인터뷰/예측
데미스 하사비스 "인간 수준의 인공지능, 상당히 가깝다"
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2025-05-23 20:12
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https://www.nytimes.com/2025/05/23/podcasts/google-ai-demis-hassabis-hard-fork.html
몇 년 전만 해도 구글 경영진은 사람 수준 인공지능, 즉 AGI(Artificial General Intelligence)에 대해 거의 언급하지 않았습니다. 그런데 올해 구글 개발자 콘퍼런스(Google I/O)에서는 AGI가 화두였습니다. 구글은 Gemini AI 모델을 활용한 다양한 기능—AI-이메일 작성, 영상·음악 생성, 검색 챗봇 등—을 대거 공개했고, 더 강력한 시스템의 도래 시점에 대한 추측도 오갔습니다. 그 중심에는 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스가 있습니다.
케이시 뉴턴(테크 저널리스트)
두 진행자가 하사비스와 구글 I/O 직후 “Hard Fork” 팟캐스트에서 진행한 인터뷰를 옮겼습니다.
“키노트에서 ‘Gemini’라는 단어가 95번쯤 언급됐어요. 일반 사용자에게 가장 의미 있는 발표가 뭐였을까요?”
데미스 하사비스
“새로운 고성능 모델과 ‘Gemini Live’ 안에 들어갈 Project Astra 기술이겠죠. 처음 써 보면 ‘AI가 이미 여기까지 가능해?’ 하고 놀랍니다. 영상 생성 모델 ‘Veo 3’도 큰 반향을 일으키고 있어요.”
“예전엔 구글 내부에서도 AGI 얘기를 하면 금기시되곤 했죠. 그런데 이제 고위 경영진도 공개적으로 말합니다. 왜 이런 변화가 생겼을까요?”
하사비스
“AI 기술이 구글의 ‘엔진룸’이 됐기 때문입니다. DeepMind의 문화가 구글 전반으로 스며든 결과이기도 하고요. 우리는 인간 수준 일반지능에 정말 가까워졌다고 봅니다. AI가 모든 분야의 수평적 기반층이 될 테니까요.”
“모델 능력은 놀라운데, 제품으로는 충분히 드러나지 않는다는 지적이 있어요. 연구와 제품 사이 균형을 어떻게 잡나요?”
하사비스
“기술 스택 자체가 너무 빨리 진화해 제품팀이 ‘1년 뒤 기술’을 예측하며 설계해야 합니다. 그래서 연구 지식이 깊은 PM·디자이너가 필요하죠. 전 산업이 비슷한 도전을 겪고 있습니다.”
“모델 고도화에 쓸 자원과, 이를 상품화할 자원 배분이 늘 고민이죠. 연구자가 ‘쇼핑 AR 기능 개발’에 투입되길 꺼리진 않나요?”
하사비스
“자연스럽게 셀프 셀렉션이 됩니다. 순수 연구를 계속할 사람은 연구에 남고, 제품 임팩트를 원하면 제품팀으로 옮겨가죠. 실제로 많은 연구자가 억대 사용자에게 쓰이는 걸 큰 동기부여로 여깁니다.”
“세르게이 브린은 ‘2030년 전’ AGI, 당신은 ‘그 직후’라 했어요. 두 사람이 같은 내부 정보를 보는데도 견해가 갈리는 이유는?”
하사비스
“저는 DeepMind 창업 때부터 20년 미션이라 했고 아직 그 범위(5-10년) 안입니다. AGI 정의도 높게 잡아요. 인간이 할 수 있는 모든 일을 이론적으로라도 수행해야 한다고 보거든요. 아직은 창의적 발명·완전한 일관성에서 격차가 있습니다.”
“이 격차는 작은 업그레이드의 누적으로 메워질까요, 아니면 한 방의 돌파구가 올까요?”
하사비스
“둘 다 필요합니다. 스케일링(대규모 모델)도, 새로운 ‘알파고 급’ 혁신도 계속 추진 중이죠. 예컨대 ‘AlphaEvolve’처럼 진화 알고리즘을 LLM에 접목해 큰 점프를 노립니다.”
“거대한 범용 모델 대신 전문·소형 모델로도 충분하단 주장(카렌 하오 등)에 대해선?”
하사비스
“큰 모델이 있어야 작은 모델을 지식 증류로 만들 수 있습니다. AlphaFold도 범용 기술을 특화한 예죠. AGI를 원한다면 ‘스케일’과 ‘전문화’ 둘 다 해야 합니다.”
“Gemini 두 종류로 가설을 생성하고, 진화 프로그래밍으로 가장 유망한 프로그램·수학 함수만 남기는 방식입니다. 칩 설계, 데이터센터 작업 스케줄링, 행렬 곱 최적화 등에서 이미 성과를 냈죠.”
케이시 뉴턴
“LLM이 통계적 평균만 낸다는 비판을 넘어서, ‘진짜 새로운 아이디어’를 만들 수 있다는 증거군요.”
하사비스
“맞습니다. 알파고 시절 ‘이세돌 2국 37수’ 같은 창의적 수가 이미 나왔고, 이제 수학·코딩 영역까지 확장 중입니다.”
