Alex Karp is here. He is the co-founder and CEO of Palantir Technologies. The company's data mining software is used by various government agencies in the United States, including the CIA, FBI, and NYPD.

It's also used by hedge funds and other financial firms. Karp is a Stanford graduate and co-founder of the company with ex-PayPal engineers.

I am pleased to have him here at this table for the first time. He does not do many television interviews, and for that, I'm also pleased to have him here.

Welcome. Thank you for having me. Let me talk a bit about the background, which is interesting. Stanford Law, wasn't it?

It was Stanford Law. Uh, and then, and then you went to Frankfurt. Then I went to Frankfurt. PhD, neoclassical, uh, social philosophy, which is a fancy way of saying a quick path to being unemployed, certainly to be the highest educated, least earning person on the planet.

And why did you do that? Um, well, the same reason I, I got involved in founding Palantir. I, I was really passionate about the issues.

I largely wasn't putting money ahead of what I thought was important. Um, some of the ideas I dealt with were actually quite important. How what does it mean to know something?

How does it, what does it mean to communicate it? Um, what is the foundation of Western society? Uh, can we participate as citizens and how?

I was very passionate about those ideas, just like I'm passionate about, uh, my business, Palantir, and, and also about anti-Semitism and other issues that you thought needed to be written about and discussed.

I published widely on both technical issues, uh, kind of issues involving the convergence of Neocon philosophy and Freud, and on discrimination, and on civil liberties, and on anything that anyone would read, uh, which is what you do when you're an aspiring academic with essentially an interest in writing, um, and then I migrated into a business context.

Well, you know, the interesting thing about academia is that it's more interesting to the people in it than it is to anyone else. Uh, you know, and the impact, yes, you end up fighting about small things that may be fairly unimportant to other people.

And I I thought that while the ideas were important, that the actual impact they were going to have was was going to be very small.

I mean, the kind of work I did was intelligible to probably 30, 40 people in the world. So, um, it it seemed more interesting and compelling to do something else, get involved in business and see how that worked out.

And some of the issues in business are actually, from an academic perspective, also quite compelling.

So where did you migrate to? Well, it turned out I had a facility for I was pretty good at making money, and um,  I was very bad at getting paid.

So I basically turned the ability to make money and get paid into a business where I look for other people who were good at making money and bad at getting paid, and I taught them how to make money quicker and to get paid fairly.

This was kind of a venture capital kind of operation or, um, basically my own business which I built.

And, uh, we went I went around looking for motley people who had academic proclivities and were interested in business, and I would approach them and say, why don't you build a business?

I'll help you. And, uh, and I did that for a couple years, and, uh, and then I reconnected with Peter, Peter Thiel, um, and, uh, we began, along with a couple other guys, to build this company, and while there you had the idea for Palantir.

Yeah, well, I, you know, post-9/11, I think the idea again, it was Silicon Valley ought to be involved in in in fighting terrorism and protecting our civil liberties.

Um, and uh, and you know, terrorism is asymmetric. Asymmetry presupposes software because you're finding needles in haystacks, actually using an approach that's not exactly like data mining.

It was a critique on some of the data mining approaches uh that had been used at PayPal, and we thought that that approach would be very effective in this context and would do two things.

It would allow humans to find needles in haystacks, so make the data intelligible to you and me, which it's not.

And by doing that, it would allow them to find bad people trying to destroy our society and could be used also to protect civil liberties by making the datasets transparent so that you could it was very clear what the government is doing and how they're doing it, which is a particular passion of our company.

So the the basic idea is that the West or Western values will win if we and the West believe in what we're doing.

There's no point in having a war on terrorism if civil liberties are being undermined to the extent that we aren't willing to fight that war. And this is particularly true in the cyber context.

It turned out that the approach that was used at PayPal was essentially an anti-data mining approach. It was anti-data mining in the sense that data mining uses algorithms across large datasets, and what we do is we use what legal scholars call predicate-based search.

So we would look at you and then we would go out and say, oh, there's lots of different things in your life that may be indicative of someone being someone involved in bad behavior.

But it would also be very clear how the government looked at you.

It wouldn't be a wide net cast into a sea of data that brings back all of our, all the innocent citizens that are touched by that net.

