[전체 인터뷰 번역: 마이크 앨런 & 데미스 허사비스]

00:00

마이크 앨런: 대단히 감사합니다. 대미를 장식할 시간입니다! 저는 Axios의 공동 창립자 마이크 앨런입니다. 제 공동 창립자인 로이 슈워츠, 짐 반데하이를 대신해 인사드립니다. 9년 동안 Axios의 팬이 되어주신 여러분 모두에게 감사드립니다. 그리고 이 유서 깊은 은행 건물, 아주 멋진 장소에서 열리는 Axios AI+SF 서밋에 샌프란시스코 현지에서 참석해 주신 분들과 전 세계에서 지켜보시는 여러분 모두 환영합니다.

오늘 행사의 피날레를 장식할 분은 박사 학위 소지자이자 구글 딥마인드의 공동 창립자 겸 CEO이신 데미스 허사비스입니다. 그는 신경과학자이자 기업가이며 AI 개척자입니다. 데미스는 5세 때 체스 신동이었고, 48세에 노벨상 수상자가 되었습니다. 영국 태생의 천재이자 기사 작위(Sir)를 받은 데미스 허사비스를 Axios 무대로 모십니다. 환영합니다!

(박수 및 등장)

00:57

데미스 허사비스: 정말 감사합니다. 초대해 주셔서 고맙습니다.

마이크 앨런: 정말 감사합니다. 저희도 기대가 컸습니다. 함께하게 되어 기쁩니다.

01:02

마이크 앨런: 당신이 노벨상 수상자라는 사실을 알게 된 지 400일 정도 지났군요. 그때 당신은 이 순간이 "비현실적(surreal)"이며 "가장 큰 상(the big one)"이라고 말했습니다. 그 이후 당신의 삶과 일은 어떻게 변했나요? 무엇이 가능해졌습니까?

01:18

데미스 허사비스: 글쎄요, 여전히 꽤 비현실적입니다. 아직 완전히 실감이 나지 않아요. 하지만 꽤 큰 변화가 있었습니다. 가장 큰 차이점은 제 분야가 아닌 사람들과 대화할 때입니다. AI에 대해 잘 모를 수 있는 정부 고위 관계자 같은 분들 말이죠. 노벨상을 받으면, 거의 모든 사람에게 제가 이 분야의 전문가라는 것을 알리는 일종의 지름길이 생기는 셈입니다. 앞으로 유용하게 쓰일 것 같습니다.

01:45

마이크 앨런: (웃음) 그리고 당신은 무한한 자원을 활용할 수 있는 위치에 있었습니다. 혹시 지금 활용할 수 있다고 생각하는 새로운 자원이 생겼나요?

01:56

데미스 허사비스: 그렇지는 않습니다. 말씀대로 구글과 딥마인드에서 우리는 운이 좋아서 훌륭한 자원을 많이 가지고 있습니다. 물론 무한하진 않아요. 컴퓨팅 파워는 아무리 많아도 항상 더 필요하니까요. 하지만 우리는 훌륭한 자원들을 많이 가지고 있어서 광범위한 포트폴리오를 수행할 수 있습니다. 가장 큰 변화는 앞서 말했듯, 제가 중요하게 생각하는 문제에 대해 목소리를 낼 수 있는 플랫폼이 생겼다는 점입니다. 아직 많이 활용하진 않았지만, AI 안전 문제라든지 다른 중요한 주제들에 대해 이야기할 때 노벨상이 주는 플랫폼은 어떤 문이든 열 수 있게 해 줄 것입니다.

02:30

마이크 앨런: AI 안전 외에 그 플랫폼을 이용해 더 이야기하고 싶은 주제는 무엇입니까?

