[요약리뷰] 슈카월드 - 위대한 알파고

 

 

 

구글 알파고팀, 노벨 화학상 수상 - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=yam-nHo49lE

Transcript:
(00:07) 자 그럼 마지막 주제를 해야죠 오늘의 메인 주제 뭐 얘기가 필요 없죠 뒤를 보시면 뒤가 슈카의 서재를 사실상 약간의 정말 약간의 과장으로 보여준 그런 모습이라고 할 수 있습니다 저희 집 서재와 똑같이 생겼죠 자 이거 제가 왜 보여드리냐 여러분 너무나 잘 아시겠지만 대한민국을 뜨겁게 달구고 있는 한강 작가의 노벨문학상 수상 여러분들이 책을 너무 많이 읽고 유튜브를 보지 않은 나머지 대한민국이 노벨문학상까지 수상했습니다 책 좀 그만 읽으시고 슈카월드 같은 유튜브를 보셔야 되지 않을까 생각하는데 책 좀 덮고 아 너무 많이 읽는 것 같아요 여러분들 노벨문학상을 받은 나라가 아닌가 생각이 됩니다 2024년 노벨문학상 대한민국의 작가 한강 씨가 수상을 했는데 모두가 깜짝 놀랐죠 그 장면 잠깐 다시 보여드리면 발표 장면이에요 발표 장면 워낙 점잖은 곳에서 발표하는 거기 때문에 그렇게 막 엄청 흥분되지는 않았지만 다 들리셨죠? South Korea, author Han Kang 했는데
(01:13) 저 장면이 바로 대한민국이 깜짝 놀랐던 그 순간입니다 어? 뭐야? 진짜? 했던 바로 그 장면이라고 할 수 있고요 노벨상 심사위원회가 밝힌 이 한강 작가 선정 이유는 한강 작가의 작품이 인간 삶의 연약함을 보이고 역사적 트라우마에 맞섰다 저처럼 책을 조금 선호하시는 분들은 잘 아셨겠지만 2016년에 세계 3대 문학상이라는 부커상을 수상했었죠 한강 작가가 하지만 그럼에도 불구하고 이번 노벨상 수상은 예측한 사람이 거의 없었던 것 같아요 채식주의자로 부커상을 받았었는데 예측한 사람이 거의 없었고 유명 베팅 사이트에 가봐도 대부분 1위가 아마 미국 작가인가 영국 작가인가 그랬고 아시아 작가들은 중국 작가 그리고 한국 고은 작가, 일본의 무라카미 하루키 이런 분들이 조금 이거 베팅 사이트니까 비교적 높은 확률 올라가 있는데 한강 작가는 여기에 올라가 있지도 않을 정도의 어떤 후보들 중에서는 주목을 못 받았는데 이번에 깜짝 수상을 했다고 할 수 있고 70년생이라고 하십니다 비교적 어린 나이죠 노벨상 치고는 어린 나이 한국인 최초의 노벨문학상을 수상했다고 하고
(02:15) 본인도 몰랐대요 보이스피싱 전화인 줄 알았다라고 얘기하는 거 보니까 본인도 몰랐고 아무도 노벨문학상까지는 예상하지 못했는데 정말 대한민국의 기쁜 소식을 알려줬다고 할 수 있고요 작가는 이렇게 얘기했었다고 합니다 아들과 저녁 식사를 마친 다음에 전화를 받았는데 자기도 당연히 놀랐고 오늘은 일을 하지 않았고 약간 쉬운 하루였다면서 담담하게 소감을 말씀해주셨죠 이런 거는 어디서 많이 보셨을 테니까 본격적으로 노벨상에 대한 얘기를 할 텐데 이번에 스웨덴 아카데미 상임 사무국장이 이렇게 얘기하셨습니다 본인 한강 작가는 잘 몰랐겠지만 우리는 이미 작년 12월부터 한강 작가 노벨문학상 수상을 논의하고 있었고 매우 실험적이며 현대문학의 혁신가다라고 얘기를 하셨고요 참고로 노벨문학상에 정하는 방법은 1차 후보가 220명이래요 그 중에서 20명으로 좁혀진다고 합니다 1차로 그 다음에 20명 중에서 2차로 5명으로 좁혀지고요 마지막 5명의 후보가 정해졌을 때는 심사위원들은 이 5명 후보의 모든 작품을 전부 다 읽어야 된다 ㅎㅎㅎㅎ 작년 12월부터 준비했다는 게 이해가 됩니다
