합니다. 모든 것이 너무 빠르게 변화하고 있으니까요. 마무리하면서, 제가 미처 묻지 못한 것 중에 공유하고 싶으신 내용이 있으신가요?
Jackson: 마지막으로 드리고 싶은 말씀은 일종의 최후의 경고인데, 아마 그다지 주목받지 못하고 있는 것 같습니다: 이 생성형 AI가 아무리 놀랍더라도, 그것이 인간의 의사결정을 완전히 대체하도록 내버려 두지 않기를 진심으로 바랍니다. 앞서 암시했듯이, 우리는 이것을 다양한 시스템에 통합하고 있는데, 우리가 가장 원하지 않는 것은 기술과 과대광고에 너무 의존한 나머지 그것이 제공된 정보와 이미 존재하는 정보만을 바탕으로 학습되었다는 사실을 잊어버리는 것입니다. 인터넷의 정보 중 일부는 좋고, 일부는 정말 나쁘기 때문에, 우리는 비판적 사고에 진정한 가치를 두어야 합니다. 우리가 이 기술을 어떻게 사용할지 배우고 발전하고자 하는 지금, 그 어느 때보다도 더욱 그렇습니다.
Surber: 현명한 말씀이네요, 정말 현명한 말씀입니다. 때로는 그러고 싶을 때도 있지만, 인간을 대체할 수는 없습니다. 그래서 저는 그 점이 마음에 들어요, 그 관점이 마음에 듭니다. ChatGPT와 다른 AI 봇들이 삶을 더 편리하게 만들고, 업무를 더 쉽게 만드는 데 도움이 될 수 있는 것들이 많다고 생각하며, 바라건대 학교생활을 더 쉽게 만들지는 않았으면 하지만, 결국 인간의 창의성은 AI로 단순히 복제할 수 없는 것이라고 생각합니다, 적어도 가까운 미래에는요. 정말 감사합니다, Krystal. 진심으로 감사드립니다.
오늘은 조지타운 대학교 안보 및 신흥 기술 센터의 주니어 AI 펠로우인 Krystal Jackson과 이야기를 나눴습니다.
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