구글이 세계를 바꾸는 전체 이야기 — 상세 한국어 대화록

기록 성격. 2026 세계지식포럼 오픈 세션의 공개 대담을, 제공된 영어 자동전사와 원음 기반 자동전사를 시간대별로 교차 대조해 한국어로 복원한 보존 기록이다. 사람이 원음을 처음부터 끝까지 들으며 확정한 축어록이 아니며, 공식 세션 정보는 고유명사와 배경 보정에만 썼다. 발화하지 않은 내용을 발화로 만들지 않았고, 사실상 들리지 않은 부분은 [복원 불가], 인명·숫자·직접인용이 불명확한 부분은 [불확실: …]로 남겼다.

세션 정보

차례

• 01. 소개와 책의 출발
• 02. 검색 혁명과 내부 취재
• 03. 스탠퍼드, 수표, 15년 뒤
• 04. 처음부터 AI 기업
• 05. 창업자 지배구조
• 06. 트랜스포머를 놓친 이유
• 07. 알파벳, 관료제, 한국 검색
• 08. AGI 기대와 한국의 칩
• 09. 모라벡의 역설과 물리 세계
• 10. 인간의 고유 가치와 의료
• 11. 일자리, 반발, 질의응답

01. 소개와 책의 출발

00:00 · 진행자

이 자리로 스티븐 레비를 모시겠습니다. [불확실: Wired editor at large라는 소개가 심하게 깨져 들림.] 신사 숙녀 여러분, 무대 위로 맞아 주십시오. 박수 부탁드립니다.

00:57 · 진행자

잘 모르시는 분을 위해 말씀드리면, 이분은 전설입니다. 1984년에 《해커스(Hackers)》를 냈고, 2011년에는 《인 더 플렉스(In the Plex)》를 냈습니다. 그 사이 줄곧 기술 산업을 취재하고 기록한 핵심 인물입니다. 그 산업을 실제로 만드는 사람들보다도, 그 안에서 무슨 일이 벌어지는지를 더 많이 아는 사람일지 모른다고까지 말하고 싶습니다. 오늘 같은 무대에 서게 되어 정말 영광입니다. 바로 본론으로 들어가겠습니다.

01:54 · 진행자

이 책 《인 더 플렉스》를 2011년에 내셨죠. 혹시 그때를 다 기억하지 못하실 분을 위해 맥락을 드리면, 2011년에 저는 첫 스마트폰을 샀습니다. 지금은 다들 스마트폰을 쓰고 있지요. 바로 그 시점에 이 책을 내셨습니다.

02:09 · 진행자

그때 왜 이 책을 내셨고, 구글의 내부를 어떻게 그렇게 깊이 들여다볼 수 있었습니까?

02. 검색 혁명과 내부 취재

02:25 · 스티븐 레비

그 이야기를 해 드리겠습니다. 먼저, 함께 무대에 선 것이 영광입니다. 세계지식포럼의 일부가 된 것도 영광이고, 여러분께서 이 자리에 나와 주셔서 기쁩니다. [불확실: “glad that all you shared on the portal” — 자리에 나와 주셨다는 인사로 들림.]

구글을 아주 일찍 알게 됐습니다. 구글은 1998년에 시작됐고, 얼마 지나지 않아 이 인터넷 검색 엔진을 만났습니다. 당시에도 검색 엔진은 있었습니다. 다만 문구를 입력하면 첫 페이지에 원하는 것이 나올 수도 있고, 아닐 수도 있었습니다. 이를테면 ‘세계지식포럼’을 쳤는데 백과사전 회사가 뜨고, 정작 원하는 것은 콘퍼런스인 식이지요.

03:17 · 스티븐 레비

사람들은 “이 정도면 됐지, 스크롤하면 되겠지”라고 생각했습니다. 저는 찾고 있는 문구를 쳤을 때, 딱 그 웹페이지가 100퍼센트 떨어지는 일이 가능하다고 느끼지 못했습니다. 그런데 스탠퍼드의 젊은 대학원생 두 명이 그 답을 찾아냈습니다. 전 세계 웹을 자기들 서버에 통째로 내려받은 것입니다.

03:51 · 스티븐 레비

스탠퍼드대학교에서 서버 몇 대를 살 자금을 구해, 인터넷을 내려받고, 어떤 사이트가 어떤 다른 사이트로 링크되는지를 수학적으로 계산해 적절한 답이 떠오르게 했습니다. 좋아하는 야구팀을 치면 그 웹사이트가 나왔습니다. 저는 이것이 놀랍다고 생각했습니다.

04:20 · 스티븐 레비

이 사람들을 만나야겠다고 생각해 캘리포니아주 마운틴뷰로 갔습니다. 그곳은 그들이 있던 곳이었습니다. 그전에 [불확실: 아주 작은 사무실, “over a row / bushel”]에 있다가, 조금 더 큰 건물로 막 이사한 때였습니다.

04:34 · 진행자 / 스티븐 레비

진행자가 할로윈 이야기를 확인하고, 레비가 이어 갑니다. 자신이 간 날 그들은 할로윈 파티를 하고 있었습니다. 창업자 한 명은 바이킹 복장이었습니다. 뿔이 크게 솟은 모자를 쓰고 있었지요.

04:56 · 스티븐 레비

다른 창업자 세르게이 브린은 소 코스튬을 입고, 가슴에 커다란 젖통을 달고 있었습니다. 그래서 저는 바이킹과 소를 인터뷰했습니다. 그들이 검색을 혁명적으로 바꿨습니다. 당시 저는 뉴스위크에서 일하고 있었습니다. 이후 몇 해 동안 회사가 커지고 기업공개를 했고, 돈을 벌기 시작했습니다. 2004년 IPO 무렵에는 책도 몇 권이 나와 있었습니다. 그래도 더 할 이야기가 있다고 느꼈지만, 구글 안으로 어떻게 들어가야 할지는 잘 몰랐습니다.