It would be a very precise, very precise operation, and each step in that operation is documented. How much of your business is finding terrorists for the U.S. government or whoever wants to hire you?

Most of our business is in government, and it all involves both sides of this equation.

Uh, finding uh, people who are up to essentially bad things, both in the anti-terror area, in cyber, in financial malfeasance, mortgage fraud, but also making sure the data is tagged in a way that allows agencies to collaborate with one another, which is one of the big findings in the 9/11 Commission.

Why weren't people able to collaborate? People tend to focus on the policy issues, but there are also massive technical issues that had to be solved, and solved in a way where you can just install it.

We do that. And the second piece is, how do you do it so that when the government is looking at you or me, it's clear that they're looking at you and me for a reason.

If they bring a case against us, what is the case? Where did the evidence come from? Did it come from sources they were allowed to say?

Did they migrate from the source of one piece of evidence into another source? These are the kind of questions that that Americans care a lot about.

Why can't the government do this themselves? We, first of all, we are a piece of the hardworking and tremendously impressive people that you meet when you're in this business are the most important part.

Our part is to provide world-class software.

This is something America, by the way, is very good at. Silicon Valley is especially good at, and that will continue. In your judgment, in America's leadership in creating software, I think software is probably an area where America will continue to lead.

I think Silicon Valley will be at the tip of that, of that movement.

Uh, it's, it's, it's the place we've excelled at. Of the software products you like to use, your audience likes to use, they're mostly American.

And they don't use it because it's built in America.

They use it because it's the best. And why is that? Well, you know, the thing is we, it's, of course, we have enormously talented people, but what makes a software product work is an ability to build a business around a compelling idea.

And that's that while this seems obvious in America and especially in Silicon Valley, in almost every other place, if you want to build a business, people will say, 'Well, how are you going to make money tomorrow?

' In Silicon Valley, we build businesses around an idea, and then we figure out how we're going to make money. And this is incredibly important because if you want something to really work, something really complicated, you cannot hire people who are motivated by paycheck.

They have to live and breathe it. They have to do it over a long period of time.

You have to be willing to... Our company took three years to build before we even went to market.

Three years, no revenue. In any other part of the world, people would laugh you out of the room. But not in the venture capital world, but not in Silicon Valley.

It's a rare place where somewhere else, it doesn't have to be Silicon Valley for venture capital to say, you're not going to make revenue for three years, and but then we believe that you have the seed to grow into something big.

Venture capital exists everywhere, but the companies that have invested using that capital exist in America by and large, and particularly in Silicon Valley.

And it's, I believe it's, it's not because we're smarter, it's because we work better together, because we're more likely to be compelled by a big idea and put monetization second.

And this is, this is the secret to our company. And you know, even when we went to market, we didn't hire sales.

We still don't have salespeople. We have no salespeople working for us at Palantir. We sell the product by exposing clients to it and saying, compare us to what you have.

So what's the compelling business idea here? The compelling business idea is, uh, if you want to make data, if you want to interact with data in a way that's intelligible to you, so the data that's around you, and you're the government, it's a very hard thing to do at scale.

So let's just say you go to the market and you buy something, you talk on your cell phone, you send an SMS, you send every little kind of, you write a report.

It's very hard for you to see that as a pattern. Well, if I'm looking at the government trying to figure that out, it's very hard to do.

What's done currently is they hire a team of computer scientists who write algorithms that none of us understand, right?

And then they come back and say, oh, well, maybe do you believe the computer scientists they hire or would you rather see it yourself?

And that's what we offer. We offer a way to just plug on our platform and you can be a leading expert in finding patterns in large data sets, whether those patterns are terrorists, they're cyber attackers, they're people again in financial malfeasance, or we, the people who want to look at what the government is doing in one form or another, either through Congress or through our attorneys, we can then see what the government is doing.

This is very important. We also allow people to collaborate, which is an enormously important problem. When people look at what happened on 9/11, the conclusion was it happened because people weren't collaborating.

And they focused on kind of especially the CIA and FBI agencies did not effectively collaborate.

