데미스 하사비스 - 지능의 본질을 탐구하는 개척자

2025-11-14, G25DR

1. 서론: 현대 AI의 설계자, 데미스 하사비스

2025년 현재, 데미스 하사비스(Sir Demis Hassabis)는 인공지능(AI) 분야의 방향성을 결정하는 가장 중심적인 인물로 평가된다. 그는 구글의 통합 AI 연구 조직인 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 AI 기반 신약 개발 기업 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)의 공동 창업자이자 최고경영자(CEO)이며, 영국 정부의 AI 고문(UK Government AI Adviser) 직책을 수행하고 있다.1

그의 영향력은 2024년 10월, 인공지능 연구가 인류의 핵심 과학 난제에 기여한 공로를 인정받아 노벨 화학상을 수상함으로써 정점에 달했다.1 하사비스와 그의 동료 존 M. 점퍼(John M. Jumper)는 ’알파폴드(AlphaFold)’라는 AI 모델을 통해 ’단백질 구조 예측’이라는 생물학계의 50년 된 난제를 해결한 공로를 인정받았다.4 이는 AI가 인간의 지적 활동을 보조하는 도구를 넘어, 독자적인 과학적 발견을 이룰 수 있음을 증명한 역사적 분기점으로 기록된다.8

하사비스의 전 경력을 관통하는 단일한 비전은 “지능의 문제를 해결하고, 그 지능을 사용해 다른 모든 문제를 해결하는 것(to solve the problem of intelligence and then use intelligence to solve everything else)“이다.10 본 보고서는 이 거대한 비전이 체스 신동, 비디오 게임 개발자, 인지신경과학자, 그리고 AI 개척자라는 그의 네 단계의 삶을 통해 어떻게 일관되게 추구되고 발전해 왔는지 심층적으로 분석한다.

표면적으로 그의 경력은 비디오 게임 시뮬레이션 1, 뇌의 작동 원리 규명 12, 그리고 AI의 공학적 구현 10이라는 이질적인 분야로 나뉘어 보일 수 있다. 그러나 이는 ’지능’이라는 단일 목표를 달성하기 위한 논리적 3단계, 즉 (1) 가상 환경에서의 지능 시뮬레이션 시도, (2) 지능의 유일한 원형인 뇌의 청사진 연구, (3) 이를 공학적으로 재구현하는 과정으로 귀결된다. 2025년 현재, 그는 Time 100 표지 인물로 재선정되는 등 1, AI가 가져올 ‘급진적 풍요(radical abundance)’ 14라는 유토피아적 가능성과 실존적 위험성 12을 동시에 논하는 시대의 핵심 부스터(booster)이자 아폴로지스트(apologist)로서의 복합적인 역할을 수행하고 있다.14

2. 기원 - 세 번의 경력, 하나의 목표

하사비스의 여정은 ‘지능’ 그 자체에 대한 유년기의 순수한 호기심에서 시작되었다. 그의 초기 경력은 이 호기심을 해결하기 위한 체계적인 탐구 과정이었다.

2.1 초기 신동

데미스 하사비스는 1976년 7월 27일 영국 런던에서 태어났다.16 그는 그리스계 키프로스인 아버지와 중국계 싱가포르인 어머니 사이에서 성장했으며 14, 이러한 다문화적 배경은 2025년 노벨상 수상 소감에서도 언급될 만큼 그의 정체성에 영향을 미쳤다.14

그의 지적 편린은 체스를 통해 일찍부터 드러났다. 4세에 체스를 시작한 그는 6세에 런던의 8세 이하(U-8) 챔피언이 되었고 18, 13세에는 체스 마스터 랭크(Elo 등급 2300점)에 도달했다.1 이는 당시 14세 미만 연령대에서 헝가리의 주디트 폴가(Judit Polgár)에 이어 세계 2위에 해당하는 기록이었다.19

중요한 점은 그가 체스 게임 자체보다 ’체스를 두는 행위’의 근원에 매료되었다는 것이다. 그는 훗날 인터뷰에서 “나의 뇌는 도대체 어떻게 말의 움직임을 생각해 낸 것일까?“라는 근본적인 질문을 갖게 되었으며, 이는 ‘생각에 대해 생각하기’ 시작한 계기가 되었다고 회상했다.18

