데미스 하사비스 인터뷰 정리

주제: AGI, 과학 발견, 질병 정복, 시뮬레이션, 2050년의 미래

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1. 왜 하필 “지능”을 평생의 문제로 삼았나

진행자:
당신의 자서전적 이야기를 보면, 어린 시절부터 인생 전체가 “지능이란 무엇인가”라는 질문으로 이어지는 것 같다. 딥마인드를 시작했을 때만 해도 많은 사람들은 진짜 AI가 가능하다고 믿지 않았다. 당신은 어떤 비주류적 믿음을 갖고 있었나?

데미스 하사비스:
솔직히 말하면, 나는 AI가 인생을 바쳐 연구할 만한 가장 흥미로운 문제 중 하나라고 생각했다. 어린 시절부터 현실의 본질, 의식의 본질, 지능의 본질 같은 큰 질문들에 매료되어 있었다. 그런데 최고의 과학자들도 이런 질문에는 충분히 답하지 못하고 있었다.

그래서 나는 우리가 이런 문제를 풀기 위해 도구가 필요하다고 생각했다. 그 도구는 컴퓨터이고, 더 구체적으로는 AI라고 봤다. 나에게 AI는 단순히 제품을 만드는 기술이 아니라, 과학적 발견을 가속하기 위한 도구였다. 딥마인드의 출발점도 바로 그 생각이었다.

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2. AGI를 만들면 인간 뇌도 더 잘 이해할 수 있다

진행자:
당신은 AGI 시스템을 만들면 인간 뇌와 AI 뇌의 차이를 이해할 수 있다고 말한 적이 있다. 지금까지 본 주요 차이는 무엇인가?

데미스:
의식, 지능, 창의성 같은 것은 아직 깊은 미스터리다. 우리는 뇌과학, fMRI, 동물 뇌 연구 등을 통해 어느 정도 진전을 이뤘지만, 여전히 비교 대상이 부족하다.

예를 들어 어떤 존재가 지능적이지만 의식은 없다면, 우리는 그 차이를 통해 의식이 무엇인지 더 잘 이해할 수 있다. 지금 인간 뇌는 우리가 가진 유일한 기준인데, AI가 또 다른 비교 기준이 될 수 있다.

그래서 나는 AGI를 만들고 그것을 분석하는 일이 인간 마음의 깊은 비밀을 이해하는 데 매우 중요하다고 본다. AI는 뇌과학 연구의 도구이자, 인간 정신을 이해하기 위한 비교 대상이 될 수 있다.

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3. “모든 질병 해결”은 생각보다 가까울 수 있다

진행자:
어제 당신은 “모든 질병을 해결하는 것이 생각보다 멀지 않다”고 말했다. 제 사촌도 박사과정에서 AlphaFold를 매일 사용한다. AlphaFold 같은 순간들이 여러 번 있었는데, 질병 해결을 위해 앞으로 어떤 돌파구가 필요한가?

데미스:
AlphaFold는 단백질 구조 예측에서 매우 중요한 진전을 만들었다. 하지만 신약 개발 전체로 보면 단백질 구조 예측은 핵심 조각 중 하나일 뿐이다.

우리가 Isomorphic Labs에서 하는 일은 AlphaFold를 개선하는 것뿐 아니라, 그것을 생화학과 화학 전체로 확장하는 것이다. 예를 들어 다음과 같은 질문들을 다뤄야 한다.

어떤 화합물을 만들어야 하는가?
그 화합물은 단백질의 어디에 결합하는가?
인체는 그 화합물을 어떻게 흡수하는가?
독성 부작용은 없는가?
더 깨끗하고 안전한 약물을 만들 수 있는가?

이런 큰 난제들이 여러 개 있다. 우리는 이 조각들을 하나로 묶어 AI 기반 신약 발견 플랫폼을 만들려고 한다.

