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임명 열달도 안된 AI수석을 ‘2년용’ 선거 차출, 與서도 “생뚱맞다”

데미스 하사비스 구글 딥마인드 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)가 27일 방한해 이재명 대통령 접견과 과학기술정보통신부와의 양해각서(MOU) 체결을 잇달아 소화하며 한국과의 인공지능(AI) 협력에 본격 나섰다.

하사비스 CEO의 이번 방한은 알파고 대국 10주년을 계기로 성사됐다. 지난해 샘 올트먼 오픈AI CEO, 젠슨 황 엔비디아 CEO에 이은 빅테크 AI 수장의 연속 방한으로, 한국 정부가 AI 분야 글로벌 협력을 확대하는 흐름과도 맞닿아 있다. 청와대는 반도체 경쟁력·제조 역량·우수 인재를 갖춘 한국의 전략적 가치가 높아진 결과라고 평가했다.

전 세계 첫 구글 AI 캠퍼스, 한국에 문 연다

김용범 청와대 정책실장은 이날 오후 청와대 춘추관에서 이 대통령과 구글 딥마인드 CEO 접견 관련 브리핑을 열고 "구글은 올해 안에 서울에 구글 AI 캠퍼스를 개소해 연구자, 스타트업과의 협력을 확대하기로 했다"며 "구글 AI 캠퍼스는 전 세계 처음으로 한국에 문을 여는 것으로 그 의미가 적지 않다"고 밝혔다.

김용범 정책실장이 27일 청와대 춘추관에서 데미스 하사비스 구글 딥마인드 공동창업자 겸 대표 접견 관련 브리핑을 하고 있다. 2026.4.27 (사진=뉴스1/청와대통신사진기자단)

이어 "하사비스 CEO가 구글 연구진의 한국 파견도 적극 검토하기로 했다"며 "최소 10명 파견을 요청했고 즉석에서 동의했다"고 전했다.

구글 AI 캠퍼스는 정부의 'K-문샷' 프로젝트와 연계해 구글 딥마인드와 AI 기반 과학기술 협력의 거점 역할을 맡는다. K-문샷은 AI와 과학기술을 융합해 국가적 난제를 해결하고 혁신을 가속화하는 범국가 프로젝트다. 2030년까지 연구생산성 2배 제고, 2035년까지 첨단바이오·미래에너지·반도체 등 8대 분야 12대 국가 미션 해결을 목표로 한다.

김 실장은 "세계적인 과학 AI 역량을 갖춘 딥마인드와 우리 연구진이 손잡는 만큼 바이오, 기상기후, 미래에너지 등 과학기술 분야에서 우리의 역량이 한층 더 도약할 수 있을 것"이라고 기대했다.

과기정통부-구글 딥마인드, 알파고 대국 10주년에 MOU

과기정통부는 이날 오후 서울 포시즌즈 호텔에서 하사비스 CEO와 MOU를 체결했다. 장소는 2016년 알파고와 이세돌 9단의 대국이 열렸던 곳으로, 알파고 대국 10주년에 맞춘 상징적 선택이다.

데미스 하사비스 구글딥마인드 최고경영자(CEO)가 27일 서울 포시즌즈 호텔에서 한국과 AI 기반 연구를 비롯한 인재 양성, 책임 있는 AI 활용을 위해 협력한다고 밝혔다. 2026.4.27 (사진=지디넷코리아)

양 기관은 생명과학·기상기후 등 과학기술 분야 공동연구, AI 인재 양성, 책임있는 AI 활용을 주요 협력 분야로 설정했다. 5월부터 운영 예정인 국가과학AI연구센터를 중심으로 공동 연구와 연구자 교류를 활성화하고, AI안전연구소와 연계해 안전 프레임워크 구축 및 테스트 방법론 논의도 이어간다. 국내 AI 인재가 구글 딥마인드의 연구 환경을 직접 경험할 수 있도록 인턴십 기회도 발굴한다.

배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "오늘 체결한 MOU는 K-문샷을 중심으로 과학기술 분야 AI 혁신을 가속하는 동시에 안전하고 책임있는 AI 연구와 모범 사례를 확산하기 위해 양 기관이 협력하는 핵심적인 계기가 될 것"이라고 말했다.

