[ENG] 팔란티어 AIP와 chatGPT 그리고 테슬라
Summary
TLDRThe transcript discusses the evolving role of language in AI, highlighting the distinction between knowledge and language. It uses examples to illustrate how language, being imperfect and subjective, contrasts with mathematical precision. The speaker then explores the implications of AI's ability to interact with external programs, suggesting a future where AI like GPT could revolutionize how we communicate with technology. The narrative also touches on the potential for AI to transform enterprise operations, drawing parallels between integrated OS in cars and the need for a unified mathematical language in businesses to maximize AI's capabilities.
Takeaways
- 😎 The CTO of Palantir left a profound tweet suggesting that companies will be divided into those that understand the concept 'language is not knowledge' and those that do not.
- 🌐 Language is imperfect and subjective, as illustrated by the example of asking for the distance between Seoul and Busan, which can vary depending on the starting and ending points.
- 🤖 AI like GPT uses statistical probabilities to generate language, which can lead to nonsensical answers when faced with mathematical or precise questions.
- 🚀 Recent upgrades to AI have allowed it to interface with external programs to provide more accurate responses to mathematical and technical queries.
- 🔌 The introduction of GPT plugins signifies a shift where AI can interact with and utilize various software programs, potentially automating tasks that were previously done by humans.
- 🏢 The script suggests that while AI might replace human roles in certain tasks, the complexity and nuances of human language within collectives make it difficult for AI to fully integrate into all aspects of a company.
- 🤝 The success of AI integration in a company depends on the company's ability to unify its operations and data into a 'mathematical language' that AI can interact with effectively.
- 🚗 The example of Tesla versus legacy car manufacturers highlights the difference between individual components operating in their own 'languages' versus a unified OS that allows for integrated decision-making.
- 🧠 Palantir's approach, termed 'Ontology,' involves restructuring a company's data into a unified language that can be effectively utilized by AI, much like a company-wide OS.
- 💡 The script implies that the future of AI and company operations may lie in the seamless integration of AI with companies that have already transitioned to a 'mathematical language' structure.
Q & A
What did the CTO of Palantir tweet on April 1st?
-The CTO of Palantir tweeted that language is not knowledge and predicted that companies in the future would be divided into those that understand this and those that do not.
Why does the script argue that language is not mathematically perfect?
-The script argues that language is not mathematically perfect because it lacks precise definitions and can be subjective, as illustrated by the example of the distance from Seoul to Busan, which can vary depending on the starting and ending points and the mode of travel.
What is the significance of the statement 'Language is not knowledge' in the context of the script?
-The statement 'Language is not knowledge' signifies that language is an imperfect tool for conveying information, as it is often subjective and lacks the precision of mathematical language, which is crucial for accurate communication and understanding in the context of AI and data analysis.
How does the script use the example of the distance between Seoul and Busan to illustrate the imperfections of language?
-The script uses the example to show that without a clear definition of the starting and ending points, and the mode of travel, the information provided by language can be misleading and imprecise, thus not mathematically perfect.
What is the role of GPT in the context of language generation as described in the script?
-GPT is described as an AI that generates language through a statistical probability approach, selecting the most commonly used expressions based on statistical data rather than mathematical understanding.
Why might GPT provide incorrect answers to mathematical questions according to the script?
-GPT might provide incorrect answers to mathematical questions because it relies on statistical probability and language patterns rather than mathematical understanding, leading to incorrect or fabricated responses when faced with uncommon mathematical expressions.
How has GPT been upgraded to handle mathematical questions more accurately?
-GPT has been upgraded to handle mathematical questions by using external programs to read and provide results, rather than relying solely on its internal language generation capabilities.
What is the significance of GPT plugins in the context of the script?
-GPT plugins are significant because they allow GPT to interact with and utilize external programs, enabling it to perform tasks such as making recommendations and placing orders on shopping apps, thus bridging the gap between human language and computer functionality.
How does the script suggest that the use of GPT could change the way companies operate?
-The script suggests that the use of GPT could lead to companies prioritizing AI over human intelligence for productivity, potentially leading to a situation where AI, rather than humans, becomes the primary workforce in various enterprises.
What is the concept of 'Ontology' as mentioned in the script in relation to Palantir?
-In the script, 'Ontology' refers to the process of reconfiguring all the data of a company into a single, integrated language or system, similar to an operating system, which allows for a more unified and efficient operation of the company.
How does the script compare Tesla and legacy car manufacturers in terms of integration and AI potential?
-The script compares Tesla and legacy car manufacturers by highlighting that Tesla, with its integrated OS, can make unified decisions and integrate AI to perform tasks like self-driving, while legacy car manufacturers, lacking such integration, cannot achieve the same level of coordinated functionality.