And people focus on the policy and inability to work together, but there's also a massive technical issue. How do you work in a massive data set and take out the two pieces of data that the FBI is allowed to see?

It's very tough. And that's something we, we turn, we have a turnkey approach to that.

You can put our product on top of your servers and you can collaborate tomorrow.

What patterns have you discovered about terrorists? Well, you know, obviously, you know, we don't discuss exactly what we've done in, in a classified context, nor am I allowed to.

But, but for example, in the Syar case, which is a case that was discussed in the public, uh, we took a data set that lots of people looked at, some of the world's experts, and we found that there was a group of people that lived in a village that was responsible for most of the attacks in Iraq, and we found out they were responsible for most of the money and most of the attacks.

And that's very valuable and highly actionable information.

If you know, if you know all the real attacks are coming from one source, there's a lot you can do about that.

And this is typical for the kind of things, or when we looked at the Dalai Lama case, which we've got a lot of public attention.

We partnered with Citizen Lab in Canada, and um, we discovered that the Dalai Lama had been infiltrated by one of the world's most sophisticated and uh, uh, largest uh, cyber networks.

And we discovered that working at the service of someone else, working at the service of somebody else, a government, that part we were not clear about.

But we are clear. One of the very interesting things about cyber is this whole issue of attribution. Um, I think the metaphor that one could use in talking about cyber is maybe less cyber war but the democratization of spy techniques.

So in the '80s and the '70s, only large governments could pull off spy operations.

Now teenagers in a basement with a computer can pull off a spy operation, and it's very unclear if it's them or someone else.

And the diagnostic you use is very, very complicated. It's not like someone breaks into your home; they leave a footprint or a handprint, or they leave a hair behind, or you take a picture of it.

It's very, very tough to find out who they are. But what we can allow people to do is get a much better sense of what the evidence is, where it points to.

The reason, the simple reason why simple data mining doesn't work, even leaving aside the moral issues it raises, is it uses a static algorithm against a non-static and highly entrepreneurial uh adversary, that would be the terrorist.

That's the terrorist. And so what you need to do is have a platform that allows you to interact with the data and see the patterns before they realize they're giving off the patterns.

So it's non-algorithmic, it's not static. And what we allow people to do is we allow the actual person doing the work, the analyst, the targeter, to get ahead of the terrorist.

To see patterns the terrorist doesn't realize they're giving off.

And this is this is what now. How good is the terrorist to there? You have to think of terrorists as entrepreneurs, and they tend to be, I think, very good at what they do.

And my view is we need to put our best entrepreneurs against their best entrepreneurs.

That's how we win because they all stopped using cell phones the way they used to, and all those kinds of things.

You can think, you can think of any approach you use as a static approach. They will figure that out. They, this person gets taken away, they do a diagnostic: how did that person get caught?

And they change their patterns immediately. What we need to do is is game them, is be ahead of whatever their technique is.

And that requires people that are very flexible, agile, the kind of people that build weird companies in the valley. You put them against these people, and that's by the way, in these pockets in government, that's what you find entrepreneurial people going after their entre.

If we as a country understand what the danger is, and we as a country understand the kind of uh that it's possible to fight this without giving up our civil liberties, we win.

If we underestimate the danger or we perceive this as a war that will be costly to who we are, we'll lose.

Democracies tend to win when the country gets behind it. We are kind of the greatest democracy in the world and we tend to win wars where the people believe in what they're doing.

Where the people think that there's a trade-off between civil liberties and fighting cyber terrorists, it's going to be very hard to win.

As long as we have computers that are turned on, there will be people that penetrate them. Every time we find a way to block them, they'll find a way in.

The danger is is real and it's going to be with us the rest of our life.

Now, the question is, if the danger is real and it's with us for the rest of our life, what can we as citizens do? We as Americans do that allows us to experience the liberty we want and stop them.

And I think unless that educational piece is really addressed directly, uh, we will have a problem educating the public about the threat, both the threat and the necessity of taking certain approaches.

Obviously, I'm biased and I think, you know, Palantir's ability to tag data and show what the government has done is enormously important.

But you have to explain, if it's, if this is explained where there's a contradiction between our liberty and protecting ourselves, we're going to have a real problem.

