인터뷰/예측
세르게이 브린 “한 달만 AI 뉴스를 안 보면 완전히 뒤처진다”
작성자
하이룽룽
작성일
2025-12-16 22:09
조회
9
“한 달만 AI 뉴스를 안 보면 완전히 뒤처진다”
“대학의 의미를 다시 생각해야 한다”
“지리적 집중은 필수가 아닐 수 있다”
“지능에 상한이 있는지 모른다”
🎤 Sergey Brin @ Stanford – 인터뷰 Q&A 요약 (한글)
Q1. 스탠퍼드 대학원 시절은 어땠고, 그 환경이 구글 탄생에 어떤 영향을 줬나요?
A.돌이켜보면 엄청나게 자유로운 시기였다.
교수들이 “이걸 해라”라고 거의 말하지 않았다. 무엇을 하든 허용되는 분위기였고, 실패해도 괜찮았다.
- 문서 파쇄기를 복원하는 연구도 했고
- 데이터 마이닝, 웹 구조 실험도 했다
- 아무도 “그건 논문이 안 된다”고 말하지 않았다
Q2. 구글 아이디어는 처음부터 ‘회사’였나요, 아니면 연구 프로젝트였나요?
A.완전히 연구 프로젝트였다.
- NSF(미국 국립과학재단) 연구 과제로 시작
- PageRank도 학술적 호기심에서 출발
- 처음엔 라이선싱하려 했지, 회사를 차릴 생각은 없었다
결국 “이걸 키우려면 우리가 직접 해야 한다”는 판단을 하게 됐다.
Q3. 창업 초기 구글에서 “이건 정말 잘했다”고 생각하는 결정은?
A.1️⃣ 터무니없이 큰 미션 설정
“세상의 모든 정보를 정리한다”
2️⃣ 연구 중심 문화 유지
- 박사 출신 다수 채용
- 장기 R&D 투자
- 단기 수익보다 기술적 정직성 중시
Q4. 거대한 회사가 되고도 혁신을 유지할 수 있었던 이유는?
A.- 실패를 감수했다 (실패작도 엄청 많다)
- “어려운 문제”를 피하지 않았다
- 깊은 수학·컴퓨팅·시스템 문제에 계속 투자했다
우리는 초기에 그 방향을 택했던 게 결과적으로 운이 좋았다.
Q5. AI에 대해 구글은 실수한 적이 있나요?
A.솔직히 말하면 있다.
- 트랜스포머 논문 이후 초기 투자·확장에 소극적
- “챗봇은 위험하다”는 이유로 공개를 늦췄다
- 그 사이 OpenAI가 과감히 나갔다
- Google Brain, TPU, 데이터센터, 알고리즘 연구는 오래 축적됨
- 결국 다시 최전선으로 복귀할 수 있었다
Q6. AI는 인간이 할 수 있는 모든 일을 대체할까요?
A.모른다. 정말로 모른다.
하지만 중요한 질문은 이것이다:
“AI는 인간이 할 수 없는 무엇을 할 수 있을까?”
지능의 상한선이 있는지조차 알 수 없다.
AI 발전 속도는 인간 진화와 비교도 안 되게 빠르다.
Q7. AI의 빠른 발전 속도에 인류는 준비되어 있나요?
A.완벽히는 아니지만, 지금까지는 개인을 엄청나게 강화하고 있다.
- 전문가가 없어도 80~90% 수준의 이해 가능
- 건강, 기술, 아이디어, 학습 전반에서 개인 역량이 확장됨
- 아직 AI는 “감독이 필요한 존재”라 위험도 통제 가능
Q8. 학생들은 무엇을 공부해야 할까요? 컴퓨터공학은 여전히 좋은 선택인가요?
A.✔️ 여전히 그렇다
- AI가 코딩을 잘해도, 더 나은 AI는 더 나은 엔지니어가 만든다
- 코딩은 여전히 고부가가치 역량
- 오히려 “AI가 잘하는 분야”일수록 인간의 기준은 더 높아진다
“AI는 비교문학 에세이 쓰는 게 코딩보다 쉽다”
Q9. 데이터·컴퓨트가 한계에 도달하면 AI는 어디로 갈까요?
A.이미 답은 나와 있다.
👉 알고리즘 혁신이 스케일링보다 더 중요해지고 있다
- 과거에도 계산량보다 알고리즘 발전이 더 큰 기여
- 새로운 아키텍처, 학습 방법, 효율화가 핵심
- 컴퓨트는 ‘디저트’, 알고리즘은 ‘메인 요리’
Q10. 과소평가된 미래 기술은 무엇일까요?
A.- 소재 과학(Material Science)
- 생명과학·합성생물학
세상을 근본적으로 바꿀 잠재력은 매우 크다.
Q11. 인생에서 극복해야 했던 ‘한계 신념’은?
A.나는 소련에서 태어나 가난하게 자랐다.
- 좁은 아파트
- 언어도 문화도 바뀐 이민
- 모든 게 불안정했다
스탠퍼드에서의 자유도 같은 경험이었다.
Q12. 성공 이후, ‘좋은 삶’이란 무엇인가요?
A.- 가족과 함께할 시간
- 지적 도전
- 의미 있는 문제에 몰입할 수 있는 상태
“아무것도 안 하는 삶”은 나에게 최악이었다.
다시 연구와 기술로 돌아온 것이 정답이었다.
Q13. 요즘 어떻게 공부하고 정보를 얻나요?
A.- 운전하면서 AI와 대화 (Gemini)
- 팟캐스트도 듣지만, 대화형 학습을 선호
- 질문하고, 반박하고, 즉시 피드백 받는 방식이 가장 효율적
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