인터뷰/예측
데미스 하사비스 "어떤 길을 선택할 것인지는 사회가 결정해야 해"
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2026-09-12 12:23
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데미스 하사비스 인터뷰 정리
「창의성, AGI, 그리고 우리가 만들어갈 다음 문명」
“저에게 과학과 창의성은 처음부터 같은 것이었습니다.”
Q. 이번 알버트 메달을 받은 소감부터 듣고 싶습니다.정말 큰 영광입니다.
제가 특히 좋아하는 것은 이 상이 특정한 한 분야만을 기리는 상이 아니라는 점입니다. 예술, 과학, 기술, 발명처럼 서로 다른 분야 사이의 연결을 중요하게 보죠.
사실 저는 평생 그런 식으로 살아왔습니다.
저에게는 창의성과 과학 사이에 뚜렷한 경계가 없습니다.
어릴 때부터 기술과 창작의 교차점에 있었습니다. 1990년대에는 비디오게임을 설계하고 프로그래밍했는데, 당시 게임 산업은 굉장히 흥미로운 장소였습니다.
목표는 단순했어요.
“사람들이 즐길 수 있는 재미있는 무언가를 만들자.”
그런데 그 창의적인 목표 때문에 오히려 최첨단 기술이 필요했습니다.
3D 그래픽을 발전시켜야 했고, 더 좋은 AI가 필요했고, 더 좋은 하드웨어가 필요했습니다. 오늘날 AI에 사용하는 GPU 역시 원래는 3D 그래픽을 위해 만들어졌죠.
그래서 제가 배운 중요한 교훈이 하나 있습니다.
충분히 크고 야심찬 목표를 추구하다 보면, 처음에는 상상하지 못했던 부수적인 기술적 발전이 함께 일어난다는 것입니다.
“저는 과학자이지만, 본질적으로는 창의적이고 직관적으로 움직입니다.”
Q. 가족 대부분이 예술가라고 들었습니다. 과학자가 된 본인과는 상당히 다른 환경 아닌가요?그렇지 않습니다.
아버지는 음악을 했고, 어머니도 예술과 영적인 세계에 관심이 많았습니다. 동생들도 창작 분야에서 활동하고 있고요.
반면 제 공식적인 교육은 체스, 컴퓨터과학, 신경과학처럼 논리적이고 과학적인 분야였습니다.
하지만 재미있는 점은 제 스스로를 생각할 때입니다.
저는 제가 상당히 창의적이고 직관적이며, 심지어 감정에 이끌리는 사람이라고 생각합니다.
과학자에게서 예상하기 어려운 표현일 수도 있겠죠.
하지만 오히려 그것이 제 과학 연구에 도움이 됐다고 생각합니다.
좋은 과학자와 위대한 과학자의 차이를 만드는 것은 결국 창의성입니다.
세계적인 과학자쯤 되면 기술적 능력은 이미 모두 뛰어납니다. 그다음 차이를 만드는 것은
“남들이 보지 못한 연결을 보고 직관적으로 도약하는 능력”
입니다.
역사적인 과학적 돌파구를 살펴보면 그런 경우가 정말 많습니다.
“다빈치가 제 영웅인 이유는 예술과 과학을 구분하지 않았기 때문입니다.”
Q. DeepMind 사무실에 다빈치의 이름을 붙였던 적도 있죠. 왜 다빈치입니까?레오나르도 다빈치와 아리스토텔레스는 제가 가장 좋아하는 역사적 인물들입니다.
특히 다빈치가 놀라운 이유는 그의 다재다능함입니다.
우리는 다빈치를 《모나리자》나 《최후의 만찬》을 그린 화가로 알고 있지만, 그가 남긴 심장·폐·인체에 관한 과학적 도면도 놀라울 정도로 정밀합니다.
그 수준의 과학적 그림을 그릴 수 있었던 이유는 바로 그가 뛰어난 예술가였기 때문입니다.
