인터뷰/예측
데미스 하사비스 "저는 요즘 2030년 전후 1년, 그러니까 2029년에서 2031년 사이 정도를 생각하고 있습니다."
작성자
하이룽룽
작성일
2026-05-27 08:02
조회
3
데미스 하사비스 인터뷰
2030년 AGI, 질병 정복, AGI 이후의 인간 삶
1. Google I/O 발표와 현재 AI 발전 상황
인터뷰어:Google I/O에서 정말 많은 발표가 있었습니다. 그중에서 무엇이 가장 흥미로웠나요?
데미스 하사비스:
정말 흥미로운 발표가 많았습니다. 특히 저는 Omni 쪽에 꽤 흥분했습니다. 이건 우리가 오래전부터 중요하다고 생각해온 월드 모델 방향과 연결되어 있습니다.
또 하나의 큰 이야기는 Flash 3.5입니다. 이 모델을 Antigravity 2.0에 통합하는 것도 매우 중요합니다. 사람들은 이 모델이 얼마나 유용한 “일하는 모델”, 즉 실용적이고 강력한 워크호스 모델인지 보고 꽤 놀라게 될 겁니다.
벤치마크도 계속 올라가고 있고, Spark 같은 에이전트 시스템도 등장하고 있습니다. 소비자 측면에서도 이제는 실제 생산성 향상이 나타나기 시작했다고 봅니다. 예를 들어 nano banana 같은 도구들은 콘텐츠 제작자들이 실제로 작업 도구로 사용하고 있습니다. 이제 AI는 단순히 신기한 기술이 아니라, 사람들의 창작과 생산 과정 안으로 들어오고 있습니다.
2. AGI 타임라인: “2030년 ± 1년”
인터뷰어:Gemini가 처음 나왔던 3년 전과 비교했을 때, 지금의 Omni 같은 기술을 보면 AGI 타임라인에 대한 생각이 바뀌었나요? 더 빨라졌나요, 느려졌나요?
데미스 하사비스:
저는 대체로 계획대로 가고 있다고 봅니다. 몇 년 전, 아마 2~3년 전 인터뷰에서도 저는 AGI까지 5년에서 10년 정도라고 말했을 겁니다. 지금은 그 전망이 거의 그대로 진행되고 있다고 봅니다.
다만 달라진 점은 제 확신 구간이 좁아졌다는 것입니다. 예전에는 조금 더 넓게 봤다면, 지금은 더 명확하게 말할 수 있습니다. 저는 요즘 2030년 전후 1년, 그러니까 2029년에서 2031년 사이 정도를 생각하고 있습니다.
인터뷰어:
2030년 ± 1년이라면 정말 얼마 남지 않았네요.
데미스 하사비스:
네, 매우 가까운 미래입니다.
3. AGI를 준비하기 위한 Google DeepMind 내부 변화
인터뷰어:그런 미래를 내부적으로는 어떻게 준비하고 있나요?
데미스 하사비스:
지난 1년 동안 우리는 보이지 않는 곳에서 엄청난 엔지니어링 작업을 했습니다. 사람들이 발표에서 보는 것은 표면적인 결과이지만, 실제로는 전체 기술 스택을 거의 다시 짜야 했습니다.
기존 소프트웨어 중심의 구조에서 AI-first, model-first, 그리고 이제는 agent-first 구조로 바꾸는 과정이었습니다. 이것은 일반적인 소프트웨어 개발 방식과는 꽤 큰 차이가 있습니다.
Google은 매일 수십억 명의 사용자를 대상으로 초고속 서비스를 제공해야 합니다. 따라서 AI 모델이 아무리 좋아도, 그것이 실제 제품과 서비스 안에서 안정적으로 작동해야 합니다. 지난 1년 동안 우리는 이 인프라를 크게 개선했고, 그래서 AI 모델의 성능이 Google 제품 전반에 훨씬 빠르게 녹아들고 있습니다.
