아크 브라우저 '우리는 성공하지 못할 수도 있다' 시리즈가 돌아왔습니다.
Episode 2: 아크브라우저가 신뢰성이 있는 AI를 만들지 못한다면?
이번편은 조쉬가 아닌 CTO 이자 공동창업자 Hursh Agrawal 이 나옵니다.
AI 개발에 있어서 제일 중요한 것은 충분히 안정적으로 신뢰할만한 결과를 내는 것이 중요하다고 강조합니다. 저 역시도 AI 에이전트를 자주 쓰는 경우는 한정되어 있어서 매우 공감되었어요. 사용하면서 만족도가 들쭉 날쭉 하면 거의 안쓰게 되니까요. 그래서 10번 중 1번이라도 엉뚱한 대답을 하면 안되는 것을 목표로 하고 있는 것 같았습니다.
그리고 이러한 신뢰성이 높은 AI를 위해 다음 두가지 측면이 중요하다고 이야기 합니다.
1. 메모리 구현 : 더 사용자를 잘 이해하는 것
- AI 에서 context, user 에 대한 깊은 이해가 매우 중요합니다. 그리고 상대적으로 AI 업계가 이부분을 조금 소홀히 한 것 같다고 합니다. (ChatGPT 도 memory 기능이 최근에서야 추가되었지만 매우 미약한 수준이죠.) 그리고 최근에 Gemini 가 1백만 token 길이를 한번에 쓸 수 있게 되는 등 기술적으로는 해결책이 많이 등장하고는 있지만 사실 그러한 요소뿐 아니라 어떤 context, 어떤 파트를 그동안 축적하고 전달할지가 중요해질 것 같아요. 개인적으로 아크 등 Browser 혹은 OS 등 플랫폼을 가지고 있는 AI 회사가 OpenAI 나 Perplexity 와 같은 순수 AI 에이전트와 차별화 할 수 있는 파트이기 때문에 더욱 아크에서 이 부분을 중요하게 보는 것 같습니다. 물론 저 역시 실제로 서비스 만족도를 높히는데 있어 매우! 중요하다고 생각하지만요.
2. AI 에이전트 개발: 사용자 요청에 대한 작업을 수행하는 것
- 모델 선정에 있어서는 특정 작업을 위한 모델을 사용하기 보다는 일반화된 큰 모델 (gpt, claude 등) 을 사용하는 것이 옳은 방향이라고 확신한다고 하네요. 비용도 문제가 있고 앞으로도 끈임없이 발전할 일반 모델의 성능을 지속적으로 따라잡아야 하는 것도 어려우니까요.
- 모델이 잘못되었을 때의 대안이 준비되어야 하는데 명시적으로 유저에게 물어보고 그걸 기억해서 향후에 반영하는 방법과 다른 답이 있다는 것을 암묵적으로 반영하는 방법이 있는데 이부분에 대해서는 다른 옵션이 있는지 등 여러가지를 캐치업 중이라고 합니다.
마지막으로 솔직하게 현재 이러한 AI 메모리와 에이전트 기술 개발에 계속 투자하는 것이 일반 AI 성능이 비약적으로 좋아지면서 일부 (어쩌면 전부) 의미없는 투자가 될수도 있다는 사실을 인식하고 있고 그래서 불안감이 있다는 이야기도 합니다.
그럼에도 더브라우저컴퍼니는 결국 인터넷을 사용하기 쉽게 만드는 것이 궁극적인 목적이고 이 부분은 변하지 않을 것이라고 마무리 했어요.
결론적으로 더브라우저컴퍼니는 AI에 승부를 걸었다는 것이 분명합니다. 😅
아크 브라우저 '우리는 성공하지 못할 수도 있다' 시리즈가 돌아왔습니다. Episode 2: 아크브라우저가 신뢰성이 있는 AI를 만들지 못한다면? 이번편은 조쉬가 아닌 CTO 이자 공동창업자 Hursh Agrawal 이 나옵니다. AI 개발에 있어서 제일 중요한 것은 충분히 안정적으로 신뢰할만한 결과를 내는 것이 중요하다고 강조합니다. 저 역시도 AI 에이전트를 자주 쓰는 경우는 한정되어 있어서 매우 공감되었어요. 사용하면서 만족도가 들쭉 날쭉 하면 거의 안쓰게 되니까요. 그래서 10번 중 1번이라도 엉뚱한 대답을 하면 안되는 것을 목표로 하고 있는 것 같았습니다. 그리고 이러한 신뢰성이 높은 AI를 위해 다음 두가지 측면이 중요하다고 이야기 합니다. 1. 메모리 구현 : 더 사용자를 잘 이해하는 것 - AI 에서 context, user 에 대한 깊은 이해가 매우 중요합니다. 그리고 상대적으로 AI 업계가 이부분을 조금 소홀히 한 것 같다고 합니다. (ChatGPT 도 memory 기능이 최근에서야 추가되었지만 매우 미약한 수준이죠.) 그리고 최근에 Gemini 가 1백만 token 길이를 한번에 쓸 수 있게 되는 등 기술적으로는 해결책이 많이 등장하고는 있지만 사실 그러한 요소뿐 아니라 어떤 context, 어떤 파트를 그동안 축적하고 전달할지가 중요해질 것 같아요. 개인적으로 아크 등 Browser 혹은 OS 등 플랫폼을 가지고 있는 AI 회사가 OpenAI 나 Perplexity 와 같은 순수 AI 에이전트와 차별화 할 수 있는 파트이기 때문에 더욱 아크에서 이 부분을 중요하게 보는 것 같습니다. 물론 저 역시 실제로 서비스 만족도를 높히는데 있어 매우! 중요하다고 생각하지만요. 2. AI 에이전트 개발: 사용자 요청에 대한 작업을 수행하는 것 - 모델 선정에 있어서는 특정 작업을 위한 모델을 사용하기 보다는 일반화된 큰 모델 (gpt, claude 등) 을 사용하는 것이 옳은 방향이라고 확신한다고 하네요. 비용도 문제가 있고 앞으로도 끈임없이 발전할 일반 모델의 성능을 지속적으로 따라잡아야 하는 것도 어려우니까요. - 모델이 잘못되었을 때의 대안이 준비되어야 하는데 명시적으로 유저에게 물어보고 그걸 기억해서 향후에 반영하는 방법과 다른 답이 있다는 것을 암묵적으로 반영하는 방법이 있는데 이부분에 대해서는 다른 옵션이 있는지 등 여러가지를 캐치업 중이라고 합니다. 마지막으로 솔직하게 현재 이러한 AI 메모리와 에이전트 기술 개발에 계속 투자하는 것이 일반 AI 성능이 비약적으로 좋아지면서 일부 (어쩌면 전부) 의미없는 투자가 될수도 있다는 사실을 인식하고 있고 그래서 불안감이 있다는 이야기도 합니다. 그럼에도 더브라우저컴퍼니는 결국 인터넷을 사용하기 쉽게 만드는 것이 궁극적인 목적이고 이 부분은 변하지 않을 것이라고 마무리 했어요. 결론적으로 더브라우저컴퍼니는 AI에 승부를 걸었다는 것이 분명합니다. 😅
What if Arc browser can’t build reliable AI? | Ep 2
There's a lot that's "sexy" about AI today — but we believe the thing that will make or break our chances is something quite boring: reli…
LLM Memory 관련 논문 목록도 Hursh CTO가 공유해줬어요! https://www.snippod.com/snip/4rgvzb0oamnf