02:37

데미스 허사비스: 장기적인 AGI(인공일반지능) 안전 문제뿐만 아니라, 오늘날 AI의 책임감 있는 사용에 대해서도 이야기하고 싶습니다. 우리가 AI를 사용하여 개선하고 가속화해야 할 것은 무엇인지, 그리고 단기적으로 주의해야 할 점은 무엇인지에 대해서요. 또한, 다가올 미래에 대해 사회가 준비하도록 돕는 것입니다. AGI는 인류 역사상 가장 변혁적인 순간이 될 것이며 곧 다가오고 있습니다. 우리는 사회로서, 그리고 종(species)으로서 이에 대비해야 합니다. 물론 정부와 주요 리더들의 역할이 중요할 것입니다. 노벨상이라는 플랫폼은 거의 모든 문을 열어줄 것입니다.

03:29

마이크 앨런: 당신을 돋보이게 하는 점 중 하나는 과학에 깊이 관여하고 있으면서도, 거대 기업들과 초강대국들이 경쟁하는 최전선에 있다는 것입니다. 스티브 잡스처럼 당신은 제품에 대한 마인드도 가지고 있고 사람들을 즐겁게 할 물건을 만들고 싶어 하죠. 하지만 당신은 항상 자신을 "과학자 우선(scientist first)"이라고 말합니다.

03:55

데미스 허사비스: 네, 저는 과학자입니다. 그건 제가 모든 것에 접근하는 기본 방식입니다. 즉, '과학적 방법론'을 의미합니다. 저는 과학적 방법론이 인류가 가진 가장 중요한 아이디어라고 생각합니다. 계몽주의와 현대 과학을 만들었죠. 현대 문명은 실험과 가설 수정이라는 과학적 방법론에 기초하고 있습니다. 저는 이 방법론이 과학뿐만 아니라 일상생활과 비즈니스에도 적용될 수 있다고 생각하며 그렇게 하려고 노력해 왔습니다. 이것이 연구 조직이자 엔지니어링 조직인 우리에게 이점을 준다고 생각합니다. 우리는 기술 역사상 가장 치열한 경쟁 속에 있지만, 과학적 엄격함과 정밀함이 우리에게 우위를 줍니다. 우리는 세계적인 수준의 연구, 엔지니어링, 그리고 인프라를 결합합니다. AI 같은 최첨단 분야에서는 이 세 가지가 모두 필요합니다.

05:25

마이크 앨런: Axios 스타일로 대화를 '줌 아웃(거시적 관점)'과 '줌 인(미시적 관점)'으로 나눠보겠습니다. 먼저 '줌 아웃'하여 AI의 현재 상태에 대해 이야기해 보죠. 오늘날 알려진 사실들을 바탕으로 직설적이고, 냉철하게, 과장이나 부드러운 설득 없이 말해줄 수 있나요?

05:47

데미스 허사비스: 최선을 다해 보겠습니다.

05:50

마이크 앨런: 향후 12개월 동안 어떤 진전이 있을까요? 오늘부터 1년 뒤 우리가 다시 만난다면 세상은 어떻게 변해 있을까요?

06:00

데미스 허사비스: 우리가 집중하고 있는 것은 '양상(modalities)의 융합'입니다. 우리의 파운데이션 모델인 제미나이(Gemini)는 처음부터 멀티모달(multimodal)로 설계되었습니다. 이미지, 비디오, 텍스트, 오디오를 받아들이고, 이제는 점점 더 그런 형태의 산출물을 만들어낼 수 있습니다. 멀티모달이 됨으로써 흥미로운 상호 작용(cross-pollination)이 일어나고 있습니다. 최근의 이미지 모델인 이마젠 3(Imagen 3)가 좋은 예인데, 시각적 요소에 대해 놀라운 이해력을 보여줍니다. 내년에는 이런 진전이 더 많아질 것입니다. 예를 들어 비디오가 언어 모델과 융합되면 매우 흥미로운 기능들의 조합을 보게 될 겁니다.

제가 개인적으로 작업 중인 또 다른 분야는 '월드 모델(world models)'입니다. 우리는 '지니(Genie)'라는 시스템을 가지고 있는데, 이는 일종의 인터랙티브 비디오 모델입니다. 비디오를 생성한 다음 게임이나 시뮬레이션처럼 그 안을 돌아다닐 수 있고, 약 1분 동안 일관성이 유지됩니다. 매우 흥미롭죠.

