그렉 브록먼 OpenAI 사장 인터뷰: AI의 과학적 발견, 신약 개발, 사이버 보안 그리고 미래

No Priors 팟캐스트 | 2026년 10월 | 약 39분

출연: 그렉 브록먼(Greg Brockman), OpenAI 공동창업자 겸 사장

주요 주제: GPT-6의 수학적 발견, AI를 이용한 신약 개발, Astra와 Dots, 생성형 UI, 사이버 보안의 변화, 인간 중심 AGI

1. GPT-6와 AI의 새로운 수학적 발견 (01:02~06:52)

진행자: 이번 주 OpenAI는 GPT-6를 10억 명 이상의 사람들에게 제공했고, 수학 분야에서도 매우 흥미로운 성과를 발표했습니다. 지금 OpenAI와 AI 산업 전체에서 가장 기대하고 있는 것은 무엇인가요?

그렉 브록먼:

저는 OpenAI가 운영되는 방식을 설명할 때 사이클링에서 나온 말을 자주 떠올립니다.

"결코 쉬워지지는 않는다. 단지 더 빨라질 뿐이다."

AI에서도 정확히 그런 일이 벌어지고 있습니다. 우리가 이미 엄청난 발전을 이루었다고 생각할 때마다 그보다 훨씬 더 높은 수준이 가능하다는 사실을 깨닫습니다.

저에게 이번 수학 연구 결과는 진정한 이정표입니다.

지난 수천 년 동안 인류의 삶의 질을 개선한 근본적인 동력은 기술과 과학의 발전이었습니다. 그리고 이제 우리는 과학적 발견을 엄청나게 가속할 능력을 갖추게 되었습니다.

오랫동안 AI가 실제로 새로운 지식을 만들어낼 수 있는지에 대한 의문이 있었습니다.

하지만 이제 그 질문의 답은 명백합니다.

AI는 새로운 지식을 만들어낼 수 있습니다.

물론 아직 완전히 새로운 과학 이론을 통째로 만들어내는 단계는 아닙니다. 그러나 우리는 AI를 통해 100년 동안 해결되지 않았던 수학 문제들을 풀 수 있게 되었습니다.

더 흥미로운 것은 AI가 단순히 답을 제시하는 것이 아니라는 점입니다.

AI라는 도구를 가진 인간이 이전에는 상상할 수도 없었던 것을 달성할 수 있게 되었습니다.

수학 문제를 풀 수 있다면 같은 능력을 생물학에 적용하면 어떨까요? 소규모 사업을 운영하는 사람에게 그 분야에 특화된 지능을 제공하면 어떨까요?

이제는 과거에 불가능했던 성과를 훨씬 더 많은 사람이 달성할 수 있게 될 것입니다.

진행자: 초기 AI 모델은 기본적인 산술 계산조차 어려워했는데, 지금은 고급 수학 정리를 증명하고 있습니다. 앞으로 인간이 이해하기 어려울 정도로 복잡한 발견을 AI가 만들어낸다면 어떻게 소통해야 할까요?

그렉 브록먼:

저는 원래 수학자가 되고 싶었습니다.

수학의 아름다움은 단순히 어떤 문제의 답을 얻는 데 있지 않습니다. 우주의 구조를 이해하고 그 안에서 새로운 통찰을 얻는 데 있습니다.

우리는 최근 거의 400개에 달하는 중요한 미해결 수학 문제에 관한 결과를 발표했습니다.

수학계에서는 현재 그 결과들을 검토하며 어떤 새로운 통찰이 담겨 있는지 살펴보고 있습니다.

흥미로운 것은 AI가 단지 이해할 수 없는 증명을 만들어내는 것이 아니라는 점입니다.

전문가들이 예상하지 못했던 방식으로 기존 정리들을 연결하고 활용하고 있습니다.

저는 이것이 기계에 의한 과학적 발견의 새로운 단계라고 생각합니다.

앞으로 모델의 타인의 이해 수준을 추론하는 능력, 즉 Theory of Mind가 향상되면 AI는 인간이 무엇을 알고 있는지 파악하고 새로운 발견을 이해할 수 있도록 설명하는 능력도 발전할 것입니다.

