인공지능의 황금시대가 인간의 정신을 뒤덮을 것이다

이번 주에 며칠 간격으로 두 건의 인사 발표가 있었습니다. 각각 따로 보면 실리콘 밸리 경영진의 일반적인 변동처럼 보일 수 있지만, 함께 살펴보면 인공지능 경쟁이 앞으로 어디로 향할지 보여줍니다.

구글의 데미스 하사비스는 구글 딥마인드의 일상적인 운영에서 물러나 알파벳의 해당 부문 회장 겸 최고 과학자로 취임합니다. 그는 인공 일반 지능, 글로벌 전략, 그리고 인공지능을 활용한 의약품 개발에 더욱 집중할 예정입니다.

저는 평생 인공 일반 지능(AGI)을 향해 노력해 왔으며, 이 중요한 시점에 구글 딥마인드 회장 겸 알파벳 최고 과학 책임자라는 새로운 역할을 맡게 되었습니다. 이를 통해 장기 전략에 집중하고, 다음과 같은 과학적 혁신을 가속화할 수 있을 것입니다.

— 데미스 허사비스(@demishassabis) 2026년 8월 5일

 

오픈AI의 연구원 나오미 바슈칸스키는 샌프란시스코의 신생 기업인 컨듀잇(Conduit)에 합류하기 위해 회사를 떠났습니다. 컨듀잇은 비침습적인 신경 센서를 이용해 생각을 해독하려는 시도를 하고 있습니다. 창업자들은 굳이 조심스러운 표현을 쓰지 않고 이 프로젝트를 "텔레파시"라고 부릅니다.

2주 전에 저는 OpenAI를 사임하고 Conduit에 창립 연구원으로 합류했습니다. Conduit에서는 인간의 마음을 비침습적으로 읽는 모델을 훈련시키고 있습니다.

2035년까지 텔레파시가 어떤 모습일지, 그리고 그 경지에 도달하는 방법은 무엇일지에 대한 생각을 몇 가지 적어 보았습니다. pic.twitter.com/cat0d4My15

— 나오미 바슈칸스키 (@NaomiBashkansky) 2026년 8월 5일

 

첫 번째 도금 시대는 철도, 유전, 제철소, 그리고 물리적 상업의 동맥을 장악한 산업가들에 의해 건설되었습니다. 이번 도금 시대는 지능 자체의 흐름을 통제하려는 사람들에 의해 건설되고 있습니다. 데이터 센터에서 과학 연구실로, 알고리즘에서 의약품으로, 그리고 궁극적으로는 인간의 두뇌에서 기계로 직접 전달되는 지능의 흐름을 말입니다. 챗봇은 단지 서막에 불과했습니다.

구글은 인공지능 철학자와 인공지능 공장을 분리한다

구글이 발표한 회사 공지 에 따르면 , 순다르 피차이 CEO는 하사비스가 구글 딥마인드의 회장 겸 알파벳의 최고 과학자로 취임하는 동시에 딥마인드에서 분사한 신약 개발 회사인 아이소모픽 랩스의 대표직도 계속 맡을 것이라고 밝혔습니다.

딥마인드의 오랜 최고기술책임자이자 구글의 최고인공지능설계책임자인 코레이 카부쿠오글루가 구글 딥마인드의 수석 부사장으로 취임합니다. 그는 제미니 모델 개발, 최첨단 연구, 제미니 앱 및 구글의 개발자 대상 인공지능 팀을 총괄할 예정입니다.

카부쿠오글루는 제품 모델 출시, 제품 부서와의 협업, 제미니 개선, 연구 성과를 수익으로 전환하는 등 전반적인 운영을 책임질 것입니다. 하사비스는 알파벳의 상주 철학자 겸 과학자로서 인공 일반 지능(AGI), 과학적 발견, 그리고 인간의 능력을 뛰어넘을 수 있는 시스템 구축의 장기적인 결과에 대해 고찰할 것입니다.

하사비스는 인류가 "중대한 전환점"에 도달했으며 인공 일반 지능(AGI)이 이제 "가까이 다가왔다"고 썼습니다. 피차이는 새로운 직책을 통해 하사비스가 방대한 조직의 일상적인 운영 관리보다는 미래를 구상하는 데 집중할 수 있을 것이라고 말했습니다.

