데미스 허사비스, 구글 인공지능의 아버지

에필로그: 새로운 르네상스를 기다리며

김경란, 김경진

데미스 허사비스는 노벨 화학상 강연단에 올라 한 장 의 슬라이드를 띄웠습니다. 제목 은 "생각에 대해 생각하기(Thinking about Thinking)"였습니다. 네 살 때 체스 말을 처음 쥔 소년이 쉰 번째 생일을 앞두고 도착한 자리였습니다.

아 버지와 삼촌의 체스 판 앞에서 시작된 질문, 리히텐슈타인의 10시간 대국 뒤에 떠올린 의 문, 케임브리지 와 UCL의 실험실에서 다듬어진 가설이 반세기 만에 노벨상이라는 이정표 와 만났습니다. 그러나 허사비스가 그날 청중에게 전하려 한 것은 과거의 업적이 아니었습니다. 그가 보여주고 싶었던 것은 이제 막 열리기 시작한 문이었습니다.

지능이란 무엇인가. 이 질문은 인류 문명의 가장 오래된 수수께끼 가운데 하나입니다. 고 대 그리스의 철학자들은 로고스(Logos)라 불렀고, 동양의 사상가들은 지혜(智 慧)라 표현했 으며, 근대 과학자들은 인지(Cognition)라는 용어로 포착하려했습니다. 그러나 지능의 정 체를 명확히 규정한 사람은 아직 없습니다.

허사비스는 이 질문에 독특한 방식으로 접근했습니다. 지능을 정의하는 대신, 지능이 하는 일을 재현해보자 는 것이었습니다. 체스에서 바둑으로, 바둑에서 단백질로, 단백질에서 날씨와 수학과 신약 설계로. 각 도메인에서 AI 가 성공할 때마다 지능의 한 조각이 드러났습니다.

패 턴을 인식하는 능력, 보지 못한 상황을 상상하는 능력, 장기적 결과를 계획하는 능력, 실수로부터 스스로 교정하는 능력. 허사비스의 경력 전체는 이 조각들을 맞추는 퍼즐이었습니다. 그렇다면 지능의 본질을 이해한 인류는 어떤 미래를 맞이하게 될까요. 허사비스가 그리는 그림은 구체적입니다. 의학이 달라집니다. 알파폴드가 2억 개 이상의 단백질 구조를 예측 한 것은 시작에 불과했습니다.

아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)는 AI로 설계한 항암 약물을 2026년 내 임상시험에 진입시키겠다고 발표했습니다. 전통 적 신약 개발이 평균 10년의 시간과 90퍼센트의 실패율을 감수해야했다면, AI 기반 시뮬레이션은 이 과정을 천 배 이 상 효율적으로 만들 수 있다고 허사비스는 주장합니다. 에너지가 달라집니다. 딥마인드 팀 은 이미 핵융합 반응로인 토카막(Tokamak)의

플라즈마 제어에 AI를 적용하여 실질적 성과를 거두었습니다. 태양 에너지, 배터리 기술, 핵융합이 AI의 가속으로 돌파구를 찾는다면, 에너지는 인류 역사상 처음으로 희 소 자원이 아닌 풍부한 자원이 될 수 있습니다. 과학적 발견의 속도 자체가 달라집니다. AI 코사이언티스트(AI Co-Scientist)라 불리는 다중 에이전 트 시스템은 가설을 세우고, 실험을 설계하고, 데이터를 분석하는 과정을 자동화하기 시작했습니다.

2026년 영국에 세계 최초의 자동화 연구 실험실이 문을 열 예정입니다. 이 모든 변화의 핵심에 놓인 전제가 있습니다. 지능을 이해한다는 것은 곧 문제 해 결의 보 편적 열쇠를 손에 쥔다는 뜻입니다.

허사비스가 2010년 딥마인드를 창립할 때 내건 미션, " 지능을 풀면 나머지는 해결된다(Solve intelligence, and then use that to solve everything else)" 는 처음에는 과대망상처럼 들렸습니다. 15년이 지난 지금, 그 문장은 과대망상이 아니라 작업 계획서에 가까워지고 있습니다. 물론 회의적 시선 은 여전합니다.

현재의 대규모 언 어 모델은 계획, 기억, 물리적 이해에서 심각한 한계를 보입니다. 허사비스 자신이 이를 "들 쭉날쭉한 지능(Jagged Intelligence)"이라 부릅 니다. 어떤 영역에서는 인간을 압도하면서도 다른 영역에서는 초등학생보다 못한 실 수를 저지릅니다. AGI까지는 트랜스포머 수준의 돌파구가 한두 개 더 필요하다는 것 이 허사비스의 솔직한 평가입니다. 그러나 방향은 정해져 있습니다.

지능의 본질에 한 걸음씩 다가갈수록, 인류가 풀 수 있는 문제의 범위는 기하급수적으로 넓어집니다. 허사비스가 노벨 강연의 마지막 슬라이드에서 보여준 것은 알파폴드의 구조도가 아니었습니다. 우주의 사진이었습니다. 그는 말했습니다.

