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딥마인드 CEO, '배우는 법을 배우는 것'이 AI 미래의 핵심

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.13 14:08
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Google DeepMind의 CEO 데미스 하사비스는 금요일 아테네의 고대 로마 극장에서 연설을 하며 인류의 미래에 대해 엄중한 메시지를 전했습니다: “학습하는 방법을 배우는 것”이 앞으로 AI로 변화하는 세상을 살아가는 데 가장 중요한 기술이 될 것이라는 것입니다.


노벨상 수상자이자 신경과학자인 하사비스는 아크로폴리스 아래에서 연설하며 범용 인공지능이 10년 이내에 도래할 수 있고, 이는 교육과 경력을 근본적으로 바꿔놓을 것이라고 경고했습니다. “미래를 예측하는 것은, 예를 들어 10년 후를 예측하는 것은 보통의 경우에도 매우 어렵습니다. AI가 주마다 변화하는 오늘날에는 그 예측이 더 어렵죠,“라고 하사비스는 청중에게 말했습니다. “확실하게 말할 수 있는 유일한 사실은, 엄청난 변화가 다가오고 있다는 것입니다.”


불확실한 시대를 위한 메타스킬


하사비스는 수학, 과학, 인문학과 같은 전통적인 과목과 함께 “메타 스킬”의 개발을 강조했습니다. 여기에는 효과적으로 배우는 방법을 이해하고 새로운 과목에 접근하는 방식을 최적화하는 것이 포함됩니다. 그는 아테네 행사에서 “한 가지 확실한 것은 여러분이 경력 내내 계속해서 배워야 한다는 점입니다”라고 말했습니다.


AI 시스템을 개발해 단백질 접힘을 예측하는 성과로 2024년 노벨 화학상을 공동 수상한 48세의 전직 체스 신동 하사비스는 꾸준히 적응형 학습 전략의 중요성을 주장해왔습니다. 올해 초 그는 10대들에게 AI 도구를 능숙하게 다루는 “닌자”가 되면서도 코딩과 STEM 분야의 기본기를 유지하라고 조언했습니다.


정부의 인공지능 도입과 불평등 우려


그리스 총리 키리아코스 미초타키스는 정부 서비스에서 AI 활용 확대에 관한 논의 이후 아테네 행사에서 하사비스와 함께했다. 그러나 미초타키스 총리는 기술 기업들 사이에서 부의 집중에 대한 우려를 표했다. “사람들이 실제로 이 AI 혁명에서 개인적인 이익을 보지 못한다면, 점점 더 회의적으로 변할 수밖에 없습니다,“라고 총리는 말했다. “그리고 극소수의 기업에서 엄청난 부가 창출되는 것을 본다면, 이는 심각한 사회적 불안의 원인이 될 것입니다.”
이러한 경고는 그리스가 주요 AI 기업들과 거래를 체결하는 가운데 나왔다. 여기에는 최근 OpenAI와의 협약을 통해 ChatGPT Edu를 전국 중등 교육 과정에 도입하기로 한 것도 포함된다.


단백질 접힘에서 교육 혁명까지


하사비스는 2010년 런던에서 딥마인드를 공동 설립했으며, 구글이 4년 후에 이를 인수하였습니다. 그의 팀이 이뤄낸 알파폴드의 획기적인 성과는 단백질 구조를 정확히 예측함으로써 50년 된 생물학의 난제를 해결했고, 이 업적은 그와 동료 존 점퍼에게 2024년 노벨 화학상을 안겨주었습니다.


