‘구글의 전설’ 제프 딘, 새 도전…“우리의 목표는 과학의 자동화” 작성일 08-11 15 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 국제학술대회 ‘KDD’ 기조연설</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KnCBninQDT"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="29acbf21566aed347f44609316093f20536140b679db2048e02c6d9de9427284" dmcf-pid="9LhbLnLxmv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/hani/20260811145132261lgmd.jpg" data-org-width="970" dmcf-mid="BuG6kckLDW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/hani/20260811145132261lgmd.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="412821fe2c74249c82aa9f969dc321865f7285e2c070c66cae4eeb27ddb448c4" dmcf-pid="2LhbLnLxES" dmcf-ptype="general"> “우리의 목표는 머신러닝과 과학·공학을 자동화해, 더 빠르게, 더 많은 것들을 발견하고, 그 발견의 혜택을 널리 퍼뜨리는 것이다.”</p> <p contents-hash="0fd533c2e534acba7f89f0dc57bea4bdd8485ba10e90c676adb57a79368b6ff2" dmcf-pid="VolKoLoMml" dmcf-ptype="general">구글의 ‘살아있는 전설’이자 이 시대 최고의 천재 프로그래머 제프 딘(57)이 직접 밝힌 포부다. 그는 11일 제주 국제컨벤션센터에서 열린 ‘지식발견·데이터마이닝 국제학술대회’(KDD) 연단에 올라 ‘에이아이(AI)의 주요 트렌드: 우리는 어떻게 여기까지 왔고, 지금 무엇을 할 수 있으며 앞으로 무엇이 중요해질 것인가’를 주제로 기조연설을 했다. 그의 강연이 이날 각별한 관심을 끈 것은 구글 창립 이듬해인 1999년 입사해 27년간 일했던 회사를 떠나겠다고 발표한 지 일주일도 안 된 시점이었기 때문이다. </p> <p contents-hash="0da0e14f3198c227af8b1374fa2efd9c8c2b6aa3c47e02da95f6e612a9c3aaeb" dmcf-pid="fgS9gogROh" dmcf-ptype="general">그는 지난 5일(현지시각) 아침 오랫동안 함께했던 ‘구글 동지’ 산제이 게마와트, 쿼크 레, 오리올 비니얼스와 함께 구글을 떠나 ‘디스커버리 루프’라는 회사를 세우겠다고 발표했다. 이들은 창립선언문에서 “인공지능의 다음 전선은 질문에 답하는 것을 넘어 발견을 시작하는 것이며, 공학·과학적 발견 방식을 근본적으로 가속하는 것”이라고 밝혔다. 그렇다고 구글과 완전히 연을 끊는 것은 아니다. 구글 모회사인 알파벳은 디스커버리 루프의 창업 투자자·클라우드 파트너로 참여한다. </p> <p contents-hash="7eead02bb155d526c25c05fef578ecd5e2875c41287b2e8e325ba9835d49d7b1" dmcf-pid="4av2agaemC" dmcf-ptype="general">이날 강연 주제인 인공지능의 ‘과거-현재-미래’는 구글에서 그가 보내온 세월과 앞으로 디스커버리 루프에서의 시간과 정확히 겹친다. 그는 “보지도 못하고 말도 이해하지 못했던 컴퓨터”가 어떻게 ‘스스로 과학을 수행할 수 있는’ 지능에 도달했는지를 지난 15년간의 궤적으로 압축했다. 대규모 신경망 훈련부터 시작해 티피유(TPU·구글이 자체 설계한 신경망 연산 전용 반도체) 개발, 지식 증류(성능 좋은 대형 모델이 학습한 내용을 작고 가벼운 모델에게 옮기는 것), 트랜스포머(문장 전체 중 중요한 부분에 집중하는 방식으로 정확도와 처리 속도를 높인 방식), 고도의 강화 학습 및 멀티모달까지 그간 자신과 구글 동료들이 함께 일궈온 성과를 일별했다.</p> <p contents-hash="044234377ffc8dfb4ab0cd57ce23c63457c19999760886d1a1c0136c356ab07a" dmcf-pid="8NTVNaNdII" dmcf-ptype="general">그는 흥분이 가득했던 지난 며칠을 시간대별로 요약한 자료를 화면에 띄우며 재치있게 소개했다. “수요일 아침 8시30분 화상회의에서 퇴직을 밝혔고, 당일 2시30분에 구글 직원 1500명이 모여 송별식을 했다. 3시30분 축구를 하고 돌아와 보니 메시지가 400개가 와 있었다. 목요일 밤 11시59분 ‘실업자’가 됐고 1분 뒤 디스커버리 루프의 공동 창립자가 됐다.”