우리는 아직 우주가 왜 존재하는지, 의식이 무엇인지, 시간의 본질이 무엇인지 모릅 니다. 그러나 이제 그 질문들에 답할 도구를 만들기 시작했습니다. 지능의 본질을 이해한 인류가 맞이할 미래는, 답을 가진 미래가 아니라 질문할 수 있는 능력이 비약적으로 확장 된 미래입니다. 그것이 허사비스가 40년간 체스판과 실 험실과 서버실을 오가며 추구해온 것의 정체입니다.

"우리는 새로운 발견의 황금기(Golden Era)에 진입하고 있다” 2026년 2월, 허사비 스는 포춘(Fortune) 매거진과의 인터뷰에서 이렇게 말했습니다. "10년에서 15년 후, 우리는 새로운 발견의 황금기에 진입하게 될 것입니다. 일종의 새로운 르네상 스입니다."

이 발언은 순간적 낙관이 아니었습니다. 그가 수십 년간 쌓아온 연구와 경험, 그 리고 2024년 노벨상 이후 급격히 넓어진 정책적 영향력이 응축된 선언이었습니다.

르네상스라는 비유는 허사비스가 의도적으로 선택한 것입니다. 14세기 유럽의 르 네상스 는 인쇄술이라는 기술 혁신과 고전 지식의 재발견이 결합되어 폭발한 문화적 전환이었습니다. 허사비스는 AI가 바로 그 역할을 할 것이라고봅니다.

인쇄술이 지 식의 복제 비용을 제로에 가깝게 낮췄다면, AI는 지식의 생산 비용을 제로에 가깝게 낮추고 있습니다. 한 명 의 과학자가 평생 연구해야 할 단백질 구조를 알파폴드는 몇 초 만에 예측합니다. 한 팀이 수개월간 분석해야 할 기상 데이터를 웨더넥스트 (WeatherNext)는 몇 분 만에 처리합니다.

국제수학올림피아드 수준의 문제를 알파프루프(AlphaProof)가 풀어냅니다. 이것 은 도구 의 개선이 아닙니다. 발견의 속도 자체가 바뀌는 것입니다. 허사비스가 구체적으로 지목하는 영역들이 있습니다. 의학에서는 개인 맞춤형 치료 가 현 실이됩니다.

환자의 유전체 정보와 단백질 구조 데이터를 AI가 통합 분석하여, 그 사람에 게만 효과적인 약물을 설계하는 시대입니다. 아이소모픽 랩스는 이미 17개 의 신약 개발 프 로그램을 동시에 진행 중이며, 항암 약물의 전임상 시험이 진행되고 있습니다. 허사비스의 표현을 빌리면, "의학은 오늘날과 전혀 다른 모습이 될 것”입니다.

에너지 분야에서는 핵융합의 실용화가 한 걸음 더 가까워집니다. 태양광과 배터리 기술의 효율은 AI 최적화를 통해 비약적으로 높아지고 있습니다. 허사비스는 에너지 가 사실상 무 한해지는 시점을 "모든 것이 바뀌는 변곡점"이라고 부릅니다. 에너지가 풍부해지면 식량 생산, 담수화, 제조업의 비용 구조가 근본적으로 달라집니다. 물리적 재화의 가격이 극적으로 낮아지는 세상, 허사비스가 "근본적 풍요(Radical Abundance)"라고 명명한 상태가 이 론적으로 가능해집니다. 우주 탐사에서도 AI의 역할은 확대됩니다. 허사비스는 포춘 인터뷰에서 "모든 것 (everything else)에는 별들(stars)도 포함된다"는 취지의 발언을했습니다.

AI가 우주 환경의 시뮬레이션, 우주선 경로 최적화, 외계 행성 대기 분석 등에 활용된다면, 인류 의 활동 범위 는 지구 밖으로 확장될 수 있습니다. 그러나 허사비스는 이 황금기가 저절로 오지 않는다는 점을 분명히합니다. 황금기 에 도달 하기까지 10년에서 15년의 격변기(Shakeout Period)가 불가피하다고 그는 경고합니다.

이 기간 동안 산업 구조가 재편되고, 일자리의 형태가 바뀌며, 사회 제도 가 새로운 현실에 적 응해야합니다. 허사비스 자신이 이끄는 구글 딥마인드도 이 격

변에서 자유롭지 않습니 오픈AI의 챗GPT가 촉발한 2023년의 충격은 구글 내부에서 "코드 레드(Code Red)"를 발 령하게 했고, 딥마인드와 구글 브레인의 합병이라는 대 수술로 이어졌습니다. "우리가 스스 로를 파괴하지 않으면, 누군가 다른 사람이 할 것입니다"라고 허사비스는 말했습니다. 이 것은 기업 전략의 언어이면서 동시에 시대 인 식의 고백이기도합니다.