이 대통령-하사비스, AGI·기본소득까지 심층 논의

이 대통령과 하사비스 CEO의 접견에선 범용 인공지능(AGI) 도래 시점과 사회·경제적 파급 효과에 대한 심층 논의도 이뤄졌다. 이 대통령이 AGI 도달 시점을 묻자 하사비스 CEO는 "앞으로 5년 안에, 이르면 2030년 인간의 모든 인지 능력을 구사하는 AGI가 가시화될 것"이라며 "산업혁명 이상의 사회적 변화가 훨씬 빠른 속도로 올 수 있다"고 전망했다.

이재명 대통령이 27일 청와대에서 데미스 하사비스 구글 딥마인드 공동창업자 겸 대표를 접견하고 있다. 2026.4.27 (사진=뉴스1/청와대통신사진기자단)

두 사람은 AI가 저성장·기후위기·의료 문제 등 난제 해결의 도구가 될 수 있는 반면, 전쟁 악용이나 빈부 격차 심화 위험도 함께 안고 있다는 점에 공감했다. 하사비스 CEO는 AI 악용 가능성을 지적하며 가드레일 등 안전장치 필요성을 언급했고, 이 대통령도 AI를 안전하게 이용할 수 있는 국제통제기구나 표준이 부족하다고 공감했다.

하사비스 CEO는 미중 기술 경쟁 심화 속에서 국제 규범 형성이 쉽지 않다면서도 한국·영국·싱가포르 등이 협력해 안전장치를 마련하는 고민이 절실하다고 밝혔다. 정부의 AI 안전 국제 협력 구상에 대해서는 "대한민국이 이런 프로젝트를 리드하는 것이 인상 깊다"며 "허브가 구축되면 국제적 AI 안전 기준을 논의하는 아젠다로 발전할 수 있을 것"이라고 평가했다.

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이 대통령은 AI발 실업과 일자리 문제 해결을 위한 사전 준비 필요성도 강조했다. 이에 하사비스 CEO는 "일자리의 정의와 부의 재분배를 고민하는 새로운 경제 모델이 필요하다"고 화답했다. 이 대통령이 "20년 전부터 기본소득을 이야기해 왔다, 지금이야말로 기본소득이 필요한 것 아니냐"고 언급하자 하사비스 CEO도 필요성에 동의하며 "로봇의 생산성 증가분을 노동자에게 지원하는 방안도 고민해야 한다"고 덧붙였다.

김 실장은 "하사비스 대표가 '대통령이 이 주제에 대해 깊이 알고 정통하다'고 말했다"며 "안전 가드레일 부분에서 나눈 대화에 깊은 감명을 받고 좋은 인상을 받고 갔다"고 전했다.

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[Anchor]

The person who has essentially created the era of artificial intelligence that we are living in now, a scientist, a business leader, a Nobel Prize winner in Chemistry, and a knighted member of the British Empire, Demis Hassabis is here with us today.

We will hear about the future of artificial intelligence, Korea, and how we should embrace that change.

Welcome, Mr. Hassabis.

You visited Seoul with AlphaGo and you are back in Seoul after ten years.

I am curious about how you remember Seoul from that time and what your feelings are about returning to Seoul now.

[Response]

Well, Seoul and Korea has a special part in my heart, place in my heart.

Because the match was so important. We played with Lee Sedol ten years ago now with AlphaGo.

I think in many ways, it marks the beginning of the modern AI era.

So, it's amazing to be back here ten years later.

[Anchor]

You mentioned that by around 2030, there will be general artificial intelligence that surpasses humans in all fields.

[Response]

We sort of thought about it as a 20-year mission when we started in 2010.

So, I think we're on track for roughly 2030.

So, that part is not surprising.

[Anchor]

Recently, an AI table tennis robot in Japan even defeated a human.

However, most artificial intelligence still cannot come out of the screen.

So, using Google Gemini as an example, when can we expect it to gain a physical form?

[Response]

Yes, I think in the next couple of years, you will see some big breakthrough moments with physical AI.

Robotics maybe in the factory to help with production line, maybe with automotive factories, but also eventually in the home to help with the chores and administration in the home.

Maybe the thing I'm most excited is an automated lab.

So, you have an research lab with many robots working on experiments.

[Anchor]

Even in laboratories, robots are involved.