그리고 AGI에 대해서도, 우리는 DeepMind를 시작했던 2010년 당시의 장기 목표와 거의 같은 궤도 위에 있다고 봅니다. 공동창업자인 셰인 레그도 예전에 2028년에서 2030년쯤을 언급한 적이 있습니다. DeepMind는 원래 일종의 20년짜리 미션처럼 시작됐고, 지금도 그 일정에 맞게 가고 있다고 생각합니다.
4. AGI까지 아직 부족한 능력들
인터뷰어:그렇다면 AGI에 도달하기 위해 아직 부족한 능력은 무엇인가요?
데미스 하사비스:
아직 몇 가지 중요한 것이 부족합니다. 지금의 AI 시스템은 특정 영역에서는 믿기 어려울 정도로 뛰어나지만, 여전히 들쭉날쭉한 지능, 즉 jagged intelligence의 성격이 있습니다.
Omni 같은 것을 보면 정말 놀랍습니다. 우리가 이제 너무 익숙해져서 감각이 무뎌졌지만, 사실 멈춰서 생각해보면 매우 대단한 일입니다. 영상 생성이나 세계 이해 능력은 AGI가 가져야 할 특징 중 일부를 보여줍니다. 특히 이런 능력은 앞으로 로보틱스나 스마트 글래스 같은 분야에서 매우 중요해질 겁니다.
하지만 동시에 현재 시스템은 아직 실패하는 부분도 많습니다. 특히 에이전트 시스템에서는 지난 6개월 사이 실제로 유용해지기 시작했지만, 아직 평균 사용자가 완전히 믿고 맡길 수 있는 수준은 아닙니다. 이른바 “fire and forget”, 즉 한 번 지시하면 알아서 끝까지 처리하는 수준은 아직 아닙니다.
필요한 것은 더 높은 신뢰성, 일관성, 지속 학습 능력입니다. 이 부분에서는 아직 연구 돌파구가 필요합니다.
5. 메모리, 장기 추론, 계획 능력의 한계
인터뷰어:그건 연구 문제에 가까운 건가요?
데미스 하사비스:
그렇습니다. 우리는 그런 분야에 많은 연구를 하고 있습니다.
예를 들어 메모리는 아직 어느 시스템에서도 완전히 제대로 해결되지 않았다고 봅니다. 지금의 메모리는 어느 정도 brute force, 즉 힘으로 밀어붙이는 방식에 가깝습니다. 더 영리한 메모리 구조가 필요합니다.
또한 장기 추론, 장기 계획, 지속적인 학습 같은 능력도 아직 중요한 과제로 남아 있습니다. AGI라고 부를 수 있으려면 이런 몇 가지 핵심 영역이 해결되어야 합니다. 많지는 않지만, 매우 중요한 문제들입니다.
6. 스마트 글래스와 보편적 디지털 비서
인터뷰어:올해는 기기 간 개인화가 더 구체적으로 보입니다. 스마트 글래스, 워치, 휴대폰, Fitbit 등과 연결되고 있죠. 하지만 메모리는 아직 완전하지 않다는 말씀이군요.
데미스 하사비스:
맞습니다. 그래도 점점 맞춰지고 있습니다. 특히 올해 우리가 보여준 스마트 글래스의 발전은 매우 흥미롭습니다. 작년과 비교하면 큰 진전이 있었고, 곧 많은 사람들이 실제로 손에 넣게 될 겁니다. 저도 개인적으로 매우 기대하고 있습니다.
저는 오래전부터 항상 나와 함께 다니는 개인 비서를 꿈꿔왔습니다. 일상 속에서 나를 도와주고, 지루하고 반복적인 행정 업무를 처리해주는 비서 말입니다. 이메일 처리 같은 것도 대표적입니다. 그런 일들을 AI가 도와주면 사람은 자신이 진짜 하고 싶은 일에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.
