이번 Google I/O 2025 에서 데미스 하사비스와 세르게이 브린을 대상으로 AI 에 관한 대담을 나눈 영상입니다.

AGI 의 도래시기에 대해서 어떻게 얘기하나 봤더니 세르게이 브린은 2030년 이전이라고 답했고, 데미스 하사비스는 2030년 직후라고 답했네요.

대답한 직후에 데미스 하사비스가 세르게이 브린을 보면서 얼른 가서 더 열심히 일해야겠다고 말하는게 웃기기도 했고요.

사실 데미스 하사비스는 AGI 에 대해 굉장히 높은 기준을 말하고 있습니다.

그는 일반적인 인간들의 평균적인 지능 및 문제해결능력 수준에 도달하는 것을 AGI 라고 하는 것을 거부하고, 아인슈타인이나 기타 여러 분야에서 특출나고 창의적인 능력을 발휘한 사람들 모두와 견줄 수 있는 능력을 가져야 AGI 라고 할 수 있다고 했습니다.

그러니까 모든 인간천재들을 합쳐놓은 것이 AGI 이고, 이게 2030년 즈음에 달성될거라고 말하는거죠.

(제 생각에는 더 앞당겨질거 같은데, Google 이 이걸 만들고 나서도 간보면서 내놓지 않을 가능성도 있어 보입니다.)

첨부된 파일은 대담내용을 AI 오디오 오버뷰로 정리한 것이고, 다음 내용은 대담에서 논의된 주요 주제들과 그 내용들을 짧은 문장으로 정리한 것입니다.

대담의 큰 주제 및 주요 논의 내용은 다음과 같습니다.

• AI 발전의 방향: 현재는 스케일과 기존 기술의 한계를 넘는 알고리즘 혁신이 동시에 진행 중이며, AGI에는 추가 돌파구가 필요함. 컴퓨팅(데이터 센터)은 학습뿐 아니라 추론 및 서비스 제공에 필수적임.

• AI의 '사고' 능력: DeepMind의 오랜 신념으로, 모델 위에 추론 과정을 추가하는 것이 성능을 비약적으로 향상시킴. 게임에서 입증되었으며, 현실 세계에서의 응용 가능성이 크고 아직 초기 단계임.

• AGI의 정의와 달성 과제: AGI는 일반적인 인간 능력보다 인간 두뇌 아키텍처의 최고 잠재력을 의미하며, 현재 시스템은 일관성 부족이 가장 큰 한계임. 달성 시점은 예측하기 어렵지만, 안전한 시스템 구축이 중요함.

• AI와 감정: AI는 감정을 이해해야 하지만, 인간처럼 감정을 가져야 하는지는 논의가 필요하며 설계 결정의 영역임.

• 자가 개선 시스템: AlphaEvolve와 같은 연구는 AI가 스스로 알고리즘을 개선할 가능성을 보여주며 발전 속도를 가속화할 수 있지만, 현실 세계 적용은 아직 불확실함.

• Sergey Brin의 복귀 동기: AI 혁명 자체가 역사상 가장 흥미롭고 영향력 있는 기술 변곡점이라고 생각하여 복귀했으며, 주로 Gemini의 기술적 세부 사항에 집중함.

• 멀티모달 및 물리적 AI: Google은 물리적 세계를 이해하는 시각 중심의 에이전트 개발에 집중. 이는 AGI의 필수 요소이자 어시스턴트 및 로봇 공학 분야의 핵심 동력. 스마트 글래스는 범용 어시스턴트의 이상적인 형태.

• 콘텐츠 생성과 데이터 품질: AI 생성 콘텐츠로 인한 모델 붕괴 우려에 대해, 데이터 품질 관리와 워터마크(SynthID) 기술로 대응하며 필터링 및 합성 데이터 활용 가능성을 모색함.

• 미래 예측: AI의 빠른 발전 속도로 인해 10년 후 웹이나 세상의 모습은 예측하기 매우 어려움.

• AI 사용에 대한 윤리: 면접 등에서의 AI 사용은 방식에 따라 판단이 달라질 수 있으며, 아직 명확한 기준은 없음.

• 시뮬레이션 이론: 단순한 게임 시뮬레이션이 아닌 계산적 우주라는 관점은 흥미롭지만, 인간 중심적 사고의 한계로 명확한 결론은 내리기 어려움.