(03:18) 모든 작품을 다 읽어야 돼 다섯 명이 열 권 썼으면 50권을 읽어야 되는 거야 다 읽고 나서 최종 수상자를 그래서 작품이 아니라 사람한테 준다는 말을 그래서 하죠 각 후보의 작품을 다 읽고 그 사람한테 최종 수상자를 정하는 그런 방법이라고 합니다 참고로 한강 작가가 노벨상을 받으니까 부커상 관계자들이 감사를 표했어요 왜냐하면 2016년에 내가 부커상 그 수상위원으로 선정위원으로 한강 작가를 선정했을 때 많은 사람들이 우리를 비웃었다 왜 한국어 문학 모호하다고 얘기하는 한국어 문학을 골랐냐며 비웃었는데 이제 와서 보면 최근에 한강 작가가 노벨문학상을 받은 걸 보니까 우리의 선택이 맞은 거 아니냐 우리의 선택이 더욱 빛을 발했다 한강 작가 축하합니다라고 부커상에서도 축하 멘트를 날렸고요 그리고 한강 작가가 연세대죠 야야 좋겠다 야 연세대에서도 플래카드 붙였다 그럽니다 연세인 한강 옛날에 아카데미 봉준호에 연이어서 나름 홈런을 치면서 한국의 카프카 뭐 이러면서 연세대학교 부럽고요 참고로 연세대학교 총장 명의의 서안까지 쫙 뿌렸습니다
(04:21) 왼쪽입니다 벅찬 감동을 선물해주셔서 감사합니다라고 쫙 뿌리면서 기쁘겠죠 희소식이니까 연세대학교의 영원한 맞수 고려대학교 아쉽습니다 하지만 다음번 노벨상은 고려대가 할 수 있지 않을까 생각을 하고요 고려대학교 자연계 캠퍼스 많이 보셨죠 노벨 광장이라는데 노벨상이 받는 동문이 나오면 동상을 세우겠다라고 이미 이게 있대요 저도 이번에 알았는데 노벨상을 받는 동문이 나오면 위에 동상을 세우겠다 지금은 비어져 있지만 꿈은 이루어지지 않을까 앞으로 다음 노벨상 고려대에서 나오지 않을까 생각을 합니다 두 대학이 영원한 맞수가 돼서 노벨상을 번갈아 받는 모습을 보여줬으면 좋겠고요 이번 노벨상을 조금만 더 살펴보면 노벨평화상은 일본의 반핵 단체가 수상했죠 아마 다 보셨을 겁니다 히로시마와 나가사키의 핵폭탄 생존자로 구성된 일본의 반핵 단체가 노벨평화상을 수상했다 지구에서 핵무기를 없애자는 이들의 노력이 인정을 받았다 또 이들이 뽑힐 수 있는 이유에 대해서 이렇게 얘기했어요 오늘날 전쟁이 러시아, 우크라이나, 그리고 이란, 이스라엘 이쪽 아니면 가자지구
(05:21) 이런 전쟁이 펼쳐지고 있는데 핵무기 사용에 대한 금기가 흐릿해지고 있는 게 아니냐라는 걱정이 있는 시대다 그래서 그런 시대정신에 맞는 게 반핵 단체가 아니냐 그래서 일본의 반핵 단체가 수상을 했는데 이번에 이 반핵 단체가 수상 인터뷰를 약간 논란이 있게 했어요 조금 더 잘할 수 있었던 것 같은데 핵무기는 결코 평화를 가져오지 못한다 맞는 말이죠 가자지구에는 피 흘리는 아이들이 남아있다 80년 전 일본의 아이들도 핵폭탄에 의해서 부모를 잃고 고아가 됐다 가자지구에도 