이것은 단순히 더 거창한 직함으로 위장한 강등이 아닙니다. 하사비스는 분기별 제품 로드맵보다는 근본적인 혁신에 더 관심을 기울여 온 인물입니다. 그는 2010년에 딥마인드를 설립하고 2014년에 구글에 약 6억 5천만 달러에 매각했으며, 설립 당시의 목표, 즉 지능 문제를 해결하고 이를 통해 다른 모든 문제를 해결하는 데 집중해 왔습니다.

문제는 구글이 이제 서로 모순되는 두 가지 일을 동시에 해야 한다는 점입니다. 다음 세기를 좌우할지도 모르는 연구를 수행하는 동시에 이번 분기에 인공지능 제품을 판매해야 합니다.

피차이는 제미니 앱의 월간 사용자 수가 9억 5천만 명을 돌파했고, 구글의 젬마 모델 다운로드 수는 9억 건을 넘어섰다고 강조했습니다. 이것들은 실험실 수준의 호기심거리가 아닙니다. 속도, 신뢰성, 그리고 끊임없는 실행이 요구되는 산업 규모의 제품입니다.

따라서 카부쿠오글루를 운영 책임자로 임명하는 것은 합리적인 업무 분담입니다. 그는 딥마인드에서 13년 이상 근무하며 웨이브넷(WaveNet)과 딥마인드의 초기 아타리(Atari) 프로젝트 기반이 된 심층 강화 학습 아키텍처를 포함한 여러 시스템 개발에 기여했습니다. 구글 클라우드 내부 관계자들은 이번 인사를 환영하며, 딥마인드가 알파벳의 상업 부문에 더욱 가까워질 것으로 기대하고 있는 것으로 알려졌습니다.

하지만 이번 조직 개편은 더 광범위한 인재 이동의 일환으로 이루어졌습니다. 구글에서 가장 영향력 있는 엔지니어 및 연구원 4명인 제프 딘, 산제이 게마왓, 오리올 비냐스, 쿠옥 레는 과학 및 공학적 혁신을 자동화하는 데 중점을 둔 공익 기업인 디스커버리 루프를 설립하기 위해 회사를 떠납니다. 구글은 이 새로운 조직에 투자하고 클라우드 인프라를 제공할 예정입니다.

알파벳 주가는 구조조정과 임원진 퇴사 소식에 힘입어 약 4% 하락했습니다. 월가는 일반적으로 천재적인 인재들이 기업이라는 요새 안에 안전하게 갇혀 있기를 바라는 경향이 있습니다.

하사비스는 인공지능이 역사 속에서 제자리를 찾기를 바란다.

하사비스는 이제 아이소모픽 랩스에서 더 많은 시간을 보낼 예정인데, 이곳의 목표는 단순히 신약 개발 비용을 낮추는 것을 넘어, 비용이 많이 드는 시행착오 과정을 컴퓨터 공학에 가까운 방식으로 바꾸는 것입니다.

소비자용 AI 시장은 극도로 경쟁이 치열해지고 있습니다. 모델은 개선되고, 기능은 복제되며, 가격은 하락하고, 독창적이라고 여겨지던 기능들은 몇 달 만에 상품화됩니다. 하지만 과학용 AI는 다릅니다. 효과적인 암 치료법을 발견하거나, 중요한 생물학적 메커니즘을 예측하거나, 임상 개발 기간을 몇 년 단축하는 시스템은 경쟁 우위, 사회적 정당성, 그리고 막대한 경제적 가치를 창출합니다.

하사비스는 인공지능의 가장 중요한 활용 분야는 건강 증진이어야 한다고 거듭 주장해 왔습니다. 그의 알파폴드 연구는 기계 학습이 단순히 언어를 모방하거나, 그림을 생성하거나, 사무직 직원들이 더 많은 파워포인트 슬라이드를 만들도록 돕는 것을 넘어 과학적 문제를 해결할 수 있음을 보여주었습니다. 그는 딥마인드 연구원 존 점퍼와 함께 단백질 구조 예측 공로로 2024년 노벨 화학상을 공동 수상했습니다.