이 지적 호기심은 곧장 기술로 연결되었다. 8세에 체스 대회 상금으로 첫 컴퓨터를 구입한 그는 프로그래밍을 독학하기 시작했다.18 그는 컴퓨터를 ’자신의 창의력을 최대한 발휘할 수 있는 마법의 기계’로 인식했으며 18, 14세경에는 이미 체스보다 컴퓨터가 더 흥미롭다는 확신을 갖게 되었다.18 그는 정규 교육 과정을 2년 일찍 마치며 A-레벨을 조기 이수했다.19

2.2 1차 경력: 비디오 게임 개발과 AI의 실험

하사비스의 첫 번째 경력은 비디오 게임 개발, 특히 인공지능 프로그래밍에 집중되었다. 이는 ’지능’을 가상 환경에서 시뮬레이션하려는 그의 첫 번째 시도였다.

케임브리지 대학교 입학 허가를 받았으나, 나이가 너무 어리다는 이유로 갭 이어(gap year)를 권고받은 그는 1 15세12 혹은 16세10의 나이에 ’불프로그 프로덕션(Bullfrog Productions)’에 입사했다.1 이는 잡지사가 주최한 ‘불프로그에서 일할 기회 얻기(Win-a-job-at-Bullfrog)’ 대회에서 우승한 결과였다.1

불프로그에서 그는 전설적인 게임 디자이너 피터 몰리뉴(Peter Molyneux)와 함께 일했다. ’신디케이트(Syndicate)’의 레벨 디자인을 시작으로 1, 17세에는 시뮬레이션 게임 ‘테마파크(Theme Park)’(1994)를 공동 설계하고 리드 프로그래머를 맡았다.1 이 게임은 수백만 장이 팔리는 성공을 거두며 샌드박스 시뮬레이션 장르에 큰 영향을 미쳤고 1, 하사비스는 이 시기에 번 돈으로 대학 학비를 충당할 수 있었다.1

이후 1997년, 케임브리지 대학교 퀸스 컬리지에서 컴퓨터 과학을 우등(double first-class honours)으로 졸업했다.1 졸업 후 그는 피터 몰리뉴가 새로 설립한 ’라이언헤드 스튜디오(Lionhead Studios)’에 합류했다.10

그가 라이언헤드에서 맡은 역할은 그의 경력에서 매우 중요한 의미를 지닌다. 그는 ‘블랙 앤 화이트(Black & White)’(2001)의 리드 AI 프로그래머였다.10 이 게임의 핵심은 ’크리처(Creature)’라 불리는 AI 에이전트가 플레이어의 행동(선과 악)을 관찰하고 모방하며 학습하는 것이었다.24 이는 본질적으로 ’강화 학습(Reinforcement Learning)’의 초기 형태를 게임 환경에서 구현하려는 시도였다. 하사비스는 이미 1990년대 후반에 AGI(인공일반지능) 에이전트의 원시적인 프로토타입을 설계하고 있었던 것이다.

1998년, 그는 독립하여 자신의 게임 개발사 ’엘릭서 스튜디오(Elixir Studios)’를 창업했다.10 이 스튜디오에서 ‘리퍼블릭: 더 레볼루션(Republic: The Revolution)’(2003)과 ‘이블 지니어스(Evil Genius)’(2004) 같은 혁신적인 시뮬레이션 게임을 제작했다.10 그러나 그는 이내 이 분야의 한계를 절감했다.

