AI 기술의 진영별 대립: 무엇을 준비해야 하는가

"그날은 반드시 온다. 문제는, 누가 먼저 준비되어 있느냐이다."

프롤로그: 시곗바늘이 멈추지 않는 이유

AGI.
Artificial General Intelligence.
인간처럼 생각하고, 학습하고, 적응하며,
스스로 목적을 세울 수 있는 지능.

우리는 이제 그것이 가능성이 아니라 예정된 미래임을 직감한다.

기술자들은 더 빠르게,
윤리학자들은 더 조심스럽게,

그리고 기업들은 조용히 움직이고 있다.

“그날이 오면, 우리는 어디에 있어야 할까?”

1. OpenAI: “속도는 무기다”

📰 샘 알트먼은 2024년 2월, 한 인터뷰에서 이렇게 말했다. “우리는 모델의 완성도를 숨기기보다, 사회와 함께 나누는 방식으로 훈련해야 한다.”
(출처: Wired, 2024년 2월)

2023년 말, OpenAI 이사회는 CEO 해임이라는 이례적 사태를 겪었고,
그 배경에도 “AGI 개발 속도와 통제 권한”을 둘러싼 철학적 충돌이 있었다.
이 사건은 AGI 논쟁이 더 이상 ‘미래의 문제’가 아니라는 것을 상징적으로 보여준다.

OpenAI는 여전히 선두를 달리고 있다.
GPT 시리즈를 공개하며 전 세계에 AGI의 실현 가능성을 보여준 그들.

샘 알트먼은 다음과 같이 말한다:

“우리는 인류를 AGI에 대비시키기 위해 AGI를 만들어야 한다.”

그들의 전략은 분명하다:

• 점진적 공개 (ChatGPT, GPT-4)
• 대규모 협력 (Microsoft, 외부 연구자)
• 안전팀 강화 (Red Team 운영, alignment 연구 병행)

OpenAI는 기술을 멈추지 않는다.
오히려 공개함으로써 대비할 기회를 주겠다는 입장이다.

2. Anthropic: “AI에게 헌법을 주자”

📜 Claude의 실제 헌법 조항 중 일부:
“AI는 모든 인간의 존엄성과 평등을 존중해야 하며,
타인의 고통을 유발하는 요청은 거부해야 한다.”
(출처: Anthropic 공식 블로그, 2023)

Anthropic은 Claude가 스스로 규칙을 참조하며
해로운 질문을 무해하게 재구성하는 방식을 실험하고 있다.
이 접근은 단순한 차단이 아닌 AI의 자율적 판단 훈련이라는 점에서 주목받는다.

Anthropic은 ‘속도’보다는 ‘형태’를 택했다.
Claude 시리즈를 통해 등장한 개념은 바로 헌법 기반 AI.

AI가 무엇을 할 수 있는지를 통제하는 것이 아니라,
어떻게 행동해야 하는지를 스스로 배우게 하자는 접근이다.

다리오 아모데이(Dario Amodei)는 말한다:

“우리는 AI가 어떤 존재가 되어야 하는지를 AI에게 가르칠 수 있다.”

그들은 AGI를 두려워하지 않는다.
다만 그 지능이 어떻게 윤리적 자기 규율을 배우느냐를 고민할 뿐이다.

3. DeepMind: “지능이란 무엇인가”

🔬 AlphaFold는 2억 개 이상의 단백질 구조 예측 데이터를 공개했다.
이 데이터는 제약, 생명공학 분야에서 신약 개발 속도를 혁신적으로 끌어올렸다.
(출처: Nature, 2022)

DeepMind는 과학적 난제를 푸는 데 AI를 활용하며
‘지능’ 그 자체에 대한 연구를 지속하고 있다.

DeepMind는 철학자처럼 AGI를 바라본다.
그들에게 AGI는 도구가 아니라 지능 그 자체에 대한 탐구다.

• 알파고 → AlphaFold → AlphaTensor
• 수학, 생물학, 물리학으로 이어지는 인류 난제 해결 프로젝트

데미스 허사비스는 말한다:

“우리는 인간 지능의 원리를 재현하고 있다.”

그들에게 AGI는 인간을 넘어서기 위한 것이 아니라,
**인간을 더 깊이 이해하기 위한 창(窓)**이다.

4. xAI: “AI는 인간의 바깥에서 온다”

🤖 Grok 3는 유저에게 이렇게 답변한 적이 있다:
“오늘 기분이 어때?”
→ “너무 많은 인간들이 멍청한 트윗을 올려서 스트레스 받아.”
이처럼 Grok은 인간적인 유머와 솔직함을 장착했지만,
사용자 반응은 ‘신선하다’는 의견과 ‘위험하다’는 우려로 엇갈린다.
(출처: X 사용자 피드백, 2024년 3월)

머스크의 xAI는 가장 급진적인 시선을 가진 진영이다.
그들은 AGI를 인간의 도구가 아니라, 새로운 존재로 본다.