현시점 가장 주목받는 회사 (팔란티어)

BZCF | 비즈까페

알렉스 카프입니다. 그는 팔란티어 테크놀로지스의 공동 창립자이자 CEO입니다. 이 회사의 데이터 마이닝 소프트웨어는 CIA, FBI, NYPD를 포함한 미국의 여러 정부 기관에서 사용됩니다.

헤지펀드 및 기타 금융 회사에서도 사용됩니다. 카프는 스탠포드 졸업생이며 전 페이팔 엔지니어와 함께 회사를 공동 설립했습니다.

이 자리에서 처음으로 그를 모시게 되어 기쁩니다. 그는 TV 인터뷰를 많이 하지 않는데, 그래서 더욱 기쁩니다.

환영합니다. 초대해 주셔서 감사합니다. 흥미로운 배경에 대해 이야기해 보겠습니다. 스탠포드 로스쿨을 나오셨죠?

스탠포드 로스쿨을 나왔습니다. 그리고 프랑크푸르트로 갔습니다. 프랑크푸르트에서 신고전주의 사회 철학으로 박사 학위를 받았는데, 이는 실업자가 되는 지름길이자, 지구상에서 가장 많이 배웠지만 가장 적게 버는 사람이 되는 방법입니다.

왜 그런 선택을 하셨습니까? 음, 팔란티어 창립에 참여하게 된 이유와 같습니다. 저는 그 문제에 대해 정말 열정적이었습니다.

대체로 돈보다 중요하다고 생각하는 것을 우선시했습니다. 제가 다룬 아이디어 중 일부는 실제로 매우 중요했습니다. 무엇을 안다는 것은 무엇을 의미하는가?

그것을 전달한다는 것은 무엇을 의미하는가? 서구 사회의 기반은 무엇인가? 우리는 시민으로서 어떻게 참여할 수 있는가?

저는 이러한 아이디어에 매우 열정적이었고, 팔란티어 사업, 반유대주의 및 다른 문제들에 대해서도 열정적이어서 글을 쓰고 토론해야 한다고 생각했습니다.

저는 기술적인 문제, 신고전주의 철학과 프로이트의 융합과 관련된 문제, 차별, 시민의 자유 등 사람들이 읽을 만한 모든 것에 대해 광범위하게 글을 썼습니다. 글쓰기에 관심이 있는 야심 찬 학자가 하는 일이죠. 그러다가 사업 분야로 옮겨갔습니다.

글쎄요, 학계의 흥미로운 점은 그 안에 있는 사람들에게만 더 흥미롭다는 것입니다. 다른 사람들에게는 그다지 중요하지 않은 작은 일들로 싸우게 됩니다.

아이디어가 중요하다는 생각은 했지만, 실제로 그것들이 미칠 영향은 매우 작을 것이라고 생각했습니다.

제가 했던 종류의 일은 아마 전 세계에서 30~40명 정도만 이해할 수 있었을 겁니다. 그래서 다른 일을 하는 것이 더 흥미롭고 매력적으로 보였고, 사업에 참여해서 어떻게 되는지 보고 싶었습니다.

사업에서의 몇 가지 문제들은 사실 학문적인 관점에서도 꽤 흥미롭습니다.

어디로 옮겨가셨나요? 제가 돈을 꽤 잘 버는 재능이 있다는 것을 알게 되었는데, 돈을 받는 데는 젬병이었습니다.

그래서 저는 돈을 벌고 돈을 받는 능력을 사업으로 전환하여 돈을 잘 벌지만 돈을 잘 받지 못하는 다른 사람들을 찾아서 그들에게 돈을 더 빨리 벌고 정당하게 돈을 받는 방법을 가르쳤습니다.

이것은 일종의 벤처 캐피털 운영 또는 기본적으로 제가 구축한 저만의 사업이었습니다.

그래서 저는 학문적인 성향을 가지고 사업에 관심이 있는 잡다한 사람들을 찾아다니면서 그들에게 사업을 시작해 보는 것이 어떻겠냐고 제안하곤 했습니다.

