Ex-Google CEO’s 2026 Warning; AI Will Be Smarter & Uncontrollable

에릭 슈미트 박사의 AI 및 생명공학 미래 전망 심층 분석

에릭 슈미트 박사의 AI 및 생명공학 미래 전망에 대한 인터뷰 내용을 세부적으로 구분하여 정리했습니다.

1. AI의 급격한 발전과 과소평가

자기 개선 능력: 컴퓨터는 이제 스스로 학습하고 계획하는 능력을 갖추고 있으며, 더 이상 인간의 지시에 의존하지 않습니다.
초지능(ASI)의 도래: 인간 지능의 총합을 뛰어넘는 컴퓨터, 즉 초지능이 6년 이내에 현실화될 것이라는 샌프란시스코의 일반적인 의견이 있습니다.
사회적 이해 부족: 이러한 수준의 지능이 가져올 변화에 대한 사회적 이해와 대비가 부족하며, 관련 논의가 과소평가되고 있습니다.
급격한 변화 속도: AI의 발전 속도는 사회 시스템, 민주주의, 법률 등이 적절히 대응하기 어려울 정도로 빠릅니다.

2. AI의 코딩, 수학 능력 발전

AI에 의한 코드 작성: 조만간 AI가 대부분의 코드를 작성하게 될 것이며, 12개월 이내에는 사실상 모든 코드를 AI가 작성할 수 있는 시대가 올 수 있습니다.
고급 수학 능력: 1년 이내에 최고 수준의 대학원 수학 프로그램에 필적하는 AI 수학자가 등장할 것으로 예상됩니다.
언어 모델 기반: AI의 수학 능력은 인간 언어 예측 방식과 유사하게 작동하며, 수학 언어의 단순성 덕분에 뛰어난 성능을 보일 수 있습니다.
프로그래밍 패러다임 변화: 프로그래머는 더 이상 특정 언어에 집중할 필요 없이, AI가 생성한 코드를 통해 원하는 결과를 설계하는 데 집중하게 될 것입니다.

3. 에이전트의 발전과 사회 전반의 변화

에이전트의 성장: 목표 달성을 위해 자율적으로 계획하고 행동하는 에이전트 기술이 빠르게 발전하고 있으며, OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 기업들이 관련 프레임워크를 출시하고 있습니다.
업무 프로세스 자동화: 에이전트는 주택 구매 과정을 예시로 제시한 것처럼, 다양한 비즈니스, 정부, 학문적 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이는 프로그래머뿐만 아니라 사회 전반의 직업 landscape에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

4. 자동화와 일자리 변화에 대한 논쟁

자동화의 영향: 에이전트의 발전으로 인한 자동화가 모든 사람의 일자리를 대체할 것인지에 대한 의견은 분분합니다.
역사적 관점: 과거 자동화 사례에서는 일자리가 변화했지만, 파괴된 것보다 더 많은 일자리가 창출되었다는 주장이 있습니다. 하지만 이번 AI 혁명은 이전과는 다른 차원의 변화를 가져올 수 있다는 우려도 존재합니다.
인구 감소와 자동화: 특히 저출산 문제를 겪고 있는 아시아 국가에서는 AI 기반 자동화가 더욱 빠르게 진행될 것으로 예상됩니다.

5. AI 기술 경쟁과 지정학적 리스크

미중 AI 경쟁: 중국은 AI 기술 개발에 매우 적극적으로 투자하고 있으며, 미국 역시 이에 대한 경각심을 가지고 경쟁에 임해야 합니다.
DeepSeek의 등장: 중국의 AI 모델 DeepSeek의 등장은 미국의 ChatGPT 등장에 비견될 만한 사건으로, AI 기술 경쟁의 새로운 국면을 열었습니다.
기술 통제와 확산 문제: 미국의 대중국 반도체 수출 통제에도 불구하고 중국은 자체적인 AI 기술 발전을 이루고 있으며, 오픈 소스 특성상 중국 AI 모델의 확산 및 잠재적 악용 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.
데이터 센터 공격 가능성: AI 기술 격차가 극심해질 경우, 데이터 센터 공격과 같은 극단적인 시나리오까지 고려해야 할 수 있습니다.