Based on the achievement of winning the Nobel Prize in Chemistry, you have even started a new drug development company.

[Response]

Yes, so it was very exciting.

We spun out a company called Isomorphic Labs two or three years ago to work on speeding up drug discovery by 10x.

Instead of taking one decade, maybe it can take a few months, even weeks, to design a new drug.

We are starting with preclinical at the moment. We're testing a few of our early-stage drugs.

You know, one day I hope we can be designing hundreds of drugs at the same time, which is kind of unheard of today.

It seems science fiction, but I think in the next 5 to 10 years, I think this will become possible with the help of AI.

[Anchor]

For those of us from the older generation, while the upcoming AI era is exciting, it's not entirely welcome.

What should people like me prepare for?

[Response]

To use all of these new tools to kind of enhance your productivity.

So, I would recommend that in the first place. But I think also it's for our generation to think about these philosophical questions and guides to help to guide society from all different walks of society not just the technologies but also other areas of society, academics, humanities about what should the next era look like?

[Anchor]

In what areas do you see bright prospects and strengths for Korea in relation to AI?

[Response]

So we have many partners actually of course here in Korea,

Samsung on the mobile, Hyundai with robotics as I mentioned earlier with Boston Dynamics

and then of course you have incredible cihp manufacturers like SK Hynix,

which are all important for the chips that power the AI revolution

and should embrace it further with things like Robotics and revolutionizing production and factories and eventually all areas of life.

[Anchor]

Thank you for your insights today, Mr. Hassabis.

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(사진=구글)

단순히 양만 늘리던 AI 합성 데이터 시대가 가고, 데이터 자체를 공학적으로 '설계'해 모델의 지능을 높이는 새로운 프레임워크가 등장했다.

구글과 스위스 로잔공과대학교(EPFL) 연구진은 최근 합성 데이터를 체계적으로 설계하고 생성하는 프레임워크 ‘ 시뮬라(Simula) ’를 공개했다.

지금까지 대규모 AI 모델의 발전은 인터넷에 축적된 방대한 텍스트와 이미지 데이터에 크게 의존해 왔다. 그러나 사이버보안, 법률, 의료 등 전문 영역으로 AI 활용이 확대되면서 상황이 달라지고 있다. 이 분야는 학습에 필요한 데이터가 절대적으로 부족하거나, 개인정보 및 규제 문제로 접근 자체가 어려운 경우가 많기 때문이다.

이에 따라 연구진은 데이터 생성 자체를 ‘설계 문제’로 바라보는 새로운 방식인 시뮬라를 제안했다. 기존 합성 데이터 방식이 프롬프트 입력이나 일부 샘플 데이터(시드 데이터)를 단순히 흉내 내는 수준에 그쳤다면, 시뮬라는 사물의 근본 법칙인 ‘첫 번째 원칙(First Principles)’으로부터 데이터셋을 구조화하는 ‘메커니즘 디자인’ 접근을 취한다.

즉, 기존 데이터를 복제하는 것이 아니라 물리 법칙이나 경제 논리 같은 근본 원리를 바탕으로 데이터를 처음부터 논리적으로 빌드업하는 방식이다.

이어 단계별로 여러 하위 주제를 만들어낸 뒤, 이를 평가하고 걸러내며 점점 더 정교하게 다듬는다. 이런 ‘제안하고(propose) 다시 다듬는(refine)’ 과정을 반복하면서, 사이버 보안처럼 복잡한 분야도 촘촘한 계층적 분류 체계가 동적으로 구축된다. 이를 통해 특정 영역에 치우치지 않고 다양한 데이터를 만들어낼 수 있다는 설명이다.

시뮬라의 핵심은 4단계로 구성된 생성 프로세스다. 먼저 ‘글로벌 다양성(Global Diversification)’ 단계에서는 특정 분야의 개념 구조를 계층적 분류 체계로 세분화해, 데이터가 한쪽에 치우치지 않도록 한다.

이어 ‘로컬 다양성(Local Diversification)’ 단계에서는 같은 주제라도 다양한 방식으로 표현해 반복을 줄인다. 세번째 ‘복잡도 조정(Complexification)’ 단계에서는 일부 데이터를 더 어렵고 정교하게 만들어 모델의 사고력을 높인다.