Outlines
🤖 The Imperfection of Language and AI's Role
The paragraph discusses the limitations of language as a form of knowledge and how it contrasts with mathematical precision. It uses examples such as the distance between Seoul and Busan to illustrate how language can be imprecise without context. The speaker then compares this to AI's language generation capabilities, particularly GPT, which uses statistical probabilities to form sentences. The paragraph highlights that while AI can generate natural-sounding language, it lacks mathematical understanding, often leading to nonsensical answers to mathematical questions. However, recent advancements have allowed AI like GPT to interface with external programs to provide accurate responses to mathematical queries, signifying a breakthrough in human-computer communication where AI can now understand and respond in human language while also interfacing with computer programs in mathematical language.
🚀 The Integration of AI with Corporate Operations
This paragraph explores the potential of AI to revolutionize corporate operations by acting as an integrated operating system within a company. It suggests that while individual AI plugins can perform optimally within their domains, integrating them into a cohesive corporate strategy is challenging due to the inherent imperfections in human language and the diversity of 'languages' used across different departments within a company. The speaker then poses a hypothetical scenario where an AI like GPT interacts with a company that operates on a unified, mathematical language, leading to synergistic effects. The example of Tesla and its integrated OS is used to contrast with traditional car manufacturers, highlighting the benefits of a unified system where AI can interact with all components of a system, leading to autonomous decision-making. The paragraph concludes with a vision of companies like Palantir that are working towards creating a unified mathematical language for all corporate data, which could potentially maximize the synergies between AI and corporate operations.
Mindmap
Keywords
💡Language
💡Knowledge
💡Artificial Intelligence (AI)
💡Mathematical Language
💡GPT (Generative Pre-trained Transformer)
💡Plugins
💡Enterprise
💡Incomplete Information
💡Subjective Expression
💡Ontology
💡Legacy Systems
Highlights
The CTO of Palantir suggests a future where companies are divided into those that understand and those that do not understand the concept that 'language is not knowledge'.
Language is imperfect and cannot be considered as knowledge, as it lacks the precision of mathematical language.
An example is given comparing the imprecise nature of saying 'Seoul to Busan is 400km' without specifying the exact points or the type of distance (straight line, highway, etc.).
The conversational example of 'I'm near Gangnam Station Exit 4' is highlighted as being insufficient for precise location without mathematical coordinates.
Language's imprecision is contrasted with the visual information we use to complement incomplete linguistic data.
The creation of language by AI like GPT is based on statistical probability rather than mathematical understanding.
GPT might give nonsensical answers to mathematical questions due to the lack of linguistic expressions for rare mathematical concepts in its training data.
A recent upgrade allows GPT to use external programs to answer mathematical questions, showing an evolution where human language interfaces with computer language.
The introduction of GPT plugins suggests a future where AI can interact with various programs, potentially automating tasks that currently require human intelligence.
The concept of productivity in modern society is linked to the use of computer programs, which GPT can now potentially enhance through its plugins.
The concern is raised that if all companies adopt AI like GPT, it could lead to a scenario where Microsoft's AI dominates the world.
The argument is made that human collectives form unique languages within groups, which AI might not fully understand or integrate.
The challenge for AI in enterprises is that companies are made up of diverse groups with their own languages, making integration difficult.
The potential of a language AI like GPT is discussed in the context of it meeting a mathematically structured plugin or enterprise, hinting at significant synergistic effects.
Tesla and Palantir are given as examples of companies that have been integrating all their data into a single mathematical language, or 'Ontology', to function as a unified OS.
The idea that Tesla and Palantir have been preparing for over a decade to integrate AI with their unified OS is explored.
The narrative ends with a speculative question about what would happen if a language AI like GPT were to interact with a fully integrated, mathematically structured enterprise.