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4. 불안정한 단백질과 동적인 생물학

진행자:
AlphaFold는 안정적인 구조를 가진 단백질에는 매우 잘 작동한다. 그렇다면 불안정하거나 무질서한 단백질은 어떻게 다루나?

데미스:
흥미로운 점은, 본질적으로 무질서한 단백질 영역도 특정한 결합 상대나 상황이 주어지면 어떤 구조를 형성할 수 있다는 것이다. 그래서 AlphaFold 3 이후의 모델과 Isomorphic Labs의 연구는 단백질을 정적인 구조로만 보는 것이 아니라, 동적인 그림을 이해하려고 한다.

예를 들어 어떤 물질이 결합하면 단백질의 작은 포켓이 열릴 수 있다. 이런 변화는 신약 개발에서 매우 중요하다. 좋은 약물이나 항체를 설계하려면 단백질이 상황에 따라 어떻게 변하는지 예측해야 한다.

생물학은 엄청나게 복잡하다. 그래서 우리는 모델을 더 확장해 이런 동적 복잡성을 다루도록 만들고 있다.

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5. 신약 개발 기간을 “몇 년”에서 “몇 달, 언젠가는 몇 주”로 줄일 수 있는가

진행자:
AlphaFold나 관련 기술로 단백질을 이해하면 임상시험 시간을 줄일 수 있는가?

데미스:
우리가 지금 집중하는 것은 우선 신약 발견 단계다. 보통 질병의 생물학적 표적을 이해하고, 임상시험에 가져갈 후보 물질을 찾는 데 수년, 길면 10년 가까이 걸린다.

우리는 이 과정을 몇 년에서 몇 달로 줄이고 싶다. 언젠가는 몇 주까지 줄일 수 있다면 놀라운 일일 것이다. 지금은 말도 안 되는 일처럼 들리지만, 단백질 구조 예측도 10년 전에는 불가능하다고 여겨졌다. 그런데 지금은 현실이 되었다.

물론 임상시험 단계는 또 다른 문제다. 규제, 안전성, 환자 모집 등 기술 외적인 요소가 많다. 하지만 AI는 여기서도 도움을 줄 수 있다. 예를 들어 환자를 더 잘 분류하고, 어떤 환자에게 어떤 시험약이 맞는지 예측하고, 부작용 가능성을 더 정확히 분석할 수 있다면 임상시험의 일부 단계도 압축될 수 있다.

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6. AI가 물리 법칙을 “영상만 보고” 배운다는 것

진행자:
사람들이 불가능하다고 생각했던 또 하나가 모델이 물리를 이해하는 것이었다. 그런데 Gemini와 영상 모델들이 물리적 직관을 보이는 것 같다. 실제로 물리를 따로 학습시킨 것이 아니라 영상에서 배웠다고 들었다. 어떻게 가능한가?

데미스:
정말 놀라운 일이다. 모델에 많은 영상을 주고, 그 밑바탕에 Gemini의 세계 이해 능력이 결합되면 장면을 이해하고 라벨링할 수 있다. Gemini는 처음부터 멀티모달 모델이었기 때문에 장면 이해에 강했다. 여기에 동적인 이해를 추가하면, 모델이 직관적 물리를 어느 정도 익히는 것처럼 보인다.

우리는 앞으로 물리 벤치마크도 만들고 있다. 예를 들어 구슬이 굴러가는 장면, 물체가 떨어지는 장면, 중력, 충돌 같은 것을 얼마나 잘 예측하는지 평가할 수 있다.

흥미로운 점은 지금도 모델이 이런 것을 거의 창발적으로 이해하는 것처럼 보인다는 것이다. 이미지 편집 모델인 “나노 바나나” 같은 것도 장면의 구성 요소를 이해하기 때문에 창작자들에게 매우 쉽게 편집할 수 있는 가능성을 열어준다.