흥미로운 것은 허사비스가 이 격변기를 두려움이 아닌 흥분의 대상으로 바라본다 는 점입 니다. 그는 구글 딥마인드를 "핵발전소와 같다"고 비유했습니다. 이 엔진이 검 색, 유튜브, 크롬, 제미나이 앱이라는 거대한 생태계에 연결되어 있으며, 이 결합이 만 들어내는 에너지 가 황금기를 여는 연료가 된다는 것입니다. 2025년 말까지 알파벳의 주가가 약 65퍼센트 상승한 것은 시장이 이 비전에 반응한 결과였습니다.

허사비스의 황금기 예측은 과학자의 예측이면서 동시에 기업인의 약속이고, 몽상가 의 꿈 이기도합니다. 그가 "발견의 황금기"라는 표현을 반복하는 이유는 그것이 AI 산 업의 마케 팅 언어가 아니라, 그의 삶 전체를 관통해온 신념이기 때문입니다. 네 살에 체스판 앞에 앉 은 소년은 지능이라는 퍼즐에 매료되었고, 쉰 살에 노벨상을 받은 과 학자는 그 퍼즐의 완 성이 인류 문명의 새로운 장을 열 것이라 확신합니다.

역사는 그 의 확신이 맞았는지 아닌 지를 판단할 것입니다. 그러나 적어도 한 가지는 분명합니다. 허사비스만큼 오랫동안, 이 만큼 구체적으로, 이 비전을 위해 모든 것을 걸어온 사 람은 거의 없습니다.

데미스 허사비스가 꿈꾸는 세상: AI와 인간이 공진화하는 시대 허사비스의 비전에 는 한 가지 독특한 특징이 있습니다. 그는 AI가 인간을 대체하는 미래를 꿈꾸지 않습니다. AI와 인간이 함께 진화하는 미래를 꿈꿉니다. 이 차이는 미묘해 보이 지만 근본 적입니다.

실리콘밸리의 많은 기술 리더들은 AI의 미래를 경주의 비유로 설명합니다. 인간과 기계가 같은 트랙 위에서 달리고 있으며, 언젠가 기계가 인간을 추월하는 순간이 온다 는 것입니 이 서사에서 인간은 뒤처지는 존재입니다. 허사비스의 서사는 다릅니다. 그 는 AI를 망 원경에 비유하곤합니다.

갈릴레오가 망원경을 통해 목성의 위성을 발견했을 때, 망원경이 갈릴레오를 대체한 것이 아니었습니다. 인간의 눈이 볼 수 없는 것을 보게 해주었을 뿐입 니다. AI도 마찬가지입니다. 인간의 지능이 닿지 않는 영역, 2억

개의 단백질 구조나 우주 의 원자 수보다 많은 바둑의 경우의 수 같은 영역에서 인간 의 이해를 확장해주는 도구입니다. 이 관점은 허사비스의 신경과학 배경에서 비롯됩니다. UCL에서 박사 학위를 받으 며 그가 연구한 주제는 해마(Hippocampus)였습니다.

해마는 기억과 상상력의 교차 점에 있는 뇌 영 역입니다. 허사비스는 기억을 떠올리는 신경 메커니즘과 미래를 상상 하는 신경 메커니즘 이 동일하다는 것을 밝혀냈습니다. 이 발견은 단순한 학술 성과가 아니었습니다.

지능의 핵심이 정보 저장이 아니라 정보의 재조합, 즉 경험을 바탕으로 한 번도 겪지 않은 상황을 시뮬레이션하는 능력에 있다는 통찰이었습니다. 딥마인드 의 AI 아키텍처에는 이 통찰이 깊이 새겨져 있습니다. 알파고가 37수를 둔 것은 데이터베이스에서 답을 찾은 것이 아니 라, 경험으로부터 새로운 가능성을 상상해낸 것이었습니다.

허사비스가 꿈꾸는 공진화(Co-evolution)는 이런 모습입니다. AI가 과학자에게 새 로운 가설을 제안합니다. 과학자는 그 가설의 의미를 해석하고, 윤리적 판단을 내리 고, 연구의 방향을 결정합니다.

AI는 다시 그 결정을 바탕으로 학습하고 더 정밀한 제 안을 내놓습니다. 이 순환이 반복될 때, AI도 발전하고 인간의 이해도 깊어집니다. 알 파폴드가 좋은 예입니다. AI 가 단백질 구조를 예측하자 190개국 200만 명 이상의 연 구자들이 그 데이터를 활용하여 말 라리아 백신, 플라스틱 분해 효소, 항생제 내성 연 구 등 각자의 분야에서 새로운 발견을 이 루어냈습니다.

AI가 혼자 이 모든 것을 한 것 이 아닙니다. AI가 제공한 지도를 인간 연구자 들이 읽고, 해석하고, 자신의 질문에 적 용한 것입니다. 프로젝트 아스트라(Project Astra)는 이 공진화 비전의 소비자 버전입니다. 허사비 스가 구상 하는 범용 AI 어시스턴트는 사용자의 맥락을 이해하고, 기억하며, 다양한 기기를 넘나들며 일상을 돕습니다.