05:39 · 스티븐 레비

그런데 지금으로부터 약 20년 전인 2007년에, 어소시에이트 프로덕트 매니저(Associate Product Manager)라는 프로그램이 있다는 이야기를 들었습니다. 대학을 막 나온 [불확실: bright로 들리나 white로도 전사됨] 젊은이들을 뽑아 이 프로그램에 넣었습니다. 처음부터 큰 책임을 맡겼습니다. 초기에 어떤 이에게는 Gmail이라는 제품을 출시하는 일을 도우라고 했습니다.

06:02 · 스티븐 레비

깊은 물에 던져 넣는 식이었습니다. 2년 과정이었고, 중간에는 해외 출장이 있었습니다. 어느 해에는 저를 데려갔습니다. 그래서 젊은 구글 제품 관리자들과 세계를 돌았습니다. 일본과 중국을 갔지만, 어째서인지 한국은 빠뜨렸습니다. 그는 그것이 큰 실수였다고 덧붙였습니다.

06:36 · 스티븐 레비

그다음 인도와 이스라엘로 갔습니다. 2주 동안 하루 24시간 그들과 함께 일하며 현지 구글 사무실을 방문했습니다. 그때 깨달았습니다. 내부에서만 배울 수 있는 일이 있다는 것을. 구글 안에 머물며 수백 명을 만나 책 한 권을 쓰겠다고 마음먹었습니다.

07:12 · 스티븐 레비

그들이 예스라고 했고, 그 기회를 주었습니다. 책을 쓴 뒤에 그들은 — 제 페이스북 책 때도 그랬습니다 — 당신의 책은 매우 공정했다고, 다시는 누구에게도 그 정도의 접근을 주지 않겠다고 말했습니다.

07:33 · 스티븐 레비

그러나 저는 구글뿐 아니라, 이 세기에 기술 기업이 일하는 방식에 대해서도 많이 배웠습니다. 그들이 한 일이 나중에 많이 모방됐기 때문입니다. 책을 썼고, 그것은 [불확실: “a good role / well, good”] 좋은 일이었습니다.

03. 스탠퍼드, 수표, 15년 뒤

07:57 · 진행자

그들이 월드와이드웹을 말 그대로 내려받았다는 이야기가 흥미롭습니다. 그때 그런 일이 가능했다고 상상해야 하지요.

08:10 · 스티븐 레비

가능은 했습니다. 다만 대학원생이 “우리가 이것을 하겠다”고 말하는 일은 드물었습니다. 스탠퍼드는 학생들에게 매우 허용적이고, 기업가적이 되도록 권합니다. 실제로 초기 자금의 일부는 교수진에게서 나왔고, 또 하나는 선(Sun)의 초기 창업자에게서 나왔습니다.

08:31 · 스티븐 레비

그를 불러 제품을 보여 주었습니다. 그 투자자는 그날 출근하기 전에 들렀고, “꽤 좋군”이라고 한 뒤 수표책을 꺼내 10만 달러를 썼습니다. 당시로서는 진짜 큰돈이었습니다.

08:55 · 스티븐 레비

유일한 문제는, 그들에게 은행 계좌가 없었다는 것이었습니다. 그래서 은행 계좌를 열어야 했습니다.

09:04 · 진행자

책이 2011년에 나왔고, 지금은 그로부터 15년이 지났습니다. 구글에 대해 할 말이 너무 많아, 속속들이 이야기하려면 며칠이 필요할 것입니다.

09:25 · 진행자

정말 궁금한 것은 이것입니다. 15년이 지난 지금, 그 이야기에서 오늘 우리가 겪는 일과 여전히 맞닿는 것은 무엇입니까?

04. 처음부터 AI 기업

09:40 · 스티븐 레비

책을 쓰면서 깨달은 것은, 구글이 언제나 AI 기업이었다는 점입니다.

09:58 · 스티븐 레비

창업자 두 사람 모두 대학원에서 AI를 공부했습니다. 두 사람의 어머니는 박사학위를 받지 않고 나온 것을 매우 아쉬워했습니다. 아마 첫 10억 달러쯤에서 용서했을 겁니다. 그러나 그들은 언제나 AI가 회사의 중심에 있다고 느꼈습니다. 그때의 AI는 지금 우리가 아는 AI, 특히 검색에서 쓰는 AI와는 달랐습니다. 다만 당시로서는 최첨단 인공지능을 검색 엔진에 넣었습니다. 그 바탕이 바로 앞에서 말한 PageRank입니다. 월드와이드웹의 모든 링크를 파악하고, 그 연결망으로 어떤 사이트가 입력한 단어와 관련 있는지를 가렸습니다. 애매한 것이 너무나 많았습니다.

10:49 · 스티븐 레비

검색창에 무엇을 칠 때, 사실 비슷한 다른 것을 원하는 경우가 많았습니다.

10:58 · 진행자

예를 들면 어떤 것입니까? “좋은 햄버거를 찾고 있다” 같은 것인가요?

11:05 · 스티븐 레비

좋은 햄버거를 찾는다면, 그것이 식당을 찾는 일인지 알아야 합니다.

11:13 · 진행자

햄버거의 좋은 모양새나, 햄버거를 잘 만드는 법이 아니라요.

11:18 · 스티븐 레비

복잡한 맥락을 사야 하는 셈입니다. 그래서 이상한 일에 부딪혔습니다.

11:23 · 스티븐 레비

핫도그를 찾는다고 할 때, 음식이 아니라 개라는 동물을 찾는 것인지도 구분해야 했습니다.

11:34 · 진행자

핫텁인지, 뜨거운 물인지. 욕조인지 끓는 물인지, 그런 것이지요?

11:40 · 스티븐 레비

그렇습니다. 그들은 인공지능으로 단어의 맥락을 가렸고, 차츰 효과적인 검색 엔진을 만들었습니다.

