2025. 2. 28. 데미스 하사비스, 2024 노벨 화학상: 공식 인터뷰

1. AI 입문 계기: 게임과 체스

• 시작점: 어려운 문제를 선택해 해결해야 하며 야망을 가져야 함. 과학과 AI에 대한 관심은 '게임'에서 시작됨.
• 체스: 4살 때 체스를 배워 매우 진지하게 임했고, 영국 주니어 체스팀 주장을 맡음.
• 컴퓨터와의 만남: 체스 트레이닝 캠프에서 실력 향상을 위해 '체스 컴퓨터'(실물 보드)를 사용하며 컴퓨터를 처음 접함.
• 매료된 순간: 누군가가 '무생물의 플라스틱 덩어리'(컴퓨터)를 프로그래밍해 체스를 두게 만들었다는 사실에 매료됨.
• 관심의 전환: 본래 목적인 체스 오프닝 훈련보다, 그 프로그램과 이면의 'AI'에 더 매료됨.
• 결과: 이 경험으로 인해 자신만의 AI 시스템을 프로그래밍하고 싶어졌고, 이것이 컴퓨터와 AI에 입문하게 된 계기가 됨.

2. AI 경력의 목표: 과학 발전

• AI에 헌신한 이유: AI가 '과학을 돕는 궁극적인 도구'가 될 수 있다는 믿음 때문.
• AI의 역할: AI 시스템을 사용해 데이터 속의 패턴, 통찰, 구조를 찾고, 과학적 지식의 발전을 돕는 것.
• 궁극적 목표: '단백질 접힘'과 같은 과학적 문제에 궁극적으로 적용될 수 있을 만큼 '충분히 일반적인 AI 알고리즘'을 구축하는 것.
• 생물학에 대한 관점: 생물학을 근본적인 수준에서 '정보 처리 시스템'으로 간주함.
• 생물학의 특성: 매우 복잡하고, 역동적이며, 창발적인 시스템임. (물리학처럼 몇 개의 수학 방정식으로 기술하기 어렵다고 믿음)
• AI와 생물학의 궁합: AI 시스템과 알고리즘이 생물학을 기술하는 데 '꽤 좋은 궁합'이자 '좋은 기술(description) 언어'라고 생각함.
• 단백질 접힘 문제: 90년대 케임브리지 학부 시절 처음 접함.
  • 매력 1 (퍼즐): 매우 매혹적인 문제, 일종의 '퍼즐'로 느껴짐.
  • 매력 2 (근본성): 해결 시 '신약 개발'이나 '질병 이해' 같은 많은 새로운 연구 분야와 중요한 발견의 길을 열어줄 '근본적인 문제'였음.
  • 적합성: AI 기술에 매우 적합할 것이라고 생각함.

3. 게임의 역할과 <테마파크>

• 게임은 평생의 열정이자 삶의 핵심 부분이었음.
• 게임을 활용한 3가지 방식:
  1. 정신 훈련: 어릴 적 체스를 매우 진지하게 두면서, 세상을 생각하는 방식과 문제 접근 방식이 형성됨.
  2. 첫 번째 직업: 상업용 컴퓨터 게임을 위한 AI를 작성하고 설계하며 AI의 세계를 탐험함.
  3. 테스트베드 (딥마인드): AI 시스템이 학습하고 학습 알고리즘이 작동하는지 검증하기 위한 '테스트베드'이자 '훈련장'으로 게임을 사용함.
• <테마파크> (Theme Park) 게임:
  • 개발: 17세 때 작성. (아마도 첫 번째 큰 성공)
  • 핵심: 게임의 핵심에 'AI'가 있었음. (모두가 좋아한 이유)
  • 작동 방식: 플레이어가 자신만의 테마파크를 디자인할 때마다, '작은 사람들'(AI)이 그 디자인에 '반응'하여 매번 게임이 달라짐.
  • 영향: 얼마나 많은 사람이 AI와 상호작용하며 즐거워하는지 본 후, AI가 평생의 경력을 바칠 분야임을 확신하게 됨.
• 현재의 게임 생활:
  • '마음을 날카롭게 유지하기 위해' (마음을 위한 헬스장처럼) 밤늦게 온라인 체스를 둠.
  • 아이들과 비디오 게임 및 보드게임을 함.
  • 아이들, 남동생, 친한 친구와 팀으로 '리그 오브 레전드(League of Legends)'를 하기도 했음.