6. AI 기반 신약 개발 및 생명공학 혁명

자동 신약 발굴: AI는 방대한 데이터를 분석하여 새로운 약물 후보 물질을 효율적으로 발굴하고, 로봇 실험실과 연계하여 신약 개발 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
질병 치료 패러다임 전환: AI 기반 신약 개발은 미래에 많은 질병에 대한 치료법을 획기적으로 빠르게 찾아낼 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
수명 연장 가능성: AI와 생명공학의 융합은 인간의 수명 연장에도 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이론적으로는 수명 탈출 속도(longevity escape velocity)에 도달할 가능성까지 제시됩니다.
의학 연구의 변화: AI는 인간 전문가가 파악하지 못하는 생물학적 및 세포 메커니즘을 이해할 수 있으며, 미래에는 과학자들이 AI의 분석 결과를 이해하지 못하고 단순히 활용하는 시대가 올 수도 있습니다.

7. AI의 잠재적 영향에 대한 긍정적 전망

디지털 속도의 과학: AlphaFold 사례처럼 AI는 과학 연구를 획기적으로 가속화할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다.
의료 분야의 혁신: AI 기반 신약 개발은 과거 중세 시대의 의술처럼 느껴질 정도로 현재의 의료 수준을 뛰어넘는 혁신을 가져올 수 있습니다.

결론적으로 에릭 슈미트 박사는 AI의 급격한 발전과 그 잠재력을 강조하며, 코딩, 수학, 에이전트 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 AI의 시대가 임박했음을 경고합니다. 동시에 이러한 변화가 사회, 경제, 지정학적 측면에 미칠 심오한 영향에 대한 깊이 있는 논의와 대비가 필요함을 역설합니다. 특히 AI 기반 신약 개발과 같은 분야에서는 인류의 삶의 질을 획기적으로 향상시킬 수 있는 긍정적인 전망도 제시하고 있습니다.