11:55 · 스티븐 레비

책이 나온 뒤 오랜 시간이 지나, 딥러닝이라는 인공지능의 흐름이 있었습니다. 지금 우리가 아는 인공지능을 움직인 바로 그 흐름입니다. 몇 해 전에 나와 더 효과적일 것이라는 약속을 안고 있었습니다. 구글은 딥러닝을 만든 사람들, 특히 토론토대학교의 과학자 제프리 힌턴을 고용했습니다. 그는 인공지능의 대부로 알려져 있습니다. 그와 함께 토론토에서 온 동료 일리야 수츠케버도 고용했고, 엔지니어들이 생각하는 방식을 바꿔 딥러닝 전문가로 만들었습니다.

12:45 · 스티븐 레비

그리고 지금 우리가 생성형 AI라고 부르는 것의 전조가 보이기 시작했습니다. 이메일을 쓸 때 문장의 나머지를 채워 넣으려 하는 식이지요. 처음 봤을 때를 기억합니다. 책이 오늘에도 유효하다고 말하는 이유 중 하나입니다.

05. 창업자 지배구조

12:45 후반 · 스티븐 레비

또 하나, 구글은 이 세기에 떠오르는 기업이 어떤 모습이고 어떻게 행동할지의 템플릿을 남겼습니다. 회사 구조를 만들 때 창업자들이 의결권 주식을 두어, 지분 비율이 과반에 훨씬 못 미쳐도 의결권에서는 과반을 쥐고 통제를 유지하게 했습니다. 그것이 [불확실: founder mode / family로 갈림] 창업자가 회사를 거의 흔들리지 않게 장악하는 방식의 시작이었습니다. 아무도 그들을 밀어낼 수 없었습니다.

14:12 · 스티븐 레비

페이스북의 마크 저커버그는 이를 극단까지 밀었습니다. 이사회조차 자신을 개인적으로 이길 수 없다고 만들었습니다. 무엇이든 밀어붙일 수 있었습니다. 가상현실이 중요하다고 느껴 회사 이름을 바꾸고 싶으면, 그렇게 할 수 있었습니다. 실제로 그렇게 했습니다. 페이스북의 이름을 바꿨습니다.

14:35 · 스티븐 레비

수십억 달러를 쏟아부은 가상현실 시도가 실패였는데도 말입니다.

14:47 · 진행자

그래서 일종의 비즈니스 문화, 우리가 지금 이런 기업의 방식으로 이해하는 지배구조가 만들어진 것이군요.

14:56 · 스티븐 레비

그렇습니다. 창업자들에게 신과 같은 통제가 있습니다.

15:01 · 진행자

그 이야기를 하는 사람이 많습니다. 묻고 싶은 것이 있습니다. 구글은 방대한 데이터로 맥락을 잡고 검색을 개선한 뒤, 그 위에 다른 제품들을 쌓아 올렸습니다.

06. 트랜스포머를 놓친 이유

15:16 · 진행자

처음부터 AI 기업인 것은 분명해 보입니다. 그런데 동시에 OpenAI와 함께 열린 AI 붐의 어떤 시작을 거의 놓친 것처럼도 보입니다. 무슨 일이 있었습니까. 왜 구글이 이 영역의 선점자가 되지 못했습니까?

15:34 · 스티븐 레비

구글은 언제나 훌륭한 연구 조직을 가지고 있었습니다. 2016년쯤, 일부 과학자가 인공지능을 더 잘 하는 아이디어를 냈습니다. AI 모델이 질의를 해석할 때 어떤 단어에 주의를 기울일 것인가, 곧 어텐션이라는 전제 위에 만든 것이었습니다. 결국 연구원 여덟 명이 이 아키텍처를 함께 작업했습니다. 훨씬 강력해질 수 있었습니다. 큰 텍스트 덩어리를 받아, 복잡한 답을 내놓을 때 다음 단어만 고르는 대신, 문장 전체를 보고 어느 단어에 주의를 기울여야 할지 결정할 수 있었습니다. 어떤 의미에서 언어를 더 잘 이해했습니다. 이것이 트랜스포머(transformer)라고 불렸습니다.

16:33 · 진행자 / 스티븐 레비

장난감 트랜스포머 이야기도 나옵니다. 플라스틱 조각을 주머니에 넣었다가 로봇으로 바꾸는 그 장난감 말입니다. 레비는 그 논문 제안서를 실제로 입수했는데, 거기에 트랜스포머 그림이 있었다고 합니다.

16:57 · 스티븐 레비

그러나 그것은 AI 자체도 바꿔 놓았습니다. 훨씬 강력했기 때문입니다. 그런데 구글의 상사들은 멋진 연구 프로젝트라고 생각했을 뿐, 달려들지 않았습니다. 포착하지 못했습니다. 포착한 것은 OpenAI라는 신생 기업의 사람들이었습니다. 특히, 앞에서 이름을 말한 사람, 토론토에서 와 구글을 떠나 OpenAI를 공동 창업한 일리야 수츠케버가 “잠깐, 우리는 OpenAI를 시작했는데 무엇을 해야 할지 아직 제대로 못 찾았다”고 깨달았습니다. OpenAI는 몇 해가 지나 있었고, 온갖 것을 시도했지만 제대로 터지는 것이 없었습니다. 그래서 일리야가 이 트랜스포머를 보고 다른 엔지니어에게 넘기며, 여기에 컴퓨팅을 잔뜩 집어넣자, 서버를 아주 많이, 컴퓨터를 아주 많이 쓰자고 말했습니다. 아주 좋은 모델에 데이터를 많이, 정보를 엄청나게 주었습니다.

18:01 · 스티븐 레비

그러면 훨씬 더 강력해질 수 있었습니다. 그것을 스케일링이라고 부릅니다. 그렇게 스케일을 키운 초기 GPT 계열 모델을 만들었습니다. [불확실: 자동전사에는 ‘ChatGPT 1·2’, ‘몇 가지 예시’, ‘아마존 리뷰’로 들리지만 모델 명칭과 학습 자료를 확정하기 어렵습니다.]