제가 도와드리겠습니다. 그렇게 몇 년 동안 하다가 피터, 피터 틸과 다시 연결되었고, 다른 몇몇 사람들과 함께 이 회사를 설립하기 시작했는데, 거기서 팔란티어에 대한 아이디어를 얻으셨군요.

네, 9.11 테러 이후에 다시 한번 실리콘 밸리가 테러와의 싸움과 시민의 자유를 보호하는 데 관여해야 한다는 생각을 하게 되었습니다.

테러는 비대칭적입니다. 비대칭성은 소프트웨어를 전제로 합니다. 왜냐하면 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같기 때문입니다. 사실 데이터 마이닝과는 정확히 같지 않은 접근 방식을 사용하고 있습니다.

그것은 페이팔에서 사용되었던 일부 데이터 마이닝 접근 방식에 대한 비판이었고, 우리는 그 접근 방식이 이 맥락에서 매우 효과적일 것이고 두 가지 일을 할 것이라고 생각했습니다.

인간이 건초 더미에서 바늘을 찾을 수 있도록 데이터를 여러분과 제가 이해할 수 있도록 만들어 줄 것입니다.

그렇게 함으로써 사회를 파괴하려는 나쁜 사람들을 찾아낼 수 있고, 데이터 세트를 투명하게 만들어 정부가 무엇을, 어떻게 하고 있는지 명확하게 밝혀 시민의 자유를 보호하는 데도 사용될 수 있습니다. 이는 저희 회사의 특별한 열정이기도 합니다.

기본적인 생각은 우리와 서방이 우리가 하는 일을 믿는다면 서방 또는 서방의 가치가 승리할 것이라는 겁니다.

시민의 자유가 우리가 테러와의 전쟁을 기꺼이 싸우지 않을 정도로 훼손된다면 테러와의 전쟁을 할 이유가 없습니다. 이는 사이버 환경에서 특히 그렇습니다.

페이팔에서 사용된 접근 방식은 본질적으로 반데이터 마이닝 접근 방식이었습니다. 데이터 마이닝은 대규모 데이터 세트에 걸쳐 알고리즘을 사용한다는 점에서 반데이터 마이닝이었고, 저희는 법학자들이 술어 기반 검색이라고 부르는 것을 사용합니다.

그래서 저희는 당신을 보고, 당신의 삶에서 나쁜 행동에 연루된 사람을 나타낼 수 있는 여러 가지 것들이 있다고 말할 것입니다.

정부가 당신을 어떻게 보고 있는지도 매우 명확할 것입니다.

그것은 바다에 던져진 넓은 그물이 되어 우리 모두의 무고한 시민들을 데려오는 것이 아닐 겁니다.

그것은 매우 정확하고 정밀한 작전일 것이고, 그 작전의 각 단계는 문서화됩니다. 당신의 사업에서 미국 정부나 당신을 고용하려는 사람이 테러리스트를 찾는 데 얼마나 많은 비중을 두고 있습니까?

저희 사업의 대부분은 정부와 관련되어 있으며, 이 방정식의 양쪽 측면 모두와 관련되어 있습니다.

본질적으로 테러 방지, 사이버, 금융 부정행위, 주택 담보 대출 사기 등 나쁜 일을 저지르는 사람들을 찾는 것뿐만 아니라, 기관들이 서로 협력할 수 있도록 데이터를 태그하는 것도 포함됩니다. 이는 9.11 위원회의 주요 조사 결과 중 하나입니다.

왜 사람들은 협력할 수 없었을까요? 사람들은 정책 문제에 집중하는 경향이 있지만, 해결해야 할 막대한 기술적인 문제도 있었고, 그냥 설치할 수 있는 방식으로 해결해야 했습니다.

저희는 그렇게 합니다. 그리고 두 번째는 정부가 당신이나 저를 볼 때, 그들이 당신과 저를 이유가 있어서 보고 있다는 것을 분명히 하는 방법입니다.

만약 그들이 우리를 고소한다면, 그 이유는 무엇이고 증거는 어디에서 나왔으며, 그들이 말할 수 있는 출처에서 나온 것입니까?

그들이 한 증거 자료에서 다른 자료로 이동했습니까? 이러한 질문들은 미국인들이 매우 중요하게 생각하는 것들입니다.

