DeepMind CEO Demis Hassabis + Google Co-Founder Sergey Brin: AGI by 2030?
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영상 내용 요약

이 대담에서는 DeepMind CEO 데미스 하사비스와 구글 공동창업자 세르게이 브린이 AI 발전 현황과 AGI(범용인공지능) 전망을 중심으로 이야기를 나눴습니다.

두 사람 모두 현재의 프론티어 모델들이 놀라운 성과를 내고 있지만, AGI에 이르기 위해서는 기존 기법의 극대화와 함께 새로운 알고리즘적 돌파구가 최소 한두 번 더 필요하다고 봤습니다. 하사비스는 규모 확장(scale)과 혁신이 병행돼야 하며, 브린은 장기적으로 알고리즘 발전이 하드웨어 성능 향상보다 더 중요할 것이라고 강조했습니다.

대화에서는 특히 ‘사고형(thinking) 패러다임’의 중요성이 언급됐습니다. 예를 들어 바둑·체스 같은 게임에서 사고 과정을 추가하면 실력이 월등히 향상되듯, 복잡한 현실 문제에서도 이 방식이 큰 잠재력을 가질 수 있다고 봤습니다. 다만 현실 세계 모델링은 게임보다 훨씬 어려우며, 오류 축적 방지와 정확한 세계 모델 구축이 핵심 과제라고 했습니다.

AGI의 정의와 시점에 대해서는, 하사비스가 ‘인류 최고의 두뇌들이 해온 모든 지적 활동을 동일한 뇌 구조로 수행할 수 있는 지능’을 AGI로 규정하며, 현재 시스템은 ‘불균형한 지능(jagged intelligence)’ 상태라고 설명했습니다. 브린은 AGI 달성 주체가 단일 기업일 수도, 여러 기업이 비슷한 시기에 도달할 수도 있다고 보았고, 시점은 2030년 전후로 전망했습니다.

DeepMind CEO Demis Hassabis + Google Co-Founder Sergey Brin: AGI by 2030?이외에도 자기개선형 시스템, 스마트글래스와 물리 환경 이해를 통한 에이전트 구현, 로보틱스의 소프트웨어적 병목 해소, 영상 생성 모델의 품질 관리와 워터마킹(SynthID), 그리고 AI 시대의 웹 변화 전망 등이 논의됐습니다. 두 사람 모두 AI가 웹·모바일을 넘어 훨씬 더 큰 변화를 가져올 것이라고 전망하며, 지금이 컴퓨터 과학자에게 역사적으로 가장 흥미로운 시기라고 입을 모았습니다.

NVIDIA CEO Jensen Huang Keynote at COMPUTEX 2025

NVIDIA를 ‘새로운 Sun Microsystems’로 만들려는 비전

• 젠슨 황은 단순한 반도체 회사나 ‘새로운 인텔’이 아니라, 하드웨어·소프트웨어·네트워크·개발 생태계를 통합 제공하는 시스템 기업을 지향.
• CPU, GPU, ASIC, 네트워킹, 스토리지, 소프트웨어 스택까지 아우르는 완전한 AI 인프라 플랫폼을 구축해, 고객이 그대로 ‘공장’(AI 팩토리)을 만들 수 있도록 함.

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생태계와 하드웨어의 유기적 연결

• Grace Blackwell과 NVLink Fusion 같은 최신 하드웨어는 개별 제품이 아니라, 연결·확장·맞춤화가 전제된 생태계 부품으로 설계.
• 라이브러리(CUDA-X)와 플랫폼(Omniverse, AI-Q, Isaac 등)을 통해 개발부터 운영·로보틱스까지 전 산업 지원.
• 서버, 워크스테이션, 스토리지, 네트워킹이 한 아키텍처 안에서 동일하게 작동하도록 통합.

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폭넓은 산업 비전

• AI를 전기·인터넷에 이은 차세대 사회 인프라로 규정, 모든 산업과 국가에 필수적이라 강조.
• 제조·도시·로보틱스·엔터프라이즈 IT까지 확장해 물리·디지털 전 영역을 포괄하는 디지털 트윈·AI 에이전트 시대를 준비.
• 대만을 비롯한 글로벌 파트너 네트워크와 함께 하드웨어 생산·소프트웨어 통합·산업 적용을 동시에 추진.