스마트폰에서 시작한 대화가 스마트 안경으로 이 어지고, 브라우저 기반 에이전트인 프로젝트 매리너(Project Mariner)가 복잡한 온라 인 작업을 대신합니다. 허사비 스는 이 어시스턴트가 "인간의 능력을 증강하는 도 구"여야 한다고 강조합니다. 인간을 수 동적 소비자로 만드는 것이 아니라, 더 많은 것을 할 수 있게 해주는 것이 목표입니다.

이 비전에는 위험도 내재되어 있습니다. 공진화가 실패하면 공의존(Codependence)이 됩니 인간이 AI에 지나치게 의존하여 스스로 생각하는 능력을 잃는

시나리오입니다. 허사비 스는 이 위험을 인지하고 있습니다. 그가 AI 안전성(Safety) 과 정렬(Alignment) 연구에 막대 한 자원을 투자하는 이유 가운데 하나입니다.

프론 티어 안전 프레임워크(Frontier Safety Framework)는 AI 시스템이 인간의 가치와 의 도에서 벗어나지 않도록 하는 기술적 장치입 니다. 허사비스가 2023년 AI 멸종 위험 성명서에 서명한 것, IPCC와 같은 국제 AI 거버넌스 기구의 필요성을 역설하는 것, "기만적 정렬(Deceptive Alignment)"의 위험성을 공개적으로 경고하는 것은 모두 같 은 맥락에 있습니다. 공진화가 가능하려면, AI가 인간의 통제 범위 안에 있어야합니다. 허사비스는 인간의 무한한 적응력을 믿습니다.

CBS와의 인터뷰에서 그는 이렇게 말했습니다. "우리가 스마트폰과 디지털 기기에 얼마나 자연스럽게 적응했는지 보세 요. AI도 그 런 변화 가운데 하나가 될 것입니다." 이 말은 낙관적이지만 무책임한 낙 관은 아닙니다. 스 마트폰이 인류의 소통 방식, 정보 소비 방식, 사회적 관계를 근본적으로 바꾼 것처럼, AI도 인류의 사고 방식, 일하는 방식, 존재의 의미를 근본적으로 바 꿀 것이라는 인식이 그 안에 있습니다.

다만 허사비스는 그 변화가 파멸이 아니라 진 화가 되기를 원합니다. AI와 인간 이 서로를 밀어내는 것이 아니라, 서로의 한계를 보 완하며 함께 성장하는 시대. 그것이 데 미스 허사비스가 네 살에 체스판 앞에 앉은 이 래 40년간 추구해온 꿈의 궁극적 모습입니다. 후대를 위한 제언: "끊임없이 배우는 법을 배워라(Learning to Learn)” 2025년 9월 12일, 아테네. 아크로폴리스 아래 자리한 헤로데스 아티쿠스 극장(Odeon of Herodes Atticus)에서 허사비스는 청중 앞에 섰습니다.

로마 시대에 지어진 이 반원형 극장 은 2천 년 전에도 사람들이 모여 지식과 예술을 나누던 곳이었습니다. 그 고대의 무대 위 에 서 노벨상 수상자는 미래 세대를 향해 한 가지 당부를 남겼습니다. "배우는 법을 배 우세요 (Learning how to learn). 그것이 다음 세대에게 필요한 가장 중요한 능력입니다.”

이 발언의 맥락을 이해하려면 허사비스 자신의 이력을 다시 들여다봐야합니다. 그는 한 분야의 전문가가 아니었습니다. 체스 신동이었고, 게임 개발자였으며, 신경과 학자였고, AI 연구자이자 기업인입니다.

이 경력의 매 단계에서 그는 새로운 분야를 처음부터 배워야했습니다. 17세에 게임 회사 불프로그(Bullfrog Productions)에서 일하며 프로그래밍과 게임 디자인을 독학했습니다. 엘릭서 스튜디오를 창업하고 운영 하며 경영을 배웠습니다. 29세 에 UCL 박사 과정에 들어가 신경과학을 배웠습니다.

그리고 34세에 딥마인드를 창립하며 학문과 사업과 기술의 교차점에서 새로운 종류 의 조직을 만드는 법을 배웠습니다. 허사비스의 이 궤적 자체가 "배우는 법을 배운다"는 것의 실제 사례입니다. 그가 아 테네에서 강조한 메타 스킬(Meta-Skill)이란, 특정 지식이나 기술이 아니라 새로운 지식과 기술을 빠르게 습득하는 방법론을 의미합니다.