4. 과학, 알파폴드, 그리고 '실패'의 재정의

• 과학의 중요성:
  • 과학이 가장 중요하며, '과학적 방법론'은 인류가 고안한 가장 위대한 발명품임.
  • 과학이 모든 진보를 이끌며, 현대 문명은 과학적/기술적 발전에서 비롯됨.
• AI 적용 최우선 순위: 인류의 이익을 위해 과학을 발전시키는 것. (예: 질병, 인간 지식의 이해와 발전)
• 알파폴드 (AlphaFold):
  • 성취감: 놀라운 느낌.
  • 공개: 오픈 소스로 공개하고 전 세계가 자유롭게 사용하도록 함.
  • 영향: 2백만 명이 넘는 연구자들이 알파폴드와 예측된 구조를 그들의 중요 작업에 사용함.
  • 활용: 상상조차 할 수 없었던 수많은 훌륭한 연구에 사용됨.
  • 미래: 알파폴드가 신약 설계, 생물학적 과정 이해 등에 미칠 영향은 '이제 시작'에 불과하다고 생각함.
• 경력의 기복 (실패와 타이밍):
  • 많은 성공도 있었지만 좌절도 겪었음. (예: 첫 번째 게임 회사)
  • 실패 원인: 게임 디자인과 기술에 대한 야망이 당시 기술 수준보다 '너무 앞서 있었기' 때문. (때때로 '20년 앞서 있었다'고 묘사함)
  • 배운 점: '타이밍'이 매우 중요함. 어려운 문제를 선택하고 야망을 가져야 하지만, 동시에 그 아이디어들이 꽃필 수 있는 적절한 환경, 즉 '올바른 시기'를 선택해야 함.
  • 적용: 이 배움을 이후 경력에 적용하여, '정말 어려운 문제'와 '심각한 진전을 이룰 수 있는 적절한 시기'를 더 잘 조율하게 됨.
• '실패'에 대한 관점:
  • 실패가 아님: 실패라고 생각하지 않음. 그것은 과학의 어떤 것이든 발전시키는 데 '근본적인 부분'임.
  • 이유: 지식의 최전선(아무도 가보지 않은 곳)에서 일하는 것은 짜릿하지만, 때로는 '옳지 않은 것으로 판명되는 가설'을 세울 수도 있음을 의미. 이는 '탐험 과정의 일부'일 뿐임.
  • 실험의 가치: 실험을 잘 설계한다면, 결과가 작동하든 작동하지 않든 다음 가설에 '유용함'.
  • 진행 과정: '가설 공간을 둘로 나누는 것'과 같음. 어떤 실험이 성공했든 실패했든, 다음 질문으로 나아가는 데 전반적으로 도움이 됨.
  • 결론: 실패가 아니라 '과학적 과정의 필수적인 부분'으로 생각함.

5. 동기 부여: 추진력과 성공의 의미

• 추진력:
  • 어릴 적('체스 신동', 초기 프로그래밍)부터 항상 '서두르는' 경향이 있었음.
  • 핵심 생각: '인생은 꽤 짧다'. (세상의 모든 놀라운 것을 탐험/경험하고, 거기에 약간의 영향력과 가치를 더하고 싶음)
  • 내면: 기억나는 한, '믿을 수 없는 추진력'을 가져왔음. (아마도 유전적 기질과 성격의 일부)
• 성공을 접근하는 방식:
  • 성공은 다음 단계, 즉 '더 크게 생각하도록' 만드는 '더 큰 동기 부여'가 됨.
  • 단점: '성공을 잘 축하하지 못하는 편'임. (무언가를 하자마자 항상 '다음 것'을 바라봄)
  • 장점: 이런 성향이 경력에서 자신을 앞으로 나아가게 하고, '더 야심 찬 일'들을 하도록 이끄는 데 꽤 도움이 되었음.