세부 내용

컴퓨터가 이제 스스로 개선하고 있다는 점을 기억해야 합니다. 계획하는 방법을 배우고 있으며 더 이상 우리의 말을 들을 필요가 없습니다. 이것이 과소평가된 이유입니다. 사람들은 상당 부분 자유로운 수준의 지능을 갖게 될 때 어떤 일이 일어나는지 이해하지 못합니다. 이는 전 구글 CEO인 에릭 슈미트 박사가 얀 마서브와 AI 및 생명공학의 미래에 대해 대화한 특별 경쟁력 연구 프로젝트에서의 발언입니다. 솔직히 정말 통찰력 있는 대화입니다. 그가 정확히 무엇을 말하는지 자세히 살펴보겠습니다. 그 의미는 심오합니다. 왜냐하면 컴퓨터가 이제 스스로 개선하고 있다는 점을 기억해야 하기 때문입니다. 계획하는 방법을 배우고 있으며 더 이상 우리의 말을 들을 필요가 없습니다. 우리는 그것을 초지능 또는 ASI(인공 초지능)라고 부릅니다. 그리고 이것은 인간 지능의 총합보다 더 똑똑한 컴퓨터가 있을 것이라는 이론입니다. 샌프란시스코의 일반적인 의견은 스케일링만으로 6년 이내에 이것이 발생한다는 것입니다. 이제 이것을 실현하려면 막대한 양의 전력이 필요합니다. 어제 저는 이 문제에 대해 증언했습니다. 그리고 우리는 얼마나 많은 기가와트와 얼마나 많은 원자력 발전소가 필요한지에 대해 어느 정도 자세히 이야기할 수 있습니다. 이 경로는 우리 사회에서 이해되지 못하고 있습니다. 이것의 도래와 함께 일어나는 일에 대한 언어가 없습니다. 저는 헨리 키신저와 함께 ‘제네시스’라는 책을 썼습니다. 분명히 추천합니다. 제가 썼기 때문입니다. 일반적인 곳에서 구할 수 있습니다. 중요한 점은 이것이 우리 인간, 우리 사회, 우리 민주주의, 우리 법률이 대처할 수 있는 것보다 더 빠르게 일어나고 있다는 것입니다. 그리고 많은 의미가 있습니다. 이것이 과소평가된 이유입니다. 사람들은 상당 부분 자유로운 수준의 지능을 갖게 될 때 어떤 일이 일어나는지 이해하지 못합니다. 그가 여기서 이야기하는 것 중 하나는 이 기술이 실제로 과소평가되었다는 사실입니다. 현재 많은 사람들이 AI가 과대평가되었다고 생각하고 있으며, 한편으로는 AI가 과소평가되었다고 믿는 사람들도 있습니다. 제 생각에 여기서의 이유는 ASI가 조금이라도 사실이거나 AGI의 의미가 조금이라도 사실이라면 그 의미는 너무나 심오하기 때문에 진지하게 받아들여야 한다는 것입니다. 예를 들어, 향후 10년 이내에 거의 모든 것을 할 수 있는 초지능 외계인이 나타날 확률이 50%라면, 그 위험을 진지하게 받아들일 가치가 있을 것입니다. 그리고 이것이 그가 말하고자 하는 바라고 생각합니다. 즉, 상당히 과소평가되어 있습니다. 이 기술이 갑자기 등장한다면 사회적 의미가 너무나 심오하여 세상이 문자 그대로 이전과 같지 않을 것이라는 사실을 실제로 고려해야 합니다. 그리고 이것이 대부분의 사람들이 실제로 동의하지 못하는 핵심 사항입니다. 어떤 사람들은 AI가 과대평가되었다고 생각합니다. 그리고 일부 측면에서는 동의합니다. 확실히 AI는 과대평가되었습니다. 하지만 초지능의 의미는 결코 그렇지 않습니다. 이것이 우리가 이 비디오의 잠재적인 핵심에 도달하는 부분입니다. 그리고 이것이 에릭 슈미트가 매일 조금씩 더 현실화되기 시작하고 있다고 생각하는 진술을 한 부분입니다. 그는 기본적으로 결국 모든 코드는 AI에 의해 작성될 것이라고 말합니다. 그리고 현재 저는 AI로 코드를 작성하는 데 있어 높은 수준의 추상화 단계에 있다고 생각합니다. 아마도 우리는 구현자이지만 AI는 현재 대부분의 코드를 확실히 작성하고 있습니다. 그리고 그의 의견을 듣는 것은 매우 흥미롭습니다. 