2.3 2차 경력: 뇌의 청사진을 찾아서

하사비스는 게임이라는 가상 환경에서 AI를 구현하려는 시도가 당시의 기술력과 ’지능’에 대한 근본적인 이해 부족으로 한계에 부딪혔다고 판단했다. 그는 진정한 AGI를 구축하기 위해서는 유일하게 지능을 구현한 실체, 즉 인간 뇌의 ’알고리즘 수준(algorithmic level)’을 이해해야 한다는 결론에 도달했다.12

2005년경, 그는 성공적인 게임 산업 경력을 중단하고 학계로 복귀하여 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 인지신경과학 박사 과정을 시작했다.1 2009년 취득한 그의 박사 학위 논문 주제는 “일화 기억의 신경 과정(Neural Processes Underpinning Episodic Memory)“이었다.1

이 연구는 뇌가 과거의 특정 경험(일화 기억)을 어떻게 저장하고, 이를 재구성하여 미래의 가능한 시나리오를 시뮬레이션하는지 탐구한 것이었다. 이는 딥마인드가 훗날 ‘심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)’ 아키텍처를 설계하는 데 결정적인 영감을 주었다.13 즉, 그의 박사 과정은 AGI라는 목표를 위한 단순한 학문적 외도가 아니라, 딥마인드 아키텍처의 핵심 이론을 정립하는 연구 단계였다.

박사 학위 이후 그는 MIT와 하버드 대학교에서 박사 후 연구원 과정을 거치며 뇌와 지능에 대한 이해를 심화했다.13

<표 1> 데미스 하사비스 핵심 경력 연대표 (Demis Hassabis: Key Career Timeline)

3. 딥마인드 - 지능의 공학

하사비스는 게임을 통해 지능을 ’시뮬레이션’하고 신경과학을 통해 ’이해’한 후, 2010년 ’지능을 공학적으로 구축’하기 위한 세 번째 경력이자 그의 필생의 과업인 ’딥마인드(DeepMind)’를 시작했다.

3.1 딥마인드의 설립과 구글의 인수

2010년, 하사비스는 셰인 레그(Shane Legg), 무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)과 함께 런던에서 딥마인드 테크놀로지스를 공동 창업했다.13

딥마인드의 철학은 하사비스의 경력을 집대성한 것이었다. 회사의 목표는 ‘범용 학습 알고리즘(general-purpose learning algorithms)’, 즉 AGI를 구축하는 것이었다.13 이를 위한 방법론은 ‘신경과학에서 영감을 받은(neuroscience-inspired)’ 접근법이었다.10 구체적으로는 뇌의 학습 방식(특히 그의 박사 논문 주제인 기억과 시뮬레이션)을 모방하여, ’심층 학습(Deep Learning)’의 패턴 인식 능력과 ’강화 학습(Reinforcement Learning)’의 의사 결정 능력을 결합하는 것이었다.13

딥마인드의 잠재력은 즉각적으로 거대 기술 기업들의 주목을 받았다. 2014년 1월, 구글은 약 4억 달러(약 4,000억 원 이상)라는 거액에 딥마인드 인수를 발표했다.19 이는 당시 구글 역사상 가장 큰 규모의 유럽 하이테크 기업 인수였다.10 이 인수전은 페이스북 등 다른 기업들도 참여했으나(페이스북은 2012년 인수를 시도했었다) 27, 당시 구글 CEO였던 래리 페이지가 직접 나서서 딥마인드의 AGI 비전과 ‘딥 러닝’ 기술력을 확보했다.27

이 인수 과정에서 하사비스의 장기적인 안목이 드러나는 중요한 조건이 있었다. 그는 AGI와 같은 강력한 기술이 남용될 것을 우려하여, 인수 조건의 일환으로 구글 내부에 딥마인드의 기술을 감시하고 통제할 ‘AI 윤리 위원회(artificial intelligence ethics board)’ 설치를 요구하고 관철시켰다.27

이후 2023년 4월, 구글은 AI 개발 속도를 높이고 OpenAI 및 마이크로소프트(MS)와의 경쟁에서 우위를 점하기 위해, 기존의 딥마인드와 구글 내부 AI 연구 조직이었던 ’구글 브레인(Google Brain)’을 통합했다.32 하사비스는 이 거대 통합 조직 ’구글 딥마인드(Google DeepMind)’의 CEO로 임명되며, 사실상 구글의 AGI 연구 전체를 총괄하게 되었다.32

3.2 이정표 I: 알파고 쇼크

딥마인드 인수 후, 하사비스는 자신들의 방법론이 AGI로 가는 올바른 경로임을 증명해야 했다. 그는 이를 위해 인류 지성의 가장 복잡한 영역으로 남은 ’바둑’을 첫 번째 이정표로 삼았다.