전략적 계산은 명확합니다. 약간 더 나은 챗봇이 벤치마크 순위표에서 좋은 성적을 낼 수는 있겠지만, 성공적인 신약은 수백만 명의 삶을 바꾸고 수십억 달러의 수익을 창출할 수 있습니다.

따라서 구글의 조직 개편은 하사비스가 인공지능 경쟁에서 물러나는 것이라기보다는 가장 위험 부담이 큰 영역으로 향하는 것으로 보인다. 카부쿠오글루는 모델 전쟁을 이끌 것이고, 하사비스는 인공지능이 문명 수준의 결과를 낼 수 있기 때문에 문명 수준의 투자를 받을 자격이 있다는 주장을 펼칠 것이다.

OpenAI는 텔레파시 사업에 연구원 한 명을 잃었습니다.

나오미 바슈칸스키는 7월 23일 오픈아이얼(OpenAI)에서 사임하고 다음 날 컨듀잇(Conduit)의 창립 연구원으로 합류했습니다. 그녀는 오픈아이얼에서 약 18개월 동안 정렬 연구를 진행하고 인공 일반 지능(AGI) 및 복원력 관련 내부 프로젝트에 기여했습니다.

"내가 텔레파시를 만들기 위해 오픈AI를 떠나는 이유" 라는 제목의 에세이에서 그녀는 스타트업 특유의 겸손함 없이 컨듀잇의 사명을 다음과 같이 설명합니다. "우리는 텔레파시를 만들고 있습니다. 비침습적인 신경 데이터로 학습된 생각-텍스트 변환 모델이죠."

그녀의 예측은 대담하다. 2027년에는 근로자들이 의도를 AI 코딩 에이전트에 지속적으로 전송하는 신경 헤드밴드를 착용할 것이라고 그녀는 상상한다. 2030년에는 AI 모델이 생각이 언어로 변환될 때까지 기다리지 않고 생각의 표현과 직접 소통할 수 있을 것이다. 2035년에는 AI가 외부 도구라기보다는 추가적인 감각이나 신체 일부처럼 느껴질 것이라고 그녀는 믿는다.

바슈칸스키는 컨듀잇이 신경 해독 분야에서 "GPT-2 시대"에 있다고 말합니다. 기술이 궁극적으로 도달할 수준에 비하면 아직은 원시적이지만, 확장 가능성을 확인할 수 있을 만큼 충분히 발전했다는 것입니다. 그녀는 인간의 뇌에서 광범위하게 정보를 읽고 쓸 수 있는 기업이 결국 1조 달러 이상의 가치를 지니게 될 것이라고 예측합니다.

이는 도금 시대의 전형적인 스타트업 투자 유치 사례입니다. 엄청나게 야심차고, 기술적으로는 불확실하며, 개인용 컴퓨터보다 훨씬 더 큰 시장을 겨냥하고 있습니다.

컨듀잇은 맞춤형 헤드셋과 하루 최대 20시간 동안 가동되는 지하 작업 공간을 활용하여 수천 명의 참가자로부터 약 10,000만 시간 분량의 신경 및 언어 데이터를 이미 수집했다고 밝혔습니다. 참가자들은 대화를 나누고, 타이핑하고, 말하는 동안 회사는 비침습적인 방식으로 신경 신호를 기록했습니다.

이 모델은 완벽한 녹취록을 생성하는 것은 아닙니다. 이 모델은 의미 의도, 즉 누군가가 전달하려는 내용의 일반적인 의미를 파악하려고 합니다. 컨듀잇(Conduit)은 참가자의 "방이 더 춥게 느껴졌다"와 같은 표현이 산들바람이나 돌풍을 암시하는 예측으로 이어지는 사례를 발표했습니다. 표현은 틀렸지만, 근본적인 개념은 관련이 있었습니다.

회사 측은 자사 시스템이 참가자가 아이디어를 말이나 글로 표현하기 직전에 아이디어를 식별할 수 있다고 주장합니다. 하지만 아직까지는 포괄적인 기술적 세부 사항이나 독립적인 검증 결과를 공개하지 않았으며, 추후 더 자세한 연구 결과를 발표할 예정이라고 밝혔습니다.

