Let me tell you a story about artificial intelligence. There's a building in Sydney at 1 Bligh Street. It houses lots of government apartments and busy people. From the outside, it looks like something out of American science fiction: all gleaming glass and curved lines, and a piece of orange sculpture. On the inside, it has excellent coffee on the ground floor and my favorite lifts in Sydney. They're beautiful; they look almost alive. And it turns out I'm fascinated with lifts. For lots of reasons. But because lifts are one of the places you can see the future.
인공 지능에 관련된 이야기를 해드리겠습니다. 시드니에 ‘원 블라이 스트리트’라는 건물이 하나 있는데요. 여러 정부 부처들도 많이 입주해 있고 바쁜 사람들로 붐비는 곳이죠. 겉모습은 공상과학 소설에나 나올 법 하게 생겼어요. 빛나는 유리와 건물의 곡선들 그리고 오렌지색 조형물들을 볼 수 있죠. 안에는 훌륭한 커피숍이 1층에 있고 제가 좋아하는 엘리베이터가 있어요. 정말 아름답죠. 마치 살아 있는 것 같기도 하고요. 저는 엘리베이터를 정말 좋아합니다. 여러 이유가 있죠. 엘리베이터는 여러분의 미래를 볼 수 있는 장소 중 하나예요.
In the 21st century, lifts are interesting because they're one of the first places that AI will touch you without you even knowing it happened. In many buildings all around the world, the lifts are running a set of algorithms. A form of protoartificial intelligence. That means before you even walk up to the lift to press the button, it's anticipated you being there. It's already rearranging all the carriages. Always going down, to save energy, and to know where the traffic is going to be. By the time you've actually pressed the button, you're already part of an entire system that's making sense of people and the environment and the building and the built world.
21세기 엘리베이터들은 아주 흥미롭습니다. 인공지능이 여러분 삶에 영향을 미치는 주요 장소 중 한 곳이기 때문이죠. 그것도 여러분도 모르는 사이에요. 전 세계 많은 빌딩들 안에서 엘리베이터는 계속해서 다양한 알고리즘을 실행하고 있어요. 인공지능의 원조인 셈이죠. 그 말은, 여러분이 엘리베이터 버튼을 누르기도 전에 이미 여러분이 올 걸 알고 기다린다는 뜻이에요. 모든 엘리베이터 칸들의 위치를 조정하죠. 에너지를 아끼려 늘 아래 쪽으로 보내고 사람들이 어디로 향하는지 미리 알고 있죠. 버튼을 누르는 그 순간에 여러분은 그 시스템의 일부가 됩니다. 사람, 환경, 건물 그리고 세상을 이해하는 시스템 말이죠.
I know when we talk about AI, we often talk about a world of robots. It's easy for our imaginations to be occupied with science fiction, well, over the last 100 years. I say AI and you think "The Terminator." Somewhere, for us, making the connection between AI and the built world, that's a harder story to tell. But the reality is AI is already everywhere around us. And in many places. It's in buildings and in systems. More than 200 years of industrialization suggest that AI will find its way to systems-level scale relatively easily. After all, one telling of that history suggests that all you have to do is find a technology, achieve scale and revolution will follow.
우리는 인공지능을 종종 로봇하고만 연관시킵니다. 공상과학만 떠올리기 십상이죠. 100년 동안 그랬듯이 말이에요. 인공지능이라 하면 여러분은 터미네이터를 떠올리실 텐데요. 인공지능과 바깥 세상 사이의 연관점을 찾는 것은 훨씬 어려운 일이에요. 하지만 현실은, 인공지능은 우리 주변에 이미 존재한다는 거예요. 그것도 아주 많은 곳에요. 건물과 여러 시스템에 존재하죠. 200년이 넘는 산업화 기간 동안 사람들은 여러 시스템에 인공지능이 쉽게 적용될 거라 생각했어요. 결국 역사적으로 비추어볼 때 우리가 기술만 개발한다면 규모와 변화는 자연스레 뒤따른다고 할 수 있죠.
The story of mechanization, automation and digitization all point to the role of technology and its importance. Those stories of technological transformation make scale seem, well, normal. Or expected. And stable. And sometimes even predictable. But it also puts the focus squarely on technology and technology change. But I believe that scaling a technology and building a system requires something more.