바둑은 경우의 수가 10^{170}에 달해 30 우주의 원자 수보다 많으며, ’직관’과 ’창의성’이 승패를 가르는 영역으로 간주되었다.30 당시 전문가들은 AI가 바둑에서 인간 최고수를 이기려면 최소 10년은 더 걸릴 것으로 예측했다.30

딥마인드의 ’알파고(AlphaGo)’는 이 예상을 뒤집었다. 2015년 10월, 알파고는 유럽 챔피언 판후이 2단을 5:0으로 완파했다.30 이는 컴퓨터 프로그램이 핸디캡 없이 프로 바둑 기사를 이긴 역사상 최초의 사건이었다.35

그리고 2016년 3월, 전 세계의 이목이 집중된 가운데 서울에서 ’구글 딥마인드 챌린지 매치’가 열렸다. 알파고는 18차례 세계 타이틀을 획득한 전설적인 기사 이세돌 9단을 상대로 4승 1패라는 압도적인 승리를 거두었다.29

알파고의 승리는 하드코딩된 규칙이 아닌 ’학습’을 통해 이루어졌다.37 그 기술적 원리는 하사비스가 정립한 ’심층 강화 학습’이었다.

1. 모방 학습 (지도 학습): 먼저 약 3천만 개의 인간 전문가 기보를 학습하여30 ’정책망(Policy Network)’을 훈련시켰다. 이는 인간의 ’직관’처럼 다음 수를 예측하는 신경망이다.38
2. 강화 학습 (자체 대국): 이후 알파고는 자신과 수천만 번의 대국을 두면서 35 ’가치망(Value Network)’을 훈련시켰다. 이는 현재 국면의 ’승률’을 판단하는 신경망이다.37
3. 결합: 알파고는 이 두 신경망을 결합하여 인간의 직관과 계산을 뛰어넘는 의사 결정을 내렸다.37

이 대국이 남긴 영향은 승패 그 이상이었다. 전 세계 2억 명 이상이 시청한 30 이 사건은 AI의 잠재력을 전 인류에게 각인시킨 ’스푸트니크 모멘트’가 되었다.37 특히 이세돌 9단은 대국 후 알파고의 수에 대해 “확률 계산에 기반한 기계라고 생각했으나, 그 수를 보고 마음이 바뀌었다. 알파고는 창의적이다“라고 평가했다.30

이는 하사비스가 연출한 가장 극적인 퍼포먼스였다. 그는 ’오랫동안 정상의 자리를 지켰다’는 상징성 때문에 이세돌 9단을 대국 상대로 선택했다.39 ’창의성’의 영역에서 인간 최고수를 꺾음으로써, 하사비스는 딥마인드의 ‘신경과학 기반 강화 학습’ 접근법이 초복잡성 문제 해결에 유효함을 기술적으로 증명함과 동시에, AI에 대한 ’신화’를 창조했다. 이 승리는 딥마인드가 단순한 AI 연구소를 넘어 ’미래를 정의하는 조직’으로 격상되는 계기가 되었으며, 훗날 알파폴드와 같은 막대한 자원이 필요한 과학 프로젝트를 추진하는 강력한 동력이 되었다.

3.3 이정표 II: 알파폴드와 노벨 화학상

알파고를 통해 ’지능’의 가능성을 증명한 하사비스는 딥마인드의 다음 목표를 ’과학적 난제 해결’로 설정했다. 이는 “지능을 사용해 다른 모든 문제를 해결한다“는 그의 비전을 실현하는 단계였다. 그 대상은 50년간 풀리지 않았던 생물학의 최대 난제, ‘단백질 접힘(protein folding)’ 문제였다.4

단백질은 아미노산 서열이 3차원 구조로 접혀야 비로소 생명 활동을 수행할 수 있다.4 이 구조를 예측하는 것은 신약 개발과 질병 연구의 핵심이었으나, 실험적으로 규명하는 데는 막대한 시간과 비용이 소요되었다.