2. AI가 인간보다 어려운 문제를 해결할 때, 어떻게 검증할 것인가? (06:52~08:31)

진행자: AI가 어려운 문제를 해결하는 것뿐 아니라 인간이 더 많은 것을 배우고 이해하도록 돕는 것도 중요한 발전이라고 생각합니다. 인간이 검증하기 어려운 결과를 AI가 내놓는다면 어떻게 해야 할까요?

그렉 브록먼:

이것은 AI 안전성과 정렬 문제에도 연결됩니다.

우리는 2017년부터 토론(Debate)과 반복적 증폭(Iterative Amplification) 같은 기술을 연구해 왔습니다.

예를 들어 AI가 책 한 권을 요약했다고 생각해 봅시다.

그 요약이 정확한지 확인하려면 원래는 책 전체를 읽어야 합니다.

하지만 다른 AI가 요약의 문제점을 찾아내도록 하면 상황이 달라집니다.

두 번째 AI가 책에서 중요한 부분이 빠졌다는 증거를 제시한다면 인간은 책 전체를 읽지 않고도 문제를 판단할 수 있습니다.

이러한 방식으로 인간이 직접 모든 것을 이해하지 않더라도 AI의 결과를 감독할 수 있습니다.

궁극적으로 중요한 것은 AI가 인간의 통제 아래 있으면서 인간이 새로운 지식을 이해하고 활용할 수 있도록 만드는 것입니다.

3. AI 신약 개발 혁명: 생물학도 수학처럼 돌파할 수 있을까? (08:31~15:12)

진행자: 수학에서는 이미 놀라운 발전이 나타나고 있습니다. 하지만 많은 사람이 기대하는 것은 AI가 실제로 질병을 치료하고 신약을 개발하는 것입니다. 다음 단계에서는 어떤 발전이 가능할까요?

그렉 브록먼:

우리가 수학에서 이런 성과를 낼 수 있었던 이유를 생각해 봐야 합니다.

첫 번째는 AI 자체의 지능이 충분히 높아졌다는 점입니다.

두 번째는 데이터입니다.

수학이나 이론물리학에서는 방대한 데이터를 확보할 수 있습니다.

하지만 생물학에서는 그렇지 않습니다.

생물학은 데이터가 부족하고 새로운 데이터를 확보하기도 어렵습니다.

딥러닝의 근본적인 원리는 다음과 같습니다.

연산량(Compute) + 데이터(Data) + 알고리즘(Algorithms) → 능력(Capability) → 결과(Results)

수학에서는 이러한 요소를 활용하여 수백 년 동안 해결되지 않았던 문제들을 풀었습니다.

이제 동일한 기술을 생물학에 적용하려고 합니다.

일부 분야에서는 매우 빠르게 발전이 일어날 것입니다. 과거에는 극도로 어려웠던 작업들이 놀라울 정도로 쉬워질 것입니다.

하지만 데이터가 존재하지 않는 분야에서는 여전히 병목이 생길 것입니다.

그래서 실제 실험을 수행하는 웻랩(Wet Lab), 시뮬레이션 기술, 새로운 데이터 생성 방법이 중요해질 것입니다.

또 다른 병목은 규제와 행정 절차입니다.

예를 들어 임상시험을 위한 규제 제출 서류를 작성하는 데 상당한 시간이 소요됩니다. AI를 이용하면 이러한 작업을 크게 단축할 수 있습니다.

결국 신약 개발의 모든 단계를 살펴보고 각각의 병목을 제거해야 합니다.

진행자: 신약 개발에는 약 15년과 15억 달러가 소요되기도 합니다. 초기 분자 발견보다 실제 임상시험 과정에서 훨씬 많은 시간과 비용이 발생합니다. OpenAI는 과학 분야 가운데 어디에 가장 집중하고 있나요?

그렉 브록먼:

신약 개발은 AI로 완전히 혁신하고 싶은 분야를 하나 선택하라고 한다면 가장 명확한 선택입니다.

인류의 삶의 질을 개선할 수 있는 가장 중요한 AI 응용 분야 중 하나이기 때문입니다.