Microsoft CTO Kevin Scott on how AI can save the web, not destroy it
The Verge

1. MCP와 NLWeb — 차세대 웹 표준 구상

• MCP(Model Context Protocol): 원래 Anthropic이 만든 개방형 프로토콜로, AI 에이전트가 웹사이트·서비스와 구조적으로 상호작용할 수 있게 함.
• NLWeb(Natural Language Web): MCP 기반으로 웹사이트에 자연어 검색 기능을 쉽게 붙이고, AI가 접근·활용할 수 있게 하는 개방형 규격.
• 목표는 현재의 중앙집중형 검색(구글·빙 인덱스) 대신, 각 사이트가 직접 AI 친화적인 검색·상호작용 기능을 제공하는 ‘에이전틱 웹’을 만드는 것.

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2. 기술·비즈니스 과제

• AI가 직접 웹을 ‘클릭’하며 작업하는 방식은 비효율적·취약하므로, 표준화된 구조로 안전하고 수익성 있는 연결 필요.
• 기존 웹 생태계는 검색엔진이 트래픽을 주고, 사이트는 광고나 구독으로 수익을 얻는 구조였는데, AI 검색이 답을 직접 제공하면서 트래픽이 감소하는 문제가 발생.
• 새로운 구조에서는 콘텐츠 제공자가 어떤 데이터·기능을 개방할지, 어떤 비즈니스 모델로 연결할지 직접 결정할 수 있어야 함(구독, 광고, 트랜잭션 등).

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3. AI 채택과 제품화 현황

• 소프트웨어 개발 분야를 제외하면, 아직 일상에서 AI 에이전트를 적극 활용하는 사례는 적음.
• 모델의 추론 능력은 충분하지만, 실제 사용 사례와 ‘행동 공간(action space)’이 좁아 유용성이 제한됨.
• 에이전트가 더 다양한 작업을 안전하게 수행하도록 개방형 표준과 인프라 확충이 필요.

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4. 창작물·저작권 논쟁에 대한 입장

• 창작자 보상을 보장하는 새로운 모델이 필요하다고 인정.
• 예술·엔터테인먼트 분야의 창작 인센티브는 유지하되, 의료 진단 등 사회적 가치가 큰 영역에서 AI 활용이 가속되길 원함.
• 장기적으로는 데이터 의존도를 줄이고, 구독형 접근이나 실시간 정보 연동 같은 새로운 데이터 활용 모델 가능성도 있음.

How AI is changing the face of dating
DAZED

데이트 상황이 아니더라도 문자를 요청하게 된다.

이와 별개로 미국에서 신규 연인의 절반 이상이 온라인에서 시작한다는 이야기가 있고, 매칭 방식에서부터 서비스 운영에 이르기까지 데이팅 앱에 AI가 다양하게 적용되고 있다.

더욱 흥미로운 점은 사람들이 ChatGPT에 어려운 감정 노동을 아웃소싱하는 방식입니다. 28세 아르샨은 ChatGPT에 마음을 털어놓고 상황을 요약해 달라고 요청하는 것이 실제로 감정을 정리하는 데 도움이 된다고 말합니다. “사귀고 있던 남자에 대한 생각과 감정을 요약하는 데 어려움을 겪었어요. 그래서 ChatGPT에 그 상황에 대한 제 생각을 이야기했죠.”라고 그들은 설명합니다. “그 덕분에 저는 그저 관심을 받고 싶었고, 차라리 헤어지는 게 낫다는 걸 깨달았어요. 저는 스스로에게 마무리를 짓는 걸 좋아해요.”

TikTok의 여러 영상에서 알 수 있듯이, 많은 사람들이 ChatGPT를 사용하여 이별 문자나 “친구가 되자”라는 끔찍한 메시지를 작성해 왔습니다. COSRT 공인 심리성애 및 관계 치료사인 케이트 캠벨은 잠재적인 데이트 상대(혹은 관계)와의 관계를 끊기 위해 AI 도구를 사용하는 것은 우리가 동시에 만날 수 있는 사람들의 수가 너무 많기 때문일 수 있으며, 2010년대 후반과 2020년대 초반, 소통 부족이 많은 사람들의 온라인 데이트를 결정지었던 고스팅 시대에 대한 반작용일 수도 있다고 설명합니다.

The 2025 AI Index Report

차트가 많이 포함되어 있지만 제목만…

1. AI의 벤치마크 성능은 계속 향상되고 있음
2. AI는 일상생활에 점점 더 깊숙이 통합되고 있음
3. 기업들은 AI에 전폭적으로 투자하고 있으며, 생산성 향상이 입증되고 있음
4. 미국은 여전히 AI 모델 생산에서 선도하고 있으나, 중국이 빠르게 따라잡고 있음
5. 책임 있는 AI 생태계가 발전하고 있으나 그 진척도는 불균등함
6. 전 세계적으로 AI에 대한 낙관론은 증가하지만, 지역 간 인식 격차는 여전함
7. AI는 더 효율적이고, 저렴하며, 접근 가능해지고 있음
8. 정부는 규제와 투자 면에서 AI 대응을 강화하고 있음
9. AI 및 컴퓨터 과학 교육은 확대되고 있으나 접근성 및 준비도에는 격차 존재
10. 산업계는 빠르게 앞서나가고 있으며, 기술 선도 경쟁은 더욱 치열해지고 있음
11. AI는 과학에 대한 영향력으로 최고 권위의 상을 수상하고 있음
12. 복잡한 추론은 여전히 AI의 도전 과제로 남아 있음