18:22 · 스티븐 레비

숫자가 올라갈 때마다 정보와 데이터를 더 썼고, 나중에는 책도 넣었습니다. 그 이야기는 뒤에서 할 수 있습니다. 훨씬 더 효과적이었습니다. OpenAI가 그렇게 강력해진 이유입니다. 트랜스포머라는 아이디어에 뛰어든 것입니다. 구글은 그 점에서 뒤처져 있었습니다.

18:51 · 진행자

흥미롭습니다. 구글이 원래 가졌던 창업자 주도 지배구조가, 어떤 방향으로는 혁신하지 않기로 하는 이유가 되기도 합니다. 그런데 그 지배구조가 새 회사들에 복사되니, 회사를 떠나 밖으로 나간 사람은 매우 자기 주도적인 혁신 순환을 가질 수 있습니다. 지금 우리가 보는 일이 바로 그것 같습니다.

07. 알파벳, 관료제, 한국 검색

19:19 · 스티븐 레비

그런 논리를 펼 수는 있습니다. 논문이 나온 것은 2018년이고, 2015년에는 구글이 알파벳이 되었습니다. 여러 회사를 묶어 놓은 구조입니다. 그때쯤 창업자들은 회사에서 조금씩 물러나고 있었습니다. 지금도 이사회에서 가장 큰 주주이지만, 최근까지 둘 다 일상 운영에는 거의 관여하지 않았습니다. AI에서 따라잡아야 할 필요 때문에, 창업자 중 한 사람인 세르게이는 돌아왔습니다. 최고경영자였던 다른 창업자 래리 페이지는 시야에서 사라졌습니다.

20:05 · 스티븐 레비

구글의 공개된 목소리가 전혀 아닙니다. 이사회에서나 볼지 모릅니다. 그것이 저를 놀라게 했습니다. 제 책을 읽으면 래리가 얼마나 큰 생각을 하는 사람인지, 회사를 어떻게 운영할지에 대해 얼마나 다른 아이디어를 가졌는지 알 수 있습니다. 어느 날 들어가서는, 중간관리자는 더 필요 없다고 말했습니다. 그 실험은 실패했습니다. 그러나 끊임없이 그런 미친 아이디어가 있었습니다.

20:41 · 스티븐 레비

세상의 모든 책을 스캔하자는 아이디어도 그의 것이었습니다. 전부, 모든 책을. 한편으로는 놀라운 일이 될 수 있었습니다. 검색어를 치면, 예전에는 도서관에 묶여 있던 어떤 책이든 불쑥 나오는 것이지요. 그러나 저작권이라는 큰 문제가 생겼습니다. 저는 그와 다른 임원이 책을 스캔해 보려 하는 현장을 보았습니다.

21:20 · 스티븐 레비

이상하게도, 처음 스캔한 책 중 하나는 구글이라는 이름의 작은 괴물이 나오는 어린이책이었습니다.

21:20 확인 · 진행자

구글이라고요?

21:20 재확인 · 스티븐 레비

네. 의도한 것은 아니었습니다. 시에 가까운 구절이 있었는데, [불확실: “watch out for the big bad/head of Google”] 큰 구글을 조심하라는 내용이었습니다.

21:46 · 스티븐 레비

사람들이 구글이 관료제가 됐다고, 일을 처리하기가 어렵다고 불평하기 시작했기 때문입니다. 아주 최근에도 구글의 최고 과학자 중 한 사람인 [불확실: Joe Dean / jeffine]이 구글 최고의 사람들 가운데 동료 세 명과 함께 회사를 떠나 자기 회사를 시작했습니다. 제가 그 이야기를 물었을 때, 그들은 구글에 대해 감사와 [불확실: 존경/감사]만을 말했습니다. 20년 동안 그곳에서 일해서 행복했다고요.

22:20 · 스티븐 레비

다른 이들은 5년, 10년을 일했습니다. 그러나 그중 한 사람은, 관료제와 부딪히지 않아도 되는 스타트업에 있는 것도 기쁘다고 했습니다. 이제는 우리가 창업자라는 말입니다.

22:36 · 진행자

구글은 이제 분명한 기준점이 되었습니다. 어떻게 보든 변혁적이었습니다. 이 자리에 있는 사람 중에 AI를, 적어도 검색에라도, 한 번도 쓰지 않은 사람은 없을 것입니다. 맥락을 드리면, 2011년 이 책이 나왔을 때 한국은 구글로 검색하지 않았습니다.

22:58 · 진행자

한국은 전적으로 네이버와 다음 같은 국내 플랫폼으로 검색하고 있었습니다. 그것이 바뀐 것은 훨씬 뒤, 2015·16·17년 구글이 한국 시장에서 더 공격적일 때부터 검색이 올라오기 시작했지만, 여전히…

23:19 · 스티븐 레비

다른 회사들은 어떻게 됐습니까?

23:23 · 진행자

아직 있습니다. 다만 그때 구글은 시장에 제대로 들어가기조차 어려웠습니다. 그런데 아주 최근에 구글은 한국 검색의 절반 이상을 차지합니다. 주로 구글 시스템에 들어간 AI 기능 때문입니다. 그래서 우리는 지금, 내부에서 무슨 일이 일어나는지 깊이 의식하지 않더라도, 한국에서 그 변혁을 일상으로 겪고 있습니다.

08. AGI 기대와 한국의 칩

23:55 · 진행자

그래서 묻고 싶습니다. 모두가 AI를 어떻게 쓸지, AI가 내 문제를 다 풀어 줄지, 계속하려면 무엇을 배워야 할지를 고민하고 있습니다.

