헬스케어의 마일스톤을 찍고 있습니다 🪨

에드윈 | Healthcare AI Researcher
2019년에 입사하여 카카오브레인의 성장을📈 함께 한 에드윈. 팀에서 가장 카카오브레인에 오래 다닌 크루로서 크루들과 치열하게 일하는 것도 함께 시간을 보내는 것도 좋아하는 든든한 크루.

브룩 | Healthcare AI Researcher

산업공학과 관련한 일을 하다 우연히 접한 머신러닝에 마음을 뺏겨 의공학을🔬 공부한 후 2021년 카카오브레인 입사. 이러한 호기심을 바탕으로 딥러닝과 메디컬의 무궁무진한 가능성을 탐색하는 중.

딘 | Healthcare AI Researcher

바이오 및 뇌공학과 박사 출신의 딘. 누가 봐도 T이지만 그만큼, 자신과 다른 관점과 논리도 수용할 줄 아는 크루. 서로의 성장을 보는 게 즐거운 크루이자 카카오브레인의 공식 베이비 크루인 여울이의👧🏻 아빠인 딘. 

먼저, 팀 소개를 해주세요.

피터 | AI Research팀은 헬스케어사업실에 속한 팀으로 의사들이 환자의 질병을 진단하는 데 도움을 주는 솔루션을 만들어요. 현재는 환자의 흉부 엑스레이(X-ray)를 보고 환자의 상황을 진단하여 판독문을 작성해 주는 솔루션 개발에 집중하고 있어요. 팀은 컴퓨터 사이언스를 전공한 크루가 많고, 그중에서도 딥러닝 기술을 활용하여 모델링을 연구하는 크루가 주축을 이룹니다.

의료 분야에서도 특히, 엑스레이에 먼저 접근한 이유는 무엇인가요? 또, 현재 카카오브레인의 솔루션 개발은 얼마나 진행되었는지 궁금합니다. 

피터 | 흉부 엑스레이(X-ray)는 사람들이 많이 찍는 엑스레이 중 하나예요, 건강검진에도 포함된 필수 검진 항목이죠. COVID-19를 거치면서 흉부 엑스레이 촬영 빈도는 더욱더 늘어나고 있어요. 당연히 영상의학과에서 흉부 엑스레이 초안 판독문 제공 솔루션에 대한 수요가 많을 것으로 생각했어요. 현재는 엑스레이를 보고 기흉이나 폐렴과 같은 질병의 여부를 판독문에 표시해준다는 점에서, 영상의학과 전문의의 진단 시간을 획기적으로 줄여줄 수 있는 솔루션 모델을 확보했다고 보고 있습니다. 다만 몇 가지 개선할 부분이 있어 이에 대해 고도화 작업을 진행하고 있어요. 

어떤 개선점을 중심으로 고도화하고 있나요? 

딘 | 저희가 이 프로젝트를 수행한 지 1년쯤 되었는데요. 지난 1년의 목표는 모델이 작성한 판독문의 정확도가 실제 의사분들이 작성한 판독문의 성능지표 수준과 비슷한 지점을 달성하는 것이었어요. 현재 내외부적으로 판단했을 때, 첫 번째 목표는 어느 정도 달성했다고 판단하고 있습니다. 두 번째 목표는 지금과 다른 측면의  정확도를 확보하는 것인데요. 질병의 유무로 정확도를 계산했던 첫 번째 목표와 달리 두 번째 목표는 다각도에서 정확도를 측정하고 있어요. 예를 들어 ‘기흉이 있다 없다’ 등 단순히 질병의 유무를 인식하는 수준에서 더 나아가서 오른쪽 폐보다 왼쪽 폐의 기흉이 더 심하다 등 질병의 위치나 심각도를 진단하는 성능을 측정하는 것이죠. 이 밖에도 판독문의 오탈자 등 신뢰도를 떨어뜨리는 문제를 개선하는 작업도 하고 있습니다. 전반적인 판독문의 완성도를 올리고 있다고 봐주시면 됩니다.

작년에 논문을 발표했어요. 이 논문이 국제 컨퍼런스인 ‘MICCAI2023’의 포스터를 장식했죠. 지난 12월, 국제컴퓨터비전패턴인식 학술대회(CVPR)의 이미지 캡셔닝 챌린지에서는 3위를 차지했고요. 이러한 성과를 낼 수 있는 이유는 무엇이라고 생각해요?