저는 우리가 이제 그런 매력적인 경험에 매우 가까워졌다고 봅니다. 사실 보편적 디지털 비서라는 아이디어야말로 스마트 글래스라는 폼팩터가 기다려온 킬러 앱이라고 생각합니다. Google은 오래전부터 글래스 분야의 역사가 있었지만, 이제야 진짜 킬러 앱이 나타나고 있는 것 같습니다.
그리고 이 비서는 다른 기기들과도 연결될 수 있습니다. 원한다면 건강 데이터와도 연결되고, Gemini가 그런 부분까지 도와줄 수 있습니다. Google이 가진 강점은 칩, 모델, 제품까지 이어지는 풀스택입니다. 이것이 하나로 묶일 때 매우 강력한 경험이 가능해집니다.
7. AI와 질병 정복: “타임라인은 바뀌지 않았지만, 확신은 더 강해졌다”
인터뷰어:1년 전, AI가 우리 생애 안에 모든 질병을 치료하는 데 도움을 줄 수 있다고 말씀하셨습니다. 그 이후 AI 신약 개발에서 가장 큰 변화는 무엇인가요? 타임라인이 바뀌었나요?
데미스 하사비스:
타임라인이 바뀌었다기보다는, 제 확신이 더 강해졌습니다. 예전에는 앞으로 10년에서 20년 안에 의학에서 큰 진전이 있을 것이라고 기대했습니다. 지금은 그 가능성에 대해 훨씬 더 자신 있습니다. 물론 100% 확신한다고 말할 수는 없지만, 매우 강한 확신을 갖고 있습니다.
지난 1년 동안 DeepMind의 Gemini for Science 쪽에서 큰 진전이 있었고, 특히 Isomorphic Labs에서의 진전이 매우 중요합니다. 우리는 화학과 생화학을 이해하는 데 필요한 특화 모델을 만들고 있습니다. 신약을 설계하려면 이런 모델들이 필요합니다.
현재 그 작업은 매우 잘 진행되고 있습니다. 최근에는 더 빠르게 가속하기 위해 많은 자금을 조달했고, 이제는 흥미롭게도 일부 시험 화합물들이 전임상 단계에 들어갔습니다. 이것은 실제 치료제로 이어지는 초기 단계입니다. 저는 이런 일이 현실이 되는 순간이 AI 역사에서 가장 큰 분수령 중 하나가 될 것이라고 생각합니다.
8. “모든 질병 정복”의 의미: 하나씩 치료하는 것이 아니라 플랫폼을 만드는 것
인터뷰어:“모든 질병을 치료한다”고 할 때, 하나의 질병씩 해결한다는 뜻인가요? 아니면 특정 질병부터 시작한다고 보시나요?
데미스 하사비스:
제가 말하는 것은 단순히 질병 하나하나를 따로 해결한다는 의미보다는, 플랫폼을 만든다는 의미에 가깝습니다.
AlphaFold를 생각하면 됩니다. 하지만 AlphaFold는 전체 문제의 작은 조각일 뿐입니다. 앞으로는 AlphaFold급의 돌파구가 6개에서 12개 정도 더 필요할 수 있습니다. 그 모든 것을 하나의 연속적인 플랫폼으로 묶는 것입니다.
이 플랫폼은 관심 있는 질병 표적에서 시작해, 그 질병이 어떻게 작동하는지 이해하고, 임상시험에 넣을 수 있는 선도 화합물까지 이어지는 과정을 다룹니다. 현재 평균적으로 10년 정도 걸릴 수 있는 신약 발견 과정을 몇 달, 어쩌면 몇 주까지 줄이는 것이 목표입니다.
물론 그 이후에도 임상시험이 있습니다. 실제로 사람이 복용할 수 있는 약이 되기까지는 이후 단계에서 또 5년에서 10년이 걸릴 수 있습니다. AI는 그 부분도 도울 수 있다고 생각합니다. 하지만 제가 주로 말하는 것은 질병 프로필에서 잠재적 치료 후보물질까지 가는 신약 발견 엔진입니다.