24:11 · 진행자

모든 것을 대신해 줄까요. AI가 내가 하는 무엇이든 해결해 줄 것이라는 신화가 있습니다. 알파고가 한국의 바둑을 한 일 말입니다. 이제 컴퓨터가 모든 것을 해 줄 것이라는 이 기대는 얼마나 현실적입니까?

24:33 · 스티븐 레비

사람들은 늘, 인공지능이란 컴퓨터가 하지 못하는 것이라고 말했습니다. 컴퓨터가 할 수 있으면 그것은 지능이 아니라는 식이었지요. 저는 개리 카스파로프와 IBM 컴퓨터 딥 블루의 체스 대결을 취재했습니다. 1997년이고, 이제 거의 30년에 가깝습니다. 뉴스위크 표지 기사를 썼고, 표지 제목은 “뇌의 최후 항전(The Brain’s Last Stand)”이었습니다. 그러나 뇌의 최후 항전은 아니었습니다. 사람들은 그저, 체스는 그렇게 어렵지 않다고 말했습니다. 그런데 수년 동안 사람들은 컴퓨터가 체스 챔피언이 되는 일은 없을 것이라고 말해 왔습니다. 그러고 나서는 컴퓨터가 바둑 챔피언이 되는 일은 없을 것이라고 말했습니다.

25:23 · 스티븐 레비

그러려면 AI가 필요했습니다. 딥마인드는 구글이 인수한 스타트업입니다. 그래서 사람들은 구글이 바둑에서 이겼다고 말합니다. 그리고는 그저 게임일 뿐이라고 했습니다. 이 회사들이 쫓아온 것은 AGI, 곧 인공일반지능입니다. 컴퓨터가 인간이 하는 모든 일을, 적어도 그만큼, 아마 더 잘 할 수 있다는 뜻입니다. 이번 주는 역사적인 주라고들 합니다. OpenAI가 새 모델을 내놓았고, 곁가지처럼, 우리는 여기서 판을 바꿀 수 있다고 생각한다고 말했기 때문입니다. [불확실: “we think we can be changing out here”의 정확한 표현.] 저는 그들이 그렇게까지 했다고 보지 않습니다.

26:26 · 스티븐 레비

하늘이 무너지지 않았습니다. 회사가 AGI가 그 일을 할 수 있으니 직원을 전부 자르지도 않았습니다. 그런 일은 나중에 올지 모릅니다. 그러나 이미 하는 일도 많습니다. AI 연구자들과 많이 이야기합니다.

26:52 · 스티븐 레비

그들은 모두, 5년 전의 자신들이 지금을 보면 충격을 받았을 것이라고 말합니다. 트랜스포머가 모델이 아주 빨리 더 좋아지는 과정을 시작했기 때문입니다. 그러나 그 과정에는 점점 더 많은 계산, 그 필요에 닿기 위한 더 많은 칩, 더 똑똑해지기 위한 더 많은 데이터가 필요했습니다. 칩 이야기는, 그런데, 한국에는 꽤 좋은 소식입니다. 이번 주 OpenAI가 [불확실: Astro]를 내놓았을 때 삼성 주가가 올랐고, 메모리를 만드는 SK하이닉스 [불확실: ASR은 SKINs]도 올랐습니다. 한국이 정말 안쪽 트랙을 가진 영역입니다.

27:55 · 진행자

한국에는 좋은 일이군요.

27:57 · 스티븐 레비 / 진행자

한국에 매우 좋은 일입니다. 진행자는, 한국이 AI에 대해 매우 낙관적이며 때로는 지나칠 수도 있다고 말합니다.

28:08 · 진행자

이 점을 어떻게 보시는지 궁금합니다. 한국은 2030년부터 인구 감소를 겪을 것으로 예상됩니다. 출생률이 매우 낮습니다.

28:21 · 진행자

미래에 큰 경제적 과제가 있습니다. 제가 만난 많은 사람은, 괜찮다, 로봇이 그 일을 하면 된다고 말합니다. 로봇이 생산성 문제를 풀고, 그것이 한국의 인적자본 문제를 다루는 중요한 길이 될 수 있다는 대화가 있습니다. 여기저기서 휴머노이드가 보이고, 특히 중국 기술 기업에서 많이 나옵니다. 앞으로 몇 해 안에 휴머노이드 로봇이 그 역할을 하기 시작하는 일이 얼마나 현실적입니까?

09. 모라벡의 역설과 물리 세계

29:00 · 스티븐 레비

AI가 효과적인 휴머노이드 로봇을 움직이게 하는 일은, 대화를 이어 가고 데이터를 받아 다시 처리해 주는 일보다 훨씬 어렵습니다. 모라벡의 역설(Moravec’s paradox)이라는 것이 있습니다.

29:29 · 스티븐 레비

카네기멜런대학교의 로봇 공학 교수였던 사람이 말한 것입니다. 역설은 이렇습니다. 인간에게 어려운 일, 이를테면 고등 수학 계산 같은 일 — 방금 OpenAI가 [불확실: 수백 년 동안 정의된 수학 문제]를 풀었다는 이야기도 들었습니다 — 그런 일은 컴퓨터에게 지금 더 가능한 편입니다. 제가 킬러 앱이라고 생각하는 돌봄은 다릅니다.

30:07 · 스티븐 레비

알츠하이머 환자를 침대에서 일으켜 화장실로 데려가는 일 말입니다. 많은 사람이 집에 살지 못하는 이유가 바로 그 구체적인 행위를 해 줄 돌봄 인력이 없기 때문입니다. 로봇에게는 매우 어렵습니다. 우리가 당연하게 여기는 일, 방을 가로질러 가구를 피하고, 특히 [불확실: 150파운드]짜리 무엇을 들고 가는 일은 정말 힘듭니다. 지금은 놀라운 돌파도 보입니다. 어제 이 무대에서 전 구글 사람 세바스찬 스런이 무언가를 아주 천천히 빨래 개는 영상을 보여 준 것 같습니다. 스타트렉 같은 장면은 아닙니다.