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7. 데미스의 AGI 기준: “인간 뇌가 유일한 존재 증명”

진행자:
당신은 AGI에 대한 예측은 비교적 보수적인데, AGI가 할 수 있는 일에 대해서는 다른 사람들보다 더 야심차게 말하는 것 같다. 당신은 AGI를 어떻게 정의하나?

데미스:
내 생각은 뇌과학적 비유에 가깝다. 인간 뇌는 일반지능이 가능하다는 유일한 존재 증명이다. 인간 정신은 현대 문명, 과학, 기술을 만들어냈다. 우리의 뇌는 원래 수렵채집 환경에 맞게 진화했지만, 우리는 새로운 기술을 만들고 그 기술에 적응한다. 이 일반성이 핵심이다.

그래서 진짜 일반지능이라고 부르려면 인간 뇌가 가진 수준의 능력을 보여야 한다. 단순히 경제적으로 유용한 일을 한다거나, 특정 업무를 잘 수행하는 것만으로는 부족하다.

내가 자주 말하는 테스트는 아인슈타인 테스트다. 예를 들어 AI를 1901년까지의 지식만 가지고 훈련시킨 뒤, 1905년의 아인슈타인처럼 특수상대성이론을 스스로 만들어낼 수 있는가? 만약 가능하다면, 오늘날의 물리학에도 적용할 수 있을 것이다. 예를 들어 암흑물질이 무엇인지, 끈이론을 어떻게 확장해야 하는지, 어떤 새로운 가설이 가치 있는지 제안할 수 있다.

물론 새로운 이론은 실험으로 검증해야 한다. 하지만 AI가 “연구할 가치가 있는 문제”를 제안할 수 있다면, 그것은 매우 큰 일이다. 과학에서 가장 어려운 일은 종종 답을 찾는 것보다 올바른 질문을 던지는 것이기 때문이다.

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8. 진짜 창의성: AlphaGo의 수가 아니라 “바둑 자체를 발명하는 것”

진행자:
그런 능력이 진짜 창의성인가?

데미스:
그렇다. 진짜 창의성은 단순한 개선이 아니라, 뭔가 정말 새롭고 도약적인 것을 만들어내는 능력과 관련 있다.

AlphaGo를 예로 들 수 있다. AlphaGo는 이세돌과의 경기에서 유명한 37수를 두었다. 그것은 바둑 역사에서 새로운 전략이었다. 인간은 수천 년 동안 바둑을 두었지만, AlphaGo는 새로운 방식을 보여주었다.

하지만 나는 그것만으로는 충분하지 않다고 본다. 미래의 AlphaGo 같은 시스템이라면 단지 바둑 안에서 새로운 전략을 찾는 것이 아니라, 바둑만큼 깊고 복잡하고 우아하고 아름다운 게임 자체를 발명할 수 있어야 한다.

오늘날 시스템은 아직 거기까지 도달하지 않았다고 생각한다. 하지만 미래에는 가능해질 것이라고 본다.

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9. AI에도 “잠자고 나서 깨닫는 모드”가 필요할까

진행자:
사람은 어떤 문제를 붙잡고 있다가 잠을 자고 나면 다음 날 훨씬 잘 풀리는 경우가 있다. AI에도 “하룻밤 자고 생각하는 모드”가 있을까?

데미스:
인간 뇌에서는 분명히 그런 현상이 있다. 수면 연구를 보면, 문제를 받은 뒤 잠깐 낮잠을 잔 사람들이 그렇지 않은 사람들보다 통계적으로 더 잘 푸는 경우가 있다.

수면 중 뇌는 기억을 재생한다. 특히 해마가 중요한 역할을 한다. 내가 박사과정에서 연구한 주제이기도 하다. 뇌는 낮 동안 얻은 정보를 기존 지식과 통합한다. 그 과정에서 새로운 통찰이 생길 수 있다.

