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DeepMind CEO 데미스 하사비스는 Google이 AI 인재 경쟁에서 밀리지 않는 이유를 넓은 연구 저변, 멀티모달 AGI 전략, 생성 미디어와 과학 AI를 잇는 범용 모델 역량에서 찾는다.

제프리 힌턴은 AI가 곧 인간보다 훨씬 똑똑해질 수 있으며, 핵심 문제는 단순한 지능 향상이 아니라 우리가 어떤 성격과 동기를 가진 ‘존재’를 만들고 있는가라고 경고했다.

AI 시대에 꼭 배워야 할 것은 알파고식 학습 원리를 이해하는 과학·수학 기초, 그리고 AI 도구를 직접 실험하며 좋은 질문을 설계하는 능력이다.

지속 학습, 장기 추론, 기억의 일부 측면은 아직 해결되지 않았고, 이런 능력들은 AGI에 필수적인 구성 요소로 남아 있다

알파고의 아버지로 알려진 허사비스의 시각에 따르면, 5년 후 AGI와 인류 황금기 가능성은 커졌지만, 지금 주목할 섹터는 기술 낙관 자체보다 AI 아키텍처, 바이오, 규제, 에너지, 빅테크 주도권 변화입니다.

엔트로픽의 ‘미토스’로 기존 보안 시스템은 무용지물이 될 수 있다는 이 영상의 문제의식은, AGI 이후의 AI가 단순 도구를 넘어 보안, 제도, 통제 구조 전체를 다시 설계하게 만들 수 있다는 경고에 가깝다.

데미스 하사비스는 AGI가 산업혁명보다 더 큰 변화를 더 빠르게 일으킬 수 있다고 보지만, 실제 승부처는 단순 성능 향상이 아니라 컴퓨트, 연속 학습, 메모리, 계획, 추론 안정성 같은 구조적 병목을 누가 먼저 풀어내느냐에 있다고 본다.

향후 3년 안에 AI는 소프트웨어·게임·과학·의료 전반의 작업 방식을 크게 바꾸겠지만, 진짜 차별화는 도구 자체보다 어떤 문제를 고르고 어떻게 워크플로에 통합하느냐에서 생긴다.