Anthropic Education Report: How University Students Use Claude
Anthropic

셀렉션 바이어스가 있을 가능성이 크다 하더라도 그걸 고려하며 생각해볼만한 내용이 있음

STEM 분야 학생들은 Claude와 같은 AI 도구의 조기 채택자이며, 특히 컴퓨터 과학 전공 학생들이 과대 대표되고 있습니다(학생들의 대화의 36.8%를 차지하지만 미국 학위의 5.4%만을 차지합니다). 반면, 경영학, 보건학, 인문학 전공 학생들은 등록 인원 대비 AI 도구 채택률이 낮습니다.
우리는 학생들이 AI와 상호작용하는 네 가지 패턴을 식별했으며, 각각의 패턴은 데이터에서 약 23-29%의 대화 비율을 차지했습니다: 직접 문제 해결, 직접 출력 생성, 협업 문제 해결, 협업 출력 생성.
학생들은 주로 AI 시스템을 새로운 것을 배우기 위해 정보 활용(창조)과 알려진 것을 분해하고 관계를 식별하는 분석(분석)에 사용합니다. 예를 들어 코딩 프로젝트를 만들거나 법 개념을 분석하는 것이 포함됩니다. 이는 블룸의 분류법에서 고차원 인지 기능과 일치합니다. 이는 학생들이 중요한 인지 작업을 AI 시스템에 의존하지 않도록 보장하는 문제점을 제기합니다.

Marketing’s New Middleman: AI Agents
Bain & Company

생성형 인공지능을 위한 최적화 이야기. 그림이 직관적이다

• 구매자가 제품 추천, 비교, 조사를 위해 AI 도구를 점점 더 많이 사용함에 따라 마케팅 방식이 뒤바뀌고 있습니다.
• AI 기반 “제로클릭” 여정은 발견에서 결정까지의 프로세스를 압축하여 브랜드가 소비자에게 영향을 미치고, 차별화를 꾀하고, 심지어 구매 여정 중에 나타날 수 있는 기회를 줄입니다.
• 기존 검색 엔진을 통한 웹사이트 방문은 감소하고 AI 추천 트래픽은 증가하기 시작하면서 트래픽과 전환 양상이 변화하고 있으며, 마케터의 가시성이 제한되고 리드 데이터를 수집할 기회도 줄어들고 있습니다.
• 관련성을 유지하려면 마케터는 대규모 언어 모델에 맞춰 콘텐츠를 최적화하고, 새로운 성과 지표에 투자하고, 구매자가 아닌 AI 에이전트가 통제하는 미래를 중심으로 디지털 전략을 재고해야 합니다.

Antitrust day
Benedict Evans

벤 톰슨도 비슷하게 시간이 지나며 페이스북의 시장 정의는 3번이나 바뀌었다고 이야기했다. 친구기반 소셜네트워크서비스, 뉴스피드기반 콘텐츠 소비 플랫폼, 추천알고리즘 기반 엔터테인먼트 앱. 따라서 독점 규제가 쉽지 않을 것이라 말했다.

경쟁 소송의 출발점은 시장 정의입니다. FTC는 초기 소장에서 이 정의를 포함하지 않았고, 이 때문에 소송이 기각되며 다시 제출하라는 명령을 받았습니다. 이제는 시장 정의를 포함했지만, Meta의 시장점유율이 법적 기준을 넘었다고 주장하려면 Meta가 YouTube, TikTok, iMessage와 경쟁하지 않는다고 말해야만 합니다.

그래서 FTC의 논리는 Mark Zuckerberg의 오래된 인용문에서 시작합니다. 그는 Facebook을 ‘친구들과의 공개 공유’에 관한 플랫폼이라 했고, 이는 1:1 메시징(iMessage)이나 낯선 이들의 콘텐츠 소비(YouTube, TikTok)와는 다르다는 설명이었습니다. 하지만 이 인용은 2006년, 아이폰 출시 이전의 이야기입니다. 그 당시 Facebook에 대한 설명은 맞지만, 오늘날 Meta 사용의 상당 부분은 TikTok의 복제 서비스인 Reels에서 나오고, 또 다른 상당 부분은 Messenger에서 발생하며, 전체 사용량의 75%는 낯선 사람들의 콘텐츠 소비에서 발생합니다. Meta는 온라인의 모든 사회적 행태를 흡수하거나 모방하려 한 플랫폼입니다.