자신의 학습 스타일을 이해하 는 것, 서로 다른 분 야의 아이디어를 연결하는 것, 평생에 걸쳐 지속적으로 적응하는 것. 허사비스는 이런 능 력들이 수학, 과학, 인문학 같은 전통적 교과목과 함께 교육의 핵심이 되어야 한다고 역설했습니다. 이 제언의 긴급성은 AI의 발전 속도에서 옵니다. 허사비스는 아테네 강연에서 이렇 게 말했습니다. "평상시에도 10년 후를 예측하기는 어렵습니다.

AI가 매주(week by week) 변하고 있는 오늘날에는 더욱 어렵습니다. 확실하게 말할 수 있는 것은 거대한 변화가 오고 있다 는 것뿐입니다." 기술 지식의 반감기가 급격히 줄어들고 있습니다.

대학에서 배운 프로그 래밍 언어가 졸업할 때쯤 구식이 될 수 있습니다. 특정 직업을 위해 훈련받은 기술이 5년 후에는 AI에 의해 자동화될 수 있습니다. 이런 환경에서 살 아남는 방법은 하나의 기술에 의존하는 것이 아니라, 어떤 기술이든 필요할 때 배울 수 있는 근본적 능력을 갖추는 것입 니다. 허사비스의 제언에는 그의 체스 경험이 투영되어 있습니다.

체스에서 최고 수준에 도달하 려면 개별 수(手)를 암기하는 것으로는 부족합니다. 패턴을 인식하고, 상대의 전략을 읽고, 여러 수 앞을 내다보며, 형세가 불리할 때 유연하게 계획을 수정하는 메 타 능력이 필요합 니다. 허사비스가 12세에 리히텐슈타인 대회에서 10시간짜리 대국을 치른 뒤 "이 두뇌들을 암 치료나 기후 문제에 쓸 수 있다면?"이라고 물었을 때, 그 가 발견한 것은 체스라는 게 임의 한계가 아니라 배움이라는 행위의 전이 가능성 (Transferability)이었습니다. 한 분야에서 기른 사고력은 다른 분야로 옮겨갈 수 있다 는 깨달음. 그것이 체스 신동을 AI 선구자로 만든 원동력이었습니다.

그리스 총리 키리아코스 미초타키스(Kyriakos Mitsotakis)는 같은 자리에서 다른 각도의 경 고를 덧붙였습니다. AI의 혜택이 소수의 거대 기업에 집중되고 대다수의 사 람들이 그 혜택을 체감하지 못한다면, 심각한 사회적 불안이 뒤따를 것이라는 경고였습니다. 허사비스의 "배우는 법을 배워라"는 제언은 이 맥락에서 더 큰 의미를 갖습니다.

AI 시대에 도태되지 않는 개인의 생존 전략인 동시에, 사회 전체가 AI의 혜택을 고 르게 누리기 위한 교육적 인 프라의 기초이기 때문입니다. 허사비스는 AI가 교육 자체를 혁신할 수 있다고봅니다. 구글 딥마인드는 2025년 영국 정 부와의 포괄적 연구 협력을 통해 잉글랜드 국가 교육과정에 맞춤화된 AI 교사 지원 시스템을 개발하기로 합의했습니다.

AI가 학생 개개인의 학습 속도, 강점, 약점을 파악하고 맞춤 형 교육을 제공한다면, "배우는 법을 배우는" 과정 자체가 AI에 의해 가속될 수 있습니다. 이것은 역설처럼 보이지만 허사비스에게는 자연스러운 순환입니다. AI가 인간의 학습 능 력을 높이고, 학습 능력이 높아진 인간이 더 나은 AI를 만드 는 것. 공진화의 교육적 버전입 니다. 아테네 강연의 마지막 부분에서 허사비스는 이렇게 말했습니다.

"확실한 것은, 여러 분이 평생에 걸쳐 끊임없이 배워야 할 것이라는 점입니다." 이 문장은 겸손합니다. 노 벨상을 받 은 과학자가, 세계에서 가장 강력한 AI를 이끄는 CEO가, 미래를 정확히 예 측할 수 없다고 고백하고 있습니다.

그가 줄 수 있는 것은 답이 아니라 방법론입니다. 답은 변하지만, 답을 찾는 법을 아는 사람은 어떤 변화에도 대응할 수 있습니다. 그것 이 네 살 때 체스를 배우고, 여덟 살 때 컴퓨터를 사고, 열일곱 살 때 게임 회사에 들어 가고, 스물아홉 살 때 박사 과정 에 입학한 한 사람의 인생이 후대에게 전하는 메시지입니다.

지능의 시대에 필요한 것은 '더 똑똑한 모델'인가, '더 성숙한 인간’인가 이 전기는 데미스 허사비스라는 한 인간의 이야기로 시작했습니다. 런던 노스쪽의 넉넉하 지 않 은 다문화 가정에서 자란 소년. 그리스계 키프로스인 아버지 코스타스와 중국계 싱가포르인 어머니 앤젤라 사이에서 태어난 장남. 체스판 위에서 사고의 본질에 매료되고, ZX 스펙트럼 48K 컴퓨터 앞에서 프로그래밍을 독학하며, 학교 성적표보다 우주의 근본 법칙 에 더 마음이 끌렸던 아이. 이 전기는 그 아이가 40년에 걸쳐 자신의 질문을 끝까지 밀고 나 간 이야기를 따라왔습니다. 그리고 이제 이 이야기의 끝에서, 허사비 스가 만든 것보다 허 사비스가 남긴 질문이 더 중요해지는 지점에 도달했습니다.