특정 질병 하나만을 겨냥하는 것은 아닙니다. 이상적으로는 어떤 질병 유형에도 적용될 수 있기를 바랍니다.
9. 암과 면역질환이 먼저인 이유
인터뷰어:기조연설에서 암과 면역학이 먼저 언급된 것을 봤습니다. 그쪽부터 시작하는 건가요?
데미스 하사비스:
네, 우리는 우선 면역학과 종양학, 즉 암 분야에서 시작하고 있습니다. 이유 중 하나는 이 질병들이 매우 심각하기 때문입니다. 그런 분야에서는 임상적으로도 새로운 치료법이 더 빠르게 의미를 가질 수 있습니다.
조금이라도 도움이 될 수 있다면 그것 자체가 매우 중요합니다. 저는 오래전부터 AI로 가장 먼저, 그리고 가장 중요하게 하고 싶었던 일이 바로 이런 의학적 문제를 해결하는 것이었습니다.
10. 기술 민주화: 부자만 쓰는 기술이 되어서는 안 된다
인터뷰어:기술이 준비된 뒤에는 민주화 문제가 중요해질 것 같습니다. 부자들만 사용할 수 있는 기술이 되어서는 안 되니까요. 모두가 접근할 수 있게 하려면 어떻게 해야 할까요?
데미스 하사비스:
Google은 그 문제를 매우 중요하게 생각합니다. Google의 많은 제품은 전 세계 수십억 명이 사용합니다. 10개가 넘는 제품이 10억 명 이상의 사용자를 갖고 있고, Gemini 앱도 이미 매우 많은 사용자를 가지고 있습니다.
우리는 기술을 전 세계 모든 나라, 모든 사람에게 민주화하는 문제를 진지하게 받아들입니다. Google은 검색, YouTube, 그리고 주요 제품들을 통해 항상 그런 방향으로 움직여왔습니다.
그래서 우리는 Flash급 모델, 더 나아가 Flash Lite급 모델에 많은 시간을 씁니다. 이 모델들은 효율적이고, 성능이 좋고, 저렴하고, 빠릅니다. 어디서나 사용할 수 있어야 하기 때문입니다. 물론 Google 내부 제품에도 이런 모델이 필요하지만, 동시에 개발자와 빌더들에게도 매우 유용할 것입니다.
11. AGI와 질병 치료 이후의 목표: 현실의 본질과 철학
인터뷰어:5년 뒤로 가정해보겠습니다. AGI에 도달했고, 큰 질병 중 일부도 치료했다고 합시다. 그다음에는 어디에 집중하고 싶으신가요?
데미스 하사비스:
두 가지를 생각할 것 같습니다.
첫째는 AI 도구를 직접 사용해서 제가 오래전부터 관심 가져온 과학적 목표, 즉 현실의 본질을 이해하는 일입니다. 저는 어릴 때부터 현실이 무엇인지, 우주의 근본 원리가 무엇인지에 집착해왔습니다. 그것은 결국 물리학과 물리 실험을 뜻합니다. AI의 도움을 받아 그런 문제를 탐구하고 싶습니다.
둘째는 조금 더 철학적인 주제로 옮겨갈 수도 있다고 생각합니다. 인간이라는 것은 무엇인가, 인간에게 특별한 것은 무엇인가, 사회는 이 거대한 변화에 어떻게 적응해야 하는가 같은 문제입니다.
우리가 별들로 나아가기 시작한다면, 사회와 인간 조건은 어떻게 바뀔까요? 그런 문제에 제가 조금이라도 기여할 수 있다면 좋겠습니다.
12. AGI 이후 인간의 의미
인터뷰어:AGI 이후 인간의 의미에 대해서도 생각해보셨나요? 인간에게 무엇이 남을까요?
