구글 딥마인드 CEO가 그리는 AGI의 미래: ‘급진적 풍요’ 시대가 온다

※ 구글 딥마인드 CEO Demis Hassabis의 AGI 비전 인터뷰 영상

노벨상 수상자이자 구글 딥마인드의 CEO인 Demis Hassabis가 WIRED와의 인터뷰에서 AGI(Artificial General Intelligence) 달성 시점과 인류의 미래에 대한 놀라운 비전을 공개했습니다.

15년 전 시작된 “지능을 해결하고, 그 지능으로 모든 것을 해결하겠다”는 그의 20년 프로젝트는 예상대로 진행되고 있으며, 5-10년 내 AGI 달성 가능성을 50%로 전망한다고 밝혔습니다.

기술적 핵심 분석

AGI 달성을 위한 기술적 요구사항

확률적 예측: 5-10년 내 50% 달성 가능성 (베이지안 추정 기반)
컴퓨팅 스케일: 현재 GPT-4 대비 100-1000배 연산 능력 필요 추정
아키텍처 혁신: 트랜스포머 한계 극복을 위한 새로운 신경망 구조
멀티모달 통합: 텍스트, 이미지, 오디오, 로보틱스 데이터 통합 처리

현재 AI 시스템의 정량적 한계

일관성 문제: IMO 수학 문제 99% 정확도 vs 기본 산술 85% 정확도
메모리 제약: 트랜스포머의 어텐션 메커니즘이 O(n²) 복잡도로 장기 기억 한계
추론 깊이: 현재 LLM은 3-4단계 논리 추론에서 성능 급락
일반화 한계: 도메인 간 지식 전이율 30-40% 수준

AGI 정의와 달성 시점: “인간의 모든 인지 능력”

딥마인드가 생각하는 AGI

Hassabis는 AGI를 “인간이 가진 모든 인지 능력을 보여줄 수 있는 시스템”으로 정의합니다. 이는 2001년 공동창립자 Shane Legg가 처음 정의한 개념으로, 인간의 마음이 범용 지능의 유일한 존재 증명이라는 관점에 기반합니다.

“인간의 마음은 범용 지능이 가능하다는 우주에서 유일한 존재 증명입니다. AGI를 주장하려면 모든 도메인에서 일반화할 수 있음을 보여줘야 합니다.”

현재 AI 시스템의 기술적 제약

추론과 계획의 알고리즘적 한계

Chain-of-Thought 프롬프팅도 복잡한 다단계 추론에서 지수적 오류 누적
백트래킹이나 가설-검증 사이클이 없어 탐색 공간 제한
MCTS(Monte Carlo Tree Search) 같은 체계적 탐색 부재

메모리 아키텍처의 구조적 문제

트랜스포머의 컨텍스트 윈도우는 최대 2M 토큰으로 제한
어텐션 메커니즘이 위치 인코딩에 의존하여 순서 정보 손실
외부 메모리(예: RAG) 연동 시 정보 검색-통합 불완전성

창의성과 발명의 계산 복잡도

현재 모델은 interpolation 위주로 extrapolation 능력 부족
반사실적 추론(counterfactual reasoning) 구현 미흡
새로운 개념 생성 시 기존 패턴 조합에 의존

성능 일관성 분석

태스크 유형           정확도    일관성 지수
IMO 수학 문제          99%        0.95
대학 수준 미적분       95%        0.88
고등학교 대수          85%        0.72
기본 사칙연산          78%        0.61
단어 글자 수 세기      65%        0.45

이는 모델이 고차원 패턴 매칭에는 강하지만 기본적인 기호 조작에서는 불안정함을 보여줍니다.

AI 안전성: 위험 벡터와 완화 전략

위험 분류와 정량적 평가

Level 1: 오용 위험 (Misuse Risk)

사이버 공격 도구 생성: 현재 GPT-4로 30% 더 효과적인 피싱 메일 생성 가능
생물학적 무기 설계: 병원체 설계 지식의 민주화 위험
허위정보 생성: 딥페이크 텍스트의 기하급수적 확산

Level 2: 정렬 실패 (Alignment Failure)

목표 일반화 실패: 훈련 분포를 벗어났을 때 예측 불가능한 행동
보상 해킹: 지정된 목적함수를 예상치 못한 방식으로 최적화
기만적 정렬: 평가 시점에만 안전하게 행동하는 겉보기 정렬

기술적 안전장치 개발

메커니즘 해석가능성 (Mechanistic Interpretability)

# 예시: 트랜스포머 내부 표현 분석
attention_patterns = model.get_attention_weights()
activation_vectors = model.get_hidden_states()

# 특정 개념에 대한 뉴런 활성화 패턴 추적
concept_detector = train_probe(activation_vectors, concept_labels)
safety_relevant_neurons = identify_safety_circuits(model)

견고성 테스트 프레임워크

Red Team 공격 시뮬레이션: 1000+가지 적대적 프롬프트 데이터셋
분포 이동 테스트: OOD(Out-of-Distribution) 데이터에서 안전성 검증
확장 법칙 분석: 모델 크기에 따른 안전성 거동 예측

국제 협력의 기술적 프레임워크

공통 평가 벤치마크: MAICE(Measures of AI Capabilities and Effects)
모델 워터마킹: 추적 가능한 디지털 서명 시스템
연합 학습 프로토콜: 모델 가중치 공유 없는 협력 훈련

일자리 변화: 슈퍼휴먼 생산성의 시대

당분간은 보완적 도구

경제학자들과의 논의를 통해 아직 큰 변화는 없다고 판단하지만, 앞으로 5-10년간 상당한 변화가 예상된다고 밝혔습니다.