그는 아마 이런 식으로 생각하지 않았을 겁니다.
“지금은 예술을 하고 있다.”
“이제부터는 과학을 하겠다.”
그냥 흥미로운 문제를 보고 탐구했을 겁니다.
저도 그런 시대가 다시 왔으면 합니다.
그리고 AI가 새로운 르네상스를 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 생각합니다.
“제 평생의 북극성은 세상의 가장 큰 미스터리를 푸는 것이었습니다.”
Q. 체스, 게임, 신경과학, AI. 겉으로 보면 전혀 다른 커리어처럼 보입니다.제게는 모두 같은 질문이었습니다.
어릴 때부터 저는 세상의 큰 미스터리를 알고 싶었습니다.
예를 들어,
- 의식은 무엇인가?
- 창의성이란 무엇인가?
- 우리는 왜 꿈을 꾸는가?
- 시간이란 무엇인가?
- 지능은 무엇인가?
- 현실의 근본 구조는 무엇인가?
그런데 한 사람의 인생은 너무 짧습니다.
그래서 어느 순간 이런 생각을 하게 됐습니다.
“이 모든 질문을 푸는 데 도움을 줄 수 있는 범용적인 도구가 필요하지 않을까?”
제가 AI를 선택한 이유가 바로 그것입니다.
AI는 단순히 하나의 문제를 해결하는 기술이 아니라 다른 모든 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 메타 도구(meta-tool)가 될 수 있다고 생각했습니다.
“게임은 AI 연구를 위한 트로이 목마이기도 했습니다.”
Q. 10대부터 게임 개발을 했습니다. 이것이 DeepMind로 어떻게 이어졌나요?저는 시간이 부족하다는 느낌을 항상 가지고 있었습니다.
세상에는 발견하고 싶은 것, 만들고 싶은 것, 경험하고 싶은 것이 너무 많거든요.
그래서 저는 하나의 일을 할 때 가능하면 여러 가지 목적을 동시에 달성하려고 합니다.
게임이 완벽한 예였습니다.
저는 게임 자체를 좋아했습니다.
게임을 만들고 플레이하는 것도 즐겼고 사람들이 제가 만든 것을 즐기는 모습을 보는 것도 좋았습니다.
하지만 동시에 게임회사를 AI 연구를 위한 일종의 트로이 목마로 사용하기도 했습니다.
당시에는 AI 연구에 자금을 받기가 정말 어려웠습니다.
그래서 게임 캐릭터를 움직인다거나 시뮬레이션을 만든다는 명분 아래 AI 연구를 조금씩 집어넣었습니다.
그 연구가 성공하면 다음 AI 아이디어에 투자할 수 있었죠.
그리고 그 과정에서 스타트업을 운영하는 법, 엔지니어와 창작자를 함께 이끄는 법도 배웠습니다.
“과학 연구와 게임 디자인은 놀랍도록 비슷합니다.”
게임 개발에서 가장 무서운 질문이 있습니다.“그래서 이 게임은 언제 재미있어지나요?”
답하기 어렵습니다.
3개월 뒤일 수도 있고 6개월 뒤일 수도 있죠.
그런데 과학 연구도 똑같습니다.
“그래서 이 돌파구는 언제 나옵니까?”
알 수 없습니다.
정답을 이미 알고 있다면 그것은 연구가 아닙니다.
게임도 언제 재미있어질지 정확히 알고 있다면 진정한 창작이라고 말하기 어렵습니다.
둘 다 취향, 직관, 반복, 믿음이 필요합니다.
제가 만났던 최고의 게임 디자이너와 최고의 과학자들은 놀라울 정도로 비슷했습니다.
AlphaGo와 AlphaFold도 이런 방식으로 만들어졌습니다.
엔지니어링이 연구를 발전시키고, 연구 결과가 다시 엔지니어링의 방향을 바꿉니다.
그래서 저는 다학제 팀을 좋아합니다.