지금 그런 아이들이 고아가 됐다 현재 가자지구는 80년 전 일본과 같다 이 대답이 왜 나왔냐면은 사실은 가자지구에서 있는 평화단체들이 있어요 그 단체들이 노벨상을 받는 게 맞는 게 아니냐 이런 여론이 많으니까 제 생각에 의식을 한 것 같아 가자지구에도 평화가 있어야 된다 이런 얘기를 하시고 싶었던 것 같은데 무슨 뜻인지 알겠는데 일본은 침략국이었기 때문에 당시 그때 제국주의 일본의 정부가 문제가 있었고 이런 얘기를 조금 언급을 해주셨으면 조금 더 부드러웠을 텐데 침략국의 입장에서 얘기를 하니까
(06:27) 침략을 받았던 많은 국가들의 국민들이 납득을 잘 못하죠 80년 전에 일본과는 가자지구가 뭐가 같냐 여기는 침략을 받은 데고 니들은 침략을 한 데인데 전체의 흐름을 보면 그런 얘기가 아니라 가자지구의 아이들도 평화가 있어야 된다 아마 이런 얘기를 하신 것 같은데 약간 좀 인터뷰를 조금 더 다르게 하셨으면 논란이 좀 없었지 않을까 생각이 되고 이번 노벨상의 최고 화제는 저게 아니었습니다 자연 과학 분야였어요 우리는 노벨문학상에 환호를 했지만 2024년 노벨상에 제가 보기에 최고 화제 전 세계가 집중한 데는 자연 과학 분야였습니다 왜냐하면 놀라운 일들이 펼쳐졌어요 2024년 노벨상 수상자들을 보면 물리학상에 머신러닝을 연구한 힌튼과 홉필드 교수님 두 분이 뽑혔고요 화학상에 단백질 구조 AI 모델을 연구한 이게 구글 팀입니다 구글 AI 팀 하사비스와 점퍼가 뽑혔어요 의학상은 RNA 연구원들 뿐이니까 빼고 아니 물리학상과 화학상에 AI 연구자들이 뽑혔어 노벨물리학상과 노벨화학상을 AI 연구자가 받았다 머신러닝을 연구하고 AI 모델을 연구했는데
(07:33) 물리학상과 화학상? 특히 노벨물리학상을 받은 존 홉필드와 제프리 힌튼이라는 분들은 정말 유명한 분들이라고 합니다 홉필드라는 분은 1980년대 인공 신경망 요즘에는 다 아시는 그거 그 인공 신경망의 원리를 개발한 분이고요 힌튼 교수는 딥러닝 우리가 요즘 말하는 강화된 학습 강화학습 이 딥러닝의 개념을 개발한 분이라고 합니다 그리고 이 홉필드 교수는 물리학자이긴 한데 힌튼 교수는 물리학자가 아니야 컴퓨터과학과 교수야 근데 노벨물리학상을 받은 거죠 그래서 본인도 이렇게 얘기했어요 이번에 인터뷰를 하는데 솔직히 말하면 물리학자가 아니네요 그리고 이런 얘기도 했어요 물리학상을 받을지 저도 잘 몰랐습니다 저는 케임브리지 대학교 시절에 물리학 전공을 하긴 했는데 아닌 것 같아서 전과 했거든요 수학 잘 못하고 천재라고 불리는데 수학 잘 못하면서 아 물리학 안 될 것 같아서 전과 했는데 노벨물리학상을 받았네요 감사합니다 그러면서 이렇게 말씀도 하셨어요 나는 대학 다닐 때 물리학 낙제하고 심리학 공부를 했는데 심리학도 어려워서 때려치고 당시에 진입 장벽이 없었던 인공지능 관련 분야를 해서