기계화, 자동화 그리고 디지털화는 모두가 기술의 역할과 중요성에 초점을 두고 있습니다. 그런 식의 기술적 변화는 규모가 대개 평범하죠. 예상을 벗어나지도 않고 안정된 수준이죠. 예측 가능할 정도로요. 하지만 이는 초점을 기술과 기술의 변화에만 두죠. 기술을 스케일화 시키고 시스템을 구축하는 것은 더 많은 것을 필요로 해요.
We founded the 3Ai Institute at the Australian National University in September 2017. It has one deceptively simple mission: to establish a new branch of engineering to take AI safely, sustainably and responsibly to scale. But how do you build a new branch of engineering in the 21st century? Well, we're teaching it into existence through an experimental education program. We're researching it into existence with locations as diverse as Shakespeare's birthplace, the Great Barrier Reef, not to mention one of Australia's largest autonomous mines. And we're theorizing it into existence, paying attention to the complexities of cybernetic systems. We're working to build something new and something useful. Something to create the next generation of critical thinkers and critical doers. And we're doing all of that through a richer understanding of AI's many pasts and many stories. And by working collaboratively and collectively through teaching and research and engagement, and by focusing as much on the framing of the questions as the solving of the problems.
호주 국립대에서 한 인공지능 기관에서 2017년 9월에 이상하리만치 쉬운 미션을 실행했어요. 공학기술의 새로운 문을 만들고 인공지능을 스케일로 안전하게 가져오는 작업이었어요. 하지만 21세기에 어떻게 가능케 할 수 있을까요? 저희는 실험을 동반한 교육 과정을 통해 이에 대해 가르치고 있어요. 세익스피어의 출생지나 대보초 같이 다양한 곳에서 연구를 하기도 하고요. 호주의 커다란 광산에서도 하고 있고요. 그리고 이론을 세워요. 사이버 시스템의 복합성에 초점을 두고요. 저희는 새롭고 유익한 것들을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 다음 세대의 창의적인 인재를 만들 만한 것들이요. 그리고 저희는 인공지능의 과거 이야기들을 깊게 이해하면서 그 작업을 해요. 그리고 협력과 협동을 통해, 가르침과 연구와 참여를 통해 그리고 질문을 구상하며 다양한 문제를 풀어가요.
We're not making a single AI, we're making the possibilities for many. And we're actively working to decolonize our imaginations and to build a curriculum and a pedagogy that leaves room for a range of different conversations and possibilities. We are making and remaking. And I know we're always a work in progress. But here's a little glimpse into how we're approaching that problem of scaling a future.
저희는 하나의 인공지능을 만드는 것이 아니고 가능성을 만들어요. 상상력을 모두 동원해 다양한 가능성과 대화가 가능한 커리큘럼을 구상중이에요. 만들고 또 새로 만들죠. 그리고 계속 진행 중이에요. 저희가 어떻게 이 문제에 접근하는지 아주 간단하게 말씀드릴게요.
We start by making sure we're grounded in our own history. In December of 2018, I took myself up to the town of Brewarrina on the New South Wales-Queensland border. This place was a meeting place for Aboriginal people, for different groups, to gather, have ceremonies, meet, to be together. There, on the Barwon River, there's a set of fish weirs that are one of the oldest and largest systems of Aboriginal fish traps in Australia. This system is comprised of 1.8 kilometers of stone walls shaped like a series of fishnets with the "Us" pointing down the river, allowing fish to be trapped at different heights of the water. They're also fish holding pens with different-height walls for storage, designed to change the way the water moves and to be able to store big fish and little fish and to keep those fish in cool, clear running water. This fish-trap system was a way to ensure that you could feed people as they gathered there in a place that was both a meeting of rivers and a meeting of cultures.
꼭 역사를 확인 한 후 시작해요. 2018년 12월, 뉴사우스웨일스 주 국경에 위치한 브리와리나라는 마을에 갔어요. 원주민을 위한 만남의 장소였죠. 다양한 그룹이 모여 함께 축제를 하며 즐겨요. 그곳의 바르온 강에는 호주의 가장 크고 오래된 물고기 잡이 그물인 어살이 있어요. 1.8km의 돌벽으로 이루어져 있고 그물같이 엉켜있고 아래쪽으로 향해있어 다양한 수심에 사는 물고기들을 잡는 데 쓰여요. 물고기 잡는 데 쓰는 펜도 창고에 위치해 있고 물살을 바꿀 도구와 크고 작은 물고기들을 저장할 장소와 깨끗한 물이 마련돼 있죠. 이 시스템은 그 곳에 사람들이 모일 때 다 함께 먹을 식량을 확보하기 위한 수단이에요.