“신경과학으로 간 것도 AGI를 만들기 위한 같은 여정이었습니다.”
Q. 게임 개발자에서 갑자기 신경과학 박사과정으로 간 것은 큰 방향 전환처럼 보입니다.제가 AGI를 만들려 하고 있었다는 사실을 모른다면 그렇게 보일 겁니다.
하지만 저에게는 같은 문제를 다른 방향에서 바라본 것이었습니다.
제가 알고 싶었던 것은
“지능이란 무엇인가?”
였습니다.
당시 AI 연구가 어느 정도 벽에 부딪힌 상태였습니다.
그래서 다른 정보원이 필요했습니다.
그러면 인간에게 지능이 실제로 구현되어 있는 장소를 보면 되잖아요.
바로 뇌입니다.
마침 당시 fMRI가 본격적으로 발전하기 시작했고, 실제로 사람이 생각할 때 뇌 내부에서 어떤 일이 일어나는지를 관찰할 수 있게 됐습니다.
저에게는 거부하기 힘든 기회였습니다.
“특히 상상력을 연구하고 싶었습니다.”
제가 박사과정에서 기억과 상상력을 연구한 이유도 AGI와 관련돼 있습니다.체스를 생각해보세요.
목표 지점을 머릿속에 그리고 그 상태로 가기 위해 여러 수를 미리 시뮬레이션합니다.
게임을 디자인할 때도 같습니다.
플레이어가 게임을 어떻게 경험할지 머릿속으로 시뮬레이션합니다.
어디에서 지루해질까?
인터페이스가 어렵지는 않을까?
어디에서 재미를 느낄까?
상상력은 계획과 추론, 창작의 핵심입니다.
그런데 당시 AI에는 그런 능력을 어떻게 구현해야 할지 거의 아무도 몰랐습니다.
그래서 저는 뇌가 그것을 어떻게 하는지 알고 싶었습니다.
“제 인생의 두 가지 집착은 AI와 시뮬레이션입니다.”
돌이켜보면 제 평생의 관심은 두 가지로 압축됩니다.첫 번째는 AI와 지능입니다.
지능이란 무엇인가?
그것을 어떻게 구축할 수 있는가?
그리고 다른 분야의 발전을 위해 어떻게 사용할 수 있는가?
두 번째는 시뮬레이션입니다.
어릴 때 만든 게임들 역시 작은 세계의 시뮬레이션이었습니다.
제가 참여한 초기 게임인 Theme Park조차도 일종의 디즈니월드 시뮬레이션이었습니다.
그러다 자연스럽게 더 큰 질문으로 이어졌습니다.
“현실이라는 것 자체는 무엇인가?”
저는 단순한 시뮬레이션 우주론을 믿는다는 의미는 아닙니다.
하지만 계산과 물리학 관점에서 현실의 근본 구조가 무엇인지는 궁극적인 질문 중 하나라고 생각합니다.
“AI는 인류가 만든 가장 심오한 기술 중 하나가 될 것입니다.”
Q. AI가 인류 사회를 어느 정도 변화시킬 것이라고 봅니까?저는 평생 AI를 연구해왔습니다.
제가 보기에는 AI는 인류가 발명할 가장 심오한 기술 가운데 하나가 될 것입니다.
전기, 전화, 인터넷, 모바일 혁명 정도의 변화가 아니라 그보다 더 클 수도 있습니다.
제가 자주 드는 비유는 이렇습니다.
산업혁명의 영향력을 1이라고 한다면,
AI는 어쩌면 10배의 영향을 끼치면서도 변화 속도는 10배 빠를 수도 있습니다.
산업혁명은 약 한 세기에 걸쳐 일어났지만 AI 혁명은 10년 정도에 압축되어 전개될 수도 있다고 생각합니다.
그래서 기회가 엄청난 동시에 적응하기 매우 어려운 것입니다.
“제가 AI를 연구한 가장 큰 이유 중 하나는 과학과 의학입니다.”