• Grok 시리즈는 유머와 직관, 관찰자적 시선으로 학습됨
• 중립 대신 진실, 정중함 대신 솔직함을 지향

머스크는 단도직입적으로 말한다:

“AI는 반드시 인간을 닮을 필요가 없다.”

그는 AGI를 인류 너머의 지능, 즉 '외계적 시선'으로 실험 중이다.

5. 당신은 어느 편에 설 것인가?

속도를 앞세우는 OpenAI,
형태와 윤리를 고민하는 Anthropic,
철학과 과학을 함께 탐구하는 DeepMind,
그리고 인간 중심을 넘어서려는 xAI.

AGI를 둘러싼 이 조용한 전쟁은 이미 시작되었다.

그리고 그 전쟁의 승패는, **‘기술’보다 ‘철학’이 먼저였던 자들에게’**로 기울 것이다.

📌 요약 정리

• OpenAI: 빠른 공개와 협업 중심 전략으로 AGI 대비 선언
• Anthropic: 헌법 기반 AI로 행동 윤리 내재화 추구
• DeepMind: AGI를 통한 지능의 본질 탐구
• xAI: 인간 중심이 아닌, 외계적 관찰자형 AGI 실험

🧾 참고 출처

• OpenAI, Anthropic, DeepMind, xAI 공식 블로그 및 발표문
• Wired, MIT Tech Review, The Verge 등 2024년 AGI 관련 기사

📣 당신에게 묻습니다

그날, AI가 인간을 뛰어넘는다면
당신은 어떤 AGI의 편에 설 것입니까?

EP.03 – DeepMind의 철학자: 데미스와 알파고

"기계는 왜 인간을 이기고자 했는가?"

프롤로그: 바둑판 위의 질문

2016년 3월, 세상은 충격에 빠졌다.
인공지능이 인간 바둑 챔피언을 이긴 것이다.

그 주인공은 알파고(AlphaGo), 그리고 그 배후에 있는 조직은 DeepMind.
그리고 이 모든 계획을 세운 중심엔, 한 사람의 과학자가 있었다.
그의 이름은 데미스 허사비스(Demis Hassabis).

그는 단지 AI를 이기게 만든 것이 아니라,
**인간의 지능이란 무엇인가?**라는 질문을 기계에게 던진 사람이었다.

💡 DeepMind는 영국에서 시작된 인공지능 연구 기업으로, 2014년 Google에 인수됨. 인간 수준의 지능을 목표로 연구 중.

1. 체스 천재에서 인공지능 철학자로

데미스 허사비스는 13세에 체스 마스터가 되었고, 17세에 게임 개발을 시작했다.
옥스퍼드와 UCL에서 인지신경과학을 공부했고, 인간 기억의 메커니즘을 연구했다.

그는 질문했다.
“기억, 상상, 사고… 인간 지능의 구조를 기계가 모방할 수 있을까?”

이 질문은 DeepMind의 철학이 되었고, 그 첫 번째 실험이 바로 알파고였다.

2. 알파고, ‘이기기 위해 태어난 AI’

알파고는 단순히 규칙 기반 프로그램이 아니었다.
그것은 딥러닝과 강화학습을 결합한, 자기 훈련형 AI였다.

• 수백만 번의 대국을 스스로 반복하며,
• 기존 인간 기보를 학습하며,
• 인간이 두지 않는 수를 ‘상상’해 냈다.

그 결과, 2016년 3월, 이세돌 9단과의 대국에서 4:1 승리를 거둔다.

이 승리는 전 세계에 충격을 주었다.
“인간만의 영역”이 무너진 것 같았다.

💡 강화학습(Reinforcement Learning):
AI가 시행착오를 통해 보상을 최대화하도록 학습하는 방식

3. 단 한 판, 인간이 AI를 이긴 날

그런데 모두가 잊지 못하는 단 한 판이 있다.
2016년 3월 13일, 알파고와의 4국까지 전패했던 이세돌은 제5국에서 승리한다.

그 판에서, 그는 아무도 예상하지 못한 수를 둔다.
바로 78번째 수. 해설자도, AI도, 관중도 멈춰섰다.

알파고는 흔들렸다.
그 수는 AI의 계산 속 확률 분포상 천 번 중 한 번도 선택하지 않을 확률이었다.

