**재러드 카플란(Jared Kaplan)**은 안전과 윤리적 기준을 우선시하는 AI 시스템 구축을 목표로 하는 AI 연구소인 앤스로픽(Anthropic)의 공동 창립자입니다. 카플란의 학문적 배경은 양자 중력 및 등각 장론(conformal field theory)에 대한 깊은 관여를 포함하며, 그는 현재 존스 홉킨스 대학교 물리학 및 천문학과의 부교수로 재직 중입니다. ^[5] ​

초기 생애 및 교육

재러드 다니엘 카플란의 과학 탐구는 일리노이 수학 및 과학 아카데미(Illinois Mathematics and Science Academy)에서 시작되었습니다. 이후 스탠퍼드 대학교에서 물리학과 수학을 전공하여 학사 학위를 취득했습니다. 카플란은 하버드 대학교에서 니마 아르카니-하메드(Nima Arkani-Hamed)의 지도 아래 물리학 박사 학위를 받으며 학술 경력을 이어갔습니다. 그의 박사 학위 논문 제목은 "홀로그래피의 측면(Aspects of Holography)"이었으며 양자 중력의 복잡한 이론들을 탐구했습니다. ^{[5] [3] [5]}

경력

학술 경력

재러드 카플란은 2012년 9월 존스 홉킨스 대학교에 교수로 부임했습니다. 그의 학술 연구는 양자 중력, AdS/CFT 대응성, 입자 물리학, 우주론, 등각 장론(CFT) 부트스트랩을 포함한 이론 물리학의 여러 분야를 아우릅니다. 그의 연구는 또한 양자 역학 및 중력 이론에서 CFT 부트스트랩의 응용을 조사합니다.

존스 홉킨스 대학교에 부임하기 전, 카플란은 2009년 9월부터 2013년 8월까지 SLAC 국립 가속기 연구소에서 박사후 연구원으로 근무했으며 스탠퍼드 대학교에서도 박사후 연구원 직을 역임했습니다. 학술 경력 동안 그는 슬론 연구 펠로우십(Sloan Research Fellowship)과 NSF CAREER 어워드를 수상했습니다.

OpenAI

카플란은 2019년 1월부터 2020년 1월까지 OpenAI에서 연구 컨설턴트로 근무했습니다. 그의 연구에는 GPT-3에 대한 작업과 신경 언어 모델을 위한 스케일링 법칙 연구가 포함되었습니다. 그는 모델 성능과 모델 규모 증가 사이의 관계를 설명하는 논문을 공동 저술했습니다.

그는 또한 코드 생성 및 코드 관련 작업을 위해 설계된 언어 모델인 OpenAI Codex 개발에도 참여했습니다.

앤스로픽 (Anthropic)

2021년 1월, 카플란은 전직 OpenAI 연구원들과 함께 앤스로픽을 공동 창립하고 최고 과학 책임자(Chief Science Officer) 직을 맡았습니다.

앤스로픽에서의 그의 작업에는 인공지능 시스템 및 안전 방법에 대한 연구가 포함되었습니다. 그는 AI 안전, 투명성 및 모델 배포와 관련된 절차를 설명하는 회사의 '책임 있는 확장 정책(Responsible Scaling Policy)' 개발에 참여해 왔습니다. 또한 출시 전 정렬 방법과 안전 프로토콜을 통합한 클로드(Claude) AI 모델 제품군 개발에도 기여했습니다.

2025년 12월, 카플란은 자체 훈련 과정의 일부를 수행할 수 있는 AI 시스템과 관련된 잠재적 이점과 위험에 대해 논의했습니다. 그는 이러한 시스템의 개발에는 국제적 협력과 규제 감독이 수반되어야 한다고 언급했습니다. ^{[5] [8] [3] [4] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14]}

인터뷰

AI 정렬과 사회 #01

2024년 12월 10일, 재러드 카플란은 바라툰데 서스턴(Baratunde Thurston)이 진행하는 'Life with Machines' 팟캐스트에 출연하여 인공지능, 앤스로픽의 AI 개발 방식, AI 거버넌스 및 안전과 관련된 주제에 대해 논의했습니다.