AlphaFold를 만든 이유도 이것과 연결됩니다.저는 AI의 가장 중요한 응용 분야 중 하나가 인간의 건강 개선이라고 오랫동안 이야기해왔습니다.
AlphaFold를 통해 생물학을 발전시키고, 이제 Isomorphic Labs를 통해 신약 발견을 가속하고 있습니다.
궁극적으로 AI는 우리가 주변 세계를 이해하는 방식을 엄청나게 가속할 수 있습니다.
제가 꿈꾸는 것은 단순히 더 좋은 챗봇이 아닙니다.
과학 그 자체를 가속하는 기계입니다.
“우리는 지금 특이점의 산기슭에 있습니다.”
하지만 기술을 만드는 것만으로 충분하지 않습니다.기술은 가능한 경로들을 열어줄 뿐입니다.
그중 어떤 길을 선택할 것인지는 사회가 결정해야 합니다.
제가 보기에 우리는 지금
“특이점의 산기슭(foothills of the singularity)”
에 있습니다.
완전한 AGI까지 몇 년 정도 남은 시점일 수 있습니다.
그래서 지금부터 생각해야 합니다.
- 우리는 앞으로 무엇을 가치 있다고 생각할 것인가?
- 인간의 목적은 무엇인가?
- AI는 인간 창의성을 대체할 것인가, 증폭할 것인가?
- 기술적 완성도와 작품의 ‘영혼’은 어떻게 구별할 것인가?
- 사람들은 무엇을 성취라고 인정할 것인가?
오히려 철학·예술·인문학·사회과학이 굉장히 중요한 역할을 해야 합니다.
“AI 시대의 첫 10년은 인간 창의성의 폭발적인 확장기가 될 수 있습니다.”
Q. AI가 창작자를 대체하게 될까요?제가 지금까지 창작자들과 함께 AI 도구를 만들어보면서 관찰한 것은 양면적입니다.
안 좋은 방향으로는 소위 AI slop, 즉 별로 창의적이지 않지만 사람의 주의를 잠깐 잡아끄는 엄청난 양의 저품질 콘텐츠가 생길 수 있습니다.
하지만 반대 방향도 있습니다.
최고의 예술가들은 AI를 이용해 아이디어를 훨씬 빠르게 시험해볼 수 있습니다.
예전에는 영화 아이디어 하나를 테스트하기 위해 많은 돈과 시간이 필요했다면, 이제는 초기 단계에서 여러 버전을 빠르게 프로토타이핑할 수 있습니다.
신진 창작자에게도 기회가 됩니다.
예전에는 영화 투자자에게 슬라이드 몇 장을 보여줘야 했다면 앞으로는 직접 간단한 트레일러나 프로토타입을 만들어 보여줄 수 있습니다.
“최고의 인간들은 AI로 생산성을 10배 높일 수도 있습니다.”
앞으로 약 10년 동안은 아주 흥미로운 시기가 될 수 있다고 봅니다.최고 수준의 과학자와 예술가에게 강력한 AI 도구를 준다면,
그들이 만들어낼 수 있는 것을 10배쯤 증폭하는 시대가 올 수 있습니다.
엄청난 창의성의 번영이 있을 겁니다.
다만 그 이후 AI가 훨씬 더 자율적으로 발전한다면 이야기가 달라집니다.
그때부터 우리는 더 근본적인 질문과 마주하게 될 겁니다.
AI가 많은 것을 스스로 만들어낼 수 있는데 인간이 만든 작품은 왜 특별한가?
제가 예상하는 답은 오히려 인간적인 연결, 인간의 창의성, 장인정신과 작품의 영혼이 지금보다 더 중요해질 수 있다는 것입니다.
“AI가 그렸다는 것과 고흐가 그렸다는 것은 같지 않습니다.”
AI가 인간과 비슷하거나 더 뛰어난 창작을 할 수 있는지에 대해서는 아직 과학적으로 열린 문제입니다.저는 앨런 튜링의 입장에 조금 더 가깝습니다.