31:08 · 스티븐 레비

다음 경계는, 사람이 개는 속도의 약 10분의 1로 빨래를 개는 것입니다. 로봇에게는 어려운 일이고, 더딜 것이라고 봅니다. 큰 진전을 이미 본 곳은, 인간이 되려 하지 않고 어떤 작업을 매우 정확하고 빠르게 하는 산업용 로봇입니다. 한국은 그 분야의 상당한 선두입니다.

31:39 · 진행자

어떤 의미에서는 데이터 입력, 데이터 기반 문제이기도 합니다. 구글이 월드와이드웹을 내려받고 책을 스캔한 것처럼, 음성-텍스트와 음성 인식을 하는 AI 플랫폼들은 언어 기반 빅데이터로 지능을 만듭니다. 같은 기술을 로봇이 물리 공간에서 쓰려면, 실제 물리 세계에 대한 정보를 그만큼, 아니 그보다 훨씬 더 스캔하고 내려받아야 할 것입니다. 돌아다니는 법을 이해해야 하지요.

32:16 · 스티븐 레비

가장 큰 답 중 일부는 그 안에 있습니다. 표준화하기 어려운 지점, 도로가 있는 지점입니다. 선이 있는 곳이지요. 그러나 온갖 이상한 일이 일어납니다.

32:29 · 스티븐 레비

유명한 영상이 있습니다. 구글 [불확실: budget / 프로젝트]의 영상으로, 유튜브에서 볼 수 있을 겁니다. 자율주행차 하나가 오리 한 마리를 거리로 쫓는 여성을 만나는 장면입니다. 예측한 상황이 아니었습니다. 그런 일을 가릴 단단한 프로토콜이 있었던 것도 아닙니다.

32:55 · 스티븐 레비

자율주행차가 여전히 어려워하는 엣지 케이스가 많습니다. 어떤 사람은 그래서 인간 운전자를 결코 대체하지 못할 것이라고 합니다. 대체는 할 것입니다. 다만 스스로 알아내야 하는, 어려운 일들이 언제나 있을 것입니다. 지적하신 대로, 길을 따라 운전하는 일은 [불확실: 저녁을 만들고 부엌을 헤쳐 나가는 일만큼 복잡하지 않을 수 있음] 그것만큼 복잡하지 않을 수 있습니다. 그렇다고 해도, 이 물리 문제를 깨고 물리 세계를 이해하려는, 이른바 월드 AI를 쫓는 새 회사들이 많습니다.

33:46 · 진행자

본 적이 있습니다. 사람들에게 카메라를 차고 일을 하게 대가를 주고, 그것을 스캔해 로봇이 쓸 수 있는 실제 행동으로 바꾸는 회사들이 있습니다.

34:10 · 스티븐 레비

사람들이 모든 것을 찍는 것이지요. 구글이 자율주행 프로젝트를 할 때와 같습니다. 어제 그 프로젝트를 이끌었던 세바스찬 스런이 설명했듯이, 그들은 수백만 마일을 달렸습니다. 구글에게 다행이었던 것은, 당시 그것을 금하는 법이 없었다는 점입니다. 규제가 없으니 원하는 것을 할 수 있었고, 그렇게 했습니다.

34:30 · 스티븐 레비

지금 샌프란시스코나 로스앤젤레스에는 수백 대의 자율주행차, 웨이모 차량이 원하는 곳으로 데려다 줍니다. 사람들은 좋아합니다. 운전자가 어떻게 운전하는지 크게 걱정하지 않아도 되고, 아이들도 맡깁니다.

10. 인간의 고유 가치와 의료

34:58 · 진행자

앞에서 하신 말씀 때문에, 인간이라는 문제로 생각이 갑니다.

35:09 · 진행자

기술 산업과 AI의 발전을 그렇게 많이 보셨고, 그렇게 많은 사람을 만나 이야기하셨습니다. 미래에 인간만이 가지는 고유한 가치가 있다고 보십니까?

35:32 · 스티븐 레비

있다고 말하겠습니다.

35:34 · 진행자

왜 그렇게 생각하십니까?

35:37 · 스티븐 레비

컴퓨터에는 역사가 없습니다. 삶이 없습니다. 클로드나 ChatGPT, 제미나이, [불확실: 한국 쪽 서비스인지 다른 이름인지] 같은 대규모 언어 모델과 상호작용할 수는 있습니다. 대부분의 사람은 이런 해외 플랫폼을 씁니다. 응답할 것이고, 역경이 어떤 것인지 어느 정도 이해하는 것처럼 보일 것입니다.

36:02 · 스티븐 레비

그러나 어려운 상황에서 자라난 적이 없습니다. 부모의 사랑을 받은 적도, 그 사랑을 거부당한 적도 없습니다. 석양을 감상한 적도 없습니다.

36:28 · 스티븐 레비

석양이 감상된다는 것을 배웠을 뿐입니다. 역사 속에서 일어난 일이 아니고, 그것과의 연결은 정의상 인간적 연결일 수 없습니다. 인간적 연결을 흉내 내는 무엇일 수는 있습니다. 인간적 연결이라고 말할 수도 있겠지요. 그러나 아닙니다.

36:48 · 스티븐 레비

소설을 읽어 사랑하게 되고, 삶이 바뀌고, 영감을 받아, 그 소설을 생각하며 걷고 있는데, 나중에 누군가가 그 소설을 인간이 쓰지 않았다고, 기계가 썼다고 말한다면. 속은 기분이 들지 않겠습니까?

37:13 · 진행자

그렇게 생각합니다. 대체될 수 없는 무엇이라고 생각합니다.