Transcripts
지난 4월 1일 팔란티어의 cto가
아주 심오한 트윗 하나를 남겼습니다
언어는 지식이 아니다 앞으로이 세상의
기업은 두 가지의 부류로 나뉘게 될
것 같다는 생각이 듭니다이 말을
이해하는 기업과 이해하지 못한
기업으로 말이죠
[음악]
언어는 지식이 아니다 이것을 이렇게
바꿔서 표현할 수 있을 것 같아요
언어는 수학적으로 완벽하지 않다 예를
들어 볼게요
서울부터 부산까지 몇 km인지 말해줘
400km입니다 완벽한 대화처럼
보이지만 사실 수학적으로는
엉터리입니다 왜냐하면
서울의 어느 지점부터 부산의 어느
지점까지라는 것을 정의하지 않았기
때문이죠 기준점에 따라서 수치는
달라질 테니까요 더구나 서울부터
부산까지 직선거리인지 고속도로인지
국도인지에 따라 거리는 또 달라질
거예요 참고로 서울부터 부산까지
직선거리는 320km입니다 그렇다면이
대화는 질문도 대답도 모두 수학적으로
엉터리가 돼버리죠 불완전한 지식인
것입니다
다음에 또 하나의 예시를 볼게요 지금
어디에 있어
강남역 4번 출구 근처야 일상에서
친구 사이에서 정말로 많이 쓰이는
대화죠 그런데 사실이 대화에
정보만으로는 절대로 친구를 찾을 수가
없습니다 왜냐하면 근처라는 말이
수학적 정보가 아닌 주관적 표현이기
때문이죠 친구에게 정확한 정보를
주려면 이렇게 말해야 합니다 강남역
4번 출구 경도 127 위도 37에
있어 정확한 좌표를 찍어줘야 하는
것이죠 그런데 실제 이렇게 대화를
하는 경우는 없잖아요 왜냐하면 강남역
4번 출구라는 정보만 있다면 나머진
눈으로 보고 직접 친구를 찾으면
되니까요 그러나 이것을 반대로
생각하면 언어가 주는 정보가 완벽하지
않기 때문에
눈으로 시각적 정보를 사용하는
것이기도 합니다 만일 여러분의 눈이
보이지 않는 상태로 간다면 강남역
4번 출구 근처만큼 불완전한 정보도
없겠죠 그래서
언어는 지식이라 할 수 없습니다
단지 표현들의 조합일 뿐이죠 이것을
전제로 두고 다음 얘기를 해보겠습니다
채취피트는 언어를 생성하는
인공지능이에요이 인공지능의 언어 생성
방식은 통계적인 확률 접근을 통해
이뤄지게 돼요 예를 들어서 나는
학교에까지 문장이 있다면 그 뒤에
나올 수많은 표현들 중에서 1번
표현이 통계적으로 가장 많이 쓰이고
있으니 1번을 채택해서 나는 학교에
간다로 완성하는 방식이라 할 수
있습니다
그렇기 때문에
gpt에게 수학적인 질문을 하면
오히려 엉터리로 대답하는 경우가 종종
있어요 예를 들어 3의 73 제곱
흔치 않은 수식에 대한 질문을 하면
이런 수에 대한 언어적 표현이 거의
쓰인 적이 없기 때문에 통계적으로
접근이 안 되니까 대답을 자기
마음대로 숫자를 만들어 버리죠 문장
표현을 자연스럽게 만드는 능력은
뛰어나지만 수학적인 이해도는 없기
때문입니다 그런데 불과 몇 개월
사이에 이러한 문제들의 해결되기
시작했죠 다음과 같이 수학적인 질문을
하면 GPT 자신이 판단하는게 아니라
외부 프로그램을 이용해서 나온
결과값을 읽어주는 방식으로 업그레이드
된 것이죠 이게 언뜻 보기엔 그닥
대단한 일이 아닌 것처럼 보일 수
있는데요 우리의 진한 과거의 장면을
떠올려 보시면 사람이 컴퓨터에게
질문을 해서
답을 얻기 위해서는 반드시 코드라는
수학적 언어로 질문을 해야 했습니다
그런데 이제는 gpt로 인해 사람과
컴퓨터가 인간의 언어로 의사소통이
가능해졌고 그와 더불어 컴퓨터 내부
프로그램에 수학적 언어와도 접점이
생긴 것이죠 인간의 언어와 컴퓨터의
수학적 언어가 소통이 되는 단계로
진화가 되버린 겁니다 그러면 어떤
일이 생기느냐 최근에 GPT
플러그인이라는 플
발표됐죠
cpt 플러그인은 GPT 인공지능이
직접 이용할 수 있는 프로그램들이라고
할 수 있는데요 만일 쿠팡 같은
쇼핑하는 앱이 목록에 있다면 나 비건
음식 좀 추천해 줘 구매도 해주고
이렇게 gpt에게 말했을 때 gpt가
음식들을 찾은 후에 쇼핑 앱을 직접
이용해서 그 음식들을 장바구니에
담아주는 상황이 가능해진 것입니다
직원이 회사에서 일을 한다는 것은
생산성을 창출한다는 뜻과 같은데
현대사회에서 대부분의 직원들은 컴퓨터
프로그램을 이용해서 생산성을
창출합니다 그런데이 과정이 gpt가
