기술) 노벨상받은 구글 딥마인드 CEO 어제자 인터뷰.txt

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구글 딥마인드 데미스 하사비스

20260121 다보스 인터뷰

1. 프론티어 모델을 개발하는 CEO로서, 하루는 어떤가?

-코드 레드가 아닌 순간이 없었다. 지난 3~4년 간은 믿을 수 없을 정도로 강도가 높았다

-현재 이 분야에서는 주 100시간, 연 50주 노동이 표준이다.

-개인적으로 AI로 과학적 발견을 가속하는 것이 평생의 꿈이었기에, 잠을 자기 어려울 정도로 흥미롭다.

2. 로보틱스에서 '알파 폴드 모먼트'의 가능성은?

-현재 물리적 지능의 돌파구 직전에 있다고 본다.

-다만 아직 18개월에서 2년 정도는 더 필요한 것 같다.

-최근 보스턴 다이나믹스와 협업 발표했는데, 앞으로 1년 동안 프로토타입 형태로 발전을 보고 "1~2년 내"에 스케일업 가능한 인상적 데모가 나올 수도 있다.

3. 중국 (Deepseek)에 대한 생각은?

-애초에 1년 전 Deepseek가 재앙이라고 생각하지 않았다. 서방의 엄청난 과잉반응이었다.

-중국에서는 특히 바이트댄스가 가장 유능한 회사라고 생각한다.

-현재 격차는 1~2년이 아니라 6개월 정도다.

-컴퓨팅을 아주 적게 썼다는 등의 주장은 과장됐으며, 서방 모델의 출력물로 파인튜닝하는 방식도 썼다.

-중국 기업들은 프론티어를 따라잡는데는 매우 능하지만, 새로운 프론티어를 혁신하는 것은 보여주지 못했다.

4. 2030년까지 AGI 도달 확률 50%라고 했는데, 여전히 그 타임라인인가?

-그렇다.

-지속학습과 같은 새로운 것을 배우는 능력 등이 여전히 확실히 부족하다.

5. 다리오 아모데이의 5년 내 초급 화이트칼라 50% 소멸 주장에 대한 생각은?

-내 타임라인은 조금 더 길다. 올해 들어서야 엔트리 레벨 일자리나 인턴십같은 곳에서 '시작'이 보이는 정도일 수 있다.

-그 수준의 노동시장 충격은 언젠가 일어날 수 있지만, 아직 모델들의 일관성과 신뢰성이 부족하다.

6. AGI 이후에는 경제에 파괴적 변화가 오는가?

-결국은 온다. AGI 수준의 시스템은 경제 전체를 바꾼다.

-단순히 일자리 문제를 넘어서며, 잘 만들면 탈희소성 세계도 가능하다.

-무한한 에너지원, 새로운 물질 등을 AI 도움으로 발견하면 AGI 이후 5~10년쯤엔 급진적으로 풍요로운 세계가 될 수 있다고 본다.

7. AGI가 2030년에 온다고 하면 아직 규제가 없어보이는데 괜찮은가?

-여전히 낙관적이며, 예를 들어 특히 앤트로픽과 안전과 보안 프로토콜 쪽에서 꽤 가깝게 일하고 있다.

-다른 프론티어 연구소 리더 (샘 알트만 등)과 대체로 관계가 좋고, 리스크가 명확해지면 협력이 더 쉬워질 것이다.

-"앞으로 2~3년 안에" 무엇이 걸려 있는지, 리스크가 무엇인지가 더 명확해질 것이다.

8. 얀 르쿤의 LLM은 막다른 길이라는 주장에 동의하는가?

-동의하지 않고, 그건 명백히 틀렸다고 본다. (Clearly wrong) 다만 '충분한지'는 과학적 질문이다.

-내 추정으론 기존 방법을 조금 수정하면서 스케일링만 해도 AGI에 충분할 확률이 50%다.

-최소한 LLM은 최종 AGI 시스템의 핵심 구성요소가 될 것으로 확신한다. 다만 '유일한 구성요소인지'가 질문이다.

-월드 모델, 지속적 학습, 일관성 개선, 더 나은 추론, 장기 계획 등이 추가로 필요한 돌파구일 수 있다.

-결론적으로 새 아키텍처가 필요할 수도, 지금 있는 것을 더 많게하는 것으로 될 수도 있고, 딥마인드는 "새 발명 + 기존 확장" 둘 다 강하게 밀고 있다.

9. 일리야가 '스케일링의 시대는 끝났다'라고 말한 것에 동의하는가?

-동의하지 않는다. 그 분은 '우린 다시 연구의 시대로 돌아왔다'라는 취지였던 것 같은데, 내 생각에 '우린 연구의 시대를 떠난 적이 없다.'

-지난 10년 동안 업계 돌파구의 90%는 우리가 발명했고, 미래에 새 돌파구를 발명한다면 과거처럼 우리가 만들 가능성이 높다고 자신한다.

10. 일론 머스크가 '우린 이미 특이점에 들어섰다'라고 말한 것에 대해서는?

-동의하지 않으며, 아직 너무 이르다.

-특이점은 완전한 AGI의 도래의 다른 말이며, 앞에서 말한 이유로 아직 그 수준과 거리가 멀다.

-언젠가 도달하겠지만, 아직 해야 할 일이 많다.

11. 세르게이 브린과 래리 페이지는 얼마나 관여하는가?

-매우 많이 관여한다.

-현재는 컴퓨터과학적으로, 더 나아가 인류 역사상 매우 흥미로운 순간이라 누구든 참가하고 싶어진다.

-단기 제품 3개월 만을 위한 연구로 좁히는 것은 실수이며, 우린 지난 1년 간 잘 진행해왔고 올해 더 좋아질 것이라 자신한다.

-우리는 현재 업계에서 개선과 진전의 기울기가 가장 가파르다고 자신한다.

12. AI가 노벨상급 발견을 하면 AI가 노벨상을 받아야할까?

-여전히 인간이 받아야한다고 본다. 현재로서 AI는 도구이기 때문이다.

-가까운 미래에도 최고 수준의 과학자가 창의적 아이디어를 제공, AI 도구가 그것을 처리해주는 협업 모델이 될 것으로 본다.

13. 탈희소성 시대에서 사람들의 일자리가 없어지면, 당신은 뭘 하고 싶은가?

-특이점 이후에는 물리학의 한계를 탐구하는 데 쓰고 싶다.

-또한 새 에너지 소재가 열어줄 가능성으로 별을 향한 여행도 떠나고 싶다.

-경제보다도 우리에게 일이 없을 때 삶의 의미와 목적이 더 걱정이다. 새로운 세계에서 그걸 어떻게 찾을지, 위대한 철학자가 필요할 수 있다.

14. 청중들에게 10년 후 뭘 해야하나, 현재 이 방 사람들이 저지를 가장 큰 실수는 무엇인가?

-젊은 세대 아이들의 경우, 확실한 건 '엄청난 변화'가 온다는 것이다. 학습 관점에서 '학습하는 것을 배우는 법'이 가장 중요하며, 지금 있는 도구들을 활용해서 그렇게 해야한다.

-CEO 비지니스 리더의 경우 이제 프론티어 모델과 서비스 제공자가 여러 곳이고 앞으로 더 늘어날 것이다. 그래서 '올바른 방식으로 접근한다고 느끼는 파트너'를 고르라고 조언하고 싶다.

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학습하는것을 배우는 세대...

의외로 특이점 도달 가능성이 50프로 정도라는게 놀라움

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