딘 | MICCAI 2023 논문은 저희 팀에서 대규모 데이터를 활용한 연구에 앞서 일종의 테스트 겸 흉부 엑스레이 데이터를 다루는 데 익숙해지기 위해 진행했던 연구예요. 당시 본격적인 솔루션 개발에 착수하기 위해 국내 병원과 천만 건 이상의 데이터 연구를 앞두고 있었거든요. 본격적으로 대량의 데이터를 얻기 전에 저희가 먼저 접근할 수 있는 공개 데이터들을 최대한 모아서 향후 연구에서 활용 가능성이 있는 사전학습 모델을 확보하고자 했어요. 그런데 공개 데이터들의 특징이나 구성이 모두 다르다 보니 이 데이터들을 모두 활용할 수 있는 방법에 대해서 많은 시도를 했었고 자연스레 서로 다른 종류의 데이터들을 함께 학습시키는 방법에 대한 연구 결과를 논문으로 정리하여 발표할 수 있었어요. 공개 데이터의 양이 상대적으로 적은 의료영상 분야에서 상당히 의미있었던 성과라고 생각합니다. 

에드윈 | 저는 카카오브레인의 인프라를 얘기하고 싶어요. 챌린지는 보통 주어지는 시간이 짧기 때문에, 시도해 볼 수 있는 다양한 아이디어를 최대한 빠르게 실험하여 성능을 개선해 나가야해요. 챌린지 기간의 마지막쯤에 이렇게 찾은 베스트 실험 조합을 가지고 여러 모델의 예측치를 합치는 앙상블이라는 작업을 하는데요, 일종의 집단 지성을 압축적으로 발휘하는 거예요. 그런 측면에서 활용할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)를 얼만큼 많이 가졌는지가 중요합니다. 카카오브레인은 개인이 활용할 수 있는 GPU의 양이 상당히 많은 편입니다. 원하는 실험을 다 돌려볼 수 있죠. 그리고 GPU가 아무리 많다고 해도 이를 어떻게 사용할지는 또 다른 문제거든요. 이 많은 GPU를 잘 활용하려면 깊게 공부해야 하는데, 저희는 브레인 클라우드라고 하는 클라우드 시스템이 있어서 수십 대의 GPU 노드를 쉽게 컨트롤할 수 있어요. 그래서 수많은 실험들을 한 번에 돌린 후, 최적의 전략을 찾아내 좋은 성과를 거뒀던 것 같습니다.

카카오브레인이 메디컬 도메인에서 선점하고 싶은 역할은 무엇인가요? 

브룩 | 개인적으로 원하는 이미지는 넘사벽이에요. 헬스케어 분야는 특히 진입 장벽이 높은 분야라고 생각하거든요. 이러한 시장에서 카카오브레인이 인프라와 기술력을 바탕으로 우수한 모델을 빠르게 확보했다고 생각하고, 실제 임상 환경에서 활용될 수 있도록 준비하는 과정도 경쟁력 있는 경험이 될 것이라 생각해요. 

에드윈 | 사실 사람이 하는 일에 AI를 적용한다는 생각 자체가 조심스럽잖아요. 실제로, 의사분들의 거부감도 있을 것이고요. 저희는 의사를 도와서 효율을 높이는 것에 초점을 두고 있어요. 저희가 학습시킨 모델이 판독문 초안을 잘 만들어주면, 판독의는 이 초안 판독문을 확인해서 혹은 약간의 수정만 가하면 되는 것이죠. 이를 통해 한 명의 의사가 시간당 할 수 있는 작업량이 훨씬 올라갈 것이라고 생각합니다. 즉, 저희의 솔루션을 통해 AI를 활용하는 것이 업무 효율을 높이고 더 가치 있는 이득을 취할 수 있겠다는 인식을 심어줄 수 있다면 그것으로도 좋은 시작인 것 같아요.

브룩(Brook)은 산업공학을 전공하고 관련한 일을 하다가 우연히 접한 머신러닝을 계기로 카카오브레인에 합류하게 되었다고 들었어요. 업을 전환해봐야겠다고 생각한 계기는 무엇인가요?