딥마인드는 2년마다 열리는 단백질 구조 예측 대회(CASP)를 정복의 무대로 삼았다. 2018년(CASP13) ’알파폴드’로 우승하며 가능성을 보였고 40, 2020년(CASP14) ’알파폴드2(AlphaFold2)’를 통해 압도적인 성능을 선보였다.31 알파폴드2는 GDT(Global Distance Test, 정확도 지표) 92.4점이라는, 실험적 오차 범위에 근접하는 정확도를 기록하며 41 사실상 이 문제를 해결했음을 선언했다.

알파폴드의 진정한 기여는 ’공개’에 있었다. 2021년, 딥마인드는 알파폴드2를 사용하여 알려진 거의 모든 단백질(약 2억 개 이상)의 예측 구조 데이터베이스를 구축하고, 이를 전 세계 연구자들에게 무료로 공개했다.6

이 결정은 과학계에 즉각적이고 혁명적인 영향을 미쳤다. 2024년 기준 190개국 200만 명 이상의 연구자들이 이 데이터베이스를 활용하고 있다.6 알파폴드는 신약 개발 43, 항생제 내성 기작 연구 6, 질병 유발 유전자 변이 예측 46, 말라리아 및 코로나19(SARS-CoV-2) 백신 개발 45 등 거의 모든 생명과학 분야의 연구 속도를 획기적으로 단축시켰다.42

이 공로로 2024년 10월 9일, 스웨덴 왕립과학원은 데미스 하사비스와 존 점퍼에게 ’단백질 구조 예측’에 대한 공로로 노벨 화학상을 공동 수여했다.1 (다른 절반은 ‘단백질 설계’ 분야의 데이비드 베이커 교수에게 수여되었다).4

노벨 위원회는 AI 모델인 알파폴드2를 “화학 분야의 완전한 혁명“이라 칭했다.9 하사비스와 점퍼가 화학자가 아님에도 노벨 화학상을 수상한 이 사건은 9, AI가 단순한 ’도구’를 넘어 ’과학적 발견의 주체’로 인정받았음을 의미한다. 일부 전문가는 2억 개의 단백질 구조를 예측한 것을 ’인간이 할 수 없는 지적 활동을 AI가 최초로 해낸 사례’로 평가한다.8 하사비스의 노벨상 강연 제목 “AI를 통한 과학적 발견의 가속화(Accelerating scientific discovery with AI)” 48는 이러한 패러다임의 전환을 명확히 보여준다. 그는 알파고로 AI의 ’지능’을 증명한 데 이어, 알파폴드로 AI의 ’유용성’을 증명함으로써, ‘과학을 위한 AI(AI for Science)’ 9 시대를 공식적으로 개막시켰다.

4. 현재(2025)와 미래 - AGI를 향한 항해

2024년 노벨상 수상은 하사비스의 여정에 있어 정점이 아니라, AGI라는 최종 목표를 향한 새로운 시작점이다. 2025년 현재 그는 구글 AI 전체의 전략을 이끌며 AGI 개발에 박차를 가하고 있다.

4.1 구글 AI의 총괄자

2025년 현재 하사비스는 구글 딥마인드 1와 아이소모픽 랩스 1의 CEO 직책을 겸임하고 있다. 구글 딥마인드가 AGI를 포함한 범용 AI 모델 개발에 집중한다면, 아이소모픽 랩스는 알파폴드3와 같은 44 최신 AI 기술을 활용해 신약 개발이라는 특정 상업 분야에 적용하는 역할을 맡고 있다.43

2023년 구글 브레인과의 통합 이후, 하사비스의 리더십 하에 구글 딥마인드의 AI 개발 속도는 더욱 빨라지고 있다. 2025년 공개된 최신 프로젝트들은 AGI를 향한 그의 전략적 목표를 명확히 보여준다.