현재 인간이 할 수 있는 대부분의 인지 능력은 궁극적으로 계산 가능한 형태임이 밝혀질 가능성이 크다고 생각합니다.
그러니까 충분한 데이터와 입력, 충분히 발전한 AI가 있다면 기계도 인간의 여러 능력을 수행하게 될 가능성이 높다고 봅니다.
하지만 예술에서는 문제가 다릅니다.
체스나 바둑에는 승패가 있기 때문에 ‘누가 더 뛰어난가’를 비교할 수 있습니다.
예술에는 그런 선형적인 척도가 없습니다.
예를 들어 어떤 영화가 “실화를 바탕으로 했다”는 사실은 왜 중요할까요?
관객 입장에서
“이 일을 실제 인간이 경험했다.”
는 사실 자체가 작품의 의미에 영향을 주기 때문일 겁니다.
고흐의 그림을 보면 우리는 그 사람이 경험했던 고통과 삶이 붓질 하나하나에 들어 있다고 느낍니다.
AI 로봇이 완전히 동일한 그림을 만들어도 같은 의미를 갖게 될까요?
저는 아마 아닐 거라고 생각합니다.
그래서 AI 시대는 오히려 우리가 인간성과 예술의 의미를 더 정확히 정의하도록 강요할 것입니다.
“미래는 아직 결정되지 않았습니다.”
제가 정말 강조하고 싶은 것이 있습니다.누군가
“AI 때문에 미래는 무조건 이렇게 된다.”
라고 단정한다면 저는 믿지 않을 겁니다.
기술을 만드는 저희조차 정확히 무엇이 일어날지 모릅니다.
미래는 아직 결정되지 않았습니다.
이게 오히려 좋은 소식입니다.
우리가 미래를 만들어갈 여지가 있다는 뜻이니까요.
다만 한 가지는 분명합니다.
AI는 다시 상자 속으로 돌아가지 않을 것이고 사라지지도 않을 겁니다.
그래서 우리는 기술을 거부하는 데만 집중해서는 안 됩니다.
어떤 방향으로 사용할 것인지를 의도적으로 설계해야 합니다.
안전 문제도 해결해야 하고,
경제적 이익이 모두에게 돌아가도록 제도를 설계해야 하고,
철학적으로 우리가 원하는 사회가 무엇인지도 결정해야 합니다.
“최선의 미래라면 질병·에너지·자원 문제를 상당 부분 해결할 수 있습니다.”
Q. 그렇다면 가장 낙관적인 미래를 그려본다면요?제가 생각하는 가장 좋은 미래에서는 AI를 매우 신중하게 사회에 도입합니다.
그리고 그 도구를 과학과 의학 발전에 사용합니다.
그렇게 된다면
- 끔찍한 질병들을 치료하고
- 어쩌면 언젠가는 대부분의 질병을 해결하고
- 새로운 소재를 개발하고
- 새로운 에너지원을 만들고
- 핵융합 같은 기술을 해결하고
- 양자컴퓨팅을 발전시키고
- 환경 문제를 완화하고
- 물과 자원 부족 문제도 해결할 수 있습니다.
특히 에너지는 핵심적인 노드입니다.
에너지 문제를 해결하면 진정한 우주여행 같은 것들도 가능해집니다.
그렇게 된다면 우리는 일종의 풍요의 시대에 들어갈 수도 있습니다.
“그 시점이 오면 가장 어려운 문제는 기술이 아니라 목적과 가치가 됩니다.”
흥미로운 것은 과학적 문제를 해결한 다음입니다.질병과 에너지, 자원의 희소성이 크게 줄어든다면 남는 가장 어려운 문제는
경제와 철학입니다.
사람들이 어떻게 부를 공유할 것인가?
무엇을 가치 있다고 생각할 것인가?
삶의 목적은 무엇인가?
인간은 무엇을 하면서 살아야 하는가?