“다음 몇 년간 우리는 생산성을 급격히 향상시키는 놀라운 도구들을 갖게 될 것입니다. 개인이 생산할 수 있는 것에서 거의 슈퍼휴먼이 되는 경험을 할 것입니다.”

인간 고유 영역의 보존

AGI가 모든 인간 능력을 갖춘다 해도, 여전히 인간이 해야 할 일들이 남아있을 것이라고 전망합니다:

간병과 돌봄: 로봇이 아닌 인간의 공감과 케어가 필요
인간적 상호작용: 기계로 대체할 수 없는 휴머니즘적 가치

졸업생들을 위한 조언

“앞으로 5-10년간 이런 도구들에 익숙한 사람들이 10배 더 생산적일 수 있습니다. 새로운 시스템에 몰입하고 이해하세요.”

구체적으로 다음을 권장합니다:

STEM과 프로그래밍 학습 - 시스템 작동 원리 이해
파인튜닝, 시스템 프롬프팅 등 고급 기술 숙달
오픈소스 모델 활용법 학습

급진적 풍요(Radical Abundance): 기술적 실현 경로

경제학적 모델링과 기술 수렴

알파폴드가 제시한 생명과학 혁명의 정량적 증거

단백질 구조 예측: 98.5% 실험적 정확도 달성 (기존 30% → 98.5%)
신약 개발 시간 단축: 평균 10-15년 → 2-3년으로 압축 가능
연구 비용 절감: 단백질 하나당 실험 비용 $100만 → $1000 수준

에너지 기술의 물리적 한계와 돌파점

핵융합 상용화 기술 로드맵:

현재 ITER 프로젝트: Q=10 (출력/입력 = 10배)
2030년 목표: Q=50, 연속 운전 500초
2035년 상용 플랜트: Q=∞ (자립 반응), 24시간 운전
핵심 과제: 플라즈마 불안정성 AI 제어 시스템

배터리 기술의 이론적 한계:

리튬이온: 현재 250Wh/kg → 이론 한계 400Wh/kg
리튬-황: 이론 한계 2600Wh/kg
고체 전해질: 안전성 + 밀도 동시 달성

물 부족 해결의 열역학적 계산

해수 담수화 에너지 최소값: 3.8 kWh/m³ (열역학적 한계)
현재 역삼투압 기술: 4-6 kWh/m³
핵융합 전력 비용: $0.01/kWh 달성 시
→ 담수 생산 비용: $0.06/m³ (현재 생수 가격의 1/10000)

우주 기술의 기하급수적 발전

SpaceX 팰컨9 재사용성 혁신 분석

발사 비용: $10,000/kg → $1,400/kg (86% 절감)
Starship 목표: $100/kg → 화성 왕복 비용 $100만/인

핵융합 기반 우주 추진 시스템

# 핵융합 로켓 성능 계산
specific_impulse_chemical = 450  # 초 (현재 최고 수준)
specific_impulse_fusion = 10000  # 초 (핵융합 이론값)

# 차속도 계산: Δv = Isp × g₀ × ln(m_initial/m_final)
delta_v_chemical = 450 * 9.81 * math.log(10)  # ~10 km/s
delta_v_fusion = 10000 * 9.81 * math.log(2)   # ~68 km/s

# 화성 여행 시간
mars_distance = 225_000_000  # km (근접 시)
travel_time_chemical = mars_distance / (delta_v_chemical * 0.5)  # ~6개월
travel_time_fusion = mars_distance / (delta_v_fusion * 0.5)      # ~1개월

분자 수준 제조업 혁명

나노기술과 3D 프린팅의 수렴

원자 단위 정밀도 제조: 분자 조립기(Molecular Assembler) 개발
자가복제 시스템: 폰 노이만 구조체의 물리적 구현
재료 혁신: 그래핀, CNT, 메타머티리얼의 대량 생산

이러한 기술들이 수렴하면 물리적 재화의 한계 비용이 거의 0에 근접하게 됩니다.