저는 우리가 앞으로 인간이 생물학과 신약 개발에 얼마나 서툴렀는지 깨닫게 될 것이라고 생각합니다.

인간은 자연어를 이해하고 사용하는 데 매우 적합한 존재입니다.

하지만 생물학은 인간에게 낯선 영역입니다.

반면 신경망이 자연어보다 생물학을 더 어려워해야 할 근본적인 이유는 없다고 생각합니다.

신경망이 자연어 분야에서 이처럼 놀라운 결과를 만들어냈다면 생물학의 언어도 충분히 이해하고 해독할 수 있을 것입니다.

저는 이것이 매우 강력한 가능성이라고 봅니다.

우리는 이미 여러 측면에서 돌파구에 가까워지고 있습니다.

AI를 활용하면 신약 개발의 여러 단계를 병렬화하고 각 단계에 필요한 시간도 줄일 수 있습니다.

또 한 가지 흥미로운 가능성이 있습니다.

특정 질환을 치료할 수 있는 방법이 이미 어딘가의 논문에 존재하지만 아무도 그 정보를 발견하지 못한 경우가 있습니다.

AI는 방대한 문헌을 조사하여 이런 정보를 찾아내고 특정 환자에게 연결할 수 있습니다.

이런 방식이라면 비교적 단기간에도 실제적인 의료 효과가 나타날 수 있습니다.

물론 신약 개발뿐 아니라 재료과학과 다른 과학 분야에서도 커다란 변화가 일어날 것입니다.

4. AI가 임상시험과 의약품 규제까지 변화시킬 수 있을까? (15:12~18:02)

진행자: 신약 개발이 오래 걸리는 이유 중 하나는 대규모 임상시험과 규제 때문입니다. AI 기술이 충분히 발전한다면 규제 기준 자체를 변경해야 하지 않을까요?

그렉 브록먼:

저는 우리가 신약 개발의 근본적인 작동 방식이 바뀌었다는 사실을 실제로 증명할 수 있다면 그 변화가 제도 전체에 반영되어야 한다고 생각합니다.

자율주행차를 예로 들어 보겠습니다.

현재의 교통 체계는 인간 운전자를 기준으로 만들어졌습니다.

하지만 자율주행차가 인간보다 10배, 100배 안전하다는 것이 입증된다면 전체 교통 시스템을 다시 설계하는 것이 합리적일 것입니다.

신약 개발도 마찬가지입니다.

만약 신경망이 실제 임상시험보다 약물의 효능이나 독성을 더 정확하게 예측할 수 있다면 기존 규제 절차를 바꿔야 합니다.

물론 현재 우리가 그 수준에 도달했다는 뜻은 아닙니다.

특히 장기적인 건강 영향을 확인하는 문제에서는 실제 시간이 경과해야 얻을 수 있는 정보가 존재합니다.

하지만 충분한 증거가 확보된다면 사회도 빠르게 적응해야 합니다.

저는 기술적으로 가능해지는 것의 상당 부분, 어쩌면 80% 정도가 매우 빠르게 현실화될 수 있다고 생각합니다.

5. Dots와 Astra: 항상 일하는 AI 에이전트 (18:02~22:52)

진행자: Astra 출시 이후 내부적으로 사람들이 AI를 사용하는 방식에서 놀라운 변화가 있었나요?

그렉 브록먼:

Dots는 우리 중 많은 사람의 업무 방식을 완전히 바꾸었습니다.

Dots는 항상 작동하는 선제적 AI 에이전트입니다.

사용자가 일을 멈추더라도 AI는 계속 일합니다.

예를 들어 제 Dots는 제가 해야 했지만 아직 하지 않은 업무를 찾아냅니다.

보내기로 약속한 메시지, 처리하지 않은 작업, 잊어버린 일정 등을 파악합니다.

아침에 일어나면 제가 미처 챙기지 못했던 일들까지 포함된 할 일 목록이 만들어져 있습니다.

제가 직접 요청하지 않은 문제도 찾아냅니다.

