데미스 허사비스 인터뷰: 알파폴드·알파고가 보여준 AI의 진짜 잠재력

핵심 메시지

• 허사비스는 AI의 가장 큰 영향이 챗봇이 아니라, 신약 설계와 재난 예측처럼 '눈에 보이지 않는' 과학 도구에서 나온다고 본다.
• 알파폴드는 50년 난제였던 단백질 구조 예측을 풀었고, 알려진 약 2억 개 단백질 구조를 1년 만에 예측해 전 세계에 무료 공개했다. 현재 300만 명이 넘는 과학자가 사용한다.
• 알파고의 '37수'와 알파제로는 AI가 인간이 가르쳐주지 않은 창의적 해법을 스스로 발견할 수 있음을 보여줬다.
• 그는 두 가지 위험을 가장 걱정한다. 나쁜 행위자의 기술 오용과, 점점 자율적으로 변하는 AI 에이전트가 통제를 벗어나는 것이다.
• 그는 50년 안에 핵융합이나 상온 초전도체 같은 '뿌리 문제'를 풀어 질병 정복과 우주 진출까지 가능하다는 낙관적 미래를 그린다.

쉽게 이해하기

이 영상은 클레오 에이브럼의 'Huge Conversations' 인터뷰로, 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스를 다룬다. 그는 어린 시절 체스 신동으로, 17세에 게임 회사의 고액 제안을 거절하고 대학에 진학했으며 인지신경과학 박사 학위를 받았다. '지능을 푼다'는 목표로 딥마인드를 창업한 뒤 과학 연구에 집중하게 해주겠다는 약속을 받고 구글에 회사를 매각했고, 지금은 구글의 AI 전반을 이끈다.

대화의 중심에는 알파폴드가 있다. 단백질이 1차원 아미노산 서열에서 3차원 구조로 접히는 방식을 예측하는 문제는 '생물학의 페르마 마지막 정리'로 불린 50년 난제였다. 과거에는 단백질 하나의 구조를 밝히는 데 수십만 달러와 수년이 들었다. 허사비스는 2021년 한 회의에서, 서버를 세워 요청을 받는 대신 알려진 약 2억 개의 단백질을 직접 모두 접어 무료 데이터베이스로 공개하자고 즉석에서 결정한 일화를 들려준다. 오늘날 300만 명 넘는 과학자가 알파폴드를 쓰며, 이를 토대로 신약 개발 회사 아이소모픽 랩스가 18~19개 프로그램을 진행 중이라고 말한다.

또 다른 축은 창의성이다. 2016년 이세돌과의 바둑 대국은 2억 명이 지켜봤고, 알파고는 인간이라면 거의 두지 않을 파격적인 '37수'를 뒀다. 처음엔 나쁜 수처럼 보였지만 결국 승부를 갈랐다. 그 뒤 백지상태에서 자기 자신과 대국하며 17세대 만에 세계 챔피언을 넘어선 알파제로, 행렬 곱셈을 더 빠르게 만든 알파텐서, 칩 설계를 돕는 알파칩 등으로 아이디어가 확장됐다고 설명한다.

위험과 거버넌스도 비중 있게 다룬다. 그는 정부가 공공보건·교육·에너지망 최적화에 AI를 쓰길 바라며, 딥마인드가 데이터센터 냉각 에너지를 30% 절감한 사례를 든다. 가장 큰 걱정은 두 가지로, 좋은 기술을 나쁜 행위자가 오용하는 것과 앞으로 몇 년 안에 올 '에이전트 시대'에 자율적 AI가 가드레일을 벗어나는 것이다. 딥페이크 같은 당면 문제에는 생성물에 워터마크를 새기는 SynthID로 대응하며, 프런티어 연구소와 국가 간 협력을 촉구한다.

마지막으로 그는 뇌를 근사적 튜링 기계로 보는 관점, 로저 펜로즈와의 양자 논쟁, 이언 뱅크스의 SF '컬처' 시리즈를 언급하며 50년 뒤의 미래를 그린다. 핵융합 같은 문제를 풀어 사실상 무한한 청정 에너지를 얻고, 질병 정복과 우주 진출까지 나아간다는 비전이다. 이 미래에 참여하려는 이들에게는 가능한 모든 도구에 깊이 몰입해 그것을 새로운 분야에 적용하라고 조언한다.

주요 인사이트

• 허사비스는 AI를 두 갈래로 본다. 방대한 데이터로 예측하는 알파폴드형과, 규칙만 주고 스스로 창의적 해법을 찾는 알파고형이다. 그는 이 두 갈래 모두에 낙관적이다.
• '37수'의 의미는 단순한 승리가 아니라, AI가 인간의 직관 밖에서 새로운 지식을 만들어낼 수 있다는 신호였다.
• 그가 더 무겁게 보는 위험은 당장의 딥페이크보다, 향후 몇 년 안에 도래할 자율 에이전트의 통제 가능성이라는 점이 인상적이다.
• 그는 빠른 상용화 경쟁이 '실험실에서 더 신중히'라는 자신의 이상과 달랐다고 인정하면서도, 사회가 AI에 점진적으로 적응하는 이점도 있다고 본다.

자주 묻는 질문

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