2025년 타임(TIME) 매거진은 허사비스를 "올해의 인물"로 공동 선정하며 "AI의 설 계자들 (Architects of AI)"이라는 표지를 내걸었습니다. 같은 해, 영국 왕실은 그에게 기사 작위 (Knight Bachelor)를 수여했습니다. 래스커 의학연구상, 캐나다 게어드너 국제상, 브레이크 스루 상이 잇따랐습니다. 옥스퍼드, 케임브리지, UCL, 임페리얼 칼

리지에서 명예박사학위 가 주어졌습니다. 왕립학회(FRS)와 왕립공학아카데미 (FREng)의 펠로우가되었습니다. 세 상은 허사비스를 우리 시대의 가장 영향력 있는 과학자 가운데 한 명으로 인정했습니다.

그러나 허사비스 자신은 여전히 불안합니다. 그 불안은 실패에 대한 두려움이 아니 라 성공 에 대한 두려움입니다. AGI가 정말로 5년에서 10년 이내에 도래한다면, 인류 는 그것을 감 당할 준비가 되어 있는가. 허사비스는 이 질문을 회피하지 않습니다.

그 가 AI 멸종 위험 성 명서에 서명한 것, "사회가 AGI에 준비되어 있지 않다"고 공개적으로 발언한 것, CERN 모 델을 참고한 국제 AI 거버넌스 기구의 설립을 제안한 것은 모두 같은 불안에서 나온 행동입니다. 이 불안의 핵심에 모순이 있습니다. 허사비스는 기술 낙관주의자이면서 동시에 안 전주의 자입니다.

AI가 인류 역사상 가장 유익한 기술이 될 것이라 믿으면서, 잘못 다 루면 인류의 존재 자체를 위협할 수 있다고 경고합니다. 이 두 가지 신념은 모순처럼 보이지만, 허사비 스에게는 한 동전의 양면입니다. 핵에너지가 도시를 밝힐 수도 있고 도시를 파괴할 수도 있듯이, AI의 힘이 클수록 그것을 다루는 인간의 성숙함이 결정적 변수가됩니다.

"더 똑똑한 모델"을 만드는 것은 허사비스와 구글 딥마인드의 2,000명 연구진이 매 일 하는 일입니다. 제미나이(Gemini) 시리즈는 1.0에서 2.5 프로를 거쳐 제미나이 3 에 이르렀고, 6억 5천만 명의 월간 활성 사용자를 확보했습니다. 모델의 추론 능력, 멀 티모달 이해력, 에이전 트 기능은 해마다 도약하고 있습니다.

허사비스는 이 발전이 "분수령(Watershed Moment)을 넘었다"고 평가합니다. AI 모델이 이제 고수준의 연 구 보조로 쓸 수 있을 만큼 성숙해졌다 는 뜻입니다. 그러나 "더 성숙한 인간"을 만드는 것은 다른 차원의 문제입니다.

이것은 코드로 작 성할 수 없고, 논문으로 발표할 수 없으며, 서버를 늘린다고 해결되지 않습니다. 성숙 한 인간이 란 무엇입니까. AI가 제안하는 답을 맹신하지 않고 자신의 판단력을 유지하 는 사람입니다. AI가 가져오는 풍요 속에서 삶의 의미를 스스로 찾을 수 있는 사람입 니다. AI가 대체할 수 없는 영역, 공감과 윤리와 창조성과 책임감의 영역에서 자신의 역할을 지키는 사람입니다.

허사비스가 포춘 인터뷰에서 말한 "근본적 풍요"의 세상을 상상해봅시다. 에너지가 사실 상 무한하고, 물리적 재화의 생산 비용이 극적으로 낮아 지고, 질병의 대부분이 치료 가능 해진 세상. 자원의 제약이 사라진 세상에서 인간은

무엇을 할 것입니까. 허사비스 자신이 이 질문을 던진 적이 있습니다. "복권에 당첨되 면 직장에 돌아갈 사람이 몇 퍼센트일까 요?" 이 질문 안에는 산업혁명보다 10배 더 크고 10배 더 빠른 변화 앞에서, 경제적 분배를 넘어 존재론적 차원의 과제, 인간의 목 적과 의미의 문제가 담겨 있습니다.

이 전기를 쓰는 동안, 저는 한 가지 장면으로 자주 돌아갔습니다. 1988년, 리히텐슈 타인. 열 두 살의 데미스 허사비스가 10시간에 걸친 체스 대국을 마치고 대국장 밖으 로 나옵니다. 유럽 각국에서 온 청소년 체스 선수들이 온종일 머리를 짜내고 있었습니다. 그 순간 소년 의 머릿속에 질문이 떠올랐습니다.