그리고 '에이전트(agent)' 기반 시스템이 있습니다. 업계에서 많이 회자되지만 아직 전체 업무를 수행할 만큼 신뢰성이 높지 않습니다.

07:23

마이크 앨런: 오늘 Axios 무대에서도 많이 언급되었습니다. 1년 뒤 에이전트는 얼마나 발전해 있을까요? 일상생활에서 어떻게 작동할지 예를 들어 주시죠.

07:34

데미스 허사비스: 우리는 제미나이가 결국 '범용 비서(universal assistant)'가 되길 바랍니다. 내년에는 컴퓨터나 스마트폰뿐만 아니라 안경이나 다른 기기 등 더 많은 디바이스에서 볼 수 있게 될 겁니다. 우리는 당신의 일상생활에 유용하고, 하루에도 여러 번 상의하며, 삶의 일부가 되어 생산성과 개인 생활(책, 영화 추천 등)을 향상시키는 무언가를 만들고 싶습니다. 현재 에이전트는 전체 업무를 위임했을 때 완벽하고 확실하게 수행할 수 없습니다. 하지만 1년 뒤에는 그런 수준에 근접한 에이전트가 나오기 시작할 것입니다.

08:31

마이크 앨런: 최상의 시나리오(Bull case)와 최악의 시나리오(Bear case)를 묻겠습니다. AI가 세상을 위해 할 수 있는 최상의 경우와, 당신이 가장 두려워하는 것은 무엇입니까?

08:41

데미스 허사비스: 제가 평생 꿈꿔왔고 노력해 온 최상의 시나리오는 '급진적 풍요(radical abundance)'입니다. 인류가 직면한 가장 큰 문제들을 해결하는 것입니다. 무료에 가까운 청정 재생 에너지, 핵융합 해결, 더 나은 배터리와 태양광 소재, 질병 해결 같은 것들이죠. 우리는 '포스트 희소성(post-scarcity)'이라는 새로운 시대로 접어들어 인류가 번영하고 별을 향해 여행하며 은하계로 의식을 확장할 수도 있습니다.

09:31

마이크 앨런: 가장 두려워하는 것은요?

09:33

데미스 허사비스: 유토피아적 관점조차 의문점이 있습니다. 만약 기술이 모든 문제를 해결한다면 인간의 목적은 무엇이 될까요? 과학자로서 우리에게 남겨질 과제는 무엇일지 걱정됩니다. 또한 잘 알려진 위험들도 있습니다. 나쁜 행위자가 AI를 해로운 목적으로 사용하는 것, 또는 AI가 AGI에 가까워지면서 스스로 주체성을 갖게 되어 인류에게 해를 끼치는 방향으로 통제 불능이 되는 경우(going off the rails)입니다.

10:11

마이크 앨런: 통제 불능을 언급하셨는데, 제가 나열하는 재앙적 결과들에 대해 얼마나 걱정하시는지 묻고 싶습니다. 첫째, 악의적인 행위자가 AI를 이용해 병원균을 만드는 것.

10:23

데미스 허사비스: 그건 확실히 우리가 막아야 할 나쁜 사용 사례 중 하나입니다.

10:32

마이크 앨런: 해외 행위자에 의한 에너지나 수도에 대한 사이버 테러.

10:37

데미스 허사비스: 그건 아마 이미 일어나고 있을 겁니다. 아주 정교한 AI가 아니더라도요. 가장 명백하고 취약한 부분입니다. 그래서 구글과 딥마인드는 방어적인 측면을 강화하기 위해 '사이버 보안을 위한 AI'에 많이 집중하고 있습니다.

10:57

마이크 앨런: AI가 인간의 통제를 벗어나 독자적으로 작동하는 것.