6. 미래 야망 (AGI)과 영감의 원천

• 남아있는 야망 (AGI):
  • 아직 이뤄야 할 야망이 많음.
  • 원래 야망: 소위 '인공 일반 지능(AGI)' 구축. (인간이 할 수 있는 모든 인지 능력을 보이는 시스템)
  • AGI의 의미: 진정으로 일반적인 시스템, 일종의 '튜링 머신'을 갖게 되는 것.
  • 중요성: AGI는 인류가 발명할 '가장 중대한 발명품' 중 하나가 될 것임.
  • 지속성: 30여 년 전 AI 입문 시 원래 목표였고, 지금도 여전히 목표임. (아직 갈 길이 멈)
• 영향을 준 인물과 책:
  • 많은 사람들이 영향을 줬지만, 대부분 '위대한 인물들의 책을 읽고' 영감을 얻음.
  • 리처드 파인만 (Richard Feynman): 물리학 책보다는 대중 서적 ("파인만 씨, 농담도 잘하시네!", "남이야 뭐라 하건!").
  • (학생들에게 추천) 이 책들은 과학 최전선 탐험이 '얼마나 즐겁고 짜릿한지' 잘 전달함.
  • 시대의 영웅들: 앨런 튜링(Alan Turing), 클로드 섀넌(Claude Shannon), 폰 노이만(Von Neumann) 등 (컴퓨터 시대, 정보 이론 시대, AI를 시작한 사람들)
• 가장 중요했던 스승:
  • 러브그로브 선생님 (Mr. Lovegrove): 고등학교 A-level 수학 교사.
  • 가르침: 수학뿐만 아니라, '생각하는 법'과 문제를 매우 절제되고 효율적인 방식으로 '분해하는 법'을 가르침.
  • 영향: 이 가르침이 체스 경험과 결합되어, 현재의 문제 해결 접근 방식에 훌륭하고 결정적인 영향을 미침.
  • 생물학 분야 영감: 폴 너스(Paul Nurse) 경. (25년 이상 교류하며 '생물학을 정보 처리 시스템으로 보는 것'에 대해 논의함)

7. 조언: 학제간 연구와 내재적 열정

• 학제간 연구:
  • 강력하게 신봉함. 향후 10년의 많은 큰 발전은 둘 이상의 하위 분야가 '결합하는 지점', 그 '사이의 연결 지점'에서 나올 것임.
  • (예: AI와 신경과학, AI와 생물학)
  • 여러 과목을 결합해 새로운 것을 찾는 데 엄청난 잠재력이 있음.
  • 이는 다방면에 걸친 '제너럴리스트'이자 '박식가'가 되어야 함을 의미.
  • (적어도 두 분야에서 꽤 깊은 이해와 지식을 얻는 것은 어렵지만, 매우 가치 있음)
• 어린 자신에게 할 조언:
  • "당신의 아이디어를 믿어라. 비록 그것이 꽤 별나게 보일지라도."
  • (물론 믿었기에 추구했지만) 그 아이디어들이 충분한 열정과 노력으로 결실을 맺을 것이라는 '믿음'과 '자신감'을 초기 단계부터 갖는 것이 매우 중요함.
• 내재적 열정:
  • 열정은 매우 중요함.
  • AI 초창기: 30년 전 AI 시작 시, 연구하는 사람이 거의 없었음. 2010년 딥마인드 시작 시, 업계에서 아무도 AI를 다루지 않았고 모두가 '미쳤다고 생각'함 ("AI는 작동하지 않는다").
  • 그럼에도 한 이유: '무슨 일이 있어도' 그것을 하려 했음. 개발하기에 '가장 매혹적인 기술'이라고 생각했기 때문.
  • AI의 매력: 우리 '자신의 마음'이 작동하는 방식을 이해하려는 시도를 포함함.
  • '지능'이라는 현상과 그것이 무엇인지 이해하려는 노력(신경과학, 컴퓨터과학 등)보다 더 매혹적인 것은 없음.
  • 열정의 힘: 무슨 일이 있어도 평생 그 일을 했을 것임. 이것이 힘든 시기를 헤쳐 나가게 함. '다른 사람들이 무슨 말을 하든 사실 중요하지 않음'. 자신의 열정과 관심사로 하는 것이기 때문.