왜냐하면 그만이 프로그래머의 대다수가 AI 프로그래머로 대체될 것이라고 말하는 것이 아니기 때문입니다. 우리는 또한 1년 이내에 대학원 수학 프로그램의 최상위에 있는 대학원 수준의 수학자들이 있을 것이라고 믿습니다. 이것이 일어날 것이라고 생각할 만한 많은 이유가 있습니다. 이것이 일반적인 의견입니다. “음, 그거 꽤 흥미롭네. 그런데 나는 그런 수학은 못 해. 그런 수학을 할 수 있는 사람은 거의 없어. 컴퓨터가 어떻게 그 수학을 다른 누구보다 잘할 수 있지?” 어느 정도는 수학이 인간 언어보다 더 간단한 언어를 가지고 있기 때문입니다. 따라서 이러한 알고리즘이 실제로 작동하는 방식은 기본적으로 단어 예측을 수행하는 것입니다. 문장을 가져와서 단어를 빼면 올바른 단어를 다시 넣는 방법을 학습합니다. 이것을 손실 함수라고 하며, 인간으로서 상상할 수 없는 규모로 그렇게 하도록 최적화되어 있습니다. 수학에서도 똑같이 하지만, 거기서는 Lean이라는 프로토콜을 통해 추측과 증명 형식을 사용합니다. 프로그래밍에서는 매우 간단합니다. 프로그래밍 테스트를 통과할 때까지 코드를 계속 작성하면 됩니다. 이상하게도 제가 프로그래머에게 항상 첫 번째로 묻는 질문은 어떤 언어로 프로그래밍하느냐는 것입니다. 그리고 올바른 대답은 중요하지 않다는 것입니다. 왜냐하면 당신은 결과를 설계하려고 하기 때문입니다. 컴퓨터가 어떤 코드를 생성하는지는 신경 쓰지 않습니다. 이것은 완전히 새로운 세상입니다. 좋습니다. 그리고 그렇습니다. 완전히 새로운 세상입니다. 이제 앞서 말씀드린 것처럼 에릭 슈미트만이 아닙니다. 다리오 아마데가 최근 패널 토론에서 다른 인터뷰에서 말한 내용을 살펴보십시오. 그는 기본적으로 12개월 후, 즉 1년 후에는 AI가 잠재적으로 모든 코드를 작성할 수 있다고 말합니다. 그리고 AI가 얼마나 빠르게 움직이는지 이해해야 합니다. 12개월 후에는 많은 변화가 있을 것입니다. 강력한 도구입니다. AI가 가장 큰 진전을 보이고 있는 분야 중 하나인 코딩 프로그래밍을 보면, 3~6개월 안에 AI가 90%의 코드를 작성하고 12개월 후에는 AI가 본질적으로 모든 코드를 작성하는 세상에 있을 것이라고 생각합니다. 이제 여기서 훨씬 더 흥미로운 것으로 넘어갑니다. 기본적으로 에릭 슈미트는 AI가 이제 모든 코드를 작성하고 있지만 그 이후에는 어떻게 될 것인지에 대해 이야기합니다. 2년 후를 살펴보십시오. 1년입니다. 좋습니다. 2년 후에는 어떻게 될까요? 음, 저는 추론에 대해, 프로그래밍에 대해, 그리고 수학에 대해 말씀드렸습니다. 프로그래밍과 수학은 우리 디지털 세계 전체의 기초입니다. 따라서 OpenAI 및 Anthropic 등의 연구 그룹의 증거와 주장에 따르면, 현재 연구 프로그램에서 개발 중인 코드의 약 10~20%가 컴퓨터에 의해 생성되고 있습니다. 이것을 재귀적 자기 개선이라고 하며, 기술적인 용어입니다. 그러면 이것이 확장되기 시작하면 어떻게 될까요? 많이요. 좋습니다. 그리고 여러분은 재귀적 자기 개선이 우리를 어디로 이끌 것이라고 생각하십니까? 그리고 이것이 우리를 AGI/초지능 논의로 이끌어갑니다. 그리고 이것이 상황이 꽤 미쳐지기 시작하는 부분입니다. 왜냐하면 우리는 모두 AGI가 달성되었을 때 어떤 일이 일어나는지 알기 때문입니다. 사회는 확실히 변모될 것입니다. 이것을 표현하는 한 가지 방법은 3~5년 이내에 우리는 일반 지능, 즉 AGI라고 불리는 것을 갖게 될 것이라는 것입니다. AGI는 가장 똑똑한 수학자, 물리학자, 예술가, 작가, 사상가, 정치가만큼 똑똑한 시스템으로 정의될 수 있습니다. 