Building Anthropic | A conversation with our co-founders

We're a research company that builds reliable, interpretable, and steerable AI systems. Talk to our AI assistant Claude at claude.ai.

Anthropic

AI 연구 시작 배경 및 Anthropic 공동 창립자들의 만남

공동 창립자들이 AI 연구를 시작하게 된 계기와 동기

자레드의 물리학 연구에서 AI로의 전환 계기 (지루함, 친구들과의 교류)

다리오의 AI 모델 결과 공유를 통한 다른 공동 창립자들 설득 과정

공동 창립자들의 이전 경력 및 서로 알게 된 과정 (구글, OpenAI 등)

다리오와 다른 공동 창립자들의 첫 만남과 초기 인상

AI 안전성에 대한 초기 관점과 Anthropic 설립의 목적

초기 AI 안전성에 대한 우려 (인간 가치 이해 부족, 소통 문제)

언어 모델을 활용한 AI 안전성 확보 방안에 대한 기대

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)와 모델 확장의 연관성

AI 트렌드 예측 및 안전성 문제의 심각성 인식

GPT-2를 이용한 가짜 뉴스 생성 실험과 그에 따른 정책적 함의 인식

AI 안전성 연구의 초기 단계와 'Concrete Problems in AI Safety' 논문

2016년 OpenAI 합류 당시 AI 안전성에 대한 초기 인식

'Concrete Problems in AI Safety' 논문의 배경과 목적

논문 집필 과정과 당시 AI 안전성 연구 분야의 분위기

AI 안전성에 대한 인식 제고를 위한 노력 (합의 도출, 전문가 참여)

논문 발표를 위한 다양한 연구자들과의 협력 과정

Anthropic의 헌법 AI 접근 방식과 그 효과에 대한 논의

헌법 AI 개념에 대한 초기 반응과 그 가능성에 대한 기대

AI 시스템의 다중 선택 시험 해결 능력을 활용한 헌법 AI 구현 방식

계산 자원과 확장 가능성에 대한 믿음과 그에 따른 접근 방식

AI 연구자들의 과거 경험과 AI 안전성에 대한 접근 방식의 변화

물리학자들의 자신감과 야심찬 목표 설정의 중요성 강조

AI 안전성에 대한 사회적 인식 변화와 Anthropic의 역할

AI 안전성에 대한 사회적 우려 증가와 그에 대한 Anthropic의 대응

사용자 조사를 통한 AI 안전성에 대한 일반 대중의 우려 확인

2023년 백악관 방문 및 AI 개발에 대한 정부의 관심 증대

AI 안전성에 대한 초기 회의론적 시각과 그럼에도 불구하고 연구를 지속한 이유

AI 안전성 연구에 대한 초기 어려움과 주변의 반응

Anthropic의 책임감 있는 확장 정책(RSP)에 대한 논의

RSP의 기원과 목적 (AI 모델 확장의 안전한 관리)

RSP 개발 과정과 여러 단계의 안전 기준 설정

RSP 개발에 있어서 외부 기관의 참여와 협력의 중요성

RSP의 중요성과 Anthropic 내부 문화에 미치는 영향 (헌법과의 비교)

RSP 개발 과정에서 다양한 기술 및 조직적 접근 방식의 활용

미래 연구 방향 및 Anthropic의 비전

해석 가능성 연구 (AI 안전성 및 인간 두뇌 연구)

AI를 활용한 생물학 연구 (AlphaFold 등)

AI를 활용한 민주주의 증진 방안

AI 발전에 대한 과학적 호기심과 안전성에 대한 책임감의 결합

고급 AI 시스템의 위험성 연구 및 대응 방안