(08:37) 지금 인공지능 교수인데 노벨물리학상 받았네요 인생은 진짜 모르는 거긴 해 물리학에서 낙제를 받고 낙제라는 게 이분이 워낙에 천재로 유명하기 때문에 관심이 거기 있지 않았던 거죠 전과를 했는데 갑자기 물리학과에서 나한테 최고상을 준다 감사합니다 인공 신경망과 물리학의 연관성이 있나요? 라고 물어봤더니 수십 년 전에 신경망 연구 처음 시작했을 때 물리학의 아이디어를 차용하긴 했는데 지금 최신 AI 모델이 사실 물리학이라고 연계가 적긴 해요 그래서 자기도 본인이 노벨 컴퓨터 과학상이 있었으면 더 어울렸을 것 같긴 한데 그 상이 없으니까 물리학상 주신 게 아니냐라고 생각합니다라고 답변을 하셨죠 그래서 놀랍게도 컴퓨터 공학자가 노벨물리학상을 받았다고 할 수 있고요 그리고 힌튼 박사님이 수상 소감을 얘기하는데 더욱 화제가 되는 발언이 있었습니다 이런 얘기를 했어요 AI 쪽 사람이잖아 구글에서 근무도 했던 분입니다 내 제자였던 수츠케버가 작년에 오픈 AI에서 샘 알트먼을 해고한 것은 매우 자랑스러운 일이다 아니 노벨상 수상 소감 중에
(09:42) 왜 갑자기 샘 알트먼 얘기가 이유가 있어요 2023년 오픈AI에서 쿠데타를 일으켰던 수츠케버 기억나실지 모르겠는데 샘 알트먼이 잠깐 잘렸죠 그랬다가 다시 들어오면서 수츠케버가 오히려 나갔잖아요 그 중심인물이 수츠케버라는 인물이 이 사람입니다 이 사람이 힌튼 박사의 제자야 그리고 힌튼 박사라는 사람이 기본적으로 AI는 위험하다라고 생각하는 사람이에요 그래서 그 제자도 AI가 위험하니까 막 나가고 있는 샘 알트먼을 내쳤던 거지 근데 다시 들어와서 자기가 내쳐졌잖아 하지만 자기가 보기에는 수츠케버가 맞다 나는 그가 매우 자랑스럽다 AI는 통제 불가능한 기술이 되고 있기 때문에 부정적인 결과를 우려해야 되고 내가 이번에 노벨상도 받았으니까 사람들은 이거에 대해서 더 생각해봐야 된다 특히 샘 알트먼 같은 사람 오픈AI는 원래 안전하게 만들려고 했는데 돈만 쫓고 있어 대단히 위험한 사람이야 내 제자 수츠케버 제자 시절 아까 전에 머리 좀 벗겨진 지금은 좀 풍성할 때 시절 이분이 힌튼 박사입니다 자기 제자 시절 내 제자가 맞았다 AI 위험성을 미리 알아봤다라고 얘기를 했다는 거죠
(10:51) 자기는 AI가 위험하다고 생각하고 샘 알트먼과 수츠케버가 AI에 대해서 싸웠는데 자기는 제자가 맞았다 이런 얘기를 했습니다 이분이 이번에 노벨물리학상을 받았고요 그래서 화제였는데 화학상도 마찬가지입니다 노벨화학상은 이번에 두 팀이 공동 수상했는데 한 팀은 화학자야 그러니까 오케이 근데 한 팀이 누구냐? 아까 말했듯이 구글 딥마인드의 하사비스와 그 동료가 받았습니다 노벨화학상을 받은 한 팀은 베이커 박사인데 누가 보더라도 분위기만 봐도 받을 뿐이야 딱 보더라도 응, 화학상 받으실 것 같네 아무도 뭐라고 안 해요 화학상을 받으실 것 같은 어떤 뒤에 화학 모드 있고 전형적인 화학자시네 수십 년 동안 실험을 하시면서 단백질 구조를 예측하고 단백질 형성하고 아무도 반론이 없는 진정한 화학자구나 하고 넘어갔는데 문제는 구글 딥마인드 팀이 노벨화학상을 받았다는 게 문제입니다 구글 딥마인드 팀은 누가 보더라도 다 의외라고 얘기하는데 특히 저 앞에 받은 하사비스와 점퍼인데 하사비스는 뭐하는 사람이냐? 우린 너무 잘 알아요