플러그인들을 통해 결과를 도출해내는
과정과 똑같은 거죠 그렇다면 기업들은
당연히
앞다투어 gpt를 사용하려 할 겁니다
좀 더 정확히 표현하면 사람들의
지능을 사용하려 하지 않고
마이크로소프트 사이에 인공지능을
우선적으로 사용하려고 하게 되겠죠 와
그럼 게임 끝난 건가요 앞으로이
세상의 모든 기업들은
인간이 아닌 마이크로소프트의
인공지능을 채용할 것이고
마이크로소프트가 결국 세계 전체를
지배하게 되지 않을까요 제 개인적인
생각으로는 그렇게 쉽게
마이크로소프트의 독무대가 될 것
같지는 않아요 바로이 이유 때문입니다
사람은 사람 사이에서 완전하지 않은
사람의 언어로 소통합니다 이들이
집단을 이룹니다 집단이 되면 그
구성원들 사이에서는 자신들만의 또
다른
암묵적인 언어를 만들죠 그래서 집단과
집단 사이에서는 더욱더 불완전한
언어로 소통합니다
벽이 생기는 것이죠 디자이너 집단과
개발자 집단의 스톤이 100% 되지
않는다는 것이 그 대표적인 예라 할
수 있습니다
기업이란 바로 각자의 언어를 사용하는
각각의 집단들을 한데 모아둔 하나의
개체와 같아요 쉽게 말해서 오합지졸의
한 형태이죠 채취 pt가 기업의
이용될 경우 각자의 영역에서 각각의
플러그인 프로그램들을 만나 최고의
성능을 발휘하게 되겠지만 기업 전체의
관점에서 볼 때는 최치피트로 통합이
되는 것은 매우 어려운 일일 겁니다
gpt는 앞에서 말씀드린 대로 언어
인공지능일 뿐이면 수학적 언어와 만날
때 제대로 능력을 발휘하게 되는데
기업은 오합지졸의 인간의 언어로
이루어져 있는 조직이기 때문이죠
그렇다면 이런 질문이 가능하겠죠
gpt와 같은 언어 인공지능이 수학적
언어로 이루어진 플러그인 프로그램
하나만 만나도 말도
성능을 발휘하는데 하나의 수학적
언어로 이루어진 기업이 있다면 그리고
그로 인해 기업이 통합 OS 화가 된
프로그램의 형태를 이루고 있다면
이러한 기업이 언어 인공지능과 만나게
된다면 그 이후에 벌어질 일들이
상상이 되시나요 현실에 있는 예를
바로 하나 보여드리면 레거시 자동차와
테슬라가 바로 그 단적인 예를 할 수
있겠습니다이 둘의 가장 큰 차이는
바로 통합 os의 유무이죠 기존의
자동차는 반도체와 센서들의 기하급수적
발전으로 인해 각각의 영역에서 최고의
성능을 발휘하지만 전부 다 각자의
언어로 이루어져 있기 때문에
통합적인 판단이 불가능합니다 모두
따로 놀죠 그러나 테슬라는 하나의
통합 os가 차 전체를 총괄하고 있기
때문에 통합적인 판단이 가능합니다
그래서이 상태에서 인공지능이 붙게
되면 차가 스스로 운전을 해버리는
말도 안 되는 일이 생기기 시작하죠
길이 좁을 땐 백미러를 접는 등 마치
생명체처럼 움직이는 거예요 하나의
수학적 언어가 전체를 통합하고 있고
인공지능이 그 언어와 대화하고 있기
때문입니다 팔란티어에서는이 언어를
온톨로지라고 부릅니다 팔란티어 기업의
모든 데이터를 온톨로지라는 언어로
재구성해서 하나의 통합 os로
만들어주는 일을 해요 그러니까
gpt와 같은 언어 인공지능이 특정
대선과 만나 시너지 효과를 제대로
내기 위해서는 그 대상이 우선적으로
수학적 언어로 구성이 되어야 하는
것이죠 인간의 언어는 불완전하기
때문입니다
플란티어의 CEO 알렉스 카푸는
기업을 하나의 수학적 언어로 만드는
일을
20여년을 준비해왔다고 얘기하죠
이러한 생각이 문득 들더라구요 페이팔
마피아 멤버들은 언제나 모이면 시간
가는 줄 모른 채 희귀한 공상들을
나누며 얘기했다고 합니다 그때부터
일론 머스크는 스스로 판단하는
자동차를 피서틸은 스스로 판단하는
기업을 공상해 왔던 것은 아닐까요
그러기 위해서 차는 수학적인 언어로
이뤄진 자동차 통합 os가 먼저
구축돼야 하고
기업은 모든 데이터를 하나의 수학적
원으로 재구성한 기업 통합 os가
먼저 구축이 되어야 합니다 테슬라와
팔란티어는 지난 10여년간 정확히 그
일을 해오고 있었죠 테슬라는이 통화
os에 인공지능을 적용시켜 차가
스스로 판단하는 자 기능을 시작한지
3년차에 접어들었습니다
팔란티어는 이제 곧
시작하려 합니다
[음악]
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