It isn't about the rocks or even the traps per se. It is about the system that those traps created. One that involves technical knowledge, cultural knowledge and ecological knowledge. This system is old. Some archaeologists think it's as old as 40,000 years. The last time we have its recorded uses is in the nineteen teens. It's had remarkable longevity and incredible scale. And it's an inspiration to me. And a photo of the weir is on our walls here at the Institute, to remind us of the promise and the challenge of building something meaningful. And to remind us that we're building systems in a place where people have built systems and sustained those same systems for generations.
돌과 덫과는 상관이 없는 이유죠. 오히려 덫이 만든 시스템이죠. 기술적 지식과 문화적 지식과 생학적 지식을 필요로 하는 시스템이요. 이 시스템은 오래됐어요, 4만년 넘게 지속된다 믿는 고고학자들도 있어요. 마지막 기록이 찍혔을 때는 1910년 대예요. 놀랄만한 장수와 크기를 가지고 있죠. 저에겐 큰 영감이 됐어요. 이 어살의 사진은 제 회사의 벽에 위치해 있어요. 그 약속과 새로운 것을 만들겠다는 도전을 항상 상기시키고 싶어서요. 그리고 또 저희가 사람들이 계속해서 유지한 그 시스템을 만들기 위해 노력하고 있다는 사실을요.
It isn't just our history, it's our legacy as we seek to establish a new branch of engineering. To build on that legacy and our sense of purpose, I think we need a clear framework for asking questions about the future. Questions for which there aren't ready or easy answers. Here, the point is the asking of the questions. We believe you need to go beyond the traditional approach of problem-solving, to the more complicated one of question asking and question framing. Because in so doing, you open up all kinds of new possibilities and new challenges.
이는 저희의 역사 뿐만 아니라 공학의 새로운 학문의 선조가 될 거예요. 그 유산에 더해 미래를 위해 명확한 질문을 해야되겠다는 생각을 했어요. 쉬운 답이 없는 질문을요. 요점은 질문을 하는 거예요. 우리는 가끔 전통적인 방식을 넘어 더 복잡한 그런 질문을 해야 한다고 생각해요. 왜냐하면 그럼으로써 새 가능성을 넓히고 새 도전을 찾게 되니까요.
For me, right now, there are six big questions that frame our approach for taking AI safely, sustainably and responsibly to scale. Questions about autonomy, agency, assurance, indicators, interfaces and intentionality.
지금 저에게 여섯 개의 기본 질문들이 있어요. 인공지능을 안전하게 그리고 오래 스케일로 옮길 방법이요. 자주성, 대행사, 보험, 목적성, 지표, 그리고 접속기에 관련된 질문이요.
The first question we ask is a simple one. Is the system autonomous? Think back to that lift on Bligh Street. The reality is, one day, that lift may be autonomous. Which is to say it will be able to act without being told to act. But it isn't fully autonomous, right? It can't leave that Bligh Street building and wonder down to Circular Quay for a beer. It goes up and down, that's all. But it does it by itself. It's autonomous in that sense.
첫 번째 질문은 간단해요. 이 시스템은 자동인가요? 블라이가에 승강기를 떠올려 보세요. 현실은, 승강기는 자동이 될 거예요. 아무 행동을 취하지 않아도 저절로 원하는 층으로 옮겨 가겠죠. 하지만 완전 자동은 아니잖아요? 그 승강기를 떠나 블라이가에 맥주를 마시러 갈 수는 없잖아요. 그저 오르내리기만 하니까요. 하지만 혼자 자동으로 하죠. 그런 면에서는 자동인 셈이에요.
The second question we ask: does this system have agency? Does this system have controls and limits that live somewhere that prevent it from doing certain kinds of things under certain conditions. The reality with lifts, that's absolutely the case. Think of any lift you've been in. There's a red keyslot in the elevator carriage that an emergency services person can stick a key into and override the whole system. But what happens when that system is AI-driven? Where does the key live? Is it a physical key, is it a digital key? Who gets to use it? Is that the emergency services people? And how would you know if that was happening? How would all of that be manifested to you in the lift?