1-부 (시작 ~ “AGI 타임라인” 논의까지)
해설몇 년 전만 해도 구글 경영진은 사람 수준 인공지능, 즉 AGI(Artificial General Intelligence)에 대해 거의 언급하지 않았습니다. 그런데 올해 구글 개발자 콘퍼런스(Google I/O)에서는 AGI가 화두였습니다. 구글은 Gemini AI 모델을 활용한 다양한 기능—AI-이메일 작성, 영상·음악 생성, 검색 챗봇 등—을 대거 공개했고, 더 강력한 시스템의 도래 시점에 대한 추측도 오갔습니다. 그 중심에는 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스가 있습니다.
진행자 소개
케빈 루스(뉴욕타임스 기자)케이시 뉴턴(테크 저널리스트)
두 진행자가 하사비스와 구글 I/O 직후 “Hard Fork” 팟캐스트에서 진행한 인터뷰를 옮겼습니다.
구글 I/O 총평
케빈 루스“키노트에서 ‘Gemini’라는 단어가 95번쯤 언급됐어요. 일반 사용자에게 가장 의미 있는 발표가 뭐였을까요?”
데미스 하사비스
“새로운 고성능 모델과 ‘Gemini Live’ 안에 들어갈 Project Astra 기술이겠죠. 처음 써 보면 ‘AI가 이미 여기까지 가능해?’ 하고 놀랍니다. 영상 생성 모델 ‘Veo 3’도 큰 반향을 일으키고 있어요.”
AGI 담론의 변화
케빈 루스“예전엔 구글 내부에서도 AGI 얘기를 하면 금기시되곤 했죠. 그런데 이제 고위 경영진도 공개적으로 말합니다. 왜 이런 변화가 생겼을까요?”
하사비스
“AI 기술이 구글의 ‘엔진룸’이 됐기 때문입니다. DeepMind의 문화가 구글 전반으로 스며든 결과이기도 하고요. 우리는 인간 수준 일반지능에 정말 가까워졌다고 봅니다. AI가 모든 분야의 수평적 기반층이 될 테니까요.”
Astra·제품화 과제
케이시 뉴턴“모델 능력은 놀라운데, 제품으로는 충분히 드러나지 않는다는 지적이 있어요. 연구와 제품 사이 균형을 어떻게 잡나요?”
하사비스
“기술 스택 자체가 너무 빨리 진화해 제품팀이 ‘1년 뒤 기술’을 예측하며 설계해야 합니다. 그래서 연구 지식이 깊은 PM·디자이너가 필요하죠. 전 산업이 비슷한 도전을 겪고 있습니다.”
연구 vs. 사업 리소스
케빈 루스“모델 고도화에 쓸 자원과, 이를 상품화할 자원 배분이 늘 고민이죠. 연구자가 ‘쇼핑 AR 기능 개발’에 투입되길 꺼리진 않나요?”
하사비스
“자연스럽게 셀프 셀렉션이 됩니다. 순수 연구를 계속할 사람은 연구에 남고, 제품 임팩트를 원하면 제품팀으로 옮겨가죠. 실제로 많은 연구자가 억대 사용자에게 쓰이는 걸 큰 동기부여로 여깁니다.”
AGI 도달 시점 논쟁
케빈 루스“세르게이 브린은 ‘2030년 전’ AGI, 당신은 ‘그 직후’라 했어요. 두 사람이 같은 내부 정보를 보는데도 견해가 갈리는 이유는?”
하사비스
“저는 DeepMind 창업 때부터 20년 미션이라 했고 아직 그 범위(5-10년) 안입니다. AGI 정의도 높게 잡아요. 인간이 할 수 있는 모든 일을 이론적으로라도 수행해야 한다고 보거든요. 아직은 창의적 발명·완전한 일관성에서 격차가 있습니다.”
점진적 개선 vs. 획기적 돌파
케이시 뉴턴“이 격차는 작은 업그레이드의 누적으로 메워질까요, 아니면 한 방의 돌파구가 올까요?”
하사비스
“둘 다 필요합니다. 스케일링(대규모 모델)도, 새로운 ‘알파고 급’ 혁신도 계속 추진 중이죠. 예컨대 ‘AlphaEvolve’처럼 진화 알고리즘을 LLM에 접목해 큰 점프를 노립니다.”
스케일 비판에 대해
케빈 루스“거대한 범용 모델 대신 전문·소형 모델로도 충분하단 주장(카렌 하오 등)에 대해선?”
하사비스
“큰 모델이 있어야 작은 모델을 지식 증류로 만들 수 있습니다. AlphaFold도 범용 기술을 특화한 예죠. AGI를 원한다면 ‘스케일’과 ‘전문화’ 둘 다 해야 합니다.”
AlphaEvolve 개요
하사비스“Gemini 두 종류로 가설을 생성하고, 진화 프로그래밍으로 가장 유망한 프로그램·수학 함수만 남기는 방식입니다. 칩 설계, 데이터센터 작업 스케줄링, 행렬 곱 최적화 등에서 이미 성과를 냈죠.”