(11:54) 한국인들 익숙해 왜냐? 알파고의 아버지야 이세돌 구단하고 바둑 둘 때 인터뷰하던 인물이에요 이세돌 구단의 신의 한 수 인터뷰하던 뒤에서 알파고 화면들 보면서 미국인들 몇 명 이러고 있었잖아요 그 중에 한 명이에요 거기 기획자예요, 기획자 근데 바둑  알파고 만들다가 노벨화학상을 받았어 그니까 화학계에 있는 사람들이 야 뭐야 쟤는 갑자기 화학자도 아닌데 노벨화학상을 줘 뭐야 이런 말이 그래서 나오는 겁니다 알파고 만들다가 노벨화학상을 받았다 그럼 왜 받았냐 이유가 있어요 구글 딥마인드의 하사비스와 그 팀은 AI를 활용해서 수백만 개에 달하는 단백질의 구조를 예측했다 물론 당연히 하사비스는 화학자가 아닙니다 바이올로지의 전공자가 아니야 AI 전문가지 AI 전문가 관련 지식도 없어 케미스트리 뭘 좀 알긴 알겠지만 당연히 박사님이나 노벨상 받을 그건 아니지 하지만 내 AI가 화학을 너무 잘해 내가 받은 거야 그러다 보니까 아니 AI가 화학을 잘하는 거하고 이 사람한테 화학상을 줘야 되는 게 맞습니까? 라는 질문이 이제 나온다는 거죠 그럼 구글 딥마인드 팀이 도대체 화학계에 뭘 했길래
(12:58) 그 정도로 대단했냐? 딥마인드의 알파포드라는 프로그램이라고 해야 되나? 화학 플랫폼이 있는데 단백질 구조 예측을 하니까 정확도가 90% 수준에 근접하고 있다 이게 무슨 소리냐? 저도 잘 모르지만 문과적으로 해석을 하자면 단백질은 20가지의 아미노산으로 구성되어 있다고 합니다 예를 들면 A, B, A, C, D, E 이런 식으로 쭉 나열되어 있잖아요 이 구조가 3차원 구조로 가는데 이 구조를 알 수 있다면 단백질의 기능에 대한 이해가 크게 높아질 수 있다 문제는 아미노산 300개로 이루어진 단백질 구조의 총 경우의 수 이런 걸 따져봤을 때 단백질이 20가지의 아미노산으로 구성되는데 그게 300개야 그러면 20의 300승은 아니겠지만 엄청난 경우의 수가 있다는 거죠 이 아미노산이 늘어져 있는 3차원 구조의 수가 말이 필요 없겠지 20가지가 300개로 이루어지면 경우의 수가 거의 무한에 가깝기 때문에 계산이 안 돼 그래서 그동안 인간들은 하나하나 저걸 연구하면서 저걸 예측하거나 저 수를 만들려고 사람들이 노력을 했는데 너무 숫자가 많아
(14:02) 그래서 계산이 안 됐다는 거죠 그런데 하사비스의 딥마인드 팀은 뭐하던 팀이냐? 알파고를 만들던 팀입니다 알파고가 이세돌에게 한 판을 졌지만 왜 졌습니까? 바둑의 수는 10의 360승 우주 전체 수소 원자수보다 많아 바둑의 수를 AI가 완벽하게 계산할 수가 없어요 AI 할아버지가 와도 안 돼 10의 360승을 뭔 수로 계산해 이거는 불가능해 하지만 그 엄청나게 많은 숫자 중에서 AI는 가장 유력한 수를 찾아냅니다 요걸 해냈잖아요 알파고가 10의 80승이 수소 원자수라는데 10의 360승 AI도 답은 몰라요 그러니까 졌지 답을 알았으면 이세돌한테 졌겠나 답을 몰랐으니까 졌어요 바둑을 뭐같이 둬서 졌는지는 몰라도 하여튼 자기가 생각한 유력한 수보다 휴먼이 이상한 수 두니까 졌단 말이야 수많은 수 중에서 가장 유력한 수를 찾아내는 게 AI였으니까 이걸 바둑 말고 화학에 대입해 단백질 구조에 대입해 보니까 미친 결과가 나왔다는 거야 제가 가서 보니까 제가 논문 내용 하도 모르겠는데 무슨 뜻인지는 알겠어 어떤 뜻?