두 번째 질문은 이 시스템은 대행사가 있나요? 이 시스템이 제한이 있어 특정 상황에 특정 행동을 피하게 할 만한 그런 장치요. 승강기는 있죠. 아무 승강기나 말이죠. 빨간 버튼을 누르면 저 수화기 너머 사람이 모든 걸 무력화 시킬 수 있죠. 하지만 만약 이 모든 게 인공지능으로만 이루어진다면요? 누가 이 열쇠를 쥐고, 그 열쇠는 실제 열쇠인지, 디지털 상인지 그리고 누가 갖는지 등은요? 그걸 갖는 건 사람인가요? 그렇다면 어떻게 그 사람이 알 수 가 있는 거죠? 어떻게 그 모든 것들이 승강기 안에 있는 당신에게 가능하죠?
The third question we ask is how do we think about assurance. How do we think about all of its pieces: safety, security, trust, risk, liability, manageability, explicability, ethics, public policy, law, regulation? And how would we tell you that the system was safe and functioning?
세 번째 질문은 보험 관련입니다. 저희가 안전, 보안, 신뢰, 위험, 약점, 가동성, 윤리, 법, 그리고, 규정 이 모든 것들에 대해 어떻게 생각하는지 말이에요. 어떻게 해야 이 시스템이 안전하고 잘 작동되는지 알 수 있나요?
The fourth question we ask is what would be our interfaces with these AI-driven systems. Will we talk to them? Will they talk to us, will they talk to each other? And what will it mean to have a series of technologies we've known, for some of us, all our lives, now suddenly behave in entirely different ways? Lifts, cars, the electrical grid, traffic lights, things in your home.
네 번째 질문은 무엇이 우리의 인터페이스가 되나요? 그것을 우리가 갖나요? 우리가 말을 하나요? 아님 그들끼리 말을 하나요? 그리고 저희가 알던 기술이 갑자기 매우 다른 방향으로 행동한다면요? 승강기, 차, 전력망, 신호등, 집에 있는 것들 말이에요.
The fifth question for these AI-driven systems: What will the indicators be to show that they're working well? Two hundred years of the industrial revolution tells us that the two most important ways to think about a good system are productivity and efficiency. In the 21st century, you might want to expand that just a little bit. Is the system sustainable, is it safe, is it responsible? Who gets to judge those things for us? Users of the systems would want to understand how these things are regulated, managed and built.
다섯 번째 질문은 무엇이 잘 작동하는 지를 보여주는 지표가 되어 주나요? 200년 가량의 산업화는 좋은 시스템이라고 정의 내릴 수 있는 건 생산성과 효율성을 가진다 말합니다. 21세기에는 조금만 더 넓게 생각해 보면 돼요. 이 시스템이 오래 가는지, 안전한지, 책임질만 한지 말이죠. 그럼 누가 그런 것들을 판단하죠? 사용자들은 이 시스템들이 어떻게 규제되고 만들어지는지 알고 싶어 하니까요.
And then there's the final, perhaps most critical question that you need to ask of these new AI systems. What's its intent? What's the system designed to do and who said that was a good idea? Or put another way, what is the world that this system is building, how is that world imagined, and what is its relationship to the world we live in today? Who gets to be part of that conversation? Who gets to articulate it? How does it get framed and imagined?
마지막, 아마도 가장 중요한 질문은 이것입니다. 의도는 무엇인가요? 이 시스템은 무엇을 하기 위해 설계되었으며 이것이 좋은 아이디어라 누가 말하던가요? 다른 말로 하면 이 시스템이 구축하는 세상은 어떤 세상이며 어떻게 구상이 됐으며 지금 우리가 살고 있는 세상과의 관계는 어떻게 되나요? 그리고 이 대화는 누가 하게 되나요? 누가 대답하게 되나요? 어떻게 구성되나요?
There are no simple answers to these questions. Instead, they frame what's possible and what we need to imagine, design, build, regulate and even decommission. They point us in the right directions and help us on a path to establish a new branch of engineering. But critical questions aren't enough. You also need a way of holding all those questions together.
어느 질문도 간단한 답이 없습니다. 대신에, 그들은 가능성에 대해 상상하고 디자인하고, 만들고, 규제하고 해체도 합니다. 올바른 방향으로 저희를 이끌고 공학의 새로운 학문으로 통하는 길을 만들어 줍니다. 하지만 이 질문들만으로는 충분하지 않죠. 이 질문들을 모두 엮을 수 있어야 합니다.