같은 수준은 아닐 수도 있지만, 여러분은 아이디어를 이해하실 것입니다. 창조 산업 등등 말입니다. 하지만 그것이 하나의 컴퓨터에 있다고 상상해 보십시오. 좋습니다. 그거 꽤 흥미롭네요. 저는 이것을 샌프란시스코 합의라고 부릅니다. 왜냐하면 이것을 믿는 모든 사람이 샌프란시스코에 있기 때문입니다. 물 때문일 수도 있습니다. 우리 각자가 주머니에 모든 문제에 대해 가장 똑똑한 인간과 동등한 것을 가지고 있을 때 어떤 일이 일어날까요? 즉, 건축 문제가 있을 때 최고의 건축가를 갖게 된다는 의미입니다. 그리고 그가 여기서 이야기하는 또 다른 것은 에이전트입니다. 에이전트는 매일 성장하고 있습니다. 새로운 프레임워크, 새로운 프로토콜이 사용되고 있습니다. OpenAI는 최근 모델 설계 측면에서 에이전트 중심인 GPT 4.1을 출시했습니다. Google은 최근 또 다른 에이전트 프레임워크인 A2A를 출시했습니다. Anthropic은 최근 Claude MCP를 출시했습니다. 에이전트를 훨씬 더 좋게 만드는 많은 일들이 일어나고 있으며, 그는 이것을 미래로 이야기하고 있으며, 이것이 왜 매우 중요한지 보여드리겠습니다. 또 다른 진행 중인 것은 에이전트 솔루션 개발이며, 에이전트는 입력과 출력, 메모리를 가지고 학습하는 시스템을 의미합니다. 예를 들어, 다른 집을 사고 싶습니다. 버지니아를 좋아합니다. 버지니아에서 자랐습니다. “워싱턴 광역권에서 집을 찾아주세요. 모든 규칙을 살펴보세요. 내가 지을 수 있는 집의 크기를 알아보세요.” 이것이 하나의 에이전트입니다. 땅을 사는 거래를 하세요. 이것이 또 다른 에이전트입니다. 인간 건축가와 함께 집을 디자인하세요. 하지만 대부분의 일에서는 그들을 무시하고, 승인만 받으면 됩니다. 그리고 제가 승인하면 계약자를 찾으세요. 계약자를 고용하고, 청구서를 지불하고, 결국 계약자의 불이행에 대해 소송을 제기하세요. 이제 제가 여러분에게 가장 어리석은 설명을 드렸습니다. 저는 우리나라의 모든 비즈니스 프로세스, 모든 정부 프로세스, 모든 학문적 프로세스를 설명했습니다. 따라서 일자리를 잃게 될 사람은 프로그래머만이 아닙니다. 우리 모두 일자리를 잃게 될 것입니다. 아니요, 그것은 결과가 아닙니다. 나중에 말씀드리겠습니다. 하지만 여기서 강조하고 싶은 점은 앞으로 1~2년 안에 이 기반이 확고해질 것이며, 우리는 그것을 멈출 수 없을 것이라는 것입니다. 물론 에이전트의 등장으로 많은 사람들이 자동화가 모든 사람을 대체할 것인지 궁금해하고 있습니다. 솔직히 말해서 저는 이것에 대해 50 대 50으로 생각합니다. 왜냐하면 이번에는 다르다고 생각하기 때문입니다. 에릭 슈미트는 기본적으로 매번 거의 똑같았고, 우리는 새로운 일을 찾을 뿐이라고 말하지만, 저는 인간이 세상에서 자신의 역할을 어떻게 찾을지 이해하기 어렵습니다. 물론 여러분의 의견을 듣고 싶습니다. 에릭 슈미트는 기본적으로 과거와 마찬가지로 괜찮을 것이라고 말합니다. 그리고 덧붙여서 일자리 문제에 대해 모든 사람은 자동화가 일자리를 대체할 것이라고 가정합니다. 자동화의 역사를 보면, 300년 전 직물 기계 이후로 일자리는 바뀌었지만 파괴된 것보다 더 많은 일자리가 창출되었습니다. 이 경우 이번에는 다르다는 것을 납득시켜야 할 것입니다. 아시아를 보면, 어떤 이유에서인지 아이를 낳지 않기로 선택하고 있으며, 아시아의 출산율은 1.0 이하입니다. 따라서 그들은 빠르게 사라지고 있습니다. 따라서 아시아 국가들은 매우 빠르게 자동화하고 있습니다. 