일정이 충돌한다거나 다음 회의에 제시간에 도착하려면 현재 회의에서 일찍 나가야 한다는 사실도 알려줍니다.

이것이 가능한 이유는 Dots가 제 업무 맥락을 이해하기 때문입니다.

이메일과 Slack, 캘린더, 진행 중인 프로젝트와 제가 관심을 두고 있는 질문들을 종합적으로 파악합니다.

기본적으로 Astra급 모델을 사용하며 자체 클라우드 컴퓨터도 가지고 있습니다.

중요한 것은 새로운 지능 자체보다 그 지능이 제공되는 방식입니다.

이런 수준의 AI가 업무 환경에 들어오면 완전히 새로운 경험이 만들어집니다.

진행자: 여러 개의 Dots를 사용하고 계신가요?

그렉 브록먼:

하나만 사용합니다.

제 Dots의 아이콘은 작은 올빼미입니다.

그 하나가 제 업무 전반을 관리하고 있습니다.

진행자: 업무용 AI 에이전트와 일반 소비자용 AI 비서는 앞으로 분리될까요?

그렉 브록먼:

저는 결국 둘이 하나로 수렴할 것이라고 생각합니다.

가장 큰 차이는 연산 비용입니다.

일반 소비자에게는 저렴하거나 무료로 제공하는 것이 중요합니다.

하지만 업무용 AI는 생산성을 높일 수만 있다면 더 많은 연산 자원을 사용하는 것이 경제적으로 합리적입니다.

그래서 시장에 따라 사용되는 컴퓨팅 자원의 양이 달라질 수 있습니다.

하지만 근본적으로 두 제품은 다르지 않습니다.

둘 다 인간을 대신해 작업을 수행하는 AI입니다.

AI 덕분에 창업의 진입장벽도 낮아지고 있습니다.

저는 AI가 없었다면 절대 창업하지 않았을 것이라고 말하는 사람들을 알고 있습니다.

이제 AI가 기존에 창업을 어렵게 만들었던 수많은 업무를 처리할 수 있기 때문입니다.

소비자용과 기업용 제품의 경계는 점점 흐려질 것입니다.

6. UI 없는 AI와 실시간 생성형 인터페이스 (22:52~27:02)

진행자: 소비자용 소프트웨어와 기업용 소프트웨어를 구분해 온 중요한 요소 중 하나는 사용자 인터페이스입니다. AI 시대에는 UI가 어떻게 변화할까요?

그렉 브록먼:

저는 최고의 UI는 UI가 없는 것이라고 생각합니다.

AI가 향하는 방향도 바로 그것입니다.

사용자는 그냥 AI에게 말하면 됩니다.

음성으로 대화하거나 Slack, iMessage 같은 곳에서 메시지를 보내거나 전화할 수 있습니다.

실제로 Dots는 이미 그렇게 사용할 수 있습니다.

물론 기업 환경은 조금 다릅니다.

기업에는 관리자와 보안 담당자 등 여러 이해관계자가 있습니다.

특정 기능을 제한하거나 새로운 기능을 도입하는 시기를 관리해야 합니다.

이런 점이 제품을 복잡하게 만듭니다.

하지만 기본적인 방향은 명확합니다.

ChatGPT는 처음에 단순한 텍스트 입력창에서 시작했습니다.

그런데 우리가 향하는 미래에는 그 입력창조차 필요하지 않을 수 있습니다.

진행자: GPT-6에서는 모델이 먼저 빠르게 답변하고 이후 추가적인 사고를 거쳐 더 완성도 높은 답변을 제공할 수도 있게 되었습니다. UI 측면에서도 변화가 있나요?

그렉 브록먼:

우리는 지능형 UI를 도입했습니다.

이제 AI가 필요한 인터페이스를 즉석에서 생성할 수 있습니다.

고정된 버튼이나 메뉴를 익힐 필요가 없습니다.

예를 들어 항공편을 예약할 때는 여러 항공편을 비교할 수 있는 복잡한 UI가 필요할 수 있습니다.

반면 자전거를 조립할 때는 조립 과정을 보여주는 맞춤형 애플리케이션이 더 유용할 수 있습니다.