For us at the Institute, we're also really interested in how to think about AI as a system, and where and how to draw the boundaries of that system. And those feel like especially important things right now. Here, we're influenced by the work that was started way back in the 1940s. In 1944, along with anthropologists Gregory Bateson and Margaret Mead, mathematician Norbert Wiener convened a series of conversations that would become known as the Macy Conferences on Cybernetics. Ultimately, between 1946 and 1953, ten conferences were held under the banner of cybernetics. As defined by Norbert Wiener, cybernetics sought to "develop a language and techniques that will enable us to indeed attack the problem of control and communication in advanced computing technologies." Cybernetics argued persuasively that one had to think about the relationship between humans, computers and the broader ecological world. You had to think about them as a holistic system. Participants in the Macy Conferences were concerned with how the mind worked, with ideas about intelligence and learning, and about the role of technology in our future.
저희 회사에서는 인공지능을 어떻게 하나의 시스템으로 볼지에 관심이 있습니다. 그리고 어떻게 그 경계를 만들지에 대해서도요. 그것이 매우 중요하단 생각이 듭니다. 저희는 1940년도에 시작된 일에 영향을 받았습니다. 1944년에 인류학자인 그레고리 바테송과 마가렛 메드와 함께 수학자 노베르트 위에너는 수차례 모임을 가졌습니다. 매우 잘 알려진 메이씨 회의가 이 모임인데요. 결국, 1946년과 1953년 사이에 인공두뇌학 아래서 열 번의 회의가 있었습니다. 노베르트 위에너에 따르면 인공두뇌학은 언어와 기술을 향상시키고 다가올 컴퓨터 기술의 문제인 조종과 대화를 해결하는 학문입니다. 인공두뇌학에 따르면 우리는 사람과 컴퓨터와 더 나아가 생태계의 관계에 대해 생각해야 합니다. 하나의 시스템으로 봐야 하죠. 메이시 회의 참여자들은 어떻게 우리의 마음이 지식과 배움에 관련된 생각과 미래의 기술의 역할에 대해 생각하는 것을 걱정했습니다.
Sadly, the conversations that started with the Macy Conference are often forgotten when the talk is about AI. But for me, there's something really important to reclaim here about the idea of a system that has to accommodate culture, technology and the environment. At the Institute, that sort of systems thinking is core to our work.
슬프게도, 메이시 회의에서 시작된 대화는 가끔 잊혀지곤 합니다. 하지만 저에게는 문화, 기술, 그리고 환경을 수용할 시스템을 만드는 생각들이 매우 소중하게 작용합니다. 제 회사에서는 그런 시스템이 저희 일의 중심이죠.
Over the last three years, a whole collection of amazing people have joined me here on this crazy journey to do this work. Our staff includes anthropologists, systems and environmental engineers, and computer scientists as well as a nuclear physicist, an award-winning photo journalist, and at least one policy and standards expert. It's a heady mix. And the range of experience and expertise is powerful, as are the conflicts and the challenges. Being diverse requires a constant willingness to find ways to hold people in conversation. And to dwell just a little bit with the conflict.
3년 동안 매우 훌륭하신 분들이 저와 함께 이 일에 몰두하여 주셨습니다. 그 중에는 인류학자들, 환경 엔지니어들, 컴퓨터 과학자들, 그리고 핵 물리학자들, 입상한 사진 작가, 그리고 적어도 한명의 정책 전문가가 있어요. 훌륭한 조합이죠. 경험과 전문성의 강력한 힘은 도전과 갈등만큼이나 힘이 셉니다. 다양하다는 것은 대화할 방법을 찾아야 한다는 것이고 갈등을 조금 더 잘 참아야 한다는 뜻이지요.
We also worked out early that the way to build a new way of doing things would require a commitment to bringing others along on that same journey with us. So we opened our doors to an education program very quickly, and we launched our first master's program in 2018. Since then, we've had two cohorts of master's students and one cohort of PhD students. Our students come from all over the world and all over life. Australia, New Zealand, Nigeria, Nepal, Mexico, India, the United States. And they range in age from 23 to 60. They variously had backgrounds in maths and music, policy and performance, systems and standards, architecture and arts. Before they joined us at the Institute, they ran companies, they worked for government, served in the army, taught high school, and managed arts organizations. They were adventurers and committed to each other, and to building something new. And really, what more could you ask for?