(15:04) 이건 미친 거다 혁명적인 변화라는 것만 알겠어 읽어봤는데 하나도 모르겠고 과학자들이 흥분했다는 걸 알겠어 글을 쓰는 사람들이 흥분했다 이건 말도 안 돼 AI가 들어가서 이거를 예측하기 시작하니까 휴먼으로서는 안 되는 길이 열리는 거야 예를 들면 한 사람이 쓴 건데 나는 이 구조 어떤 거를 추론을 하고 있었어 최대 수십 년이 걸릴 줄 알았던 계산 방식인데 AI 모델을 딱 알파포드라는 걸 쓰니까 몇 시간 만에 이 작업을 해내더라 단백질 구조를 바로바로 예측을 하더라 단백질 구조는 생물학적 기능을 결정하는데 저도 생물학은 잘 모르지만 이게 어떤 식으로 돼 있는지 AI가 최선의 답을 준다는 거죠 물론 모든 수를 계산하는 건 아니겠지만 바둑처럼 그러니까 이게 미쳤다라는 겁니다 예를 들면 제가 문과라 설명을 잘 못하는데 이 대회를 하나 보여드릴게요 세계 최고 화학자들이 참가하는 단백질 구조 예측 경연대회라는 게 있었대 1994년부터 시작됐어 단백질 앞에 몇 개를 보여주고 이 전체 구조가 3D 구조가 어떻게 될지 가장 정확하게 밝히는 과학자들이 우승하는 그런 경연대회였대
(16:06) 그동안 수십 년간 과학자들이 해서 서로 가장 뛰어난 수학적 방법이건 자기의 모델링이건 갖고 와서 단백질 구조를 예측합니다 우승자를 정해 그런데 이렇게 휴먼들이 놀고 있는 판에 하사비스의 딥마인드가 뛰어들었습니다 그리고 당연히 AI가 이 대회를 박살을 냈죠 이거는 휴먼들끼리 2000년간 바둑을 두고 있었는데 갑자기 AI가 들어오더니 오우 떡수네요 이러면서 거기 아니에요 여기예요 이러는 거잖아 AI가 뛰어드니까 2000년간의 바둑이 박살이 났어요 똑같죠 저 화학 단백질 구조 경연대회에 딥마인드 AI팀이 들어가니까 대회가 박살났다는 겁니다 인간 과학자들과는 비교가 안 되고 판이 완전히 바뀌었다 예를 들면 이런 얘기를 해요 AI 때문에 이제 이 대회는 없어질 것이다 인간은 그동안 예측을 이게 보면은 연간 20만 개 수준으로 휴먼은 여기 언저리에서 예측을 했대 근데 하사비스의 AI 모델은 연간 2억 개 이게 중간에 생략된 거예요 한마디로 이런 수준의 예측에다가 AI가 들어가니까 이렇게 올라가요
(17:10) 이렇게 정말 말도 안 되는 예측 수준의 결과가 나오니까 단백질 구조 모델에 대해서 이거는 지금까지 와는 차원이 다른 엄청난 변화라고 할 수 있고 그럼 이거를 알면 사실은 뭐를 하는 거냐 더 발전을 해야겠지만 말 그대로 인간 단백질의 구성 순서? 비밀이 풀릴 수도 있는 거죠 우리가 흔히 말하는 A, B, D, E, G 이렇게 되면 이게 무슨 뜻인지까지도 이제 알 수 있을 정도로 비밀이 풀릴 수도 있다는 건데 하사비스가 이렇게 얘기했습니다 내가 AI로 단백질 구조를 예측하겠다고 했을 때 사람들은 100년 뒤에도 불가능하겠다고 조롱했다 하지만 지금은 전 세계 200만 명의 과학자들이 이 프로그램을 사용하고 있다 우리가 만드는 알파포드는 앞으로 새로운 항생제, 새로운 암 치료법 새로운 재료 과학 기술 개발 이런 거 휴먼이 안 한다는 거죠 이제는 AI가 하는 시대가 열릴 수 있다 인간의 설계도가 열릴 수 있는 거죠 인간의 설계도가 이거 어디까지 발전할지 모르겠지만 기염을 토하는데 이렇게 얘기했습니다 10년 안에 AI가 모든 질병을 치료할 수 있다