• 제미니 2.5 (Gemini 2.5): 2025년 5월 발표된 차세대 주력 모델이다.51 벤치마크상에서 코딩 51 및 추론 성능이 향상되었으며, 특히 복잡한 수학과 코딩 문제를 해결하기 위한 ’딥 씽크(Deep Think)’라는 강화된 추론 모드가 도입되었다.51
• 지니 3 (Genie 3): 2025년 8월 논의된 이 프로젝트는 단순한 언어 모델을 넘어선 ’월드 모델(world model)’을 목표로 한다.53 이는 AI가 텍스트뿐만 아니라 현실 세계의 물리 법칙과 작동 방식을 이해하고 시뮬레이션하는 능력이다.
• SIMA 2: 2025년 11월 발표된 이 프로젝트는 가상의 3D 세계에서 사용자와 상호작용하며 학습하는 ’에이전트’이다.55 이는 하사비스가 ‘블랙 앤 화이트’ 시절부터 추구해 온 학습형 AI 에이전트의 직계 후손이라 할 수 있다.
• 알파어시스트 (AlphaAssist): 현재의 챗봇을 뛰어넘어 인간의 작업을 실질적으로 보조하는 ’범용 어시스턴트(universal assistant)’를 목표로 개발 중이다.50

2024년 노벨상 수상과 영국 기사 작위(CBE, Knight) 수훈 1에 이어, 2025년 Time 100 표지 인물로 다시 선정되는 등 1, 하사비스는 구글 I/O 기조연설 2, 주요 언론 인터뷰 7, 팟캐스트 출연 53 등을 통해 AI의 미래 비전을 제시하는 구글 AI의 확고한 간판 역할을 수행하고 있다.

4.2 하사비스의 철학: AGI, 안전성, 그리고 ‘급진적 풍요’

하사비스는 AI 기술 개발의 최전선에 있으면서도, 그 기술이 가져올 철학적, 윤리적 문제에 대해 지속적으로 발언하고 있다.

그는 10년 이내, 즉 2030년대 초반에 인간 수준의 AGI가 도래할 가능성이 있다고 일관되게 전망한다.15 그는 AGI가 인류의 모든 질병을 치료하고 7 에너지 문제를 해결하는 등 ’엄청난 생산성’과 ’급진적 풍요(radical abundance)’의 시대를 열 수 있다고 믿는다.14

동시에 그는 AI 기술의 위험성을 누구보다 강하게 경고한다. 그는 AI가 역사상 가장 혁신적인 기술이지만, “빠르게 움직여 문제를 해결한다(move fast and break things)“는 기존 실리콘밸리의 방식이 아닌, 훨씬 더 신중한 접근이 필요하다고 역설한다.15 특히 그는 AI 개발이 ’클릭’이나 ’참여’를 유도하도록 최적화된 소셜 미디어 알고리즘의 전철을 밟을 경우, 사회적 양극화를 심화시키는 등 심각한 위험을 초래할 수 있다고 경고했다.15

그는 악의적인 행위자들의 AI 오용 가능성을 우려하며 56, 기술의 투명성, 국제적 협력, 그리고 기술 발전에 맞춰 진화하는 ’스마트하고 적응 가능한 규제(smart, adaptable regulation)’가 필수적이라고 촉구한다.56 그는 이러한 철학을 바탕으로 2014년 구글 인수 시 AI 윤리 위원회를 요구했으며 27, 2025년 현재 구글 딥마인드 내부에 강력한 기술 안전, 윤리, 거버넌스 팀을 운영하고 60 ‘프론티어 안전 프레임워크(Frontier Safety Framework)’ 60를 도입하는 등 ‘과학 우선(science-first)’ 50 및 ‘책임 있는(responsible)’ 61 접근법을 추구하고 있다고 강조한다.

그러나 2025년, 구글 AI 전체를 이끄는 CEO 하사비스의 위치에는 근본적인 모순과 긴장이 내재되어 있다. ‘이상주의적 과학자’ 하사비스와 ‘현실주의적 기업 CEO’ 하사비스 간의 충돌이다.

