GLUE

두 사람, 또는 팀 전체가 함께 어떻게 행동할지에 대한 시뮬레이션이야. GLUE는 대화로 한 사람 한 사람을 알아 가고, 너희가 함께하는 삶이나 함께하는 일을 천 가지 버전으로 살아 봐.

사진을 넘기는 대신, GLUE는 후보 한 사람 한 사람과 네가 함께하는 삶을 천 가지 버전으로 살아 봐. 그 삶이 잘 풀리는 사람만 소개해.

각자 GLUE와 이야기하고, GLUE는 너희의 사업을 천 가지 버전으로 살아 봐. 지분을 나누기 전에 어떤 결정에서 갈라질지, 무엇을 미리 합의해야 할지 알 수 있어. 이건 작은 문제가 아니야. 하버드 경영대학원에서 창업자를 연구한 노암 와서먼은 잠재력 높은 스타트업의 65%가 창업자 사이의 갈등 때문에 실패한다고 썼어(The Founder’s Dilemmas, 2012). Carta 데이터에 따르면 3년째가 되면 스타트업 다섯 곳 중 한 곳꼴로 공동 창업자가 이미 떠나 있어(Carta). 이런 건 처음에 정리하는 게 더 싸게 먹혀.

친구를 초대해. ‘친구’에 있는 네 개인 링크로 보내면 돼. 친구가 직접 GLUE와 이야기하고, 둘의 초상이 완성되면 너희가 얼마나 잘 맞는지, 어디서 다툴 수 있는지 보여.

GLUE는 압박 속에서 팀이 어떻게 움직이는지 시뮬레이션해. 누가 결정을 떠맡고 어디서 균열이 생기는지. 팀에 도입하려면 우리에게 연락해.

GLUE는 큰 시스템이야. 각자 맡은 일이 있는 AI 모델들의 네트워크로 이루어져 있어. 하나는 너와 대화하고, 다른 모델들은 그 대화를 읽어서 한 사람 한 사람의 성격을 벡터로 바꿔. 성격과 가치관의 척도들이고, 각각 값과 확신의 정도가 있어. 두 사람의 벡터로 가능성의 공간이 만들어져. 너희가 함께하는 삶이나 함께하는 사업의 수천 가지 버전이야. 그 안의 사건들은 아무렇게나 뽑히지 않아. 어려움이 언제 닥칠지는 우연이 정하지만, 너희가 각자 그걸 어떻게 맞이하고 어떻게 끝나는지는 너희의 성격이 정해. 몬테카를로 방법이 이 공간을 수천 번 살아 봐. 수천 개의 결말이 하나의 분포가 돼. 퍼센트는 좋은 결말의 확률을, 그 주변의 띠는 계산이 얼마나 확신하는지를 보여 줘. 수학과 함께 AI 모델들도 일해. 계산의 시행들을 받아서 평범한 길, 가장 좋은 길, 가장 나쁜 길을 사건 하나하나 다시 따라가. 그다음 시행들을 분석하고(어떤 의존 관계가 되풀이되는지, 어떤 시나리오가 가장 자주 나오는지) 거기서 분석을 써. 계산은 재현할 수 있어. 같은 두 사람이면 언제나 같은 답이 나와.

아니, 설문지가 아니라 대화야. 개인정보는 거의 필요 없어. GLUE는 성(姓)이나 주소, 직장을 묻지 않아. 너에 대한 정보로는 나이, 성별, 사는 도시면 충분해. 우리 시스템은 네가 삶에 대해 이야기하는 방식으로 정확한 초상을 만들어. 개인적인 걸 드러내지 않아도 말이야. 이건 우리가 직접 만든 기술이야. 오래 이야기할수록 초상이 정확해지고, 데이터가 충분해지면 매칭은 저절로 시작돼.

아무도, 절대로, 예외 없이. 상대는 카드와 너희 둘에 대한 결론만 봐.

팔지도 않고 광고에 넘기지도 않아. 계정은 언제든 삭제할 수 있어. 30일 뒤 이름 없는 결제 기록을 빼고 전부 지워져. 개인정보 처리방침.

대화는 무료야. 시뮬레이션에는 카르마가 들어. 카르마는 Standard, Plus, Ultima 구독이나 일회성 팩으로 받거나, 간단한 단계로 무료로 받을 수 있어.

스타들이 여러 해 동안 남긴 인터뷰, 책, 배역, 출연을 모아 초상을 만들었어. 누구와든 궁합을 확인할 수 있어. GLUE는 살아 있는 사람과 할 때와 똑같은 모델, 똑같은 수학으로 그 스타와 천 가지 버전의 삶을 살아 봐. 초상은 공개 자료로 만든 것이고, 스타 본인은 GLUE에 참여하지 않아. 스타에 대해 더 보기.

바탕은 스탠퍼드의 디지털 트윈 연구야. 언어 모델이 사람의 행동을 그럴듯하게 재현할 수 있다는 것(스탠퍼드, 2023), 그리고 인터뷰로 만든 트윈이 2주 뒤의 본인과 거의 똑같이 질문에 답한다는 것(스탠퍼드, 2024)을 보여 줬어. 우리는 이 접근을 넓혀 특별히 설정한 신경망들로 우리만의 시스템을 만들었어. 그렇게 GLUE가 태어났어. 함께하는 삶의 위험은 결혼에 대한 오랜 연구에서(메타 분석, 1995), 함께하는 사업의 위험은 수만 개 스타트업 데이터(Carta)와 신생 기업의 생존 데이터(미국 노동통계국)에서 가져와. 수천 번 살아 본 삶이 설문지로 하는 짐작이 아니라 통계적 확률이 돼.