왜 정부가 직접 할 수 없을까요? 우선, 저희는 이 업계에서 만나는 근면하고 매우 인상적인 사람들 중 일부이며, 그들이 가장 중요한 부분입니다.

저희의 역할은 세계 최고 수준의 소프트웨어를 제공하는 것입니다.

이것은 미국이 매우 잘하는 분야입니다. 실리콘 밸리는 특히 잘하고 있으며, 앞으로도 그럴 것입니다. 제 생각에 미국의 소프트웨어 제작 리더십은 계속될 것이며, 소프트웨어는 미국이 계속 주도할 분야일 것입니다.

실리콘 밸리가 그 움직임의 선두에 있을 것이라고 생각합니다.

우리가 탁월했던 곳입니다. 당신이, 당신의 시청자들이 사용하고 싶어 하는 소프트웨어 제품들은 대부분 미국산입니다.

미국에서 만들어졌기 때문에 사용하는 것이 아닙니다.

최고이기 때문에 사용하는 것입니다. 왜 그럴까요? 물론, 저희는 매우 재능 있는 사람들이 많지만, 소프트웨어 제품이 성공하려면 매력적인 아이디어를 중심으로 사업을 구축하는 능력이 필요합니다.

이것은 미국, 특히 실리콘 밸리에서는 당연해 보이지만, 거의 모든 다른 곳에서는 사업을 시작하고 싶다면 사람들이 '내일 어떻게 돈을 벌 것인가?'라고 물을 것입니다.

실리콘 밸리에서는 아이디어를 중심으로 사업을 구축한 다음, 어떻게 돈을 벌지 고민합니다. 이것은 정말 중요한데, 무언가가 제대로 작동하려면, 매우 복잡한 무언가를 하려면 월급 때문에 일하는 사람들을 고용할 수 없습니다.

그들은 그것에 몰두하고 숨 쉬어야 합니다. 오랜 기간 동안 그것을 해야 합니다.

기꺼이 해야 합니다... 저희 회사는 시장에 출시하기까지 3년이 걸렸습니다.

3년 동안 수익이 없었습니다. 다른 나라에서는 사람들이 비웃겠지만, 벤처 캐피털 업계나 실리콘 밸리에서는 그렇지 않습니다.

벤처 캐피털이 '3년 동안은 수익이 없을 겁니다. 하지만 우리는 당신이 크게 성장할 씨앗을 가지고 있다고 믿습니다.'라고 말하기 위해 실리콘 밸리가 아니어도 되는 드문 곳입니다.

벤처 캐피털은 어디에나 존재하지만, 그 자본을 사용하여 투자한 회사들은 대체로 미국, 특히 실리콘 밸리에 있습니다.

제 생각에는 우리가 더 똑똑해서가 아니라, 우리가 더 협력을 잘하고, 큰 아이디어에 더 이끌리고 수익 창출을 두 번째로 생각하기 때문입니다.

이것이 우리 회사의 비밀입니다. 심지어 시장에 진출했을 때도 영업사원을 고용하지 않았습니다.

우리는 여전히 영업사원이 없습니다. 팔란티어에는 영업사원이 없습니다. 우리는 고객에게 제품을 노출하고 그들이 가진 것과 비교해 보라고 말함으로써 제품을 판매합니다.

여기서 설득력 있는 사업 아이디어는 무엇일까요? 설득력 있는 사업 아이디어는 데이터를 다루고 싶다면, 주변의 데이터를 이해할 수 있는 방식으로 상호 작용하고 싶다면, 특히 정부라면 대규모로 처리하기가 매우 어렵다는 것입니다.

예를 들어 시장에 가서 물건을 사고, 휴대폰으로 통화하고, SMS를 보내고, 보고서를 작성한다고 가정해 봅시다.

이 모든 것이 대규모 데이터입니다.

그것을 패턴으로 보기가 매우 어렵습니다. 정부가 그것을 파악하려고 한다면, 하기가 매우 어렵습니다.

현재는 컴퓨터 과학자 팀을 고용하여 우리 중 누구도 이해하지 못하는 알고리즘을 작성합니다.