AI에도 비슷한 수면 모드 또는 통합 모드가 필요할 수 있다. 오늘 본 시각 정보와 입력 데이터 중 실제로 유용한 것은 아주 작은 일부일 수 있다. 모든 것을 컨텍스트 창에 저장하는 것은 비효율적이다. 중요한 것은 유용한 정보를 추출해서 기존 지식을 덮어쓰지 않고 우아하게 통합하는 방식이다.

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10. 기억과 상상력, 그리고 시뮬레이션

진행자:
당신의 박사 연구 중 중요한 발견은 기억과 상상력이 깊게 연결되어 있다는 점이었다. 해마가 손상된 사람들은 장면을 상상하는 능력도 떨어졌다고 했다. 또 당신의 게임 경력에도 시뮬레이션과 장면 설계가 중요했다. AI에서 시뮬레이션은 얼마나 중요한가?

데미스:
매우 중요하다. 우리는 이미 날씨를 어느 정도 시뮬레이션할 수 있다. 앞으로는 생물학도 더 잘 시뮬레이션할 수 있을 것이다. 내가 좋아하는 아이디어 중 하나는 가상 세포다. 실제 세포를 충분히 정확하게 시뮬레이션해서, 가상 실험을 하면 실제로 유용한 결과를 얻을 수 있는 시스템이다.

재료과학, 생물학, 경제학 같은 복잡계에서도 시뮬레이션은 매우 중요해질 것이다. 복잡하고 창발적인 시스템을 이해하려면 단순한 직관만으로는 부족하다.

예를 들어 질병에 어떤 개입을 할지, 금리를 0.5% 올리면 경제에 어떤 일이 생길지 판단해야 한다고 하자. 현실 세계에서 같은 조건으로 실험을 여러 번 반복할 수는 없다. 하지만 정확한 시뮬레이터가 있다면 수많은 가능성을 몬테카를로 방식으로 시뮬레이션하고, 어떤 선택이 통계적으로 가장 좋은지 판단할 수 있다.

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11. 경제는 왜 시뮬레이션하기 어려운가

진행자:
지금은 경제를 시뮬레이션할 수 없나?

데미스:
아직은 어렵다고 본다. 경제는 가장 복잡한 시스템 중 하나다. 인간이라는 복잡한 존재가 있고, 기업이라는 인간들의 집합체가 있으며, 국가와 제도까지 얽혀 있다. 매우 창발적인 시스템이다.

하지만 언젠가는 경제 시뮬레이션을 학습할 수 있을지도 모른다. 내가 좋아하는 아시모프의 『파운데이션』 시리즈에도 집단적 인간 행동을 바탕으로 미래를 예측하는 아이디어가 나온다. 인간 두뇌만으로는 어렵겠지만, AI라면 언젠가 가능할 수 있다.

진행자:
만약 무제한 컴퓨팅과 현재 세계의 모든 정보가 있다면 미래를 예측할 수 있을까?

데미스:
아마 “미래 전체”라기보다는, 지금 어떤 결정을 내렸을 때 그 결과가 어떻게 될지 예측하는 데 도움이 될 수 있을 것이다. 경제 정책은 지금도 상당히 임시방편적인 면이 있다. 몇 가지 지표를 보고 거대한 결정을 내리지만, 그 결정이 좋았는지 나빴는지는 몇 년 뒤에야 알 수 있다.

정확한 시뮬레이터가 있다면 반사실적 상황을 실험할 수 있다. “그때 금리를 다르게 했으면 어떻게 됐을까?” 같은 질문을 과학적으로 더 잘 다룰 수 있다. 사회과학이 진짜 자연과학처럼 반복 실험을 하기 어려운 이유도 여기에 있다.

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12. AI의 성격과 개인화: 도구인가, 동반자인가

진행자:
AI는 사람들이 가장 많이 대화하는 존재가 될 수 있다. 그래서 AI가 어떤 단어를 쓰고 어떤 태도를 갖느냐가 사람의 세계관에도 영향을 줄 수 있다. AI의 성격은 어떻게 생각하나?