인터뷰 중 카플란은 모델 응답을 평가하고 개선하기 위해 미리 정의된 원칙 세트를 적용하는 훈련 방법인 '헌법적 AI(Constitutional AI)'의 앤스로픽 활용 방안을 설명했습니다. 카플란에 따르면, 이 접근 방식은 훈련 과정 중 인간의 피드백과 결합된 AI 보조 평가를 통해 시스템 행동에 영향을 미치기 위한 것입니다. 그는 이 방법이 정확하고 도움이 되며 회사가 정의한 원칙과 일치하는 응답을 장려하도록 설계되었다고 밝혔습니다.

카플란은 또한 이론 물리학에서 인공지능 연구로 전향한 과정에 대해 논의하며, 자신의 배경이 머신러닝에 대한 관점에 어떤 영향을 미쳤는지 설명했습니다. 카플란에 따르면, AI 모델 성능은 컴퓨팅 자원, 훈련 데이터 및 모델 크기의 증가와 관련된 측정 가능한 스케일링 패턴을 따랐습니다. 그는 또한 이러한 분야의 지속적인 발전이 현재 인간이 수행하는 광범위한 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템으로 이어질 수 있다는 견해를 표명했습니다.

인터뷰는 AI 거버넌스에 대한 카플란의 견해로 마무리되었습니다. 그에 따르면 첨단 AI 시스템의 개발, 감독, 소유권 및 허용 가능한 사용과 관련된 문제는 연구자, 정책 입안자 및 기술 조직의 참여와 더불어 대중적인 논의가 포함되어야 합니다. ^[15]

AI 안전과 인공지능의 미래 #02

2024년 12월 10일, 재러드 카플란은 바라툰데 서스턴의 유튜브 채널에 출연하여 인공지능, 앤스로픽의 연구 우선순위, AI 안전 및 첨단 AI 시스템 개발에 대해 논의했습니다.

인터뷰에서 카플란은 앤스로픽이 연구 및 개발 과정에 AI 안전을 통합하는 데 중점을 두고 설립되었다고 밝혔습니다. 그는 회사의 해석 가능성(interpretability) 연구, 클로드의 개발, 그리고 AI 시스템을 능력에 따라 서로 다른 AI 안전 수준으로 분류하고 각 수준에 상응하는 안전 조치를 연결하는 '책임 있는 확장 정책'에 대해 설명했습니다. 카플란은 또한 헌법적 AI를 강화 학습과 자기 평가를 통해 AI 모델이 미리 정의된 원칙 세트를 따르도록 최적화되는 훈련 접근 방식이라고 설명하며 논의했습니다.

카플란은 또한 아마존 웹 서비스(AWS) 및 구글과의 협업을 포함한 앤스로픽의 상업적 및 연구 파트너십에 대해서도 언급했습니다. 카플란에 따르면, 이러한 파트너십은 AI 모델의 배포를 지원하는 동시에 회사가 AI 안전 및 거버넌스에 대한 연구를 계속할 수 있게 해줍니다.

인터뷰는 또한 인공지능 분야의 교육 및 경력 경로를 다루었습니다. 카플란은 컴퓨터 과학 이외의 학문 분야 출신 개인들도 기존 연구를 공부하고, 프로젝트를 구현하며, 연구 커뮤니티와 교류함으로써 AI 분야로 전환할 수 있다고 말했습니다. 그는 또한 기술이 발전함에 따라 다양한 작업에 걸쳐 AI 시스템을 조정하고 적용하는 것이 점점 더 중요한 전문 기술이 될 수 있다고 언급했습니다.

범용 인공지능(AGI)에 대해 논의할 때, 카플란은 자신의 평가에 따르면 광범위한 지적 작업에 걸쳐 일류 인간 전문가와 대등한 인지 능력을 갖춘 AI 시스템이 약 2~3년 내에 등장할 수 있다고 말했습니다. 그는 이 추정치를 확정된 타임라인이라기보다 해당 분야의 최근 발전 속도에 근거한 개인적인 기대치라고 성격 지었습니다.

카플란은 또한 과학 연구를 새로운 증거가 확보됨에 따라 결론이 바뀔 수 있는 반복적인 과정으로 묘사하며 더 넓게 논의했습니다. 이러한 맥락에서 그는 AI 개발이 안전, 평가 방법 및 거버넌스 프레임워크에 대한 연구와 병행하여 계속되어야 한다고 밝혔습니다. ^[16]