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[IT뉴스]허사비스 구글 딥마인드 CEO, “범용 AI는 물리법칙 습득해야 실현 가능”

온카뱅크관리자

2025-12-23 12:17:29

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="UNfucSIkIm">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b715ca2b8be4473c9738b6eba9dad72d62441c070c6131b38e3081cbc1eb93bb" dmcf-pid="uj47kvCEIr" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO. ⓒ구글 딥마인드 공식 팟캐스트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/23/etimesi/20251223121206280gdxc.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="pC2pjhsAOs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/23/etimesi/20251223121206280gdxc.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO. ⓒ구글 딥마인드 공식 팟캐스트
           </figcaption>
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          <p contents-hash="97350db96373e0b19aef5df57441918f095706143e911e6b6e12e44f7a88b32b" dmcf-pid="7A8zEThDww" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 언어뿐만 아니라 물리법칙까지 습득해야 진정한 '범용 AI(AGI)'를 실현할 수 있다는 전망이 나왔다.</p>
          <p contents-hash="62275cfbad3fbf430dd7caf1ba34a86b8341db6d9ddf8a342820dd4af9e7a84d" dmcf-pid="zc6qDylwmD" dmcf-ptype="general">데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 최근 구글 딥마인드 공식 채널을 통해 “현재 AI 영상 생성 모델이 물의 흐름이나 빛의 반사를 시각적으로 완벽 묘사하는 것처럼 보이나 픽셀단위 통계적 추측에 기반해 영상을 구현하는 것으로 실제 물리법칙을 이해하는 것은 아니”라며 이같이 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="ba73a3a6d9a25dfce4c9a827223e8365eaa964dc027536711a102db08edf8df2" dmcf-pid="qkPBwWSrsE" dmcf-ptype="general">앞서 깊은 사고를 통해 여러 계획을 병렬로 진행, 최적의 선택을 하는 생각 또는 계획 능력과 다중 AI 에이전트 간 상호작용이 AGI 실현에 필수라고 설명한 데 이어 물리세계와 연결에 대한 의견을 추가로 제시한 것이다. AGI는 인간이 할 수 있는 모든 복잡한 능력을 보여줄 수 있는 시스템으로 정의했다.</p>
          <p contents-hash="14db72777f6c62148c66201b614a40e71152fcb960a16fad0d8f8e8e4f2a67a7" dmcf-pid="BEQbrYvmwk" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드는 현재 현실 물리세계에서도 오차 없이 작동할 수 있는 AI 월드모델 지능과 성능 확보를 추진하고 있다. 허사비스 CEO는 구글 AI 모델 '제미나이3'가 텍스트·이미지·영상을 넘나드는 경쟁력 있는 멀티모달 성능을 확보했지만 AGI 수준은 아니라고 평가했다.</p>
          <p contents-hash="98d995729ddb82c772333680d95e8640c591ffe23495f7db815df050a6727b03" dmcf-pid="bDxKmGTsOc" dmcf-ptype="general">AI가 국제수학올림피아드 자격시험과 같은 고난도 문제는 해결하지만, 기초 논리 관련 질문이나 문제에서 실수를 하는 등 균일한 품질을 제공하지 못하는 점을 한계로 지적했다. 확률적 답변 생성을 이유로 들고 이를 극복하기 위해 깊은 추론과 씽킹 프로세스 강화가 필요하다고 조언했다.</p>
          <p contents-hash="fcb96b53f0f9c9388315accb66b96ee05dc278a3efb5ce6b6d7b642b3100fc69" dmcf-pid="KGkiZBu5IA" dmcf-ptype="general">또 AI의 고질적 환각 문제 해결을 위해 모델 스스로 자체적인 지식 한계를 인지, 답변의 신뢰도를 측정하는 신뢰도 점수 시스템을 개발·탑재해야 한다고 제안했다.</p>
          <p contents-hash="46e727fc0c67c0e8d9c814425368395cf2a57c30821f5a5d38707421c8520a16" dmcf-pid="9HEn5b71Ej" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드는 이같은 방향으로 불확실한 정보에 대해 답변을 거부하거나 신중하게 대응하는 신뢰 가능한 지능체계를 구축하고 있다. 실제 현실의 물리법칙·시간·공간·상호작용 등을 이해하고 시뮬레이션할 수 있게 구축한 'AI 월드모델' 개발 필요성도 강조했다.</p>
          <p contents-hash="313da62450e8ec9f0724f932428e297b6e62c298882665239130aefb88fc0496" dmcf-pid="2XDL1KztsN" dmcf-ptype="general">허사비스 CEO는 “AI는 우주의 물리적 실체를 이해하고 과학 발견 속도를 가속화하는 '디지털 과학자'로 점차 진화해나갈 것”이라며 “AI가 인류의 과학적 한계를 돌파하는 핵심 동반자가 될 것”이라고 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="73141b6b5bd3579046d8ff01acb8e571fc1118263558f2d4b3cbb3b0d204a4bc" dmcf-pid="VZwot9qFma" dmcf-ptype="general">앞서 구글 딥마인드가 단백질 구조를 분석·예측하는 AI '알파폴드'를 개발, 단백질 구조 확인에 걸리던 시간을 획기적으로 단축하며 신약 개발과 신소재 연구를 앞당긴 것처럼 난제 해결에 AI가 결정적 역할을 해낼 것이라는 취지로 풀이된다.</p>
          <p contents-hash="2de51d3725f29ab5ba6a6aa443e0f718a222e2625b6c2027283b89b29a709c4c" dmcf-pid="f5rgF2B3wg" dmcf-ptype="general">허사비스 CEO는 “AI는 물리학·재료역학 등 과학 분야에서 연구 진행이 더딘 분야와 문제해결이 필요한 과제에서 능력을 발휘할 것”이라며 “인류의 수많은 난제는 에너지·소재 문제로 연결되는데 AI가 상온 초전도체와 차세대 고성능 배터리 등 미래 기술 개발을 앞당길 수 있다”고 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="1ee6f64832ee3d8a2921151563756bd39bc1c2ee6422674ec9ed8c47b07448af" dmcf-pid="41ma3Vb0Io" dmcf-ptype="general">박종진 기자 truth@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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