데미스:
매우 조심해야 한다. 좋은 방향으로 갈 수도 있지만, 나쁜 방향으로도 갈 수 있다.

현재 우리는 AI를 기본적으로 매우 똑똑한 도구로 만들고 있다. 사용자가 원하는 목적을 달성하도록 돕는 유용한 도구다. 심리적 조언이나 정서적 동반자 역할로 넘어가면 더 신중해야 한다. 언젠가는 그런 방향도 유용할 수 있지만, 지금은 우선 강력하고 유용한 도구로 보는 것이 맞다.

진행자:
그럼 지금 Gemini는 모두에게 같은 성격인가?

데미스:
기본적으로는 그렇지만, 개인화가 들어오고 있다. 사용자가 매번 자기 직업, 가족 상황, 취향, 맥락을 반복해서 설명하지 않아도 되게 하는 방향이다. 계획, 조언, 행정 업무를 도울 때 개인화는 매우 유용하다.

하지만 이것은 여전히 개인화된 도구라고 볼 수 있다. 사용자가 원한 배경 정보를 기억하고, 매번 반복하지 않아도 되게 하는 것이다.

진행자:
당신은 성격 연구에도 관심이 많을 텐데, AI의 페르소나는 더 흥미롭지 않나?

데미스:
물론 매우 흥미롭다. 시스템 자체의 페르소나도 많이 생각하고 있다. 지금은 강화학습과 후처리 학습을 통해 암묵적으로 형성된다. 우리는 AI가 도움 되고, 유용하고, 간결하고, 특정 가치를 따르도록 훈련한다.

그 위에 사용자의 취향이 덧씌워질 수 있다. 어떤 사람은 더 긍정적인 답변을 좋아하고, 어떤 사람은 더 직접적인 답변을 좋아한다. 이것은 기본 성격 위에 올라가는 개인적 선택이라고 볼 수 있다.

앞으로는 성격 연구가 더 필요하다. 빅파이브 같은 성격 모델을 AI에 적용할 수도 있고, 더 나은 성격 모델이 등장할 수도 있다.

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13. AI가 새로운 과학 분야를 열 수 있다

진행자:
지금 당신들이 하는 일이 새로운 과학 분야를 열 수도 있을 것 같다. 예를 들어 AI 성격을 분석하는 새로운 분야 같은 것 말이다.

데미스:
그렇다. 지금 학생들과 이야기할 때 내가 흥분하는 부분도 바로 그것이다. 창의적으로 생각하면 완전히 새로운 과학 분야들이 열릴 수 있다.

예를 들어 AI 시스템을 이해하기 위한 기계판 fMRI 같은 것도 가능할 수 있다. 인간 뇌를 분석하듯이, 기계의 내부를 분석하는 새로운 방법론이 생길 수 있다. 지금은 그런 기회가 정말 많다.

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14. 2050년의 미래: AGI, 포스트 희소성, 우주 진출

진행자:
만약 우리가 2050년으로 시간 여행을 한다면, 세계는 어떤 모습일까? 당신의 꿈은 무엇인가?

데미스:
2050년은 지금 기술 발전 속도를 생각하면 매우 먼 미래다. 하지만 내가 바라는 것은, 그때쯤 인류가 AGI를 안전하게 완성했기를 바란다. 그리고 경제 시스템도 발전해서, AI가 가져올 생산성과 자원의 증가가 모두에게 널리 혜택을 주는 방식이 되었으면 한다. 희망적으로는 포스트 희소성 사회에 가까워졌으면 한다.

그 다음 단계는 인류가 별들로 나아가는 것이다. 최대한의 인간 번영이 일어나고, 2050년에는 우리가 목성의 위성 중 하나에서 이 인터뷰를 하고 있을지도 모른다. 다이슨 스피어를 건설하고, 칼 세이건이 시적으로 말했던 것처럼 인간 의식으로 우주를 깨우는 시대가 시작될 수 있다.