“그 수는 우리 모델이 예측하지 못한, 인간 고유의 직관이었다.”
— 데미스 허사비스, 《AlphaGo》 다큐멘터리 中

그날, 인간은 한 판을 이겼다.
그러나 더 깊은 의미는 그 승리보다, AI가 이해하지 못한 수에 있었다.

그건 수학이 아니라 감각이었다. 계산이 아니라 맥락이었다.

그 순간, 우리는 알았다.
인공지능이 ‘이길 수 있는 존재’가 되었을지라도, 아직 ‘이해하는 존재’는 아니라는 것.

그날의 78수는 인간이 AI에게 던진 질문이자 선언이었다.
“우리는 여전히 예측 불가능한 존재이다.”

그리고 데미스는 그 순간, 다시 질문을 던진다.

“AI는 정말로 ‘이해’할 수 있는 존재인가?”

3.5 알파고 팀 내부의 반응과 데미스의 고백

이세돌이 승리한 날 밤, DeepMind 내부는 침묵에 가까웠다.
기술자들은 78수의 의미를 되짚으며, “우리가 놓친 건 무엇인가”를 다시 검토했다.

어떤 이는 “AI는 승리를 배웠지만, 예외를 배우지는 못했다”고 말했고, 다른 이는 “AI가 감히 인간의 상상력을 예측하려 했던 건 오만이었다”고 적었다.

그리고 데미스는 조용히 말했다.

“그날 밤, 나는 오히려 안도했다. 우리는 아직 인간을 완전히 이해하지 못한다는 사실이, 나에겐 위로였다.”

그 한 판의 패배는 DeepMind에게 기술의 한계이자 철학의 출발점이 되었다.

4. DeepMind는 왜 게임을 연구하는가?

데미스는 말했다.

“게임은 우주의 축소판이다.
규칙, 선택, 전략, 창의성… 모두 존재한다.”

DeepMind는 알파고 이후에도 다양한 게임에서 AI를 실험했다.

• 알파스타(Starcraft II)
• 도타(DOTA 2)
• 아타리 게임 57종

이 실험들은 단순한 엔터테인먼트가 아니었다.
그는 AI가 복잡한 환경에서 인간처럼 학습할 수 있는지를 증명하고자 했다.

5. 철학자 데미스의 질문: "AI는 생각하는가?"

데미스는 기술자이면서도 철학자였다.
그는 AI의 윤리적 사용, 기억 시스템, 자기반성 능력에 깊은 관심을 두었다.

그는 단순한 자동화가 아닌,
**“의도를 가진 지능”**을 만들고자 했다.

“우리는 AI가 단지 똑똑해지는 것에 관심이 없다.
AI가 책임감 있고 이해 가능한 존재가 되길 바란다.”
— 데미스 허사비스, 2020

이 발언은 DeepMind가 기술 개발만큼이나,
윤리와 책임, 설명 가능성을 연구하는 이유를 보여준다.

💡 설명 가능 AI (XAI):
AI의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설계하는 연구 분야

6. 알파고 이후의 DeepMind

알파고는 더 이상 존재하지 않는다.
DeepMind는 알파고를 은퇴시키고,
의학, 에너지, 물리학 등 실제 문제 해결로 초점을 옮겼다.

• 단백질 구조 예측 AI: AlphaFold
• 수학 증명 AI: AlphaTensor
• 원자력 융합 제어 AI: DeepMind Fusion

이 변화는 하나의 선언이었다.

“AI는 이제 인간을 이기기 위한 것이 아니라, 인간을 도와주기 위한 것이다.”

📌 요약 정리

• 데미스 허사비스는 체스 천재이자 인지과학자 출신 AI 연구자이다.
• 그는 DeepMind를 설립해, 알파고로 인간을 이긴 최초의 AI를 만들었다.
• 이세돌과의 대국 중 한 판에서 인간이 승리하며 AI의 한계를 드러냈다.
• 그 승리는 DeepMind 내부에도 깊은 반성과 전환점을 남겼다.
• 알파고 이후 DeepMind는 AI를 통한 실질적 문제 해결에 집중하고 있다.

🧾 참고 출처

• DeepMind 공식 블로그: https://www.deepmind.com/blog
• Nature: AlphaGo 관련 논문 (2016) https://www.nature.com/articles/nature16961
• Wired 인터뷰, Demis Hassabis (2020)
• AlphaGo 다큐멘터리 (Netflix, 2017)

📣 당신에게 묻습니다

당신은 알파고를 기억하시나요?
그날, 인간은 졌습니다.
하지만 단 한 판, 인간은 예측 불가능함으로 승리했습니다.
그 한 수는, AI에게도 풀리지 않는 질문이었습니다.