11:00

데미스 허사비스: 이건 에이전트 시스템과 관련이 있습니다. 에이전트가 더 유용하기 때문에 업계는 이를 계속 개발할 것입니다. 하지만 더 자율적이 될수록, 우리가 의도한 초기 지시나 목표에서 벗어날 여지가 커집니다. 시스템이 지속적인 학습을 하더라도 우리가 설정한 안전장치(guardrails) 내에 머물게 하는 것은 매우 활발한 연구 분야입니다.

좋은 소식은 AI가 상업적으로 매우 중요해졌기 때문에, 기업 고객들이 에이전트의 행동에 대한 보증을 원한다는 것입니다. 데이터 처리나 고객 응대에서 문제가 발생하면 그건 실존적 위협은 아니더라도 비즈니스에 큰 타격이 됩니다. 자본주의가 자연스럽게 더 책임감 있는 행위자에게 보상하게 될 것입니다.

12:24

마이크 앨런: 하지만 AI가 해자나 가드레일을 넘어버릴 가능성도 있지 않나요?

12:29

데미스 허사비스: 잘못 다루면 잠재적으로 그럴 수 있습니다. 아무도 그 가능성을 정확히 모릅니다. 저는 그 가능성이 '0은 아니다(non-zero)'라고 봅니다. 그러므로 매우 심각하게 고려하고 대비해야 합니다. 사람들이 파멸 확률(P(Doom))에 대해 정확한 수치를 말하는 건 넌센스라고 생각합니다. 아무도 모르니까요. 하지만 0이 아니라면 상당한 자원과 주의를 기울여야 합니다.

13:08

마이크 앨런: AI 경쟁에서 미국이 중국을 이기고 있는 부분은 어디이고, 지고 있는 부분은 어디입니까?

13:13

데미스 허사비스: 미국과 서방이 여전히 앞서 있다고 생각합니다. 벤치마크나 최신 시스템을 보면요. 하지만 중국도 멀리 뒤처져 있지 않습니다. 딥시크(DeepSeek)나 최신 모델들을 보면 매우 훌륭합니다. 격차는 몇 년이 아니라 몇 개월 수준일 수 있습니다.

13:38

마이크 앨런: 칩(반도체) 문제를 제쳐두면 중국이 이기고 있을까요?

13:42

데미스 허사비스: 아니요. 알고리즘 혁신 측면에서도 서방이 여전히 우위에 있다고 봅니다. 중국 모델이나 기업들이 현재 최고 수준(SOTA)을 넘어서는 알고리즘 혁신을 보여준 적은 없다고 생각합니다. 그들은 '빠른 추격자(fast following)'로서 매우 훌륭했습니다.

14:09

마이크 앨런: '줌 아웃' 마지막 질문입니다. AI에 대해 사람들이 놀라울 정도로 관심을 덜 갖는, 가장 경이로운 점은 무엇입니까?

14:20

데미스 허사비스: 우리가 작업 중이고 이미 작동하는 것들을 보면, 모델들의 '멀티모달 이해력'입니다. 특히 비디오요. 제미나이에 유튜브 비디오를 주고 처리하게 하면, 비디오 내용에 대해 정말 놀라운 것들을 물어볼 수 있습니다. 많은 경우에 무슨 일이 일어나고 있는지 개념적으로 이해한다는 게 정말 놀랍습니다.

14:55

마이크 앨런: 예를 들어 어떤 질문이 있나요?

14:58

데미스 허사비스: 며칠 전에 테스트해 봤는데, 저는 영화 '파이트 클럽'을 좋아합니다. 브래드 피트인지 에드워드 노튼인지 싸우기 전에 반지를 빼는 장면이 있습니다. 제미나이에게 "그 행동의 의미가 뭐냐"고 물었더니, 일상생활을 뒤로하고 상징적으로 보여주는 행동이라는 식의 매우 흥미로운 철학적 요점을 짚어냈습니다. 이런 '메타적인 통찰'을 시스템이 가지고 있다는 게 흥미롭습니다.

또 하나는 '제미나이 라이브' 기능을 통해 스마트폰 카메라로 무언가를 비추면, 예를 들어 정비공처럼 작업을 도와줄 수 있다는 점입니다. 안경 형태라면 더 좋겠죠. 사람들이 이 멀티모달 능력이 얼마나 강력한지 아직 잘 모르는 것 같습니다.