저희는 또한 일을 할 새로운 방식을 찾는 것은 다른 사람들도 함께 그 여정에 함께할 책임감이 필요하다는 것을 느꼈습니다. 그래서 교육 과정에 문을 열었고 2018년에 학생들도 참여할 수 있게 됐죠. 그 뒤로는 학부생들과 함께 그리고 박사들과 함께 일하고 있습니다. 저희 학생들은 전세계에서 오며 다른 삶을 살았죠. 호주, 뉴질랜드, 나이지리아, 네팔, 멕시코, 인도, 미국 등이요. 나이도 23살부터 60살까지 있어요. 다양한 관심사도 있죠. 음악, 수학, 정책, 춤, 시스템, 기준, 건축, 그리고 미술. 그들이 저희와 함께 일하기 전에 회사를 차린 사람도 있고 정부를 위해 일한 사람도 있고 군대에서 일하거나 고등학교 선생님이거나 미술 기업을 운영하기도 했죠. 그들은 모험가고 모두 서로에게, 그리고 새로운 것을 만드는 것에 전념하고 있습니다. 무엇을 더 바랄까요?
Because although I've spent 20 years in Silicon Valley and I know the stories about the lone inventor and the hero's journey, I also know the reality. That it's never just a hero's journey. It's always a collection of people who have a shared sense of purpose who can change the world. So where do you start?
제가 실리콘 밸리에서 20년 있었지만 저는 외로운 발명가의 이야기와 영웅의 이야기도 알고 그리고 현실도 압니다. 영웅의 여정이란 것은 없지요. 항상 사람들이 함께 모여 공통된 목표를 가지고 세상을 바꾸는 것이지요. 그래서 어디서 시작해야 할까요?
Well, I think you start where you stand. And for me, that means I want to acknowledge the traditional owners of the land upon which I'm standing. The Ngunnawal and Ngambri people, this is their land, never ceded, always sacred. And I pay my respects to the elders, past and present, of this place. I also acknowledge that we're gathering today in many other places, and I pay my respects to the traditional owners and elders of all those places too.
글쎄요, 저는 지금 서계신 곳에서 시작해야 한다고 봅니다. 본인이 밟고 있는 그 곳의 진정한 주인을 받아들일 마음을 가져야 한다는 겁니다. 은군나왈과 은감브리 사람들은 본인의 땅에 서 항상 도망가지 않았습니다. 저는 이 곳의 과거와 현재의 노인 분들께 공경을 표합니다. 오늘 모이신 분들도 다양한 곳에서 오신 것을 잘 알고 있습니다. 그 곳의 주인과 노인 분들께도 공경을 표합니다.
It means a lot to me to get to say those words and to dwell on what they mean and signal. And to remember that we live in a country that has been continuously occupied for at least 60,000 years. Aboriginal people built worlds here, they built social systems, they built technologies. They built ways to manage this place and to manage it remarkably over a protracted period of time. And every moment any one of us stands on a stage as Australians, here or abroad, we carry with us a privilege and a responsibility because of that history. And it's not just a history. It's also an incredibly rich set of resources, worldviews and knowledge. And it should run through all of our bones and it should be the story we always tell.
이런 말들을 하고 의미를 곱씹는 것은 큰 의미입니다. 저희가 6만년 동안 점령됐던 땅에 산다는 것도요. 원주민들은 이곳에서 세상을 구축하고 사회와 소통하고 기술을 만들었습니다. 이 공간을 잘 관리할 방법을 만들고 계약된 기간 동안 잘 관리했죠. 누군가 이곳에서 호주인으로서 이 자리에 선다면, 그 역사에 특혜와 책임감을 가지시길 바랍니다. 하지만 이것은 그저 단순한 역사가 아니지요. 이는 매우 중요한 자료들이고 관점이고 지식이죠. 이는 우리의 뼈 속에 있고 저희가 항상 하는 이야기의 일부분이죠.
Ultimately, it's about thinking differently, asking different kinds of questions, looking holistically at the world and the systems, and finding other people who want to be on that journey with you. Because for me, the only way to actually think about the future and scale is to always be doing it collectively. And because for me, the notion of humans in it together is one of the ways we get to think about things that are responsible, safe and ultimately, sustainable.
이는 다르게 생각하고 다른 질문을 던지고 세상과 시스템을 하나로 보고 여러분의 여정을 함께할 사람을 찾는 것입니다. 왜냐하면 저에게는 미래와 스케일에 대해 생각할 유일한 방법은 함께하는 것이였습니다. 왜냐하면 저에게는 우리 모두 함께 있다는 것이 책임감 있고, 안전하고, 그리고 오래 유지 가능한 것들에 대해 생각하는 방법이니까요.
Thank you.
감사 합니다.