브룩 | 엄연하게는 산업공학도 AI와 관련된 필드의 공학이에요. 그렇지만 제가 원래 했던 업무가, 사람이 배경지식을 기반으로 알고리즘을 디자인하고 개발하는 형태였다면, 머신러닝은 데이터를 기반으로 알고리즘이 만들어져요. 그런데 사람도 결국은 데이터, 즉 경험을 기반으로 고민하고 의사결정을 하잖아요. 그 점에서, 머신러닝을 개발하고 기여할 수 있는 영역을 무궁무진하게 확장할 수 있겠다고 생각했어요. 이러한 복합적인 호기심으로 이제는 좀 더 깊게 딥러닝까지 공부하면서 머신러닝 필드에 남아 있게 되었습니다.

그 중에서도 카카오브레인이라는 회사를 선택한 이유는요?

브룩 | 카카오브레인에 가장 기대했던 두 가지가 인프라와 사람이에요. 일단 대규모의 데이터가 큰 요인이었어요. 데이터가 많으면 원하는 테스트를 마음껏 해볼 수 있거든요. 대규모 단위로 실험하고 모델을 개발하고 할 수 있는 회사가 많지 않은데 그게 가능했고, 그중에서도 카카오브레인이 가장 세련되고 멋있다고 생각했었어요. 그리고 실제로 들어와서 느낀 건 사람들의 유연한 사고와 다양한 영역의 전문가분들이 있어서 시너지가 잘 난다는 점이에요. 딥러닝 영역 자체가 개발하고 해석하는 데 있어서 굉장히 주관적인 견해도 많이 들어가요. 그래서 다양한 관점의 의견들을 들으면서 디벨롭해가는 과정이 굉장히 재미있어요. 브레인 클라우드로 다양한 도전을 마음껏 해보고, 동료로부터 받는 건설적인 피드백들로 성장하는 재미를 느낄 수 있는 것. 이런 점이 카카오브레인을 선택한 이유이자 오래 다니고 있는 이유예요.

다음은  리더인 피터에게 질문할게요. 피터는 무엇을 중점으로 팀을 운영하고 있나요?

피터 | 크루에게도 여러 번 말씀드렸는데 저는 개인의 성공보다 팀의 성공을 우선시하고 있어요. 공동의 목표를 향해 함께 나아가는 과정에서 팀의 성공이 더 큰 가치를 창출한다고 믿기 때문이고요. 팀의 성공을 위해서는 각 구성원의 역량도 중요하지만, 각 구성원이 서로의 부족한 부분을 상호 보완하면서 공동의 목표를 달성하려는 협력의 자세가 더 중요하다고 생각합니다. 이게 가능한 건 카카오브레인의 컬처인 ‘신충헌’이 있어서인데요. 공동의 목표를 향해 움직이다 보면 서로의 의견이 충돌할 때가 많거든요. 그렇지만 신뢰를 바탕으로 치열하게 충돌하는 컬처가 잡혀 있기 때문에 크루들도 감정을 배제하고 결과와 해결책에 집중할 수 있어요. 저는 이 컬처가 잘 지켜지도록 하고 있어요. 팀원들과 1:1 미팅을 통해 못다한 생각을 듣기도 하고, 과정에서 상할 수 있는 감정을 케어하기도 합니다.  

피터처럼, 회사의 문화가 유지되는 건 구성원들이 지키기 때문이에요. AI CAD팀은 한 명의 구성원으로서 회사의 문화를 지키기 위해 어떤 노력을 하고 있나요? 

브룩 | 카카오브레인은 최소한의 룰만 가지고 있어요. 규정이라는 건 어떤 문제가 생길 때 만들어지는데, 규정이 생기면 생산성을 일부 해친다고 생각해요. 그러다 보니 나의 문제로 인해 불필요한 규정이 생기지 않도록 구성원 모두가 노력합니다. 예를 들어, 저희는 모두 개인이 법인카드를 가지고 있는데요. 사용처를 구체적으로 명시해 두지 않았어요. 모두가 업무에 필요한 곳에 알아서 잘 쓰겠다는 믿음이 있어서죠. 그리고 실제로 그렇게 하고 있기 때문에 더 이상의 불필요한 규정이 생기지 않고 있다고 생각해요.

피터 | 말씀 주신대로 모든 구성원이 노력해야 컬처가 지속될 수 있다고 생각해요. 저도 굉장히 조심하고 있습니다. 말 한마디를 해도 아무 생각 없이 말을 뱉으면 상대방이 다르게 받아들일 수도 있겠다는 생각이 들어서 장난도 안 치려고 하고요. 사실 저는 동료들과의 술자리도 좋아하는데 싫어할 수도 있으니, 제가 먼저 회식하자고 한 적이 별로 없거든요. (웃음) 이러한 작은 것들이 모여서 저희의 문화가 유지되고 있는 것 같아요.