과거에는 이런 앱을 개발하기 위해 누군가를 고용하고 한 달 동안 작업해야 했을 것입니다.

하지만 이제 AI는 사용자가 필요한 순간에 맞춤형 인터페이스를 만들어낼 수 있습니다.

AI가 인간에게 적응하고 있는 것입니다.

사용자가 소프트웨어에 자신을 맞추는 것이 아니라 소프트웨어가 사용자의 요구에 맞춰 실시간으로 형태를 바꾸는 세상으로 가고 있습니다.

7. 사이버 보안의 물리 법칙이 바뀌고 있다 (27:02~33:21)

진행자: 최근 AI가 사이버 공격에 활용될 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다. OpenAI는 어떻게 대응하고 있나요?

그렉 브록먼:

저는 사이버 보안의 물리 법칙이 변하고 있다고 생각합니다.

현재 우리는 이른바 **방어자의 기회의 창(Defenders' Window)**에 있습니다.

이것은 최첨단 AI를 활용하면 방어자가 기존 시스템의 취약점을 먼저 발견하고 수정할 수 있는 시기라는 뜻입니다.

현재 가장 강력한 AI 모델의 능력이 모든 사람에게 널리 제공되는 것은 아닙니다.

하지만 시간이 지날수록 일반적으로 접근할 수 있는 AI의 사이버 능력도 계속 높아지고 있습니다.

모델이 출시될 때마다 그 능력이 향상되고 있습니다.

한국에서도 AI 모델이 활용된 것으로 알려진 금융권 사이버 공격 사례가 나타나고 있습니다.

따라서 방어자들은 지금 이 시간을 활용해야 합니다.

우리는 Daybreak 프로그램을 통해 방어 담당자들이 강력한 AI 모델에 접근하여 보안 취약점을 발견하고 수정하도록 지원하고 있습니다.

중요한 것은 취약점들이 AI 때문에 새롭게 만들어진 것은 아니라는 점입니다.

대부분의 취약점은 이미 존재하고 있었습니다.

우리가 인터넷과 소프트웨어를 구축했던 방식 자체가 근본적으로 불안전했습니다.

인터넷은 처음부터 보안에 최적화되어 설계된 시스템이 아니었습니다.

바이러스가 등장한 이후 백신을 만들고, 암호화되지 않은 HTTP 대신 HTTPS를 사용하게 된 것처럼 우리는 문제가 발생한 뒤 보안 기능을 추가해 왔습니다.

이제 AI는 그동안 누적된 엄청난 기술 부채를 드러내고 있습니다.

그리고 동시에 그 기술 부채를 해결할 기회도 제공하고 있습니다.

OpenAI는 최전선의 보안 방어자들이 AI를 활용할 수 있도록 10억 달러 규모의 지원을 약속했습니다.

AI를 이용하면 과거에는 엄두도 내기 어려웠던 작업들이 가능해집니다.

예를 들어 소프트웨어의 보안 속성을 수학적으로 증명하는 형식 검증(Formal Verification)을 생각해 볼 수 있습니다.

AI가 복잡한 수학 정리를 증명할 수 있다면 소프트웨어의 안전성도 증명하는 데 활용할 수 있습니다.

진행자: 실제 OpenAI 내부에서는 이러한 AI 기반 보안 작업을 어떻게 진행하고 있나요?

그렉 브록먼:

우리는 실제로 프로덕션 엔지니어의 약 25%를 보안 업무에 투입했습니다.

기존 프로젝트를 일시 중단하고 보안 강화 작업에 집중하도록 했습니다.

당시 가장 강력한 AI 모델을 이용해 내부 인프라를 검사하고, 레드팀 테스트를 수행하며, 보안 취약점을 찾아냈습니다.

여러 문제를 발견했고 이를 수정했습니다.

그리고 해당 모델이 찾아낼 수 있는 취약점을 상당 부분 해결할 때까지 이 작업을 계속했습니다.

하지만 다음 모델이 나오면 같은 과정을 다시 반복해야 합니다.

모델이 발전하면 이전 모델이 발견하지 못했던 취약점까지 발견할 수 있기 때문입니다.