그 단서는 중요합니다. "텔레파시"는 훌륭한 마케팅 수단이지만, 이것은 아직 누군가의 비밀 기억을 손쉽게 뒤지는 기계가 아닙니다. 이는 잡음이 섞인 신경 측정값, 언어적 맥락, 그리고 사람이 말하려는 의도를 예측하는 데 이미 뛰어난 강력한 언어 모델을 기반으로 구축된 통계적 추론입니다. LLM은 GPS 수신 상태가 좋지 않을 때 내비게이션 지도가 하는 것과 비슷한 역할을 합니다. 즉, 흐릿한 신호를 그럴듯한 목적지로 좁혀주는 것입니다.

과학적 근거는 확실하지만, 과장된 홍보가 앞서나가고 있다.

컨듀잇(Conduit)만이 비침습적 뇌 인터페이스의 실현을 위해 규모의 경제가 필요하다고 믿는 것은 아닙니다. 메타(Meta)의 브레인2쿼티(Brain2Qwerty) v2 연구는 자기뇌파측정법(MEG)을 사용하여 9명의 참가자가 타이핑하는 동안 뇌 활동으로부터 문장을 해독했습니다. 각 참가자는 약 10시간 분량의 녹음 데이터를 제공했습니다. 이 시스템은 평균 39%의 단어 오류율을 기록했으며, 가장 뛰어난 참가자는 틀린 단어가 하나 이하인 문장을 여러 개 만들어냈습니다.

인상적이긴 하지만, 이는 참가자들이 특수 장비 안에서 직접 타이핑하는 통제된 실험이라는 점에 유의해야 합니다. MEG 장비는 일반 소비자가 사용하는 머리띠와는 거리가 멀죠. 연구실이나 병원에서 사용하도록 설계된 크고 값비싼 장비입니다.

휴대용 EEG 시스템은 더 실용적이지만 훨씬 더 많은 잡음을 생성합니다. 최근 Scientific Reports의 분석에 따르면, 여러 성공적인 것으로 알려진 EEG-텍스트 변환 시스템이 무작위 잡음을 입력받았을 때 비슷한 성능을 보였는데, 이는 모델이 뇌 활동을 실제로 해독하기보다는 언어 패턴을 암기하는 경우가 있음을 시사합니다.

따라서 솔직한 평가는 "텔레파시가 현실이 되었다"도 아니고 "이건 공상 과학 소설일 뿐"도 아닙니다. 비침습적 신경 해독 기술은 발전하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델은 불완전한 신호를 일관성 있는 가능성으로 변환할 수 있기 때문에 매우 유용합니다. 하지만 통제된 ​​조건에서 대략적인 의도를 파악하는 것과 일상생활에서 제약 없이 생각을 끊임없이 읽어내는 것 사이의 격차는 여전히 엄청납니다.

중요한 질문은 방대한 데이터 세트가 그 격차를 줄일 수 있느냐는 것입니다. 컨듀잇은 신경과학이 인공지능을 재편했던 것과 같은 씁쓸한 교훈을 따르게 될 것이라고 예상합니다. 즉, 정교하게 수작업으로 만든 이론은 결국 충분한 데이터, 충분한 컴퓨팅 능력, 그리고 충분히 큰 모델에 밀려날 것이라는 점입니다.

이는 대담한 시도입니다. 하지만 역사는 대담한 시도가 처음에는 터무니없게 들린다고 해서 무조건 배척해서는 안 된다는 것을 보여줍니다. 또한, 수조 달러 규모의 시장을 꿈꾸는 창업자들은 결코 객관적인 관찰자가 아니라는 점도 역사는 시사합니다.

신경망 데이터는 지구상에서 가장 가치 있는 데이터가 될 수 있습니다.

컨듀잇의 접근 방식이 성공한다면, 그 영향은 단순히 타이핑 속도 향상 이상의 훨씬 더 큰 파급 효과를 가져올 것입니다.