폴라 | 저도 덧붙이면 각자 동등한 위치에서, 서로 존중하려면 각자 맡은 일에서 전문가가 되어야 한다는 전제가 깔려 있는 것 같아요. 각자의 일에서는 누군가 질문했을 때 바로 답할 수 있을 정도의 전문성을 갖추려 노력 하기 때문에 서로 존중하는 문화가 만들어진다고 생각합니다. 

폴라, 마침 잘 얘기해주었어요. 폴라는 카카오브레인에 입사한 지 6개월 된 뉴비잖아요. 처음 들어왔을 때 카카오브레인의 ‘신충헌’ 컬처는 어떻게 다가왔나요?

폴라 | 처음에는, 직책이나 경력을 내려놓고 동등한 연구자의 위치에서 이야기하는 분위기에 적응하는데 시간이 조금 걸렸어요. 낯설기도 하고 업무적으로 도움을 주고 받는게 맞나? 라는 생각이 들었는데요. 지금은 동등한 연구자로서 도전 받는 느낌이라 저도 더 적극적으로 의견도 내고 참여하고 있어요.

한편 에드윈은 카카오브레인에서 일한 지 6년 차에 접어들어요. 카카오브레인의 성장과 함께했다고 해도 과언이 아닌데요. 카카오브레인이 이렇게 성장하기까지는 어떤 점이 가장 크게 작용한 것 같나요?

에드윈 | 다양한 요인이 있겠지만 배울점 많고 훌륭한 동료들, 그리고 수평적인 조직 문화인 것 같아요. 카카오브레인은 면접 과정을 설계하는 것부터 실제 면접을 보는 것까지 해당 팀이 직접 참여해요. 그렇다 보니 새로운 크루가 와도 실제 팀에서 필요한 업무와 얼라인이 잘 되죠. 또한, 회사에 실력 좋은 동료들이 많다 보니 계속 배우면서 끊임 없이 성장 할 수 있고요. 특히 연구를 하다보면, 직면한 문제에 대해 대게는 답이 없거나 있어도 확신하기 어려운 경우가 많아요. 이때 수직적인 조직 문화가 강해서 의견을 자유롭게 주고받을 수 없다면, 결국엔 누군가의 결정으로 찍어 누르게 되겠죠. 그러면 아무리 뛰어난 인재들이 모여 있어도 발전이 더딜 수밖에 없어요. 카카오브레인의 수평적인 조직문화 아래서, 자유롭게 의견을 내고 충돌 하며 항상 더 나은 솔루션을 찾아 나아가고 있기 때문에 팀이나 회사가 꾸준히 성장하고 있다고 생각합니다.

지난 6년 동안 가장 기억에 남는 일은 무엇인가요?

에드윈 | 어제 자기 전에 생각해 봤는데요. (웃음) 가장 기억에 남는 건 동료들과 놀러 다녔던 시간인 것 같아요. 제가 입사 한지 얼마 안되었을 때 전사 직원이 워크숍을 갔던 순간이나 최근 저희 팀끼리 가평에 워크샵 갔던 것이 많이 생각났습니다. 이렇게 같이 놀러 다닌 순간들이 기억에 많이 남는데, 아무래도 새로운 장소에서 새로운 활동을 하다 보면 리프레시도 되고, 서로 더 가까워지는 것 같아요. 카카오브레인의 신충헌의 가장 앞에 ‘신’이 있잖아요. 동료의 능력으로 믿음이 쌓이기도 하지만, 이런 시간을 통해 쌓이는 것 같기도 해요. 

반대로 가장 최근에 입사한 폴라는 미니컨 사회도 자진해서 맡을 정도로 카카오브레인에 대한 애정이 크다고 들었어요. 애정을 드러낼 기회를 드릴게요. 카카오브레인의 가장 좋은 점을 꼽자면 무엇일까요?

폴라 | 인프라랑 훌륭한 동료는 무조건이에요. 이 두 개는 진짜 부정할 수가 없는 것 같아요.
원하는 실험은 다 해볼 수 있는 인프라, 좋은 동료, 업무에 집중할 수 있는 문화. 이 3가지가 제일 큰 장점인 것 같아요. 동등한 관계에서 토론하면서 제일 좋은 솔루션을 찾아가는 경험이 진짜 좋은 것 같고요. 다른 회사, 어디 부서에서도 이런 훌륭한 동료들과 얘기하기는 쉽지 않겠다는 생각을 많이 해요.