제가 설명하는 도구는 30~40년 후 매우 열심히 일하게 될 소수의 인간이 있다면, 이러한 추세가 계속된다면 나머지 우리는 그 열심히 일하는 인간에게 의존하게 될 것이며, 그들의 생산성은 훨씬 더 커질 것입니다. 그리고 물론 언급해야 할 또 다른 것은 DeepSeek의 순간이 발생했다는 사실이며, 그는 중국이 인공 지능에 대해 결코 장난을 치지 않고 있다는 사실에 대해 상당한 정도로 이야기합니다. 그들은 이전의 어떤 것보다 이것을 훨씬 더 심각하게 받아들이고 있습니다. 따라서 이것은 물론 미국도 심각하게 받아들여야 할 문제입니다. 중국에서 DeepSeek의 순간은 우리의 ChatGPT의 순간과 같습니다. 저는 헨리와 함께 거기에 있었습니다. 그리고 이것은 헨리와 함께 중국인들에게 AI에 대해 이야기할 때 일어나는 일입니다. 그리고 이것은 우리가 살아있고 당신의 말을 듣고 있다는 것을 의미합니다. 대단히 감사합니다. 그렇죠? 그들은 더 이상 그렇게 하지 않습니다. DeepSeek이 등장하고 우리 주식 시장이 하루 만에 1조 달러를 잃었을 때, 그들은 갑자기 그것의 규모를 이해하기 시작했습니다. 그래서 이제 중국에는 이러한 것들을 가속화하기 위한 대규모 프로그램이 있습니다. 저와 이 방에 있는 몇몇 사람들은 이러한 칩 규제에 대해 정말 열심히 노력했고, 칩 규제는 제 생각에는 대체로 효과적이었습니다. 중국은 어떻게 그것을 피했을까요? 일부는 간단한 절도와 관세 회피였지만, 그들은 충분히 똑똑했습니다. 그들은 다른 종류의 컴퓨팅을 사용하여 앞으로 나아갈 수 있는 새로운 알고리즘을 만들었습니다. 왜냐하면 중국은 오픈 소스로 운영되기 때문입니다. 즉, 모든 사람에게 소프트웨어를 공개합니다. 두 가지 일이 일어납니다. 우리 미국인들은 즉시 그들의 아이디어를 보고 우리 자신의 것에 통합했습니다. 그러니 중국에 대단히 감사합니다. 당신들은 새로운 것을 발명했고, 우리는 즉시 그것을 통합했습니다. 하지만 두 번째로, 그것이 무료이기 때문에 중국 모델 주변의 확산 문제가 이제 매우 큰 문제가 되었습니다. 그리고 우리 정부는 이 문제를 어떻게 처리할지 아직 성공하지 못했지만 알아내려고 노력하고 있습니다. 그것은 매우 까다로운 문제입니다. 그리고 미국 정부가 실제로 이 문제를 다루려고 시도한 방법 중 하나는 DeepSeek에 대한 미국인의 접근을 제한하려고 시도했다는 것입니다. 그들은 앱 스토어 금지를 고려하고 있습니다. 그들은 클라우드 제공업체가 DeepSeek 모델을 제공할 수 있는 방법에 대한 제한을 고려하고 있습니다. 미국 정부가 이 문제를 처리할 수 있는 방법은 매우 많으며, 저는 그것이 DeepSeek을 미국 문화에 통합하는 것을 포함한다고 생각하지 않습니다. 제 말은, 미국의 경쟁력은 그들이 정말로 원하는 것이고, 저는 그들이 중국 모델이 생태계에 확산되는 것을 원하지 않는다고 생각합니다. 이제 중국이 이것을 얼마나 심각하게 받아들이고 있는지 기억하십시오. 중국이 우리보다 앞서나가거나 우리가 중국보다 너무 앞서나가서 그들이 걱정하기 시작하면 어떻게 될까요? 그때 우리는 데이터 센터 공격, 데이터 센터 폭격, 그리고 물론 상호 확증 파괴와 같은 것들을 살펴보기 시작해야 합니다. 기본적으로 이것은 에릭 슈미트가 한 나라가 다른 나라보다 너무 앞서나가면 가중치를 훔치는 등 다양한 방법으로 그 나라를 약화시키려고 시도할 수 있다는 사실에 대해 이야기하는 부분입니다. 그리고 이것은 AI의 미래를 예측하려는 사람들이 이란의 핵 프로그램에 대해 어떻게 해야 할지에 대한 전국적인 논쟁을 벌이는 등 광범위하게 논의되어 왔습니다. 