</p> <p contents-hash="9a9b1b615895de696297687f2820265098aad3e70bc9ef32d7472d67da272e2e" dmcf-pid="6jyfjNjJIO" dmcf-ptype="general">그는 ‘과학의 자동화’에 대해 이렇게 설명했다. “전통적인 과학 실험은 제안-구현·실행-평가 단계(루프)를 거친다. 우리는 이 실험 루프를 자동화해 모든 단계를 훨씬 빠르게 만들어서 혁신 속도를 끌어올리는 거다. 자동화를 통해 여러 실험을 병렬로 실행하면 더 뛰어난 피드백을, 더 많이 받을 수 있다.” 작업 과정의 효율화도 그가 원하는 것이었다. “기존 실험 방식에선 모든 과정이 사람 손이 많이 가고 반복 속도가 느렸다. 실험 규모가 커지면, 작은 팀이 다룰 수 있게 업무를 쪼개 일한 뒤 그 평가 결과를 또다시 합치는 과정에서 조정 비용이 많이 발생했다. 또한 처음에 결정하면 나중에 되돌리기 어렵고 한번 정해지면 그대로 굳어진다. 이 과정을 조율하고 소통하는 사람들도 필요했다. 우리는 이런 요소를 자동화하면 순수하게 과학·공학을 중심으로 설계된 품질 높은 모델을 가질 수 있다고 생각한다.”</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f0cca798043cb3722d467afeb2728d56e1a1c5544be9d187ad5ade00d326ca3c" dmcf-pid="PAW4AjAiss" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/hani/20260811145133516wjng.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="bDuoSlSrIy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/11/hani/20260811145133516wjng.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="af4cd0e8a59f8e0f45bec9226912afb2d80e873d1d02022c635e577befa780b0" dmcf-pid="QcY8cAcnDm" dmcf-ptype="general"> 그는 ‘디스커버리 루프’의 가치와 이상에 대해서도 밝혔다. “기술이 사회에 기여해야 한다고 강하게 믿는다. 실제로 그렇게 작동하게 만들어야 한다. 그래서 공익 법인으로 회사를 설립했다. 이익을 추구하긴 하지만, 단순히 주주 가치만 극대화하는 게 아니라 공익적 사명감도 가져야 한다. 중요한 사회적 문제를 해결하는 기술을 개발하고 그 결과에 대해 접근성을 제공하는 일이다.”</p> <p contents-hash="27badbb85c4effc64bd1006e6c2d4df042f6fe16ca446b4e10913f27d50824ae" dmcf-pid="xkG6kckLDr" dmcf-ptype="general">50분간의 강연이 끝나자 질문 기회를 원하는 수십명이 마이크 뒤에 줄을 섰다. “실험 루프를 자동화한다면 인공지능의 반복 속도가 인간의 감시를 앞지르지 않겠냐”는 질문에 제프 딘은 “솔직히 우리가 풀어야 할 문제”라고 시인하며 “인간은 성과가 좋은 실험들을 선별할 수 있다고 본다. 성과가 뚜렷하지 않은 것들까지 다 들여다보지는 못할 거다. 상위 10개 정도의 유망한 결과만 사람이 살펴보고 앞으로 진행 여부를 결정하는 방식이 되지 않을까 싶다”고 답했다. </p> <p contents-hash="3d9186127e689143f2728458ae6bbcee15f9e31fa99781b27525c72ab7dd061a" dmcf-pid="y7eS7u71Iw" dmcf-ptype="general">미래 세대 교육을 위한 인공지능의 활용을 묻는 말도 빠지지 않았다. 제프 딘은 “매우 복잡한 질문”이라고 전제하며 “인공지능이 인간에게 그냥 답을 던져주는 것이 아니라 개별적인 튜터가 되길 바란다. 가장 중요한 건 비판적 사고 능력을 가르치는 것이다. 특정 주제에 관심 있는 사람들이 인공지능과 함께하며 호기심을 자극받아 배움을 이어가도록 하는 것이 중요하다”고 말했다. </p> <p contents-hash="16a5c510e64511d3169ed631c76642b134dcf8c47b3ae9db857a966a6ca4ba2d" dmcf-pid="Wzdvz7ztID" dmcf-ptype="general">제주/글·사진 이주현 한겨레 사람과디지털연구소 기자 edigna@hani.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한겨레신문사 All Rights Reserved. 무단 전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 유튜브, 수익화 문턱 2배 높인다…크리에이터 수익 확대 메타와 정반대 행보 08-11 다음 배경훈 "정부 내 스타트업처럼"…민간·공공 결합 AI혁신추진단 가동 08-11 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