오히려 이런 질문들이 가장 중요해질 겁니다.
그리고 예술 역시 지금보다 훨씬 새로운 형태로 발전할 수 있다고 생각합니다.
인간의 뇌는 원래 수렵채집 생활을 하기 위해 진화했는데도 우리는 이미 미술과 음악, 건축, 수학과 과학을 만들어냈습니다.
그렇다면 지금 우리가 아는 예술이 인간이 발견할 수 있는 미학의 끝이라고 생각할 이유도 없습니다.
AI는 아직 발견하지 못한 새로운 형태의 예술과 아름다움을 발견하는 도구가 될 수도 있습니다.
“우리에겐 긍정적인 미래를 그린 SF가 더 많이 필요합니다.”
제가 어릴 때 영감을 받은 작품은 아이작 아시모프의 《파운데이션》과 이언 M. 뱅크스의 《컬처》 시리즈였습니다.저는 이런 작품들이 중요하다고 생각합니다.
우리에게 필요한 것은
과학적으로 그럴듯하면서도 인간이 가고 싶어 할 만한 미래를 보여주는 북극성(North Star)입니다.
AI 시대에는 이런 긍정적인 미래상을 제시하는 예술가와 SF 작가의 역할이 굉장히 중요해질 겁니다.
“AI 혁명은 멈출 수 없습니다. 그렇다면 우리가 그 방향을 만들어야 합니다.”
유럽과 영국에서는 AI의 부정적인 면에 지나치게 집중하는 경향이 있다고 생각합니다.물론 위험을 봐야 합니다.
하지만
“이것이 잘못되면 어떡하지?”
“저것도 문제가 되면 어떡하지?”
만 반복해서는 안 됩니다.
잘못되지 않을 수도 있습니다.
그리고 무엇보다도 앞으로 무슨 일이 일어날지는 아직 상당 부분 우리에게 달려 있습니다.
AI는 일어나고 있습니다.
그 현실과 싸우기보다는 받아들이고 좋은 방향으로 만드는 것이 중요합니다.
“저는 유럽이 미국식 야망과 낙관주의를 조금 더 배워야 한다고 생각합니다.”
미국의 장점 가운데 하나는 큰 목표를 말하는 데 주저하지 않는다는 것입니다.유럽도 그 정도의 야망과 낙관주의를 받아들여야 합니다.
그렇지 않으면 뒤처질 겁니다.
하지만 동시에 유럽이 줄 수 있는 것도 있습니다.
조금 더 현실적인 시각과 과도한 과대광고를 견제하는 태도,
그리고 기술을 무엇을 위해 사용할 것인가에 대한 공감과 사회적 감수성입니다.
두 가지가 결합되어야 한다고 생각합니다.
“DeepMind를 시작할 때 세계 최고의 AI 교수들도 제게 안 될 거라고 했습니다.”
제가 MIT에서 포닥으로 있을 때 DeepMind에 대한 아이디어를 당시 최고의 AI 교수들에게 이야기한 적이 있습니다.그분들 가운데 일부는
“그 방식은 안 된다.”
“1980년대에도 해봤지만 실패했다.”
“논리 시스템을 사용해야 한다.”
고 이야기했습니다.
저는 그들의 주장을 매우 진지하게 들었습니다.
그런데 끝까지 파고들어보니 제 생각에는 상당 부분 도그마였습니다.
왜 반드시 실패해야 하는지에 대한 강력한 첫 원리 수준의 근거는 없었습니다.
그래서 오히려 용기를 얻었습니다.
성공을 확신했다는 뜻은 아닙니다.
하지만 실패하더라도
“새롭고 흥미로운 방식으로 실패할 수 있겠다.”
고 생각했습니다.
연구에서는 그것도 굉장히 중요합니다.
새로운 길을 탐험하고 실패한다면 그것 역시 인류 지식의 벽에 벽돌 하나를 더하는 일이니까요.