저는 그 분야의 전문가는 아니지만, 이것들은 워싱턴 DC에서 일어나는 종류의 대화입니다. 따라서 중국이 몇 달 앞서나가게 되면 우리는 그들의 데이터 센터를 폭격할 의향이 있습니까? 제가 가장 좋아하는 예는 제가 이 문제에 대해 연구하고 있을 때 누군가와 이야기했는데, 그 사람은 답이 분명하다고 말했습니다. 제가 뭐라고 했죠? 좋은 여인과 나쁜 녀석. 우리는 서로의 전력 공급 장치에 다이너마이트를 설치하는 조약에 동의합니다. 당신이 화나면 내 전력을 폭파할 수 있고, 내가 당신에게 화나면 당신의 전력을 폭파할 수 있습니다. 이제 어떤 사람들은 우리가 이미 그렇게 했다고 말할 것입니다. 사람들의 데이터 센터에 대한 물리적 공격은 아마도 전쟁 행위일 것입니다. 네. 에릭 슈미트는 실제로 자동 신약 개발 및 잠재적인 합성, 즉 놀라운 의미에 대해 이야기합니다. 왜냐하면 미래에는 많은 다른 질병과 모든 질병에 대한 치료법을 찾는 것이 단순히 버튼을 누르고 AI가 그것을 알아낼 때까지 기다리는 것이 될 것이라는 의미이기 때문입니다. 그리고 그는 자신이 자금을 지원한 스타트업이 실제로 이 연구를 하고 있는 방법에 대해 이야기합니다. 모델을 구축한 특정 그룹의 주요 창립자는 처음에는 화학을 배우고 화학 기초 모델로 훈련되었으며 로봇 실험실에 연결되어 있습니다. 이 모델은 이런저런 종류의 약물에 대한 가설을 생성하고 그냥 생성합니다. 그것이 맞는지 아닌지는 신만이 아십니다. 그리고 하룻밤 사이에 로봇 실험실이 그것들을 테스트하고 하룻밤 사이에 보고서를 제공한 다음 다시 시작합니다. 그리고 제가 이것을 언급하는 이유는 이것이 AI와 바이오의 융합의 미래 모델이기 때문입니다. AI 시스템은 본질적으로 탐색 공간을 줄이기 위해 모든 종류의 후보를 생성합니다. 알고리즘적으로 생각하면 지수 함수에 너무 많은 자유도가 있습니다. 따라서 공간을 줄이는 방법을 고안해야 합니다. 이 특정 그룹은 AI를 사용하여 공간을 줄이고, 실험을 실행하는 등의 작업을 수행합니다. 그들의 목표는 성공할지 모르겠지만, 향후 2년 이내에 모든 인간 약물 표적을 식별하는 것입니다. 그것이 발생하면 그 정보는 제약 산업으로 바로 들어갑니다. 이제 그것은 다른 사고방식이며, 그들이 약물을 개발하는 데 필요한 표적을 제공한다는 점에서 심오합니다. 그것은 저에게 흥미롭습니다. AI와 습식 실험실에서 본질적으로 무언가를 수행하는 로봇 실험실의 조합입니다. 따라서 고려해야 할 한 가지 모델은 습식 실험실이 로봇화될 것이라는 것입니다. 그리고 습식 실험실에는 AR이 있을 것입니다. 그것들은 본질적으로 인간형 로봇이 아닙니다. 그것들은 팔 로봇이며, 붐붐붐 움직입니다. 그리고 피펫팅 등을 24시간 수행합니다. 그것은 생명공학 산업의 작동 방식에 큰 변화입니다. 그리고 저는 그것의 의미에 대해 자세히 설명할 필요도 없습니다. 단순히 버튼을 누르면 AI가 우리의 가장 흔한 문제 중 일부에 대해 즉시 작업을 시작할 수 있다면요. 제 말은, 수명 연장이 계속 증가하는 것은 특히 AI 기술의 발전으로 인해 꽤 오랫동안 예측되어 온 것입니다. 그리고 물론 AI가 작동한다면, 정말로 작동한다면, 우리는 실제로 수명 탈출 속도의 직전에 있을 수 있습니다. 즉, 우리는 잠재적으로 영원히 살 수 있다는 것입니다. 그리고 그것은 완전히 미친 소리처럼 들리겠지만 이론적으로는 가능합니다. 그리고 여기서 그는 청중 중 한 명이 그것이 현실적인 가능성인지 묻는 질문에 실제로 답변합니다.