오늘날의 컴퓨터는 인간이 복잡한 의도를 클릭, 제스처, 문장으로 압축하도록 강요합니다. 뇌 인터페이스는 이러한 병목 현상을 우회할 수 있습니다. 사용자가 신중하게 구성된 프롬프트를 통해 AI 에이전트를 지시하는 대신, 불확실성, 호기심, 시각적 아이디어, 불완전한 의도 등을 직접 전달할 수 있게 될 것입니다.

이는 인공지능을 훨씬 더 유용하게 만들 수 있습니다. 하지만 동시에 지금까지 만들어진 가장 침해적인 감시 기술을 탄생시킬 수도 있습니다.

검색 기록은 사람들이 무엇을 검색하는지 보여줍니다. 소셜 미디어 활동은 그들이 공개적으로 무엇에 참여하는지 드러냅니다. 신경망 정보는 그들이 말하지 않기로 결정하기 전에 무엇을 고려했는지 밝혀낼 수 있습니다.

지배구조 문제는 명백합니다. 원시 신호의 소유권은 누구에게 있는가? 모델 학습을 위해 해당 신호를 보존할 수 있는가? 고용주가 생산성 향상용 헤드셋 착용을 요구할 수 있는가? 보험 회사가 사용자의 인지적 또는 정서적 상태를 추론할 수 있는가? 플랫폼이 사용자가 의식적으로 선호도를 표현하기 전에 신경 반응을 이용하여 광고를 최적화할 수 있는가?

뇌-컴퓨터 기술의 가장 위험한 버전은 완벽하게 마음을 읽는 정부용 기계가 아닐지도 모릅니다. 오히려 마음을 불완전하게 읽고, 그 결과를 무기한 저장하며, 동의를 40페이지짜리 이용 약관 속에 숨겨놓은 편리한 소비자 제품일 수 있습니다.

권력이 사회에 들어오는 방식은 대개 이렇습니다. 군화를 신고 오는 것이 아니라, 무료 배송과 더 나은 사용자 경험을 제공하는 것이죠.

다음 플랫폼 전쟁은 인간 운영 체제를 둘러싼 전쟁이 될 것입니다.

하사비스가 인공 일반 지능(AGI)과 계산 생물학으로 나아가고, 구글 출신 연구원들이 자동화된 발견 회사를 설립하고, 오픈AI 연구원이 신경 인터페이스 개발을 위해 이탈하는 것은 서로 무관하지 않은 움직임입니다.

이는 중심축이 범용 언어 모델을 넘어 이동하고 있음을 나타냅니다.

가장 규모가 큰 연구소들은 이미 텍스트, 코드, 이미지, 오디오 및 비디오를 생성할 수 있는 시스템을 훈련시켰습니다. 이제 새로운 경쟁은 이러한 시스템이 무엇과 연결될 것인가에 달려 있습니다. 구글은 AI를 과학적 발견과 의학에 연결하고자 합니다. 컨듀잇은 AI를 의도 파악에 연결하려 합니다. 메타는 언어의 신경 메커니즘을 연구하고 있습니다. 다른 회사들은 로봇 공학, 자율 실험실 및 합성 생물학 분야에 집중하고 있습니다.

미래의 독점 기업들은 웹사이트나 스마트폰 운영체제를 중심으로 형성되는 것이 아닐지도 모릅니다. 오히려 지능과 인간의 물리적 존재 사이의 인터페이스를 중심으로 형성될 가능성이 높습니다.

바로 이것이 지금을 인공지능 황금시대라고 부르는 이유입니다. 이 기술은 실로 경이롭고, 그 잠재적 이점은 엄청납니다. 하지만 이 기술은 소수의 막대한 부를 가진 기관들에 의해 개발되고 있으며, 이들은 사람들이 일하고, 생각하고, 발견하고, 궁극적으로는 현실을 경험하는 데 필요한 인프라를 소유하기 위해 경쟁하고 있습니다.

초기 도금 시대는 대륙을 가로지르는 철로를 놓았습니다. 지금의 도금 시대는 정신, 기계, 그리고 분자 사이를 잇는 보이지 않는 철로를 놓고 있습니다.

그 트랙들을 소유하는 자는 단순히 차세대 첨단 기술 플랫폼을 소유하는 데 그치지 않을 것입니다. 그들은 인간의 의도가 세상에 들어오는 통로까지 소유하게 될지도 모릅니다.