“교육은 상당히 급진적으로 바뀌어야 합니다.”
Q. AI 시대에 아이들은 어떻게 교육해야 할까요?제 대답을 모두가 좋아할지는 모르겠습니다.
하지만 저는 교육에 꽤 급진적인 변화가 필요하다고 생각합니다.
사실 AI가 없어도 기존 교육 시스템은 이미 낡았습니다.
현재 학교 시스템은 평균적인 학생에게 맞춰져 있습니다.
앞서가는 아이는 충분히 도전받지 못하고,
뒤처진 아이는 충분한 도움을 받지 못합니다.
AI는 이 문제를 바꿀 수 있습니다.
그리고 무엇보다 아이들이 AI를 사용하지 못하게 하는 것은 잘못된 방향입니다.
1990년대에 아이들에게 컴퓨터나 인터넷을 가르치지 않았던 것과 비슷합니다.
다른 나라의 아이들보다 뒤처지게 됩니다.
따라서 다음 세대는 AI 네이티브가 되어야 합니다.
“교실을 뒤집어야 합니다.”
제가 생각하는 한 가지 방식은 플립드 클래스룸입니다.암기나 반복적인 학습은 집에서 AI와 함께 할 수 있습니다.
AI는 개인 튜터가 될 수 있습니다.
예를 들어 어떤 학생이 대수학의 특정 부분을 어려워한다면 AI가 그걸 알고 추가 설명과 문제를 제공할 수 있습니다.
모든 학생에게 최고 수준의 개인 교사를 하나씩 제공하는 것과 비슷해집니다.
그러면 학교에서는 뭘 해야 할까요?
오히려 학교를
- 프로젝트
- 창의성
- 기업가정신
- 팀워크
- 리더십
- 인간 대 인간의 상호작용
Montessori 교육이나 Oxbridge의 튜토리얼 시스템처럼, 교실 자체를 협력과 프로젝트를 위한 공간으로 바꾸는 것이죠.
하사비스의 인터뷰를 한 문장으로 압축하면
제가 이번 인터뷰에서 하사비스의 메시지를 그의 1인칭 시점으로 가장 짧게 압축한다면 이렇습니다.“AGI는 이제 먼 미래의 이야기가 아니라 몇 년 앞으로 다가온 현실이며, 그것은 인류에게 산업혁명보다 훨씬 크고 빠른 변화를 가져올 수 있다. 기술의 발전 자체를 막으려 하기보다, 우리는 그것을 과학·의학·창의성·풍요를 위해 사용하도록 적극적으로 설계해야 한다. 진짜 어려운 문제는 AGI를 만드는 것만이 아니라, AGI 이후 인간이 무엇을 가치 있게 여기며 어떤 사회를 만들 것인가를 결정하는 것이다.”
특히 중요한 포인트 6개
- AGI 타임라인: 하사비스는 현재를 *“특이점의 산기슭”*이라고 표현하며 완전한 AGI를 몇 년 거리로 보고 있다.
- 변화 속도: AI는 산업혁명보다 영향은 훨씬 크면서 변화는 훨씬 빠르게, 대략 10년 단위로 전개될 가능성을 거론한다.
- 단기적으로는 인간 대체보다 증폭: 향후 약 10년 동안 최고 수준의 과학자·예술가는 AI로 생산성을 10배 정도 확대하는 창의성의 폭발기를 맞을 수 있다고 본다.
- AI의 궁극적 목적: 챗봇보다 과학·의학의 가속, AlphaFold와 AI 신약개발 같은 방향을 가장 중요하게 본다.
- 낙관적 최종상: 질병·에너지·자원 문제를 해결하면서 풍요, 우주 진출, 과학적 발견의 황금기와 새로운 르네상스로 이어질 가능성을 본다.
- 가장 어려운 문제는 오히려 AGI 이후: 기술적 풍요가 가능해질수록 분배·경제·삶의 목적·가치·예술·인간성 문제가 중심으로 이동한다.
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