데미스 하사비스:
저는 그 이야기는 아직 쓰여야 한다고 봅니다. 다음 세대는 이런 AI 도구들과 함께 자라날 겁니다. 제가 컴퓨터와 프로그래밍을 자연스럽게 접하며 자랐던 것처럼, 오늘날 학생들은 AI 도구를 자연스럽게 사용하며 성장할 겁니다.
그들이 무엇을 만들어낼지 정말 기대됩니다. 이 도구들은 일종의 초능력처럼 작동할 수 있습니다. 하지만 동시에 전통적인 수학, 컴퓨터과학 같은 기초 역량도 여전히 중요할 것입니다. 적어도 앞으로 10년 정도는 그렇다고 봅니다. 기술이 어떻게 작동하는지 깊이 이해해야 그 기술을 가장 잘 활용할 수 있기 때문입니다.
저는 인간의 창의성과 적응력을 믿습니다. 우리는 스스로도 일반지능입니다. 수렵채집인의 뇌를 가지고도 현대 문명을 만들어냈습니다. 우리가 왜 여기서 멈추겠습니까?
13. 인간은 도구에 빠르게 적응하는 종이다
데미스 하사비스:우리가 지금 쓰는 AI 도구들도 몇 년 전만 해도 상상하기 어려웠습니다. 그런데 이제는 완전히 적응했습니다. 우리는 튜링 테스트 수준에 가까운 봇들과 대화하고, 어떤 영상이든 만들 수 있는 Omni 모델을 보면서도 “뭐, 이제는 정상이지”라고 생각합니다.
이것이 인간 적응력의 좋은 면입니다. 앞으로도 그럴 것이라고 봅니다.
Waymo를 예로 들 수 있습니다. 처음 무인자동차를 타면 말도 안 되게 신기해서 영상을 찍게 됩니다. 그런데 두 번째 타면 벌써 “아, 이거 그냥 평범하네”라고 느끼게 됩니다. AI 도구들도 마찬가지입니다.
그 이유는 우리 뇌가 일반적이기 때문입니다. 원래 특정 목적, 즉 수렵채집 환경에 맞춰 진화했지만, 우리는 도구를 만드는 종입니다. 그 점이 인간을 다른 동물과 구분합니다. 그것이 현대 문명을 만들었고, AI는 그다음 단계라고 생각합니다.
14. AI 시대에 더 가치 있어질 인간 능력
인터뷰어:AI가 점점 강력해질수록, 어떤 인간 능력이 더 가치 있어질까요?
데미스 하사비스:
단기적으로는 꽤 분명하다고 봅니다. 10년 뒤까지 예측하는 것은 어렵지만, 앞으로 5년 정도를 보면 중요해질 능력들이 있습니다.
가장 중요한 것은 취향, 디자인 감각, 독창적 사고, 그리고 서로 다른 분야를 종합하는 능력입니다. 넓은 지식과 다양한 기술을 가진 사람들이 유리해질 것입니다.
특히 창의성과 기술력을 함께 가진 사람들은 매우 좋은 위치에 서게 될 겁니다. 예술이든 과학이든, 기술 도구를 창의성과 결합하는 능력이 중요합니다.
저는 항상 훌륭한 과학자와 좋은 과학자를 가르는 것은 단순한 기술 능력이 아니라고 말해왔습니다. 전문 과학자라면 기술적으로는 당연히 뛰어납니다. 차이를 만드는 것은 창의성, 취향, 판단력입니다.
또 하나 중요한 것은 인간 청중과 연결되는 능력입니다. 제품을 만들든, 영화를 만들든, 게임을 만들든, 다른 인간과 감정적으로 연결되는 방식이 중요합니다. 그것은 AI 도구 자체에서 나오는 것이 아니라, 인간 창작자와 인간 전문가에게서 나올 것입니다.