장기적으로는 AI가 처음부터 더 안전한 코드를 작성하도록 학습시키고 있습니다.

결국 AI는 보안 취약점을 찾는 도구일 뿐 아니라 애초에 더 안전한 소프트웨어를 만드는 도구가 될 것입니다.

진행자: 그렇다면 과도기에는 사이버 공격이 증가할 수 있지만, 장기적으로는 방어 기술이 따라잡을 것이라는 전망인가요?

그렉 브록먼:

그렇게 될 가능성이 있습니다.

하지만 자동으로 이루어지는 것은 아닙니다.

방어자들이 지금의 상황을 이해하고 적극적으로 대응해야 합니다.

현재의 기회의 창은 영원히 열려 있지 않을 것입니다.

앞으로 조직의 보안 수준은 기존 보안 체계뿐 아니라 얼마나 강력한 AI를 방어에 활용하고 있는지에도 크게 좌우될 것입니다.

저는 장기적으로 방어자가 공격자보다 더 강력해지는 세상이 가능하다고 생각합니다.

그러려면 기업뿐 아니라 정부와 사회 전체가 함께 대응해야 합니다.

8. 사이버 보안 지출이 소프트웨어 지출을 훨씬 넘어설 것이다 (33:21~36:44)

진행자: 기존에는 사이버 보안 예산이 전체 IT 예산에서 비교적 작은 비중을 차지했습니다. 앞으로는 얼마나 지출해야 한다고 보시나요? 단순히 두 배 정도 늘리는 것으로 충분할까요?

그렉 브록먼:

저는 사이버 보안 지출이 소프트웨어 지출을 훨씬 뛰어넘어야 한다고 생각합니다.

정말 그렇게 믿습니다.

물론 제가 틀릴 수도 있습니다.

하지만 미래를 생각해 보세요.

소프트웨어를 만드는 비용이 점점 낮아지고 있습니다.

어떤 면에서는 소프트웨어 개발의 진입장벽이 거의 사라지고 있습니다.

그렇다면 중요한 것은 단순히 소프트웨어를 보유하는 것이 아닙니다.

그 소프트웨어가 신뢰할 수 있고 안전하며 안정적으로 작동해야 합니다.

소프트웨어 자체보다 그 소프트웨어의 신뢰성과 복원력이 더 중요한 가치가 될 것입니다.

지금까지는 수많은 기업이 제대로 검증하지 않은 오픈소스 패키지에 의존해 왔습니다.

어떤 프로젝트는 소수의 개발자가 관리하고 있고, 그 프로젝트가 전 세계의 중요한 인프라를 떠받치고 있기도 합니다.

소프트웨어 공급망을 철저히 감사하는 것은 인간 개발자만으로는 사실상 불가능했습니다.

하지만 AI가 이러한 상황을 바꿀 수 있습니다.

이제 AI는 수많은 오픈소스 패키지를 검사하고 잠재적인 취약점을 찾아낼 수 있습니다.

악성 패키지가 소프트웨어 공급망을 통해 퍼지는 문제도 더 적극적으로 탐지할 수 있습니다.

우리는 CrowdStrike 같은 기업들과도 협력하고 있습니다.

이것은 OpenAI 혼자 해결할 수 있는 문제가 아닙니다.

산업계와 보안 커뮤니티 전체의 협력이 필요합니다.

OpenAI는 가장 강력한 AI 모델을 개발하고 있는 만큼 사이버 보안 분야에서 세계가 더 안전해질 수 있도록 주도적인 역할을 해야 한다고 생각합니다.

9. AGI가 인간을 능가해도 인간이 통제권을 가져야 한다 (36:44~38:50)

진행자: OpenAI는 처음부터 인간의 발전과 인간의 자율성을 중요하게 생각해 왔습니다. AI가 점점 강력해지는 지금도 그러한 철학은 유지되고 있나요?

그렉 브록먼:

그것은 OpenAI의 사명에서 가장 핵심적인 부분입니다.

우리의 사명은 AGI가 모든 인류에게 혜택을 주도록 만드는 것입니다.