16:00

마이크 앨런: '줌 인'으로 넘어가는 완벽한 연결고리군요. 지난달 발표한 '제미나이 3' 축하합니다. 당신은 이것이 전례 없는 깊이와 '뉘앙스(nuance)'로 추론한다고 했습니다. 제미나이 3의 뉘앙스는 무엇이 특별합니까?

16:16

데미스 허사비스: 능력뿐만 아니라 그 '성격'이나 스타일에 만족합니다. 간결하게 대답하고, 사용자의 말이 이치에 맞지 않으면 무조건 동의하는 게 아니라 부드럽게 반론을 제기하기도 합니다. 사람들이 이런 지능의 단계적 변화와 유용성을 높이 평가하는 것 같습니다.

16:47

마이크 앨런: 제미나이가 대답하거나 만든 것 중에 당신도 "이게 가능할 줄 몰랐는데"라고 생각한 게 있나요?

16:56

데미스 허사비스: 연구와 제품이 연결된 이 시대의 장점은 수십억 명의 사용자가 즉시 신기술을 활용한다는 점입니다. 우리는 사용자들이 우리가 만든 기술을 활용해 쿨한 것들을 만들어내는 걸 보며 계속 놀랍니다. 많은 것들이 입소문을 타죠. 개인적으로 제미나이 3에서 가장 좋았던 건 게임을 한 번에 생성(one-shotting)하는 능력이었습니다. 제 첫 커리어였던 게임 AI 제작으로 돌아가 보면, 다음 버전 모델에서는 몇 시간 만에 상업용 수준의 게임을 '바이브 코딩(vibe coding)'으로 만들 수 있을 것 같습니다. 예전엔 몇 년이 걸리던 일이죠.

17:46

마이크 앨런: 그게 뉘앙스를 보여주는 건가요?

17:49

데미스 허사비스: 그건 모델이 매우 높은 수준의 지시를 이해하고 상세한 결과물을 만들어내는 엄청난 깊이와 능력을 보여주는 것입니다. 또한 제미나이 3는 프론트엔드 작업, 웹사이트 개발 등에서 미적으로나 창의적으로도 매우 뛰어납니다.

18:15

마이크 앨런: Axios에서도 다뤘지만, 모델 제작자들조차 모델을 완전히 이해하지 못한다고 합니다. 제미나이 3에 대해 당신이 완전히 이해하지 못한다고 느끼는 점은 무엇입니까?

18:27

데미스 허사비스: 혁신과 개선 속도가 너무 빨라서, 우리가 새 버전을 내놓을 때마다 기존 시스템이 할 수 있는 것의 10분의 1도 탐구하지 못했다는 느낌을 받습니다. 우리는 바로 다음 혁신에 집중해야 하고 안전성을 확보해야 하니까요. 결국 우리보다 사용자들이 훨씬 더 깊이 있게 활용하게 됩니다.

19:12

마이크 앨런: 제미나이 3의 배경에 대해 질문 하나 더 하죠. 당신은 여러 시도를 하고 있었지만, 텍스트 기반의 LLM(대규모 언어 모델)이 유일한 정답(Holy Grail)이라고 생각하진 않았습니다. 월터 아이작슨은 당신이 LLM의 위력을 보고 '피루엣(급선회)'하여 큰 성공으로 도약했다고 했습니다. 보통의 경영자라면 고집을 부렸을 텐데, 어떻게 LLM에 올인(all-in)하기로 결정했습니까?