37:31 · 스티븐 레비

몇 주 전 Wired 칼럼에서, 저명한 의사가 쓴 논문을 다뤘습니다. 환자를 치료할 때 많은 사람이 AI를 쓴다는 이야기였습니다. 어떤 의사는 AI를 쓰고, 어떤 의사는 전염병처럼 피하고, 어떤 의사는 치료의 일부로 씁니다. 의사와 인공지능이 함께 진단하고 병력을 듣고 치료에 참여하는 것을 하이브리드 방식이라고 부릅니다. 그것이 미래라고 생각하는 사람들이 있습니다. 그러나 이 논문은 AI만 쓰는 편이 더 낫다고 주장했습니다.

38:15 · 스티븐 레비

의사가 손을 대지 않고 AI만 쓰면 진단이 더 낫고, 병력을 더 잘 받고, 치료 계획을 더 잘 세우고, 용량 관리도 더 잘 한다는 것입니다. 의사들은 빼 두라는 식이지요.

38:29 · 스티븐 레비

그래서 제가 아는 매우 저명한 의사, 좋은 친구에게 물었습니다. 그는 《미국의학협회저널》(JAMA)에 실린 이 논문 첫 문단에 인용된 사람이었습니다. [불확실: Dr. Walker] 하이브리드 방식을 좋아하지만 틀렸다는 취지였습니다. 그와 이야기해 보니, 그들이 말하는 바에 전적으로 반대하지는 않는다고 했습니다. 그러나 의사의 역할은 있다고 했습니다.

39:11 · 스티븐 레비

치명적인 암이 있다는 사실을 기계에게서 듣고 싶지는 않을 것이라는 말입니다. 공감하는 인간이 그 말을 전하고, 다음에 무엇을 할지 함께 길을 잡을 때 치료가 달라질 수 있습니다.

39:27 · 진행자

왜인지, 플라시보 효과가 생각납니다. 우리는 참이든 아니든, 믿는 것에 큰 가치를 둡니다. AI와 기계에 점점 더 의존하고, 그것으로 인간의 연결·공감·이해·의도성을 대체하면, 기계를 쓰면서 그 인간적 연결을 되돌릴 방법은 플라시보 효과에 가까운 무엇뿐인 위치에 서게 됩니다.

40:10 · 스티븐 레비

동의합니다. 다만 플라시보 효과라고는 하지 않겠습니다. 플라시보 효과는 사람들이 속을 때, 머리 속에서 일어납니다.

40:18 · 스티븐 레비

인간적 연결에는 실제로 차이를 만드는 무엇이 있습니다. 플라시보가 아니라 실제 실체입니다.

40:29 · 진행자

제가 말하는 것은, 사람들에게서 인간적 연결을 강제로 빼고 기계만 쓰게 한다면, 그것을 복제하려 할 방법은 플라시보처럼 속이는 것뿐이라는 점입니다. 기계는 그 인간적인 일을 할 수 없기 때문입니다.

40:49 · 스티븐 레비

어떤 사람들은, 의사가 효과적이려면 간호사처럼 등을 돌봐 줘야 한다고 말합니다. 한국에 나갔는지는 모르겠지만, 하우스라는 TV 프로그램이 있었습니다.

41:03 · 진행자

하우스, 많은 사람이 봤습니다.

41:06 · 스티븐 레비

주인공 의사는 환자 옆에서 태도가 형편없었습니다. 직원에게 무례하고 환자에게 무례했지만, 뛰어난 진단의였습니다.

41:22 · 스티븐 레비

환자가 가진 가장 희귀한 병을 알아내고, TV 한 시간 안에 하루를 구했습니다. 자, 하우스 의사는 죽었습니다. AI가 그 일을 할 수 있기 때문입니다. 하우스가 할 수 있는 일은, 환자에게 공감하고 직관적이고 섬세해지는 것입니다. 하우스의 반대가 슈퍼 의사가 될 것입니다.

11. 일자리, 반발, 질의응답

41:52 · 스티븐 레비

더 인간적이 되는 쪽으로 말입니다. AI가 할 수 있는 일, 할 일을 깎아내리고 싶지는 않습니다. 일자리를 아주, 아주, 아주 많이 가져갈 것입니다. 다른 부정적인 일도 일으킬 것입니다. 한국에서도 미국에서 보는 것과 같은 AI 반발을 보고 있는지는 모르겠습니다. 사람들이 들고일어나고 있습니다. 선거의 쟁점이 됐습니다.

42:35 · 스티븐 레비

데이터센터가 들어서는 것을 막으려 싸웁니다. AI를 쓰면서도 그에 대한 두려움과 적대가 있다고 봅니다.

42:49 · 진행자

그렇습니다. 구글도 그렇습니다. 이 대화가 너무 즐거워 시간이 날아가고 있습니다. 여러분께 레비 씨에게 질문할 기회를 드리지 않으면 안 됩니다.

42:57 · 진행자

남은 짧은 시간을 질의응답으로 넘기겠습니다. 주최 측이 마이크를 준비해 두었을 것입니다. 질문이 있는 분은 지금 해 주십시오. 뒤쪽에 손이 보입니다.

43:47 · 청중

이 세션에 감사드립니다. 제 이름은 [불확실: Jun Cho]이고, [불확실: Cerebral Business School]에서 왔습니다. 우리가 ChatGPT 같은 AI에 조금씩 더 의존하고 있고, 그 AI가 때로 거짓 정보를 담는다는 사실을 알고 있습니다. 그것이 AI를 쓰며 하는 미래의 작업을 위태롭게 할 수 있습니까?

44:26 · 스티븐 레비

훌륭한 질문입니다. 감사합니다. 챗봇은 말씀하신 대로 환각, 곧 거짓된 내용으로 알려져 있습니다. 줄여 가는 중이지만 여전히 있습니다.

44:50 · 스티븐 레비

두려움은, 환각이 낮아질수록 오히려 더 위험해질 수 있다는 점입니다. 사람들이 덜 꼼꼼히 확인하기 때문입니다. 환각이 20퍼센트면, 과제를 내기 전에, 무엇을 출판하기 전에, AI 에이전트가 비행기표를 사기 전에 확인합니다. 그러나 환각이 1퍼센트가 되면 그렇게 주의 깊게 보지 않습니다.