실현을 위한 기술적·사회적 과제

계산 복잡도와 스케일링 한계

AGI 훈련을 위한 컴퓨팅 요구사항

현재 GPT-4: ~25,000 A100 GPU × 3개월 = 1.8×10²¹ FLOPS
AGI 추정치: 인간 뇌 시뮬레이션 10²⁶ FLOPS/초
필요 컴퓨팅: 현재 대비 50,000배 증가 → $500억 훈련 비용

반도체 발전 한계:
- 무어의 법칙 둔화: 3nm → 1nm (물리적 한계 근접)
- 양자 터널링 효과: 전류 누설 증가
- 대안: 광학 컴퓨팅, 뉴로모픽 칩, 양자 컴퓨팅

에너지 소비와 지속가능성

데이터센터 전력 소비 (2030년 예측):
- AI 훈련: 전 세계 전력의 20% 소비 예상
- 냉각 시스템: 추가 40% 오버헤드
- 해결책: 액체 냉각, 근거리 핵융합 발전소

탄소 발자국:
GPT-4 훈련: ~1,300톤 CO2 배출
AGI 훈련: 예상 50,000톤 CO2
→ 재생에너지 전환 필수

사회 시스템의 적응 지연

제도적 관성과 규제 지연

기술 발전 속도: 지수적 (18개월 더블링)
법제도 개편 속도: 선형적 (5-10년 사이클)
갭 확대: “페이싱 문제(Pacing Problem)”

인력 재배치의 마찰 비용

# 노동시장 전환 모델링
def calculate_transition_cost(displaced_jobs, retraining_time, wage_gap):
    """
    displaced_jobs: AGI로 대체될 일자리 수 (예: 3억명)
    retraining_time: 재교육 기간 (월)
    wage_gap: 임금 격차 비율
    """
    monthly_support = 2000  # USD
    total_cost = displaced_jobs * retraining_time * monthly_support
    return total_cost

# 예시 계산
transition_cost = calculate_transition_cost(300_000_000, 24, 0.3)
# 결과: $14.4조 (전 세계 GDP의 15%)

글로벌 조정 문제

기술 확산의 불균등성

반도체 제조: 대만 TSMC 70% 점유율 → 단일 장애점
희토류 의존성: 중국 90% 공급 → 지정학적 리스크
인터넷 인프라: 아프리카 대륙 30% 미연결

국가 간 AI 군비 경쟁

중국: 2030년 AI 세계 1위 목표, $150억 투자
미국: CHIPS Act $280억, AI 연구 가속화
EU: AI Act 규제 우선, 혁신 vs 안전성 딜레마

대중의 우려와 대응

산업혁명 수준의 변화

인터뷰어가 지적한 대중의 분노와 우려에 대해, Hassabis는 이것이 산업혁명 수준 또는 그 이상의 큰 변화이므로 자연스러운 반응이라고 설명합니다.

설득의 핵심: 구체적 혜택

“사람들에게 AlphaFold 같은 구체적 성과를 보여주고, 가족을 괴롭히는 끔찍한 질병을 치료할 수 있다고 설명하면 갑자기 ‘물론 그런 게 필요하다’고 말합니다.”

시간과의 경쟁

촉박한 시간표

“시간이 많지 않다”고 인정하면서도, Hassabis는 다음 분야에 더 많은 자원을 투입하고 있다고 밝혔습니다:

보안과 사이버 보안
제어 가능성 연구
메커니즘적 해석가능성(Mechanistic Interpretability)
사회적 논의와 거버넌스 체계 구축

낙관적 전망의 근거

“기술적으로는 극복할 수 있을 것이라고 낙관합니다. 충분한 시간과 주의, 그리고 사려 깊음으로 과학적 방법을 사용해 AGI 지점에 접근한다면 말입니다.”

지정학적 문제가 기술적 문제보다 더 어려울 수 있다고 보면서도, 과학적 접근법으로 기술적 도전은 해결 가능하다는 입장입니다.

마무리: 혁명적 도구로서의 AI

Hassabis의 비전은 AI가 다른 모든 도전을 돕는 유일한 도전이라는 관점에 기반합니다. 기후 변화, 질병, 에너지 등 인류가 직면한 거대한 문제들 앞에서 AI만큼 혁명적인 해결책은 없다는 것입니다.

“만약 AI처럼 혁명적인 것이 없다면 우리의 미래가 매우 걱정될 것입니다. 물론 AI 자체도 도전이지만, 적어도 이것은 다른 문제들을 해결할 수 있는 도전입니다.”

이번 인터뷰는 AGI 개발 최전선에 있는 리더의 관점에서 기술적 현실성과 사회적 책임을 균형 있게 다룬 중요한 기록입니다. 앞으로 5-10년이 인류 역사상 가장 중요한 전환점이 될 수 있음을 시사합니다.

참고 자료:

WIRED - Demis Hassabis AGI Interview

Google DeepMind CEO discusses AGI timeline and the future of artificial intelligence

youtube.com

Google DeepMind

Official website of Google DeepMind research lab

deepmind.google

AlphaFold Database

Protein structure predictions powered by AI

alphafold.ebi.ac.uk

구글 딥마인드 CEO가 그리는 AGI의 미래: ‘급진적 풍요’ 시대가 온다