(18:11) 이거 어려울 것 같은데 이런 얘기를 했어요 저 DNA에 언어인지 단백질의 언어인지 모르겠지만 그 구조를 완벽하게 풀어내면 10년 안에 모든 질병을 치료할 수 있다 AI가 많은 걸 하겠지 인간 질병에 대해서 많은 걸 할 텐데 모든 까지는 아니고 상당히 많은 부분을 AI를 통한 연구로 질병도 이제 그렇게 접근을 안 하죠 예를 들면 화학적 물질 뭐 결합 이런 거 옛날에 사람이 하나하나 다 했잖아요 AI가 미친듯이 돌려서 결과를 보여준다는 거니까 실험의 방식이 완전히 바뀌었다는 거죠 한마디로 그래서 거의 혁명을 가져왔기 때문에 단백질 구조 예측 혁명이니까 노벨화학상을 받아도 되는 게 아니냐라고 얘기를 한다는 거고 다만 아까 얘기했지만 이건 있어요 이 연구는 사람이 한 거냐 AI가 한 거냐 그 사람이 이 AI를 만든 건 알겠어 근데 이 AI가 이 연구를 했어 그럼 이제 하사비스는 노벨화학상, 노벨물리학상, 노벨생리학상 심지어 노벨문학상도 받을 수 있습니다 그거 쓰는 AI 만들면 되잖아 물리학 하는 AI 만들면 돼 모든 노벨상을 다 받을 수 있어
(19:13) 어차피 내가 전공 아니면 어때? AI가 하는데 인간 과학자의 기여도와 AI의 기여도를 구분하기가 매우 어려워지고 있다 인간이 AI를 연구하면 모든 상을 다 받을 수 있는 거 아니냐 이거는 누구한테 상을 줘야 되는 거냐 AI가 받아야 되는 거냐 사람이 받아야 되는 거냐 이제는 거꾸로 AI가 AI를 개발할 수도 있는데 AI가 과학자지 인간은 보조연구원 아니냐? 이런 얘기까지 나온다는 거고 불과 우린 얼마 전에 이런 얘기를 했어요 AI가 그린 그림으로 미술대회 우승했다 이거 받아도 되냐? 이 얘기했습니다 슈카월드에도 나왔어요 실제로 우승한 그림이죠 이 그림이 최고 화가상을 줬어 이 사람한테 근데 많은 사람들이 뭐라 그랬어요 그거 사람한테 주면 어떡하냐? AI가 그렸는데 그 사람이 뭘 했냐? 잘해야 뭐 글만 친 것밖에 더 있냐? 이 사람은 우승자로 해도 되냐? 그랬는데 불과 한 3년 만에 노벨상을 주는 거야 노벨상을, 노벨화학상을 이거 다를 게 뭐가 있냐는 거죠 그 사람이 만든 AI가 화학 연구를 해서 화학상을 받았어 그럼 이제 줘야 되는 거냐
(20:10) 미술도 음악도 과학도 이제는 사람한테 줘야 되는지 AI한테 줘야 되는지 애매한 시대가 온 게 아니냐 AI가 인간의 능력을 뛰어넘는 수준으로 갔을 때 이런 결론이 나온다는 거죠 단지 미술대회 우승 뭐 이거 해프닝처럼 우리 웃으면서 얘기했지만 노벨상까지 할 정도로 세상이 바뀌었다는 거고요 그리고 아까 얘기했던 이 힌튼 교수 노벨물리학상 받은 분 자기의 제자가 샘 알트먼을 자른 건 잘했다 라고 얘기했던 힌튼 교수가 2013년에 구글에서 일했던 적이 있습니다 구글에 합류했어요 젊은 시절에 자기가 AI 기술을 하니까 2014년에 힌튼 교수의 제자들이 만든 기업을 구글이 인수합니다 그 기업의 이름이 뭐였냐? 바로 딥마인드였어요 하사비스도 힌튼의 직제자는 아니고 동료의 제자인데 힌튼과 함께 구글 인공지능을 연구했던 사실상 제자뻘인 사람입니다 그러면 힌튼 교수와 그 제자들이 쫙 퍼져있거든? 그래서 거기서 노벨물리학상도 나온 거고 거기서 노벨화학상도 나온 거예요 AI를 연구했더니 물리학도 나오고