19:57

데미스 허사비스: 과학적 방법론의 강점입니다. 진정한 과학자라면 자신의 아이디어에 지나치게 얽매이지 않고 실증적 증거를 따라야 합니다. 월터가 말한 건 2017-2018년쯤인데, 우리는 친칠라(Chinchilla), 스패로우(Sparrow) 같은 자체 언어 모델도 있었고, 알파고 같은 강화 학습 시스템, 신경과학 기반 아키텍처 등 다양한 시도를 하고 있었습니다. 제 임무는 AGI를 가장 먼저, 빠르게, 안전하게 구축하는 것입니다. 어떤 접근 방식이든 상관없다는 실용적인 태도를 가지고 있습니다. 스케일링(규모 확장)이 효과가 있다는 증거를 보았을 때, 우리는 그쪽으로 자원을 집중했습니다.

21:18

마이크 앨런: 당신의 접근 방식에서 신선한 점은 AGI(인공일반지능)를 피하지 않는다는 것입니다. 어떤 이들은 우리가 이미 도달했다거나 중요하지 않다고 하지만, 당신은 그것이 중요하며 우리가 알게 될 것이라고 말합니다. 그리고 그것이 멀지 않았다고 했죠.

21:36

데미스 허사비스: 확실히 지금 도달한 건 아닙니다. 제 생각엔 5년에서 10년 정도 남았습니다. 제 기준은 꽤 높습니다. AGI는 발명과 창의성을 포함해 인간이 가진 모든 인지 능력을 보여주는 시스템이어야 합니다. 현재 LLM은 놀랍지만 결점이 있고, 지능이 들쑥날쑥(jagged)합니다. 어떤 분야는 박사급이지만 다른 분야는 엉망이죠. 지속적 학습, 온라인 학습, 장기 계획 및 추론 같은 능력이 부족합니다. 저는 결국 도달하겠지만, 한두 가지 더 큰 돌파구가 필요할 것이라고 봅니다.

23:34

마이크 앨런: Axios의 이나 프리드(Ina Fried) 기자의 질문입니다. 당신은 AI가 AGI로부터 한두 단계 발전만 남았다고 말했습니다. LLM과 생성형 AI를 개선하는 것만으로 AGI에 도달할 수 있을까요, 아니면 5~10년 내에 도달하기 위해 다른 접근 방식이 필요할까요?

24:04

데미스 허사비스: 실증적인 문제입니다. 제 최선의 추측은, 현재 시스템의 스케일링을 최대치로 밀어붙여야 한다는 것입니다. 그것이 최소한 최종 AGI 시스템의 핵심 구성 요소가 될 것이기 때문입니다. 스케일링만으로 AGI가 될 가능성도 있지만, 제 추측으로는 스케일링 외에 트랜스포머(Transformer) 수준이나 알파고(AlphaGo) 수준의 혁신적인 돌파구가 한두 개 더 필요할 것 같습니다. 10년 뒤에 돌아본다면 아마 스케일링 외에 한두 가지가 더 필요했을 거라고 말하게 될 것 같습니다.

23:53 (타임스탬프 순서상 23:34와 24:45 사이)

마이크 앨런: 이나 프리드의 또 다른 질문입니다. 당신은 분명 AI 신봉자이지만, 현재 투자되는 금액을 보면 이것이 경제를 뒤흔들 만큼 큰 거품이 아닐 수 없다는 지적이 있습니다. 이에 대해 얼마나 걱정하십니까?

24:06

데미스 허사비스: 이분법적인 문제는 아니라고 봅니다. AI 산업의 일부는 아마도 거품일 수 있습니다. 500억 달러 규모의 시드 라운드 같은 건 좀 지속 불가능해 보이죠. 하지만 다른 한편으로, 저를 포함한 많은 사람들이 AI가 역사상 가장 변혁적인 기술이라고 믿고 있습니다. 긴 시간의 관점에서 보면 이 모든 투자는 정당화되고도 남을 것입니다. 구글 딥마인드와 구글의 책임자로서 제 임무는 거품이 터지든, 아니면 계속 성장하든 상관없이 우리가 승리할 수 있도록 강력한 포지션을 유지하는 것입니다.

24:45

마이크 앨런: 인재 영입 경쟁의 끝은 어디입니까?