현재 하사비스는 구글의 LearnLM과 같은 이니셔티브를 통해 교육 분야에 유사한 AI 원칙을 적용하고 있으며, 이 기술은 맞춤형 학습 경험을 제공하고 지식의 빈틈을 찾아낼 수 있습니다. 그는 AI 튜터가 전 세계 소외 지역에 양질의 교육을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

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애플이 인공지능 및 로보틱스 핵심 인재를 메타와 경쟁사에 잇달아 빼앗기고 있다고 블룸버그가 보도.애플의 로보틱스 AI 연구 책임자 Jian Zhang이 메타(Meta)로 이직했으며, 지난 1월 이후 12명 이상의 AI 전문가가 애플을 떠나 메타, OpenAI, Anthropic 등 경쟁사로 이동했다메타는 뛰어난 인공지능 인재 확보를 위해 업계 최고 수준의 보상 패키지를 제시하고 있으며, 대표적으로 Foundational Models 팀장 Ruoming Pang은 2억 달러 규모의 연봉 패키지로 메타로 자리를 옮겼다Zhang이 이끌던 팀은 애플의 로봇 가상 동반자 개발 그룹과는 별개로, 제품 자동화와 AI 기술 적용을 연구하고 있었다.애플은 Siri의 AI 역량 강화를 위해 OpenAI, Anthropic, 구글 등과 파트너십을 논의 중이지만, 내부 잡음과 함께 추가적인 인력 이탈이 지속되고 있
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2025.09.03 등록
한국이 2025년 9월 한 달간 유엔 안전보장이사회 의장국을 수임한다고 외교부가 3일 발표했습니다. 안보리 의장국은 한 달 동안 안보리를 대표하며 회의를 소집하고 주재할 권한을 갖게 됩니다. 특히 9월은 전 세계 정상급 인사들이 뉴욕에 모이는 유엔총회 고위급회기가 열리는 시기여서 이번 의장국 수임의 의미가 더욱 큽니다.한국은 2024년부터 2025년까지 안보리 이사국 임기를 수행하고 있으며, 지난해 6월에 이어 이번이 두 번째 의장국 수임입니다. 정부는 의장국 대표행사로 9월 24일 이재명 대통령 주재 하에 '인공지능과 국제 평화와 안보'를 주제로 한 공개토의를 개최할 예정입니다. 한국 대통령이 유엔 안보리 의장으로서 안보리 회의를 직접 주재하는 것은 이번이 처음입니다.이번 AI 관련 회의에서는 급속하게 발전하는 인공지능 기술이 국제 평화와 안보에 미칠 기회와 도전을 논의하고, 이에 대한 국제사회의 대응 방안을 모색할 예정입니다. 회의에는 안보리 이사국을 포함한 모든 유엔 회원국이 참여할 수 있습니다. 또한 정부는 안보리 이사국으로서 중점 추진 중인 의제 중 하나인 유엔 평화 활동을 주제로 한 공개토의를 9월 9일 개최할 계획입니다.9월 한 달간 안보리는 이스라엘-팔레스타인, 시리아, 예멘, 콩고민주공화국, 아프가니스탄 등 지역의 평화와 안보를 확보하기 위한 방안을 논의할 예정입니다. 외교부는 전 세계의 이목이 유엔에 집중되는 9월, 우리나라의 안보리 의장국 수임이 다자무대에서 가시성을 높일 수 있는 중요한 기회라며, 이번 기회를 통해 국제 평화와 안보 분야에서 리더십을 발휘하고 글로벌 책임 강국으로서 위상을 제고해 나갈 것이라고 밝혔습니다.
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2025.09.03 등록
앱 리서치 회사 와이즈앱의 발표에 따르면 한국 ChatGPT 사용자수가 월 2천만명을 넘어섰다고 한다.사용자 층을 세부적으로 살펴보면 20대가 24.2%, 30대가 22.0%, 40대가 22.4%로 도합 68.6%를 차지해 가장 높은 비중을 보였다. 청년 세대가 생성형 AI 기술을 가장 활발하게 수용하고 활용하는 연령대임이 명확히 드러난 셈이다.그 뒤를 이어 20세 미만이 13.6%, 50대가 12.6%, 60세 이상이 5.2% 순으로 나타나 중장년층과 청소년층에서도 꾸준한 이용 흐름이 관찰됐다. 성별 사용자 비율은 남성 50.1%, 여성 49.9%로 거의 차이가 없어 성별에 관계없이 고르게 사용되는 것으로 분석됐다.
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2025.09.02 등록
(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
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2025.09.02 등록
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