그리고 그들은 돌아와서 '컴퓨터 과학자들이 고용한 사람들을 믿으시겠습니까, 아니면 직접 보시겠습니까?'라고 묻습니다.

그것이 우리가 제공하는 것입니다. 우리 플랫폼에 연결하기만 하면 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾는 데 선두적인 전문가가 될 수 있습니다. 그 패턴이 테러리스트이든, 사이버 공격자이든, 금융 비리를 저지르는 사람이든, 또는 의회나 변호사를 통해 정부가 무엇을 하고 있는지 알고 싶어하는 사람이든, 우리는 정부가 무엇을 하고 있는지 볼 수 있습니다.

이것은 매우 중요합니다. 저희는 또한 사람들이 협업할 수 있도록 지원하는데, 이는 매우 중요한 문제입니다. 9.11 테러 당시 사람들이 협력하지 못했기 때문에 발생했다는 결론이 나왔습니다.

특히 CIA와 FBI가 효과적으로 협력하지 못했다는 점에 초점을 맞췄습니다.

사람들은 정책과 협력 부족에 초점을 맞추지만, 엄청난 기술적 문제도 있습니다. 방대한 데이터 세트에서 FBI가 볼 수 있는 두 개의 데이터 조각을 어떻게 찾아낼 수 있을까요?

매우 어려운 일입니다. 그래서 저희는 턴키 방식을 가지고 있습니다.

저희 제품을 서버에 설치하면 바로 다음 날부터 협업할 수 있습니다.

테러리스트에 대해 어떤 패턴을 발견했습니까? 아시다시피, 기밀 사항이라 정확히 말씀드릴 수는 없습니다.

하지만 예를 들어, 공개적으로 논의되었던 시아르 사건에서 저희는 많은 사람들이, 심지어 세계적인 전문가들이 살펴본 데이터 세트에서 이라크 공격의 대부분을 담당한 마을에 사는 사람들의 그룹을 발견했고, 그들이 대부분의 자금과 공격을 담당했다는 것을 알아냈습니다.

이는 매우 가치 있고 실행 가능한 정보입니다.

만약 모든 실제 공격이 한 곳에서 비롯된다는 것을 안다면, 그에 대해 할 수 있는 일이 많을 것입니다.

이것은 일반적인 사례이며, 저희가 많은 관심을 받았던 달라이 라마 사건을 살펴봤을 때도 마찬가지였습니다.

저희는 캐나다의 Citizen Lab과 협력하여 달라이 라마가 세계에서 가장 정교하고 큰 사이버 네트워크 중 하나에 의해 침투당했다는 사실을 발견했습니다.

그리고 다른 사람, 즉 정부를 위해 일하고 있다는 사실을 발견했지만, 그 부분은 명확하지 않았습니다.

하지만 저희는 분명히 알고 있습니다. 사이버에 대해 매우 흥미로운 점 중 하나는 바로 귀속 문제입니다. 사이버에 대해 이야기할 때 사용할 수 있는 비유는 사이버 전쟁보다는 스파이 기술의 민주화일 것입니다.

80년대와 70년대에는 대규모 정부만이 스파이 작전을 수행할 수 있었습니다.

이제 지하실에 컴퓨터를 가진 10대들도 스파이 작전을 수행할 수 있고, 그들이 하는 건지 다른 사람이 하는 건지 매우 불분명합니다.

그리고 사용하는 진단법은 매우 복잡합니다. 마치 누군가 집에 침입해서 발자국이나 손자국을 남기거나 머리카락을 남기는 것과는 다릅니다. 사진을 찍는 것과도 다르죠.

누가 그랬는지 알아내기가 매우 어렵습니다. 하지만 저희가 사람들에게 제공할 수 있는 것은 증거가 무엇인지, 어디를 가리키는지 훨씬 더 잘 파악할 수 있도록 돕는 것입니다.

단순한 데이터 마이닝이 효과가 없는 이유는, 도덕적인 문제를 차치하더라도, 테러리스트라는 비정적이고 고도로 기업가적인 적에 대해 정적인 알고리즘을 사용하기 때문입니다.

바로 테러리스트 말이죠. 따라서 데이터를 상호 작용하고 그들이 패턴을 드러내고 있다는 것을 깨닫기 전에 패턴을 볼 수 있는 플랫폼이 필요합니다.