"이 두뇌들을 암 치료나 기후 문 제에 쓸 수 있다면?" 이 질문은 체스판 너머를 본 소년의 상상력에서 나왔습니다. 체 스는 아름답지만 체스의 지능 은 체스판 안에 갇혀 있었습니다.

소년은 지능이 갇히지 않는 세상을 원했습니다. 데미스 허사비스의 삶은 아직 진행 중입니다. 허사비스는 2024년 노벨상 수상 직후 이렇게 말했습니다.

"AI는 인류가 만든 가장 유익한 기술이 될 것입니다. 그러나 그것은 우리가 올바른 방식으로 만들고, 올바른 방식으로 사용할 때에만 그렇습니다." "~할 때에만(only if)."

이 조건문에 이 책의 무 게가 실려 있습니다. 허사비스 자신이 AI를 "들쭉날쭉한 지능(Jagged Intelligence)"이라 부릅니다. 어떤 영역에서는 인간을 압도하면서 다른 영역에서는 초등학생보다 못한 실수를 저지르는 기술. 이 들쭉날쭉함은 기술의 불완전함이면서, 그 기술을 다루는 인간 문명의 불완전 함이기도합니다. 핵에너지가 도시를 밝힐 수도 있고 파괴할 수도 있듯이, AI의 힘이 클수록 그것을 다루는 인간의 성숙함이 결정적 변수가됩니다.

1988년, 리히텐슈타인. 열두 살 소년이 10시간짜리 체스 대국을 마치고 대국장 밖으로 나왔습니다. "이 두뇌들을 암 치료나 기후 문제에 쓸 수 있다면?" 36년 후, 그 소 년은 자신의 꿈을 상당 부분 실현했습니다.

알파폴드는 체스판 안에 갇히지 않은 지능 의 증거입니다. 그러나 새로운 질문도 따라왔습니다. 지능이 갇히지 않는 세상에서, 인간은 갇히지 않을 수 있는가. AI가 모든 답을 제공하는 세상에서, 인간은 여전히 질 문할 줄 아는 존재로 남아 있을 수 있는가. 체스판 앞의 네 살 소년에게서 시작된 질문은 끝나지 않았습니다.

부록 부록 1. 데미스 허사비스 연보 1976년: 7월 27일 영국 런던 출생. 그리스계 키프로스인 아버지와 중국계 싱가포르인 어머니 사이의 장남. 1980년: 4세에 체스 입문. 2주 만에 아버지를 이기며 천재성 발현. 1989년: 13세에 체스 마스터 등급(Elo 2300) 달성. 세계 주니어 랭킹 2위 기록. 1991년: 15세에 고등학교 졸업(A-level). 컴퓨터 게임사 불프로그(Bullfrog) 입사. 1994년: 밀리언셀러 게임 '테마파크(Theme Park)' 출시. 리드 프로그래머로 참여. 1994년: 케임브리지 대학교 퀸스 칼리지 입학. 컴퓨터 과학 전공. 1997년: 케임브리지 대학교 학사 학위 취득(최우수 성적). 1998년: 게임 스튜디오 엘릭서 스튜디오(Elixir Studios) 설립. '리퍼블릭' 등 개발. 2005년: 유니버시티 칼리지 런던(UCL) 박사 과정 진학. 인지신경과학 전공. 2007년: '상상력과 기억의 뇌 구조적 연결'에 관한 논문 발표. 사이언스지 선정 10대 성과. 2009년: UCL 인지신경과학 박사 학위 취득. 2010년: 셰인 레그, 무스타파 술레이만과 함께 딥마인드(DeepMind) 공동 창업. 2014년: 구글(Google)이 딥마인드를 약 4억 파운드에 인수. 2016년: 바둑 AI '알파고(AlphaGo)' 개발. 서울에서 이세돌 9단에게 승리(4-1). 2018년: 단백질 구조 예측 AI '알파폴드(AlphaFold)'를 CASP13 대회에서 처음 공개. 2020년: '알파폴드 2' 발표. 50년 된 생물학 난제 해결 선언. 2021년: 신약 개발 전문 자매 회사 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs) 설립 및 CEO 겸임. 2023년: 구글 브레인과 딥마인드가 통합된 '구글 딥마인드'의 CEO로 취임. 2024년: 영국 왕실로부터 인공지능 분야 공로로 기사 작위(Sir) 수여. 2024년: 노벨 화학상 수상 (단백질 구조 예측 기여 공로).

부록 2. 주요 논문 및 프로젝트 읽기 가이드 딥 Q-네트워크 (DQN, 2015): 인간의 개입 없이 AI가 스스로 아타리 게임을 학습 하여 정복하는 과정을 다룬 논문입니다. 강화학습과 딥러닝이 결합된 현대 AI의 시발 점입니다. 알파고 시리즈 (2016~2017): 'Nature'지에 게재된 논문들로, 인간의 기보를 학습 한 버전(Lee)부터 스스로 대국하며 학습한 버전(Zero)까지의 진화를 설명합니다.