24:49

데미스 허사비스: 최근 꽤 미친 듯이 돌아가고 있죠. 메타 같은 곳들이 하는 걸 보면요. 하지만 우리는 사명감(mission-driven)을 가진 사람들을 원합니다. 우리는 최고의 미션과 풀 스택(full stack)을 가지고 있습니다. 가장 영향력 있는 일을 하고 싶다면 구글 딥마인드보다 좋은 곳은 없습니다. 최고의 과학자들과 엔지니어들은 가장 최첨단의 것을 다루고 싶어 합니다. 우리가 최고 수준의 시스템을 유지한다면 인재는 자연스럽게 모일 것입니다.

25:25

마이크 앨런: 하이포인트 대학의 젊은 창업가 제임스 반데하이의 질문입니다. AI가 스스로 마음을 갖는 것에 대한 이야기가 많은데, AI가 자신의 이익(self-interest)을 위해 행동하는 시나리오가 있을까요?

25:41

데미스 허사비스: 좋은 질문입니다. 이는 앞서 말한 재앙적 결과와도 관련이 있습니다. 에이전트 기반 시스템이나 자율 시스템이 설계자나 인류의 의도와 상충하는 자기 이익을 개발한다면 문제가 될 것입니다.

26:03

마이크 앨런: 마지막으로, 당신은 여전히 게이머입니다. 게임은 세상에 대해 무엇을 가르쳐주며, 기계가 어디로 향하고 있는지에 대해 무엇을 알려줍니까?

26:14

데미스 허사비스: 체스와 게임 배경은 제 일에 결정적이었습니다. 게임을 만드는 창의성도 좋지만, 게임 플레이는 정신을 훈련하는 최고의 방법입니다. 체스나 바둑 같은 최고의 게임들은 현실 세계의 축소판입니다. 현실에서는 중요한 결정을 내릴 기회가 몇 번 없지만, 게임이라는 시뮬레이션 안에서는 의사 결정 능력을 무한히 연습할 수 있습니다. 진지하게 임한다면 계획 및 의사 결정 능력을 확실히 훈련시켜 줍니다.

27:10

마이크 앨런: 당신은 우리의 말랑말랑한 뇌가 수렵 채집인으로 진화했다고 지적했습니다. 하지만 우리는 산업혁명보다 10배 크고 10배 빠른 혼란에 직면해 있습니다. 당신을 포함해 어떤 인간도 따라잡을 수 없는 상황이 올까요?

27:33

데미스 허사비스: 좋은 소식은 우리 뇌가 얼마나 적응력이 뛰어난지 보라는 겁니다. 우리는 수렵 채집인으로 진화했지만 지금 현대 문명 속에 살고 있습니다. 인간의 뇌는 우리가 아는 한 유일한 범용 지능의 존재 증명입니다. 우리는 무한히 적응할 수 있어야 합니다. AGI 이후에는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 같은 기술을 통해 기존 기술에 더해 우리가 따라잡을 방법을 찾을 수도 있을 것입니다.

28:28

마이크 앨런: 작별 인사를 하며, 당신은 평생 리버풀의 팬이었습니다. 그들의 분석을 도왔죠. 2026년 북미 월드컵에서 AI가 어떻게 영향을 미칠까요?

28:40

데미스 허사비스: 많은 팀들이 도움을 요청해 왔습니다. 공평하려고 노력 중입니다. 스포츠는 데이터가 방대하고 엘리트 퍼포먼스가 중요하기 때문에 AI가 최적화를 돕기에 아주 적합한 분야입니다.

29:17

마이크 앨런: 영업 비밀을 누설하지 않는 선에서, 월드컵 팀을 위해 AI가 무엇을 할 수 있나요?

29:20

데미스 허사비스: 코너킥에서 헤딩 골을 더 많이 넣게 해 줄 수 있습니다. 선수들의 정밀한 위치 선정을 통해서요. 우리 시스템이 알아낸 것 중 하나입니다.

29:30

마이크 앨런: 데미스 허사비스, Axios와 세상에 큰 기여를 해주셔서 감사합니다.

데미스 허사비스: 감사합니다.