8. 오픈 사이언스와 다양성의 힘

• 오픈 사이언스:
  • 오픈 사이언스와 오픈 액세스를 강력하게 신뢰하며, 모든 과학 작업에서 이를 실천함.
  • 이유: 아이디어 공유, 상호 비평, 다른 사람의 작업 위에 구축하는 것이 '과학이 빠르게 진보하는 방식'이기 때문.
  • 알파폴드 공개 이유: 알파폴드가 가능하게 할 '후속 작업의 극히 일부'만 우리가 할 수 있음을 알았기 때문.
  • 결과: (신약 개발 등 일부는 직접 하지만) 전 세계 수십만 명의 연구자가 우리가 결코 상상하거나 들어보지 못했던 일들을 해내는 것을 보는 것은 장관이었음.
• 다양성:
  • 중요성: 다양한 연구 그룹이 더 낫고 유용한 아이디어를 얻는다는 것은 잘 알려진 사실임.
  • 딥마인드의 다양성: 특히 '전문성'과 '배경'의 다양성을 중시함.
  • 딥마인드 그룹 = 다학제적. (초기: 공학, 머신러닝, 신경과학, 수학 → 이후: 철학자, 윤리학자, 화학자, 물리학자 등 추가)
  • 이는 전문 지식과 아이디어의 진정한 '용광로'임.
  • 딥마인드 작업(알파폴드 포함)의 많은 강점이 여기에서 나옴. (알파폴드 = 매우 다른 분야에서 세계적 수준의 기술을 가진 사람들의 대규모 협업)
• 알파폴드의 글로벌 영향력:
  • 전 세계 190개국 200만 연구자가 사용함.
  • 'DNDi'(소외 질병을 위한 의약품 이니셔티브, WHO 산하) 같은 곳과 협력함.
  • DNDi는 '글로벌 사우스'(가난한 지역)에 영향을 미치는 질병(리슈만편모충증, 뎅기열 등), 즉 거대 제약사가 '연구를 소홀히 하는' 질병에 집중함.
  • 이런 비영리 기관에 단백질 구조를 제공하여, 그들이 즉시 신약 설계와 치료법/완화책을 찾는 일에 착수할 수 있게 한 것이 '가장 만족스러운 협력' 중 하나였음.

9. AI의 잠재력, 사회적 영향, 그리고 우려

• AI의 가능성: 거의 '무한함'.
• 인간 지능의 경이로움:
  • 인간 지능은 항상 나를 놀라게 함. (우리는 이에 대해 충분히 생각하지 않음)
  • 인간 지능이 우리 주변의 '현대 문명'을 창조했음.
  • (예: 747기 비행) 우리가 (유인원의 뇌로) 어떻게 이걸 해냈는지 믿을 수 없음. 사람들이 그것이 '얼마나 마법 같은지' 멈춰 서서 생각하지 않음.
  • 지능은 '믿을 수 없을 만큼 강력한 자연의 힘'과 같음.
• AI 과학과 공학의 본질:
  • AI 과학 = 지능이 무엇인지 탐구하고 '이해'하는 것.
  • AI 공학 = 이해의 가장 좋은 표현은 '실제로 그것을 만들어보는 것'.
• AGI의 목적: (AGI처럼) 충분히 일반적인 방식으로 구축한다면, 그 핵심은 (인간의 마음처럼) '어떤 종류의 문제, 어떤 종류의 데이터'에도 적용될 수 있다는 것임.
• 사회적 영향 (지정학적 문제):
  • 기술 자체는 엄청난 생산성 향상, 경제적, 과학적 이익을 가져와야 함.
  • 이후는 '사회가 집단적으로 결정'할 문제임.
    • 이 강력한 범용 기술을 '무엇에 사용해야 하는가'.
    • '무엇에 사용하지 말아야 하는가'.
    • 그 '혜택이 전 세계에 어떻게 분배되고 공유되어야 하는가'.
• 기술자/과학자의 역할: 기술을 연구하는 우리(과학자, 기술자)가 시민 사회, 정부, 학계, 산업계와 '널리 교류'하여 이 질문들에 대한 '토론을 시작하고 함께하는 것'이 중요함. (구글 딥마인드는 이런 대화의 장을 마련하고 주최하려 노력해 옴)
• AI에 대한 두 가지 우려:
  1. 악의적 행위자: AI는 범용 기술. 좋은 일(의학, 기후, 난제 해결)에도 쓰이지만, '악의적 행위자'가 동일한 기술을 '해로운 목적'으로 용도 변경할 수 있음. (기술 자체는 중립적, 사용 방식이 중요)
  2. 통제 문제: 시스템이 더 강력해지고, 자율적이 되며, '에이전트처럼' 변함에 따라:
     • 우리가 그 시스템을 '이해하고 통제'할 수 있는가?
     • 그들이 '올바른 목표와 가치'를 갖도록 보장할 수 있는가?
     • 그 시스템 작동에 대한 '안전장치'가 충분히 견고한지 어떻게 보장하는가?
• 미래 희망: AI 분야가 인류의 '가장 큰 도전 과제' 일부를 해결하는 데 기여하는 것.
  • (예: 알파폴드 같은 도구를 사용한 끔찍한 '질병의 치료법' 발견)
  • (예: '기후 변화' 대응 - 신소재 설계, 핵융합 또는 더 나은 배터리 같은 신기술 도움)

