AI가 인류의 난제를 해결하는 순간: 딥마인드와 데미스 허사비스의 여정

Bopyo Park 27 Nov 2025

에코 멤버님들, 잘 지내고 계신가요?

오늘은 기술 그 자체보다는, 그 기술을 만들어낸 '사람'과 그가 꾼 '꿈'에 대한 이야기를 깊이 있게 나눠보려 합니다. 최근 구글 딥마인드(DeepMind)와 그 수장인 데미스 허사비스(Demis Hassabis)의 여정을 담은 다큐멘터리를 보게 되었습니다. 단순히 AI가 얼마나 발전했는지를 보여주는 영상을 넘어, 한 천재가 평생을 바쳐 쫓아온 '지능(Intelligence)'이라는 화두가 어떻게 현실이 되었는지를 보여주는 한 편의 대서사시였습니다.

우리는 챗GPT나 제미나이 같은 서비스를 매일 접하며 AI의 편리함에 익숙해져 있지만, 사실 이 기술의 이면에는 수십 년간 "이건 불가능하다"는 비웃음을 견뎌낸 끈질긴 집념이 있었습니다.

오늘은 데미스 허사비스가 게임을 사랑하던 소년에서, 알파고를 통해 세상을 놀라게 하고, 마침내 알파폴드(AlphaFold)로 인류의 난제를 해결하기까지의 과정을 통해 우리가 배워야 할 통찰을 공유해봅니다.

이는 단순히 성공한 기업가의 이야기가 아닙니다. 불확실한 미래 앞에서 자신의 비전을 어떻게 증명해 나가야 하는지, 그리고 기술이 도달해야 할 궁극적인 목적지는 어디인지에 대해 생각해보게 하는 내용입니다.

1. 게임 소년, 지능의 본질을 탐구하다: '범용성'을 향한 집착

데미스 허사비스는 어릴 적 체스 신동이었습니다. 체스를 두며 그는 항상 "내 뇌는 도대체 어떻게 이 복잡한 수를 생각하는 걸까?"라는 근원적인 질문을 품었습니다. 그는 이후 전설적인 게임 개발사 '불프로그'에서 <테마파크>라는 게임을 만들며, 게임 속 캐릭터들이 스스로 생각하고 행동하는 AI를 구현하는 데 매료되었습니다.

하지만 그가 꿈꾼 것은 특정 게임만 잘하는 AI가 아니었습니다. 1997년, IBM의 딥블루가 인간 체스 챔피언을 꺾었을 때 세상은 떠들썩했지만, 허사비스는 냉정했습니다. 딥블루는 체스 밖에는 할 줄 아는 게 없는 '전용' 지능이었기 때문이죠. 그는 인간처럼 어떤 환경에 던져져도 스스로 학습하고 적응하는 '범용 인공지능(AGI)'을 꿈꿨습니다.

그는 딥마인드를 창업하며 투자자들에게 "우리는 지능 그 자체를 해결(Solve Intelligence)하고, 그 지능으로 세상의 모든 문제를 해결하겠다"고 말했습니다. 당시 학계와 업계에서 AI는 '진지한 과학자가 할 일이 아닌 것' 취급을 받거나 공상과학 소설로나 치부되던 시절이었습니다. 하지만 그는 확신했습니다. 인간의 뇌가 범용 지능이 가능하다는 유일한 증거물이며, 이를 컴퓨터로 구현하지 못할 리 없다고 말이죠.

2. 스푸트니크 모멘트: 알파고가 남긴 진짜 의미

2016년, 이세돌 9단과 알파고의 대국은 전 세계에 충격을 주었습니다. 특히 '37수'는 AI가 인간의 기보를 흉내 내는 단계를 넘어, 인간이 상상하지 못한 창의적인 수를 둔 역사적인 순간이었습니다.

하지만 딥마인드에게 알파고는 '바둑을 이기는 것'이 최종 목표가 아니었습니다. 게임은 그저 AI를 훈련시키기 위한 가장 안전하고 효율적인 테스트 베드였을 뿐입니다. 그들의 진짜 목표는 게임 밖의 세상, 즉 현실의 복잡하고 난해한 문제들을 해결하는 데 있었습니다.

알파고 이후 등장한 알파제로(AlphaZero)는 인간의 기보 없이 스스로 학습하여 바둑, 체스 등 모든 보드게임을 제패했습니다. 이는 인간의 지식이라는 데이터를 넘어서, AI가 스스로 이치를 깨달을 수 있음을 증명한 사건이었습니다. 그리고 이 기술은 곧바로 인류가 50년 넘게 풀지 못한 과학계의 난제, '단백질 구조 예측'으로 향했습니다.