케이시 뉴턴
“LLM이 통계적 평균만 낸다는 비판을 넘어서, ‘진짜 새로운 아이디어’를 만들 수 있다는 증거군요.”
하사비스
“맞습니다. 알파고 시절 ‘이세돌 2국 37수’ 같은 창의적 수가 이미 나왔고, 이제 수학·코딩 영역까지 확장 중입니다.”
AlphaEvolve의 공개·안전성 논란
케빈 루스- “안전 연구자 한 분이 ‘AlphaEvolve가 구글 내부에서 몇 달간 비공개로 사용됐다’며 우려를 표했습니다. 만약 이런 자기개선형 AI가 AGI 단계에 가까워지면, 구글은 외부에 알리지 않고 독점할 가능성이 있지 않느냐는 거죠.”
- “AlphaEvolve는 아직 인간이 루프에 있고, 성능도 ‘몇 퍼센트포인트 효율 개선’ 수준입니다. 위험한 단계와는 거리가 있어요. 내부에서 충분히 검증한 뒤 학계·안전기관과 협업해 공개 피드백을 받는 ‘투트랙’이 옳다고 봅니다.”
AI 안전과 ‘에이전트 시대’ 대비
케이시 뉴턴- “모델이 고도화될수록 오히려 안전 논의가 줄어드는 듯합니다. 준비가 충분할까요?”
- “우리는 창업 초기부터 ‘성공을 전제한’ 안전 연구를 해 왔습니다. 지금은 수백만 사용자 데이터로 실전에서 얻는 교훈도 중요해졌죠. 다만 2~3년 내 진짜 강력한 ‘AI 에이전트’가 등장하면, 제어·검증 연구를 한 단계 끌어올려야 합니다. 국제적 기준·벤치마크도 필수고요.”
수출통제·중국과의 경쟁
케빈 루스- “AI가 미·중 패권 경쟁의 중심이 되는 것 아닌가요?”
- “단기적으로는 전체 지정학 갈등의 일부로 AI가 이용될 겁니다. 그러나 기술이 점점 강력해질수록 ‘우리는 결국 한 배’라는 인식이 퍼져야 해요. 과학·안전 차원의 국제 협력 모델이 필요합니다.”
‘AGI 홈스트레치’ 체감
- DeepMind에서 20년 미션을 세웠는데, 이제 중반을 넘어 결승 구간에 들어선 느낌.
- 5년이든 10년이든, 인류 규모 변화를 생각하면 모두 짧은 시간.
교육·진로 조언
- STEM 기본기와 코딩 이해는 여전히 유효.
- 동시에 **AI 툴을 다루는 ‘닌자’**가 되라: 최신 도구를 깊이 써 보며 메타스킬(학습능력·적응력·창의력)을 키우는 게 관건.
- AI 튜터를 전 세계, 특히 교육 인프라 열악한 지역에 보급하는 것이 큰 꿈.
AI 동반자·컴패니언 시장
- 아직 DeepMind는 진입 안 함.
- “사람의 주의력과 시간을 지켜 주는 개인 비서”가 목표.
- 광고·알고리즘이 침범하는 대신, 사용자를 위해 작동하는 에이전트가 필요하다.
노동시장과 ‘74인의 행방’
- 단기적으로는 AI-증강 도구가 인간 생산성을 끌어올려 스타트업·창업 기회를 늘릴 것.
- 팀 규모는 작아지고 창의·디자인 역량이 상대적으로 중요해질 전망.
- 장기적으로는 ‘라디컬 어번던스(자원 풍요)’ 사회에서 분배·정치 문제가 핵심 이슈로 떠오를 가능성.
예술·창작의 ‘영혼’ 문제
- Veo 3 같은 영상 생성 모델은 ‘기술적으로’ 놀랍지만,
깊은 서사·인간적 울림은 아직 인간 작가·감독이 불어넣어야 한다. - “반 고흐의 붓질에 담긴 고통과 맥락” 같은 요소는 AI가 흉내 내기 어렵다.
종교·영성
- 바티칸은 오래전부터 AI·과학을 연구해 왔고, 하사비스도 교황청 과학원(Pontifical Academy) 회원이다.
- “AGI가 삶의 의미를 재고하게 만들면서 신앙·철학적 탐구가 오히려 활발해질 수 있다.”
‘최악의 나이’ 질문
- 타일러 코웬이 제기한 질문: “AI 혁명에서 가장 불리한 연령대는?”
- 하사비스: “AI 시대를 살아볼 수 있는 나이라면 다 좋다. 하지만 굳이 꼽자면 젊을수록 더 낫다.”
마무리 한마디
- 하사비스는 **“기회와 위험, 둘 다 크다”**는 관점을 유지.
- 핵심 메시지:
- 스케일·전문화·블루스카이 연구를 모두 병행해야 AGI에 도달한다.
- 국제 협력과 안전 기준이 절실하다.
- 인간적 가치—창의·감정·관계—는 여전히 중요하며, 기술로 증폭될 수 있다.
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