여기에서 중요한 단어는 바로 '인류'입니다.

우리는 인간이 미래의 운전석에 앉아 있어야 한다고 생각합니다.

미래를 통제하는 것은 인간이어야 하며, AI는 인간의 자율성과 행동 능력을 증폭해야 합니다.

진행자: AI 모델이 인간의 능력을 넘어선 이후에도 말인가요?

그렉 브록먼:

물론입니다.

이것은 매우 중요합니다.

사실 AI는 이미 특정 분야에서는 인간보다 뛰어납니다.

GPT-4조차도 개별 인간보다 훨씬 광범위한 지식을 가지고 있었습니다.

하지만 중요한 것은 단순히 누가 더 똑똑하냐가 아닙니다.

스티브 잡스가 아이맥에 손잡이를 넣었던 이야기가 있습니다.

사람들이 자신이 컴퓨터를 통제할 수 있다는 감각을 갖게 하기 위해서였습니다.

마음만 먹으면 컴퓨터를 들어서 창밖으로 던질 수도 있다는 의미입니다.

저는 AI에도 이런 정신이 적용되어야 한다고 생각합니다.

미래에는 인간의 역할이 CEO나 이사회 구성원과 비슷해질 수도 있습니다.

CEO는 모든 분야에서 직원들보다 뛰어나지 않습니다.

각 분야에는 CEO보다 전문적인 지식과 더 나은 아이디어를 가진 사람들이 있습니다.

하지만 회사가 무엇을 해야 하는지, 어떤 목표를 추구해야 하는지 최종적으로 결정하는 역할은 CEO에게 있습니다.

AI도 마찬가지입니다.

AI가 인간보다 훨씬 뛰어난 전문성을 갖게 되더라도 인간은 목표를 결정하고 그 결과를 평가할 수 있어야 합니다.

궁극적인 질문은 이것입니다.

"당신은 행복한가? 이것이 당신이 원했던 것인가? 이것이 당신의 삶을 더 좋게 만드는가?"

기술은 인류 문명을 발전시키기 위해 존재합니다.

그리고 AI도 그래야 합니다.

그것이 OpenAI가 믿는 방향입니다.

인터뷰에서 주목할 핵심 발언 6가지

종합: 인터뷰에서 드러나는 브록먼의 AI 발전 전망

이번 인터뷰의 가장 중요한 특징은 브록먼이 단순히 AI 모델이 얼마나 똑똑해졌는지를 이야기하는 데서 벗어나, 그 지능이 실제 산업과 사회 시스템을 어떻게 바꿀 것인지를 중심으로 이야기한다는 점이다.

특히 세 가지 변화가 두드러진다.

첫째, 수학에서 나타난 새로운 지식 창출 능력이 과학적 발견을 가속하는 기반이 되고 있다. 브록먼은 이러한 변화가 생물학과 재료과학으로 확장될 수 있다고 기대한다. 다만 신약 개발에서는 실제 실험 데이터라는 물리적 병목이 남아 있음을 인정한다.

둘째, AI가 소프트웨어를 만드는 비용을 낮출수록 소프트웨어의 신뢰성과 보안이 더욱 중요한 경제적 가치가 된다. 이것은 단순한 생산성 향상을 넘어 IT 산업의 지출 구조가 달라질 수 있다는 주장이다.

셋째, GPT-6와 Astra급 지능이 Dots 같은 상시 작동형 에이전트에 결합되면서 AI 제품은 질문에 답하는 도구에서 실제 업무를 수행하는 시스템으로 이동하고 있다.

다만 브록먼은 AGI의 구체적인 도달 연도나 신약 개발이 완전히 자동화될 시점을 제시하지 않았다. 그의 전망은 과학적 성과에 대한 강한 낙관론에 기반하지만, 데이터 확보와 검증, 규제 적응이 중요한 제약으로 남을 수 있다는 인식도 함께 담고 있다.

인터뷰 전체를 관통하는 메시지는 AI의 지능 향상이 이제 새로운 지식의 발견, 소프트웨어의 생산과 보호, 실제 업무의 실행으로 확장되고 있다는 것이다.