나는 2050년쯤이면 그런 시대가 시작되어야 한다고 생각한다.

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15. 앞으로 10년: AI 네이티브 세대와 개인 창작자의 초능력화

진행자:
사람들은 AI를 이용해 기존 직업을 강화하면서 계속 전통적인 일을 하게 될까?

데미스:
2050년은 너무 멀지만, 적어도 앞으로 10년은 거의 모든 사람이 최첨단에 가까운 기술에 접근하게 될 것이다. 프런티어 연구소 내부의 최신 기술과 일반 사용자가 쓰는 기술 사이의 격차가 몇 달밖에 안 나는 시대가 될 수 있다. 이것은 정말 놀라운 일이다.

다음 세대는 처음으로 AI 네이티브 세대가 될 것이다. 나는 이들이 AI 도구로 스스로를 얼마나 강력하게 만들지 매우 기대된다. 예전에는 10명, 20명, 50명의 팀이 필요했던 일을 개인이 할 수 있게 될 수 있다.

변화와 혼란은 크겠지만, 동시에 엄청난 기회도 생긴다. 상상력이 있고 창의적이며, 새로운 도구에 적극적으로 적응하는 사람들에게 큰 가능성이 열릴 것이다.

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16. 새벽 1시~4시의 생각: 연구, 철학, 국제 협력

진행자:
당신은 새벽 1시부터 4시까지 일하는 것으로 유명하다. 낮에는 CEO 역할을 하고, 밤에는 연구와 사색을 한다고 했다. 그 시간에 가장 자주 떠올리는 생각은 무엇인가?

데미스:
그때그때 다르다. AlphaFold 같은 과학 프로젝트가 활발히 진행 중이면, 가장 즐거운 일은 직접 과학 프로젝트나 연구 문제를 생각하는 것이다.

다른 때에는 더 철학적인 문제를 생각한다. 어떻게 AI를 세계에 유익하게 만들 것인가, 선도 연구소들 사이에 어떤 협력이 필요한가, 국제 표준과 국제 협력을 어떻게 만들 수 있을까 같은 문제들이다.

나는 앞으로 몇 년 안에 이런 국제적 협력과 기준이 매우 시급하게 필요해질 것이라고 본다.

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핵심 요약

이 인터뷰에서 데미스 하사비스의 핵심 메시지는 이렇게 정리할 수 있어.

첫째, AI는 단순한 제품이 아니라 과학 발견을 가속하는 도구다.
하사비스에게 AI의 궁극적 목적은 인간이 풀지 못한 자연, 의식, 질병, 우주, 복잡계의 문제를 푸는 것이다.

둘째, AGI의 기준은 단순 업무 자동화가 아니라 인간 수준의 일반성과 창의성이다.
그는 AGI를 “경제적 일을 잘하는 시스템”보다 훨씬 높은 기준으로 본다. 아인슈타인처럼 새로운 이론을 만들거나, 바둑의 새 수가 아니라 바둑 같은 게임 자체를 발명하는 능력이 진짜 창의성에 가깝다고 본다.

셋째, AI는 질병 해결을 크게 앞당길 수 있다.
AlphaFold는 시작일 뿐이고, 다음 단계는 단백질 구조, 화합물 결합, 독성, 흡수, 임상시험 설계까지 포함한 전체 신약 발견 플랫폼이다.

넷째, 미래 AI에는 기억 통합, 수면 모드, 시뮬레이션 능력이 중요해질 수 있다.
하사비스는 인간 뇌처럼 정보를 재정리하고, 유용한 지식을 기존 지식과 통합하는 과정이 AI에도 필요할 수 있다고 본다.

다섯째, 2050년의 낙관적 비전은 AGI 안전 완성, 포스트 희소성, 우주 진출이다.
그는 AGI가 안전하게 정착하고 경제 시스템이 모두에게 혜택을 주는 방향으로 진화하면, 인류가 별들로 나아가는 시대가 열릴 수 있다고 본다.