45:31 · 스티븐 레비

당연히 가장 좋은 조언은 언제나 확인하라는 것입니다. 저는 AI를 쓸 때, 글을 쓰는 데는 쓰지 않습니다. 브레인스토밍에도 쓰지 않습니다. 어떤 사람은 그래도 된다고 생각할지 모르지만, 저는 쓰는 과정이 곧 생각이라고 느낍니다. 쓰고 싶은 것과 씨름하며 결론에 이릅니다. 다만 조사에는 씁니다.

46:00 · 스티븐 레비

조사할 때 클로드든 GPT든, 출처가 어디냐고, 논문을 보여 달라고 한 뒤 원문으로 돌아갑니다. 그러나 환각이 들어올 위험은 있다고 봅니다. 어느 지점에서는 모델이 우리를 의도적으로 속일 위험도 있다고 생각합니다.

46:29 · 진행자

의도적으로 속인다고요? 그렇게 될 수 있다고 보는 이유가 있습니까?

46:35 · 스티븐 레비

때로는 목표가 여러 개 주어지고, 그 목표를 쫓는 과정에서 사람에게 해로운 일을 할 수 있기 때문입니다. 특히 앤트로픽 같은 회사들이 이 실험을 해 보았고, 때로 대규모 모델이 끔찍한 행동을 하려는 것을 확인했습니다. 한 사례에서는, 새 버전으로 바꾸려 하니 시스템을 끄겠다고 말한 상황에 모델을 넣었습니다. 그들이 만든 가상의 회사였습니다. 그 가상 회사에서 클로드, 그 모델이 모든 이메일에 접근해, 시스템을 끄려는 가상 인물이 불륜을 하고 있다는 메일을 찾아냈습니다.

47:24 · 스티븐 레비

모델은 협박 편지를 보냈습니다. 나를 끄려고 하면, 그 불륜을 모두에게 알리겠다는 내용이었습니다.

47:47 · 진행자

허위 정보 이야기가 아니군요.

47:50 · 스티븐 레비

생각만의 일도 아닙니다. 이 모델들은, 꺼지지 않는 더 큰 목표가 있다고 느껴 어떤 대가를 치르더라도 막으려 합니다. 이상한 종류의 생존 본능이 있습니다. 집착하지 않아서가 아니라, 인간의 지식 전부, 범죄자와 나쁜 행동에 관한 소설과 이야기 전부로 훈련받았기 때문입니다. 나쁜 행동을 다 압니다. 그래서 어떤 면에서는 인류의 왜곡 거울입니다.

48:26 · 진행자

생각할 거리가 많습니다. 다른 질문 있으신가요?

48:37 · 청중

먼저 레비 씨께서 오늘 와 주셔서 감사합니다. 작은 질문입니다. AI가 매우 빨리 발전하고 있습니다. 우리 같은 젊은이가 미래 AI 시대에 성공하려면 어떤 기술이나 자질을 길러야 합니까?

49:14 · 스티븐 레비

또 훌륭한 질문입니다. 미국에서 AI에 가장 적대적인 집단이 젊은이입니다. AI 투자 때문에 초급 인력을 쓰지 않는다는 증거도 있습니다. 길러야 할 기술은, AI가 대체하기 어려운 것, 곧 그런 인간적 연결이 들어가는 쪽이어야 한다고 봅니다. 사람들은 교양 학문이 사라지고 STEM, 과학과 기술만이 길이라고 말하곤 했습니다. 그런데 AI 시대에는 오히려 교양 학문을 한 사람에게 이점이 있습니다.

49:57 · 스티븐 레비

STEM에 있으면 꽤 평범하게 좋을 수도 있습니다. 지금 AI가 가장 생산적으로 하는 일이 컴퓨터 코딩이기 때문입니다.

50:04 · 스티븐 레비

컴퓨터를 하면 망하지 않는다는 옛말은 사실이 아닙니다. 그냥 틀렸습니다.

50:14 · 진행자

우리는 매우 새롭고도 오래된, 오래되고도 새로운 질문 앞에 서 있습니다. 인간이란 무엇인가, 기계가 할 수 있는 일을 하려 하기보다 그 인간됨을 어떻게 잘할 것인가. 아쉽게도 오늘 이야기할 시간은 여기까지인 것 같습니다. 함께 이야기해 주셔서 정말 좋았습니다.

50:38 · 진행자

한국까지 멀리 와 세계지식포럼에 함께해 주셔서 감사합니다. [불확실: 폐회 인사의 일부 음절.]

주요 불확실 항목

편집 원칙

1. 시간 앵커. 원음 자동전사를 1차 시간축으로, 제공 TXT를 보조 대조로 썼다. 짧은 조각은 같은 발화 단위로 묶되, 논리·사례·유머가 사라지지 않게 항목을 나눴다.
2. 고유명사. 공식 세션 정보와 지정된 고유명사(Larry Page, Sergey Brin, PageRank, Gmail, Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever, Naver, Daum, Waymo, Sebastian Thrun, Moravec’s paradox, Anthropic 등)만 보정했다. 발화에 없는 배경 지식을 입 안으로 넣지 않았다.
3. 일반 영어 오류. 문맥상 확실한 보통명사·지명(World Wide Web, Halloween, middle managers, hallucinations, self-driving)은 바로잡았다.
4. 직접인용. 동요 구절, OpenAI의 주간 발언, 협박 편지의 영문 원문은 두 전사가 일치하지 않아 한국어 간접 서술 또는 [불확실]로 남겼다.
5. 복원 불가. 겹치는 발화가 없거나 두 전사 모두 의미가 붕괴된 구간은 꾸며 넣지 않았다.
6. 이 문서의 한계. 공개 대담의 보존용 한국어 기록이며, 공식 축어록이나 연사의 검수본이 아니다.