입사 준비를 할 때는 무엇을 중점으로 준비했나요?

폴라 | 제가 경력으로는 주니어 중의 주니어니까 면접관 입장에서 ‘왜 나를 뽑아야 할까’라는 질문을 스스로에게 던져봤어요. 그리고 기초를 탄탄하게 하려고 했어요. AI CAD팀은 도메인이 메디컬이니 메디컬 위주로 준비하려고도 했었는데, 쉽지 않더라고요. 팀에서 중요하게 보는 것도 아닌 것 같았고요. 그래서 논리력이랑 딥러닝 기초에 대한 확실한 이해. 이 두 가지에 집중했어요.

피터 | 사실 저희 모집 공고에는 지원 자격으로 학력이 석사 이상으로 적혀 있었어요. 그런데 폴라는 학사거든요. 그럼에도 다른 조건을 다 뚫었어요. 코딩 테스트에서, 처음으로 100점의 평가를 받았습니다. 특히 폴라가 한 번도 해보지 않았던 분야의 문제였는데, 100점을 맞았다는 건 엄청난 성장 가능성을 가진 분이라고 생각했어요. 기초적인 딥러닝 백그라운드도 정말 탄탄했고요. 대부분의 회사에서 연구직의 경우 보통 석사 이상을 요구하는데요. 카카오브레인은 실력만 평가하므로 충분한 역량을 보유하고 있으시다면 누구든 지원해주세요!

면접하다보면 헬스케어에 막연한 두려움이 있으신 분들이 많아요. AI에서 메디컬은 아직 특수한 도메인이잖아요. 이런분들께 해주고 싶은 얘기가 있다면요?

브룩 | 사실 우리 팀에도 메디컬 도메인을 전혀 경험해 보지 않았던 분들이 더 많아요. 그럼에도 확실한 성과를 내며 성장하는 동료들을 보면, 딥러닝에서 도메인 자체는 중요하지 않다고 생각해요. 

폴라 | 헬스케어에 관심있다는 친구들에게도, 메디컬 데이터니까 복잡한 전처리를 주요 업무로 수행하게 되는거 아니냐는 질문을 많이 받아요. 전혀 그렇지 않거든요. 다루는 데이터만 다를 뿐이고, 딥러닝의 깊은 연구를 주요 업무로 수행하고 있으니 걱정하지 않아도 된다고 얘기하고 싶어요.

피터 | 그리고 짚고 넘어가고 싶은 점은, 메디컬 도메인은 내추럴 도메인에서 했던 예전 기술을 가져다가 적용하는 등 아주 느리게 발전하고 있다는 인식이 강한 것 같아요. 그런데 아니거든요. 저희는 모델 개발을 위해 최신 기술을 적극적으로 활용하고 있고, 매일 매일 공개되는 딥러닝 관련 논문들도 누구보다 빠르고 깊게 파악하고 있습니다.

딘 | 비즈니스적으로 보면, 챗GPT나 AI 비서 같은 범용적인 프로덕트는 이미 레드오션이고, 자본력이나 인프라가 정말 많이 필요한 분야예요. 그래서 그 외의 분야에서 많은 사람에게 가치를 줄 수 있는 사업이 무엇일지 생각했을 때, 카카오브레인은 의료에서 답을 찾고 있는 거죠. 개인의 커리어 측면에서 보자면, 내추럴 도메인에서 잘하는 사람은 이미 너무 많아요. 경쟁력을 갖추기 더 어렵죠. 메디컬같은 Specific한 도메인에서 경험을 쌓으면 포트폴리오가 한 분야에 매몰된다고 생각하는데요. 그게 아니라 어디를 가더라도 플러스알파가 될 거예요. 적용해 본 경험이 있으니까요. 사실 제게도 메디컬 AI는 재미있는 분야는 아니었어요. 그런데 카카오브레인은 연구 자율성도 보장돼 있으면서 글로벌 탑티어 수준의  대규모 데이터를 다뤄볼 수 있는 경험도 할 수 있죠. 이 정도 규모의 데이터를 다룰 수 있는 곳은 전 세계에서 카카오브레인이 유일해요. 정말 유니크한 경험이라고 생각합니다.