10. 개인적 삶: 여가와 '워라밸'

• 여가 시간: 매우 적음. (잠은 충분히 자려고 노력함)
• 주된 휴식 배출구:
  1. 게임
  2. 축구: 리버풀 FC(Liverpool Football Club)의 열렬한 팬. (축구도 또 다른 게임임). 젊었을 때 축구를 직접 하는 것도 좋아했음.
• 워라밸 (일과 삶의 균형)에 대한 관점:
  • '일과 삶의 균형'으로 생각하지 않음.
  • 이유: 자신의 '일'이 '삶의 열정'이 되도록 설계했음. (그것이 게임이든, 신경과학, AI, 생물학이든)
  • 본성: 관심사가 많고, 그것들에 매우 깊이 파고들며, '배우는 것'과 새로운 기술/영역을 '마스터하는 것'을 사랑함.
  • 결론: 경력 자체가 이를 최대한 탐험하도록 설계됨. 일과 삶의 '구분'을 두지 않음. "모든 것이 그냥 하나의 큰 모험(one big adventure)".

11. 노벨상 수상 소감

• 수상 소식 (스톡홀름 전화):
  • 솔직히, 하루 종일 '완전한 충격' 상태였음. 멍했고, 초현실적이었으며, 거의 꿈처럼 느껴짐.
  • 다음 2~3일간 마음이 뒤죽박죽이었음. (믿을 수 없고, 놀라운 기분)
• 축하 방식 (수상 바로 다음 날):
  • 마침 수요일에 소식을 듣고, 목요일에 오래전부터 잡혀있던 일정이 있었음.
  • 상황: 매그너스 칼슨(Magnus Carlsen) 등 세계 최고의 체스 선수들과 포커 선수들이 런던 체스 토너먼트 때문에 와 있었음.
  • 이벤트: 오랜 어린 시절 체스 친구 중 한 명이 자기 집에서 '포커와 체스의 밤'을 주최함.
  • 참석자: 정상급 체스 선수들, 여러 전직 체스 및 포커 세계 챔피언들이 모임.
  • 축하: 밤늦도록 포커와 체스를 두며 '정말 즐거운 게임의 밤'을 보냄.
  • 소감: 이것이 축하하는 '완벽한 방법'이었고, (게임으로 시작했기에) '이보다 더 적절할 수는 없었음'.
• 수상의 의미:
  • '평생의 꿈이 실현'된 것. 일생일대의 영광임.
  • 어릴 적 꿈: 어릴 적 그 위대한 인물들(수상자들)에 대해 읽으며, 언젠가 나도 이 위대한 수상자들의 '반열'에 포함될 만한 가치가 있는 '영향력'을 가진 연구를 하고 싶다는 것이 항상 꿈이었음.
  • 현재: 그것이 실제로 일어났다는 것이 거의 '믿기지 않음'.
  • 과거의 모든 '과학적 영웅들'과 함께 이 특별한 그룹에 합류하게 됨. [음악]