알파폴드 2 (2021): 단백질의 아미노산 서열만으로 3차원 입체 구조를 예측하는 혁 신적인 아키텍처를 소개합니다. 생물학 연구의 패러다임을 바꾼 논문입니다. 제미나이 (Gemini, 2023~2024): 텍스트, 이미지, 영상 등을 동시에 이해하는 멀티 모달(Multimodal) 모델 프로젝트입니다.

기존 AI가 텍스트만 읽을 수 있는 사람이었 다면, 제미나이는 글도 읽고 사진도 보고 영상도 이해하는 사람에 가깝습니다. 일상적 인 범용 비서 AI로 가는 딥마인드의 최신 행보입니다. 알파프루프 & 알파지오메트리 (2024): 수학적 추론과 기하학 문제 풀이에서 인간 전문가 수준에 도달한 AI 프로젝트로, AI의 논리적 사고 능력을 증명했습니다.

부록 3. 인물 관계도 셰인 레그 (Shane Legg): 딥마인드 공동 창립자이자 수석 과학자. 'AGI'라는 용어를 대중화했으며 지능의 정의에 대한 철학적 토대를 제공했습니다. 무스타파 술레이만 (Mustafa Suleyman): 딥마인드 공동 창립자. AI의 윤리적 측면 과 사회적 영향을 강조했으며 현재는 마이크로소프트 AI CEO로 활동 중입니다. 데이비드 실버 (David Silver): 알파고 프로젝트의 리더. 허사비스의 케임브리지 동 기로, 강화학습 분야의 세계 최고의 권위자입니다.

존 점퍼 (John Jumper): 알파폴드 프로젝트의 핵심 설계자. 허사비스와 함께 2024 년 노벨 화학상을 공동 수상한 천재 연구원입니다.

순다르 피차이 (Sundar Pichai): 구글과 알파벳의 CEO. 허사비스가 구글 내에서 자율성을 유지하며 연구에 집중할 수 있도록 지원하는 든든한 조력자입니다. 부록 4. 허사비스 추천 도서 목록 실재의 실체 (The Fabric of Reality) - 데이비드 도이치: 물리학, 양자역학, 지식의 성장을 다룬 책으로 허사비스의 세계관에 가장 큰 영향을 준 책입니다. 순열 도시 (Permutation City) - 그렉 이건: 의식을 컴퓨터로 시뮬레이션하는 미래를 다룬 SF 소설로, 디지털 지능에 대한 영감을 주었습니다.

괴델, 에셔, 바흐 (Gödel, Escher, Bach) - 더글러스 호프스태터: 지능과 의식의 본 질을 수학, 예술, 음악을 통해 탐구하는 고전입니다. 사피엔스 (Sapiens) - 유발 하라리: 인류의 역사와 미래를 거시적인 관점에서 바라 보게 해준 책입니다. 파운데이션 (Foundation) 시리즈 - 아이작 아시모프: 수학적 계산으로 미래를 예 측하려는 시도를 다룬 SF 대작입니다.

부록 5. 추천 영상 알파고 (AlphaGo, 2017): 이세돌 9단과 알파고의 대결을 담은 다큐멘터리. 기술적 성취 뒤에 숨겨진 인간적인 고뇌와 드라마를 보여줍니다. The Thinking Game (2024): 허사비스의 삶과 딥마인드가 단백질 구조 예측(알파폴드)에 도전하는 과정을 다룬 최신 다큐멘터리입니다. 렉스 프리드먼 팟캐스트 (Lex Fridman Podcast): 허사비스가 출연하여 AGI의 미 래, 의식의 본질, 물리학에 대해 심도 있게 대화한 인터뷰 영상들입니다. 노벨 강연 (Nobel Lecture, 2024): 2024년 12월 8일, 스톡홀름에서 허사비스가 자 신의 연구 성과와 미래 비전을 직접 발표한 강연 영상입니다.

TED 강연 - 인공지능이 자연과 우주의 비밀을 푸는 법 (2024): AI가 단순한 챗봇을 넘어 과학의 도구로서 어떻게 세상을 바꿀지 설명하는 강연입니다.

데미스 허사비스, 구글 인공지능의 아버지 전자책 발행 | 2026년 4월 20일 저 자 | 김경란, 김경진 펴낸곳 | 김경진 변호사 출판사 출판사등록 | 2025. 3. 10. (제2025-000015호) 주 소 | 서울특별시 동대문구 전농로 91, 백일빌딩 304호 전 화 | 02-6338-1905 이메일 | kimkj008@gmail.com (C) 김경란, 김경진 2026 본 책은 저작자의 지적 재산으로서 무단 전재와 복제를 금합니다.