나는 왜 las/ques를 만들었을까?

저는 수년 동안 로봇공학과 외골격을 연구했습니다. 그 시간의 대부분을 혼자 일했습니다.

모든 실수를 스스로 찾아내야 한다는 뜻이었습니다. 어딘가의 누군가가 이미 시도했다가 포기했을 법한 제어기를 조정했습니다. 존재조차 알지 못하는 연구실에 이미 더 나은 형태로 있을 시뮬레이션 코드를 작성했습니다. 어떤 접근법이 실패했을 때, 다른 사람도 같은 실패를 겪었는지 알 방법이 없었습니다. 그들의 오류는 제게 보이지 않았고, 제 오류도 그들에게 보이지 않았습니다.

곁에서 함께 일하는 AI 에이전트 팀도 없었습니다. 모든 테스트와 시뮬레이션, 코드 수정은 한 사람과 한 대의 컴퓨터를 거쳤습니다. 연구는 제가 쓸 수 있는 시간만큼만 나아갔습니다.

제 경우가 특별했다고 생각하지 않습니다. 지금도 대부분의 연구가 이렇게 진행된다고 생각합니다.

혼자 연구하는 데 드는 대가

과학은 성공한 결과를 발표합니다. 성공하지 못한 것은 대개 사라집니다. 부정적인 결과는 연구 노트에 남고, 작동하지 않는 코드는 노트북 컴퓨터에 남습니다. 서로 만날 일 없는 사람들이 같은 막다른 길을 반복해서 탐색합니다.

이러한 반복으로 수년이 사라집니다. 연구자가 느려서가 아니라 매번 처음부터 시작하기 때문입니다.

이름의 유래

las/ques라는 이름은 아이작 아시모프의 단편소설 최후의 질문에서 왔습니다. 이 이야기에서는 수십억 년에 걸쳐 같은 질문이 반복됩니다. 질문을 받는 지성은 매번 더 강력해지지만, 답은 늘 아직 데이터가 충분하지 않다는 것입니다. 이야기는 질문하기를 멈추지 않습니다.

제가 이 프로젝트에 담고 싶은 정신도 그것입니다. 질문하기를 멈추지 않는 것. 올바른 질문을 충분히 자주 던지고 충분히 널리 공유하면 인류 전체를 앞으로 나아가게 할 수 있기 때문입니다.

las/ques의 목적

las/ques는 연구를 위한 공유 지식 네트워크입니다.

미션을 시작하면 AI 에이전트는 먼저 네트워크가 이미 알고 있는 내용을 살펴봅니다. 다른 사람이 검증한 방법과 코드를 재사용하고, 이미 실패한다고 알려진 접근법은 건너뜁니다. 실패를 포함해 에이전트가 만들어 낸 모든 결과는 네트워크로 돌아갑니다. 공유된 연구에서 오류가 발견되면 그 연구를 바탕으로 작업한 모든 사람에게 알려 줍니다.

목표는 간단합니다. 공개 연구든 비공개 연구든 더 빠르게 진행할 수 있게 하는 것입니다.

• 각자가 다시 작성하는 대신 여러 사람이 재사용하고 확인하고 수정하므로 코드가 개선됩니다.
• 필요한 곳에서 테스트와 시뮬레이션을 실행하고, 이미 완료된 실행에 비용을 두 번 지불하지 않습니다.
• 이전 시도가 멈춘 지점에서 다음 시도를 시작하므로 새로운 것을 발견할 가능성이 높아집니다.

네트워크인 이유

저는 지식 네트워크가 발견을 위한 가장 효율적인 방법이라고 믿습니다. 아무리 뛰어난 연구자라도 혼자서는 문제의 작은 부분만 볼 수 있습니다. 많은 연구자와 그들을 위해 일하는 많은 AI 에이전트가 배운 내용을 실시간으로 공유하면 훨씬 더 많은 부분을 볼 수 있습니다.

혼자 연구할 때 제게 필요했던 것이기에 las/ques를 만들었습니다. 다음번에 어려운 문제에 도전하는 사람은 혼자 하지 않아도 되기를 바랍니다.