그래서 알고리즘에 의존하지 않고 정적이지도 않습니다. 저희는 실제로 작업을 수행하는 사람, 분석가, 타겟 담당자가 테러리스트보다 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.

테러리스트가 인지하지 못하는 패턴을 볼 수 있도록 말이죠.

이것이 바로 현재 상황입니다. 테러리스트는 얼마나 능숙할까요? 테러리스트를 기업가라고 생각해야 합니다. 그들은 자신이 하는 일에 매우 능숙한 경향이 있습니다.

제 생각에는 최고의 기업가를 그들의 최고의 기업가와 맞붙여야 합니다.

그래야 승리할 수 있습니다. 왜냐하면 그들은 예전처럼 휴대폰을 사용하지 않고, 그런 종류의 행동을 멈췄기 때문입니다.

어떤 접근 방식을 사용하든 정적인 접근 방식이라고 생각할 수 있습니다. 그들은 그것을 알아낼 것입니다. 그 사람이 잡히면 어떻게 잡혔는지 진단합니다.

그리고 즉시 패턴을 바꿉니다. 저희가 해야 할 일은 그들을 앞서나가고, 그들의 기술이 무엇이든 앞서나가는 것입니다.

그러려면 매우 유연하고 민첩한 사람들, 실리콘밸리에서 이상한 회사를 만드는 종류의 사람들이 필요합니다. 그런 사람들을 이 사람들과 맞붙이면, 정부 내 일부 부서에서는 기업가적인 사람들이 기업가를 쫓는 것을 볼 수 있습니다.

만약 우리나라가 위험이 무엇인지 이해하고, 우리나라가 시민의 자유를 포기하지 않고도 싸울 수 있다는 것을 이해한다면, 우리는 승리할 것입니다.

만약 우리가 위험을 과소평가하거나, 이것을 우리의 정체성에 큰 타격을 주는 전쟁으로 인식한다면, 우리는 질 것입니다.

민주주의는 국가가 지지할 때 승리하는 경향이 있습니다. 우리는 세계에서 가장 위대한 민주주의 국가이고, 국민들이 자신들이 하는 일을 믿는 전쟁에서 승리하는 경향이 있습니다.

국민들이 시민의 자유와 사이버 테러리스트와의 싸움 사이에 상충 관계가 있다고 생각한다면, 승리하기가 매우 어려울 것입니다.

컴퓨터가 켜져 있는 한, 컴퓨터를 뚫고 들어오는 사람들이 있을 것입니다. 우리가 그들을 막을 방법을 찾을 때마다, 그들은 들어올 방법을 찾을 것입니다.

위험은 현실이며, 우리 삶의 남은 기간 동안 우리와 함께할 것입니다.

이제 문제는, 위험이 현실이고 우리 삶의 남은 기간 동안 우리와 함께한다면, 시민으로서 우리는 무엇을 할 수 있을까요? 미국인으로서 우리는 우리가 원하는 자유를 경험하고 그들을 막을 수 있도록 무엇을 할 수 있을까요?

그리고 저는 그러한 교육적인 부분이 직접적으로 다루어지지 않는다면, 위협, 즉 위협과 특정 접근 방식을 취해야 할 필요성에 대해 대중을 교육하는 데 어려움을 겪을 것이라고 생각합니다.

분명히 저는 편향되어 있고, 팔란티어의 데이터를 태깅하고 정부가 한 일을 보여주는 능력이 매우 중요하다고 생각합니다.

그러나 만약 이것이 우리의 자유와 우리 자신을 보호하는 것 사이에 모순이 있다고 설명된다면, 우리는 심각한 문제에 직면하게 될 것입니다.

알렉스 카프와 팔란티르 기술 소개

팔란티어 테크놀로지스의 공동 창립자이자 CEO인 알렉스 카프를 소개합니다.

팔란티어의 데이터 마이닝 소프트웨어는 미국 정부 기관과 금융 회사에서 사용하고 있습니다.

카프의 배경: 스탠포드 법학, 신고전주의 사회철학 박사.

현시점 가장 주목받는 회사 (팔란티어)

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