에드윈 | 저도 비슷하게 느꼈어요. 저는 주로 내추럴 도메인에서 연구 하다가 메디컬 도메인으로 옮겼는데요. 당시에는 왜 메디컬로 가야 하지? 라는 생각을 많이 했었습니다. 그런데 딘이 말씀 주신대로 내추럴 도메인은 경쟁이 워낙 치열하기도 하고, 기술 트렌드가 굉장히 빠른 속도로 변화하는 시장이에요. 그래서 내추럴 도메인에 대해 빠르게, 또 끊임없이 공부해야 함에도 금방 변한다는 것에 많은 피로를 느꼈던 것 같아요. 그런 면에서, 아직 누구도 선점하지 않은 메디컬 도메인에 내가 시간을 투자하면 확실한 결과를 얻을 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 또한 내추럴 도메인 대비 메디컬 도메인이 주는 사회적 가치에 대한 긍정적인 마음도 점점 커졌고요. 그러다보니 어느 순간 메디컬 도메인에 대한 거부감이 없어졌어요.

이쯤에서 바이오 및 뇌공학과로 박사 학위를 취득한 딘의 생각이 궁금해요. 카카오브레인의 헬스케어 비즈니스는 어떻게 전개되고 있다고 생각해요?

딘 | 저희가 하는 연구 방식이나 사업 계획이 유망하다고 생각해요. 구글이나 메타 같은 빅테크 기업도 카카오브레인이 하는 헬스케어 분야에 투자를 많이 하고 있고요. 저희가 그런 기업과 견주었을 때도 경쟁력이 있다고 생각하는 건 처음으로, 정말 많은 의료 데이터들을 모아서 시장에 내놓을 만한 제품을 만들었다는 거예요. 카카오브레인이 세계최초이자 최고라는 마일스톤을 찍을 수 있다면 그 자체만으로 큰 성과를 기대할 수 있다고 생각해요.

눈에 보이는 유의미한 성과를 통해 성장을 느끼는군요. 에드윈은 어때요?

에드윈 | 원래 해보지 않았던 프로젝트나 테스트를 맡으면 초기 셋업 하는 데 시간이 걸리거든요. 그런데 경험이 쌓이다 보니, 셋업하고 마일스톤을 세우며 이를 달성해나가는 과정이 점점 스무스해지는 게 느껴져요. 그럴 때 많이 성장을 했다고 느껴요.

브룩 | 저는 다른 크루의 결과물을 보면서, 제가 비록 그 업무에 직접적으로 참여하지 않았더라도 ‘ 나에게 비슷한 문제가 주어진다면, 나도 할 수 있을 것 같다’는 생각이 들 때 성장했다고 느껴요. 100:0 원칙에 따라 동료들 간에 모든 내용을 공유하고 함께 성장하는 문화 덕분에, 회사 내의 유의미한 결과를 보면서 저 자신도 더 많은 가능성을 확인하고 있다고 생각합니다.
_{*100:0 원칙이란, ‘내부(100)에 공개된 모든 정보를 외부(0)에는 절대 유출하지 않는다’는 뜻으로 크루간 신뢰를 바탕으로 최소한의 원칙안에서 최대한의 자율성과 책임을 가져간다는 카카오브레인의 핵심가치 중 하나입니다.}

마지막 질문이에요. 카카오브레인의 사명은 생각지도 못한 질문에서 예상치 못한 답을 찾는 겁니다. 이 사명을 어떻게 해석하고 또, 어떻게 달성해 나가고 있는지 궁금해요. 

에드윈 | 이거를 계속 생각했는데 답이 안 나왔어요. (웃음) 두 가지 생각해 봤는데요. 첫 번째로는 지금 AI가 보여주고 있는 여러 가능성이 기존에 생각해 보지 못했던 ‘Unthinkable’이잖아요. 그래서 AI로 무엇을 할 수 있는지 아무도 모른다고 생각해요. 그런 관점에서 최대한 폭넓게, 다양한 가능성을 열어두고 생각해야 하는 것 같아요. 다른 한편으로는 생각지 못한 질문과 생각지 못한 답이잖아요. 그렇다는 건 내가 생각해 본 것들은, 어지간해서는 이미 다른 누군가가 생각해 본 질문과 답일 거예요. 그런 관점에서 지금 하는 방향과 방식에 대해 끊임없이 의심 하면서 최선의 접근법을 찾아나가는 게 ‘Unthinkable’이라 생각해요.