그는 2025년 8월 가디언지 인터뷰에서 “만약 내 방식대로 했다면, 우리는 AI를 연구실에 더 오래 두고, 알파폴드처럼 암을 치료하는 등의 일을 더 했을 것이다“라고 솔직하게 토로했다.14 이는 안전성과 과학적 성과를 우선시하는 그의 본래 철학을 반영한다. 하지만 현실의 ’CEO 하사비스’는 2023년 OpenAI와의 경쟁에서 우위를 점하기 위해 통합된 조직(구글 딥마인드) 32을 이끌고 있으며, 제미니 2.5와 같은 프론티어 모델 개발을 ‘가속화(accelerating)’ 51하고 상업적 적용을 서두르고 있다.50

’연구실에 더 오래 두고 싶었다’는 그의 발언 14은 현재 그가 수행하는 경쟁적 상용화 역할과 정면으로 배치된다. 이는 2025년 하사비스가 ’이상’과 ‘현실’ 사이에서 겪는 내적 갈등을 보여준다. 이 모순은 하사비스 개인의 딜레마를 넘어, ’안전성’과 ‘상업적 개발 속도’ 사이에서 줄타기하는 현대 AI 산업 전체의 근본적인 딜레마를 상징한다. 그가 “결코 꿈꾸지 않았던“14 AI 홍보대사 역할을 수행하고 있는 지금, 그의 ‘과학 우선’ 접근법이 50 거대 테크 기업 간의 치열한 경쟁 속에서 얼마나 유지될 수 있을지는 불투명하다.

5. 결론: 종합 평가

데미스 하사비스의 전 경력은 10대 시절 “지능이란 무엇인가?“라는 하나의 질문에서 시작되었다.18 그는 이 질문에 답하기 위해 게임(가상 시뮬레이션), 신경과학(생물학적 원형), 그리고 딥마인드(공학적 구현)라는 세 가지 도구를 30여 년에 걸쳐 체계적으로 활용한, ’일관된 탐구의 여정’을 걸어왔다.

그의 이정표들은 명확한 목적을 가진다. ’알파고’는 딥마인드의 방법론이 인간의 ’직관’과 ‘창의성’ 영역을 넘어설 수 있음을 증명한 ’선언’이었다.30 ’알파폴드’는 그 방법론이 인류의 ’과학적 난제’를 실질적으로 해결할 수 있음을 증명한 ’실천’이었다.42 2024년 노벨 화학상 수상은 이 실천적 공헌에 대한 인류 최고 권위의 인정이다.4

2025년 현재, 구글 AI의 총괄 책임자32가 된 그는 자신이 창조한 기술의 ‘가속화’ 51와 ‘안전성’ 15이라는 상충되는 요구 사이에서 위험한 균형을 잡고 있다.

결론적으로 데미스 하사비스는 뛰어난 과학자나 성공한 기업가를 넘어, AI라는 기술을 통해 ’지능’의 정의를 재정립하고 ’과학’의 방법론을 혁신하며, ‘급진적 풍요’ 14라는 사회 철학적 비전을 제시하는 현시대 가장 영향력 있는 아키텍트(architect) 중 한 명이다. 그가 추구하는 궁극의 목표, 즉 AGI의 실현 여부와 그 결과는 10, 그가 현재 직면한 ‘안전성 딜레마’ 12를 어떻게 해결하는지에 달려있을 것이다.

6. 참고 자료

1. Demis Hassabis - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Demis_Hassabis
2. Demis Hassabis on the frontiers of AI - Google I/O 2025, https://io.google/2025/explore/pa-keynote-1
3. [이사람] 노벨상 휩쓴 AI혁명… ‘알파고 대부’ 허사비스 - 머니S, https://www.moneys.co.kr/article/2024101008265096805
4. 11월 14, 2025에 액세스, [https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/#:_{:text=The%20Nobel%20Prize%20in%20Chemistry%202024%20is%20about%20proteins%2C%20life’s,%3A%20predicting%20proteins’%20complex%20structures.](https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/#:}:text=The Nobel Prize in Chemistry 2024 is about proteins%2C life’s, https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/#:~:text=The%20Nobel%20Prize%20in%20Chemistry%202024%20is%20about%20proteins%2C%20life’s,%3A%20predicting%20proteins’%20complex%20structures.
5. AlphaFold: a solution to a 50-year-old grand challenge in biology - Google DeepMind, https://deepmind.google/blog/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology/
6. Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024 - NobelPrize.org, https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
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