(21:13) 화학상도 나오고 이 추세로 가면 앞으로 노벨상을 그 라인들이 지금 다 받을 수 있는 그런 시대가 열렸다고 할 수 있고요 그래서 결론적으로 최고의 화제가 바로 AI가 휩쓴 자연 과학 분야가 된 겁니다 물리학상의 홉필드와 힌튼 화학상의 구글 딥마인드의 하사비스와 점퍼 한마디로 최대 테마는 AI였고 앞으로도 AI가 이런 연구를 분명히 도와줄 텐데 그 AI가 한 연구인지 사람이 한 연구인지도 애매할 수 있고요 76년생이라고 하는데 하사비스 이렇게 인터뷰했습니다 나는 힌튼 박사와 달리 AI의 위험성을 별로 걱정하지 않는다 나는 인간의 독창성을 믿고 있다 신중한 낙관주의를 기반으로 인류는 문제를 해결할 수 있을 거고 AI 위험하다고 생각하지 않다는 거죠 이번 노벨상에서 봤듯이 이제 AI 연구는 물리, 화학 그리고 모든 거를 수상할 수 있는 그런 연구가 됐고 이번 노벨상이 분수령이 되는 순간이다 AI 시대가 왔다 AI 연구가 중요한 과학 그 자체가 되고 있다라고 소감을 남겼습니다 개인적으로는 이 추세로 가면
(22:17) 이번에는 우리 한강 작가 님이 노벨문학상을 수상했지만 인간이 100% 자력으로 받을 수 있는 노벨상은 물리학상 쉽지 않아 보이고요 쉽지 않아 보이고요 화학상 앞으로 한 5년 뒤, 10년 뒤에는 쉽지 않아 보이고요, 다 의학상도 쉽지 않아 보여요 의학상 진짜 쉽지 않아 보입니다 이거 AI가 여기 뛰어들면은 의학상 쉽지 않아 보여요 그 AI를 활용한 누가 뭐 받겠죠 문학상도 AI가 도와줘서 쓸 수도 있어요 제 생각에 예술 뭐 그림도 우승하는 판에 글이라고 안 될 게 없고 경제학상 경제학이 수학이긴 한데 그렇게 꼭 논리.. 하여튼 AI가 인간의 탐욕을 이해할 수 있을지 모르겠네? 그것만 이해하면 AI가 분명 그럴 거 아니에요 그걸 왜 사요? 그걸 왜 사요? 떡락할 텐데 하지만 사는 게 휴먼인데 그것만 이해할 수 있으면 야 너 아직 안 팔았어? 이런 소리하고 내려갈 때 아이고 쯧쯧쯧쯧 그렇게 하면 경제학상 못 받아요 그것만 이해할 수 있으면 아마 경제학상도 AI가 잘 할 것 같고 개인적으로는 아마 노벨평화상은 AI가 받기 힘들지 않을까?
(23:25) 노벨평화상을 AI가 받을 수도 있나? AI가 노벨평화상을 받으려면 이렇게 갑자기 가자지구에 이렇게 생긴 로봇들이 들어가서 갑자기 팔레스타인들을 구출해야 되고 수술도 해주고 갑자기 난민들 지중해에서 빠졌을 때 로봇이 샥 가서 꺼내서 구해주고 뭐 그러면 노벨평화상을 받을래나? 세계 평화를 위한 로봇 AI 기구 뭐 이런 거 만들어서 월드 로봇 AI 뭐 어시스턴트 아 그래도 안되겠지 하여튼 더욱더 인간 자체만으로 상 받기 쉽지 않아지는 시대가 오는 거 같고 아 그건 그렇고 우리나라 대한민국의 한강 씨 개인의 영광이자 대한민국의 영광이죠 정말 자랑스럽게 노벨문학상 받은 거 다시 한번 축하드리고 감사하다고 생각합니다