OpenAI 타임라인: 일론 머스크의 영리 구조 제안 및 이탈

OpenAI는 상세한 타임라인과 내부 서신을 공개하여, 일론 머스크가 2017년에 조직을 비영리에서 영리 기업으로 전환하여 절대적 통제와 다수 지분을 확보하려고 적극적으로 시도했다고 주장했다. 이 공개는 머스크의 법적 주장을 반박하는 자료로, 현재 OpenAI의 영리적 요소가 머스크 자신이かつて 지지했던 방향임을 보여준다. 단, 그가 조직의 CEO로서 이끌 수 있는 경우에 한한다.

2017년 영리 구조로의 전환

2017년 초, OpenAI 연구원들은 인공 일반 지능(AGI)를 달성하려면 수십억 달러 규모의 컴퓨팅 파워가 필요하다는 것을 깨달았으며, 이는 초기 비영리 자원을 훨씬 초과하는 규모였다. 이러한 인식은 OpenAI 지도부와 일론 머스크 사이에서 합의를 이끌어냈는데, 필요한 자본을 유치하기 위해 영리 구조가 필수적인 다음 단계라는 데 의견이 모아졌다.

2017년 9월, 일론 머스크는 자신의 자산 관리자에게 ‘Open Artificial Intelligence Technologies, Inc.’ 라는 이름의 공익 회사를 설립하도록 지시했다. 이 회사는 OpenAI의 새로운 구조로 의도되었다. 내부 메시지에 따르면, 머스크의 이 전환에 대한 조건은 다음과 같다:

  • 다수 지분: 머스크는 50%에서 60% 사이의 지분 소유를 원했다.
  • 절대적 통제: 머스크는 자신이 회사의 초기 통제를 eindeutig하게 갖게 되는 이사회 구조를 제안했다.
  • 임원 리더십: 머스크는 CEO 직책을 요구했다.

조건 거부의 및 ‘AGI 독재‗

OpenAI 지도부는 2017년 9월에 머스크의 제안을 거부했으며, 한 개인이 AGI 기술에 대한 일방적 통제를 갖는 것이 조직의 사명에 반한다고 결론지었다. 2017년 9월 20일자 이메일에서 일리야 수츠케버는 제안된 구조가 ‘AGI 독재’로 이어지는 길을 만들 것이라고 우려를 표명했으며, 머스크가 최종 AGI를 통제하고 싶지 않다고 주장했음에도 불구하고 그의 협상 전략은 절대적 통제가 그의 우선순위임을 시사했다고 밝혔다.

이러한 거부에 이어, 머스크는 OpenAI에 대한 자금 지원을 중단하며 “논의는 끝났다.”라고 말했다.

이탈 후 갈등 및 테슬라 합병 제안

협상이 결렬된 후, 머스크는 10억 달러 예산을 확보하기 위해 OpenAI가 테슬라에 합병되도록 제안했다. OpenAI 팀은 테슬라에서 일하고 싶지 않다는 이유로 합병을 거절했다. 2018년 1월까지, 머스크는 즉각적이고 극적인 조치가 취해지지 않는 한 OpenAI가 구글에 비해 ‘확실한 실패의 길’에 있다고 경고했다.

머스크는 2018년 2월에 OpenAI의 공동 의장에서 사임했다. 사임 이후에도 그는 모금에 대한 피드백을 계속 제공했으며, 2018년 12월에 조직이 ‘매년 수십억 달러를 즉시 확보하거나 포기해야 한다’고 말했다.

한도 제한 영리 구조로의 전환 및 xAI

2019년 3월, OpenAI는 비영리가 지배하는 한도 제한 영리 기업인 OpenAI LP의 출시를 발표했다. 내부 커뮤니케이션에 따르면, OpenAI는 이 한도 제한 영리 부문에 머스크에게 지분을 여러 차례 제공했으나 그는 이를 거절했다.

이 갈등은 2023년 3월에 머스크가 xAI를 설립하면서 정점에 달했다. xAI는 공익 회사이며 OpenAI의 직접적인 경쟁자이다. 잠시 후, 머스크는 GPT-4보다 강력한 훈련 시스템의 일시 중지를 촉구하는 공개 서한에 공동 서명했다. OpenAI는 이 움직임을 자신들만을 대상으로 개발 중단을 요청하는 targeted request로 특징지었는데, 당시 GPT-4 수준의 시스템을 갖춘 유일한 연구소가 자신들이었기 때문이다.

기술적 맥락: 컴퓨팅 제약

2017년의 내부 이메일은 영리 구조로의 추진 뒤에 있는 기술적 동인을 강조한다. 일리야 수츠케버는 AI 돌파구가 지속적으로 7~10일 동안 훈련되는 모델과 연결되어 있다고 지적했는데, 이는 하드웨어 용량이 잠재적 돌파구의 범위를 정의한다는 의미이다. Google Brain과 FAIR와 같은 실험실과 경쟁력을 유지하기 위해 OpenAI는 다음과 같은 필요가 있다고 파악했다:

  • GPU 클러스터를 600개에서 5,000개로 즉시 증가시킬 것.
  • 인원 수를 2017년 7월의 55명에서 2020년 1월까지 200명으로 확대할 것.
  • 빠른 반복이 가능한 규모와 속도로 실험을 수행할 수 있도록 하드웨어 우위를 확보할 것.

Sources