15. 기술을 깊이 이해해야 더 잘 활용할 수 있다
인터뷰어:그러면 취향과 판단력, 그리고 계속 배우는 능력이 중요하다는 말씀이군요.
데미스 하사비스:
맞습니다. 두 가지를 결합해야 합니다. 기술을 깊이 이해할수록 그 기술을 더 잘 활용할 수 있습니다. 그래서 기술 이해를 계속 최전선에 두는 것이 중요합니다.
16. 과소평가된 이슈: 에이전트 시대의 보안과 국제 협력
인터뷰어:요즘 뉴스는 에이전트와 AI에 집중되어 있습니다. 그런데 최근 생각하시는 것 중 과소평가된 주제가 있을까요?
데미스 하사비스:
저는 새로운 에이전트 시대에 매우 흥분하고 있습니다. Google I/O 전체가 사실상 그 방향을 보여줬습니다. Spark, Antigravity, 새로운 Flash 모델 등이 모두 그렇습니다.
하지만 동시에 보안 측면도 생각해야 합니다. Google이 잘할 수 있는 것 중 하나는 최전선의 강력한 능력과 신뢰성, 견고함을 함께 제공하는 것입니다. 또 사람들이 이미 알고 사랑하는 제품 생태계와 연결하는 것도 중요합니다.
다만 저는 사이버 보안 문제를 걱정하고 있습니다. 이미 일부 모델과 관련해서 사이버 우려가 나타나고 있습니다. 그리고 그것은 앞으로 우리가 대비해야 할 문제들의 시작에 불과하다고 봅니다.
우리는 놀라운 기회에 흥분하는 동시에, 이런 위험을 막기 위한 장치도 마련해야 합니다. 지금이야말로 표준을 만들고, 국제 협력을 추진해야 할 시기일 수 있습니다.
핵심 요약
데미스 하사비스의 관점은 꽤 명확해.그는 AGI가 막연한 먼 미래가 아니라 2030년 전후 1년, 즉 2029~2031년쯤 현실화될 가능성이 높아졌다고 보고 있어. 예전보다 타임라인이 빨라졌다기보다는, 기존 전망이 유지되면서 확신이 더 강해졌다는 입장에 가깝다.
다만 그는 현재 AI가 아직 완전한 AGI는 아니라고 본다. 부족한 것은 주로 일관성, 신뢰성, 지속 학습, 메모리, 장기 추론, 장기 계획 능력이다. 특히 에이전트는 실제로 유용해졌지만, 아직 완전히 맡겨놓을 수 있는 수준은 아니라고 본다.
의학 쪽에서는 AI가 신약 발견 과정을 혁신할 수 있다고 본다. 그는 “모든 질병 정복”을 하나씩 질병을 치료한다는 의미보다는, 질병 이해에서 후보물질 설계까지 이어지는 범용 신약 발견 플랫폼을 만드는 것으로 설명한다. 이 플랫폼이 성공하면 지금 10년 걸리는 초기 신약 발견 과정이 몇 달 또는 몇 주로 압축될 수 있다고 본다.
AGI 이후의 삶에 대해서는 비관적이라기보다 인간 적응력에 강한 믿음을 보인다. 인간은 도구를 만드는 종이고, 새로운 도구에 빠르게 적응해왔으며, AI 역시 그 연장선이라는 것이다. 앞으로 더 가치 있어질 인간 능력으로는 취향, 판단력, 창의성, 디자인 감각, 여러 분야를 연결하는 종합 능력, 인간과 감정적으로 연결하는 능력을 꼽는다.
마지막으로 그는 AI 에이전트 시대의 핵심 리스크로 사이버 보안과 국제 표준, 국제 협력을 언급한다. 즉, AI 발전은 엄청난 기회를 가져오지만, 그만큼 신뢰성과 보안, 글로벌 거버넌스도 함께 준비해야 한다는 입장이다.
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