Meta’s move on AI bias raises risk, eyebrows
Axios

메타는 우파의 각성에 대한 반발을 수용하여 인공지능 모델에서 편향을 제거하려고 한다고. 몇 개의 테스트에서 라마는 우편향적, 챗지피티는 좌편향적 답변을 보인다고 알려지기도 했다. 하지만 생각보다 간단한 일은 아닌듯

작동 방식: Hugging Face의 커뮤니티 및 협업 책임자 바이바브 스리바스타브(Vaibhav Srivastav)는 Axios에 다음과 같이 설명했다.

• 모델 학습 전 단계에서는 어떤 데이터를 포함·제외할지, 그리고 각각의 데이터 출처에 어떤 가중치를 둘지를 결정할 수 있다.
• 후기 학습 단계(파인튜닝)에서는 여러 기법을 사용해 모델의 방향을 조정할 수 있다.
  대표적으로 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 방식은 선호되는 응답 유형을 모델에 학습시키는 것이다.
• 또 다른 방법으로는 시스템 레벨 프롬프트를 추가해 답변 방식 자체를 바꾸는 것이다.
  그러나 이 방식은 거칠고 예측 불가능한 결과를 낳을 수 있다. 실제로 Meta와 Google은 이 방식으로 편향을 보정하려다, 흑인 미국 건국의 아버지나 다양한 인종의 나치 병사 같은 역사적으로 말이 안 되는 이미지를 생성한 바 있다.

[ … ] Meta와 Grok는 다른 AI 모델들이 좌편향되어 있다고 비판하지만, 전문가들은 실상은 훨씬 복잡하다고 말한다.

편향의 주요 원천은 훈련 데이터이다. 대부분의 주요 AI 모델은 훈련 데이터의 구체적인 내용을 공개하지 않지만, 인터넷에 공개된 대부분의 영어 콘텐츠를 크롤링한 것으로 알려져 있다.

이 때문에 모델은 영어(특히 미국식 영어)에 담긴 관점에 편향될 수밖에 없다.

Commission finds Apple and Meta in breach of the Digital Markets Act
EU Commission

오늘 유럽 집행위원회는 애플이 디지털 시장법(DMA)에 따른 반(反)조종 의무를 위반했으며, 메타(Meta)는 소비자에게 개인 정보 사용량이 적은 서비스를 선택할 수 있도록 해야 하는 DMA 의무를 위반했다고 판단했습니다. 따라서 집행위원회는 애플과 메타에 각각 5억 유로와 2억 유로의 벌금을 부과했습니다.

[…] DMA에 따르면, Apple 앱스토어를 통해 앱을 배포하는 앱 개발자는 앱스토어 외부의 대체 상품에 대해 고객에게 무료로 알리고, 해당 상품으로 고객을 유도하고, 구매를 할 수 있도록 해야 합니다. 위원회는 Apple이 이 의무를 준수하지 않았다고 판단했습니다. Apple이 부과한 여러 제한으로 인해 앱 개발자는 App Store 외부의 대체 유통 채널의 이점을 충분히 누릴 수 없습니다. 마찬가지로, Apple은 앱 개발자가 소비자에게 이러한 혜택을 직접 알리지 못하도록 금지하고 있기 때문에 소비자 또한 대체적이고 저렴한 혜택을 충분히 누릴 수 없습니다. Apple은 이러한 제한이 객관적으로 필요하고 비례적임을 입증하지 못했습니다.

[…] 2023년 11월, 메타는 ‘동의 또는 결제’ 방식의 이진 광고 모델을 도입했습니다. 이 모델에 따라 EU의 페이스북 및 인스타그램 사용자는 개인 맞춤 광고를 위한 개인 정보 결합에 동의하거나, 광고 없는 서비스를 위한 월 구독료를 지불하는 것 중 하나를 선택할 수 있었습니다. 위원회는 이 모델이 DMA(개인정보보호법)를 준수하지 않는다고 판단했습니다. 이 모델은 사용자에게 개인 정보 사용량은 적지만 ‘맞춤형 광고’ 서비스와 동등한 서비스를 선택할 수 있는 구체적인 선택권을 제공하지 않았기 때문입니다. 또한 메타 모델은 사용자가 개인 정보 조합에 자유롭게 동의할 권리를 행사할 수 있도록 허용하지 않았습니다.