Summary

에릭 슈미트 전 구글 CEO는 AI와 생명공학의 미래에 대한 대화에서 AI의 자기 개선 능력과 그로 인한 초지능(ASI)의 등장을 과소평가해서는 안 된다고 강조했습니다. 그는 6년 이내에 ASI가 현실화될 수 있으며, 이는 사회, 민주주의, 법률 등 모든 측면에 심오한 영향을 미칠 것이라고 경고했습니다. 특히, AI가 곧 모든 코드를 작성하고, 수학 분야에서도 인간 최고 수준의 능력을 넘어설 것이라고 예측했습니다. 이는 AI가 인간 언어보다 단순한 수학 언어를 더 잘 이해하고, 단어 예측과 유사한 방식으로 추론하기 때문입니다.

그는 또한 에이전트 기술의 발전을 주목하며, AI 에이전트가 복잡한 비즈니스, 정부, 학문적 프로세스를 자동화하여 프로그래머뿐만 아니라 많은 직업이 사라질 수 있다고 언급했습니다. 하지만 자동화의 역사상 일자리가 완전히 사라지기보다는 변화하고 더 많은 일자리가 창출되었다는 점을 상기시키며, 미래의 일자리 변화에 대한 신중한 접근을 촉구했습니다.

슈미트는 중국의 AI 기술 발전과 그에 대한 미국의 대응의 중요성을 강조하며, DeepSeek의 등장으로 미국이 AI의 잠재력을 인식하게 되었고, 중국이 AI 개발에 적극적으로 투자하고 있다고 설명했습니다. 그는 AI 기술 경쟁이 국가 간의 데이터 센터 공격과 같은 심각한 안보 문제로 이어질 수 있다고 경고했습니다.

마지막으로, 그는 AI 기반의 자동 신약 개발 및 합성에 대한 놀라운 잠재력을 언급하며, AI가 질병 치료 및 개인 맞춤형 의료 분야에서 혁신적인 발전을 가져올 수 있다고 전망했습니다. 그는 AI와 로봇 실험실의 융합을 통해 신약 개발 프로세스가 획기적으로 단축되고 효율화될 수 있다고 설명하며, AI가 미래 의학에 가져올 엄청난 혜택에 대한 기대를 표했습니다.

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