3. 과학을 혁신하다: 알파폴드와 인내의 시간

생물학에는 '단백질 접힘(Protein Folding)'이라는 악명 높은 난제가 있습니다. 단백질의 3차원 구조를 알면 질병의 원인을 파악하고 신약을 개발할 수 있지만, 그 경우의 수가 너무 많아 인간의 힘으로는 예측이 불가능에 가까웠습니다.

딥마인드는 게임을 정복한 노하우를 이 문제에 쏟아부었습니다. 하지만 현실은 게임과 달랐습니다. 수없는 실패가 이어졌고, 팀원들조차 "이건 너무 이른 시도가 아닐까?"라며 의구심을 가졌습니다. 하지만 허사비스는 멈추지 않았습니다. 그는 AI를 단순한 오락이나 상업적 도구가 아닌, 과학적 발견을 가속화하는 '궁극의 도구'로 만들고 싶어 했습니다.

결국 2020년, 알파폴드2는 단백질 구조 예측 대회(CASP)에서 압도적인 성적으로 우승하며 이 문제를 사실상 '해결'해버립니다. 그리고 딥마인드는 이 데이터를 독점하는 대신, 2억 개가 넘는 단백질 구조 데이터를 전 세계에 무료로 공개했습니다. 이는 과학 역사상 유례없는 '선물'이었습니다. 이제 전 세계의 생물학자들은 몇 달, 몇 년이 걸리던 실험을 AI의 도움으로 단 며칠 만에 끝낼 수 있게 되었습니다.

4. 책임감 있는 미래: AGI라는 양날의 검

다큐멘터리의 후반부에서 허사비스와 연구진들은 승리의 기쁨에만 취해 있지 않습니다. 그들은 AGI가 가져올 파급력이 산업혁명이나 전기의 발명보다 더 클 것임을, 그리고 그만큼 위험할 수도 있음을 누구보다 잘 알고 있었습니다.

그는 AGI 개발을 '맨해튼 프로젝트(원자폭탄 개발)'에 비유하며, 기술을 만드는 사람들이 그 기술의 윤리적 파장에 대해 가장 깊이 고민해야 한다고 강조합니다. 단순히 "빠르게 움직이고 파괴하라(Move fast and break things)"는 실리콘밸리의 격언은 AGI 시대에는 통용될 수 없습니다. 한 번 잘못된 방향으로 터진 강력한 기술은 다시 주워담을 수 없기 때문입니다.

우리는 지금 인류 역사상 가장 강력한 도구를 손에 쥐기 직전의 시대에 살고 있습니다. 이 도구로 질병을 정복하고 기후 위기를 해결할 수도 있지만, 반대로 통제 불가능한 상황을 맞이할 수도 있습니다. 허사비스의 메시지는 명확합니다. "기술은 중립적이지만, 그것을 사용하는 결과는 결코 중립적이지 않다."

three beach illustrations — Photo by Ivan Shimko / Unsplash

에코 멤버님들, 오늘의 이야기는 어떠셨나요?

데미스 허사비스의 여정을 보며 저는 '본질에 대한 집요함'을 배웠습니다. 남들이 비웃을 때도, 실패가 거듭될 때도 그는 "지능을 해결하여 세상을 돕겠다"는 본질적인 목표를 놓지 않았습니다.

AI 시대, 우리에게 필요한 것은 단순히 새로운 툴을 배우는 것을 넘어, "나는 이 강력한 도구로 나의 어떤 '단백질 접힘 문제(난제)'를 해결할 것인가?"를 정의하는 것일지도 모릅니다. 여러분이 풀고 싶은 인생의 난제는 무엇인가요? AI가 그 답을 찾는 데 훌륭한 파트너가 되어줄 것입니다.

저는 앞으로도 기술의 발전과 그 속에 담긴 인문학적 통찰을 에코 뉴스레터 구독자님들과 꾸준히 나눌 예정입니다. 급변하는 시대, 중심을 잡고 함께 성장하고 싶으시다면 이 뉴스레터를 계속 구독해주시고 주변에도 많이 소개해 주세요!

긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 다음 뉴스레터에서 더욱 깊이 있는 소식으로 찾아뵙겠습니다.

피드백을 부탁드려요! (어떤 작가님의 글을 좋아하시나요?)

오늘 글이 도움이 되셨나요? 글이 전부가 아닌 + 이동중 듣기 편하게 오디오 듣기 지원과 함께 더 똑똑해질 수 있는 깊은 인사이트를 전달해드리는 글을 편하게 이메일로 전달 받고 싶은 분들은 보표레터 링크를 클릭해서 유료(월/5.19$) 구독해놓으세요.

베스트 글만 정리해서 보내드립니다.

커피 한잔 값으로 남들보다 앞서가세요.