마지막으로 ‘품질 검증(Quality Checks)’은 ‘이중 검증(dual-critic)’ 방식을 통해 생성된 데이터의 정답 여부를 독립적으로 평가해 전체 데이터의 신뢰도를 끌어올린다.

시뮬라 데이터 생성 프로세스 (사진=구글)

실험 결과도 주목할 만하다. 연구진은 다양한 도메인에서 최대 51만건 이상의 데이터를 생성해 모델 학습에 적용한 결과, 기존 방식 대비 높은 성능을 기록했다고 밝혔다.

또 시뮬라는 데이터 평가 방식에서도 새로운 기준을 제시했다. 단순한 유사도 기반 평가를 넘어, 데이터가 전체 개념 공간을 얼마나 잘 커버하는지를 측정하는 ‘분류 체계 기반 커버리지’와 개별 데이터 난이도를 정량화하는 ‘복잡도 점수’를 도입했다. 이를 통해 데이터셋의 구조적 완성도를 더 정밀하게 분석할 수 있게 됐다.

전문가들은 시뮬라가 단순한 연구 성과를 넘어 실제 서비스에도 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 구글은 이미 이 기술을 자체 AI 모델 생태계에 적용, 보안 모델과 온디바이스 AI, 스팸 탐지 기능 등에 활용하고 있다고 밝혔다. 특히 실제 데이터 확보가 어려운 보안 시나리오나 미래 위험 상황을 가정한 테스트에 강점을 보인다고 전했다.

결국 시뮬라는 데이터 부족과 개인정보 문제라는 현실적 한계를 돌파할 수 있는 해법으로, 차세대 AI 개발의 핵심 인프라로 자리 잡을 가능성이 크다는 평이다.

연구진은 "합성 데이터의 가치는 단순히 양적인 팽창에 있는 것이 아니라, 정교하게 설계한 '메커니즘'을 통해 AI 모델이 실제 세상의 논리와 물리 법칙을 깊이 있게 추론하도록 유도하는 데 있다"라고 강조했다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

SK그룹이 SK텔레콤의 인공지능(AI) 연합 'K-AI 얼라이언스'를 그룹·전사 차원에서 직접 운영한다.

26일 업계에 따르면 SK그룹은 지난해 연말 정기인사 이후 K-AI 얼라이언스 운영과 관리를 기존 SK텔레콤 중심에서 SK수펙스추구협의회로 전환했다.

K-AI 얼라이언스를 발족하고 이끌어온 유영상 전 SK텔레콤 대표가 SK수펙스추구협의회 소속 AI위원회 위원장으로 보직이 변경되면서 조직도 함께 이동한 것이다.

SK텔레콤에서 K-AI 얼라이언스 등 글로벌 사업을 담당하던 임원 고영선 부사장도 SK수펙스추구협의회 AI위원회 임원으로 자리를 옮긴 것으로 확인됐다.

K-AI 얼라이언스는 SK텔레콤이 주도해온 국내 대표 AI기업 연합체다. 한국인이 설립했거나 국내에 본사를 둔 경쟁력 있는 AI기업들이 회원사로 합류하고 있다. 당초 SK텔레콤이 투자한 AI기업을 중심으로 꾸렸으나 '한국 DNA'가 있는 기업으로 문호를 개방한 상황이다.

현재 노타, 라이너, 래블업, 리벨리온, 마키나락스, 몰로코, 스캐터랩, 엑스엘에이트, 올거나이즈, 트웰브랩스 등 국내 주요 AI기업들이 참여하고 있다. 얼라이언스 회원사도 지난해 2월 기준 25개사에서 현재 46개사로 1년여 만에 21개사 늘어난 것으로 확인됐다.

위로보틱스·홀리데이로보틱스 등 피지컬 AI 기업과 싱가포르 기반 미디어 현지화를 지원하는 아이유노, 로보틱스 파운데이션 모델 개발 기업 리얼월드, AI 데이터·신뢰성 전문기업 셀렉트스타, 피지컬 AI 데이터 플랫폼 기업 컨피그인텔리전스, AI 기반 올인원 IP 인프라 솔루션 기업 마크비전, AI 리걸테크 기업 로앤컴퍼니, AI 안보·산업 솔루션 기업 에스투더블유(S2W) 등이 신규 회원사다.

K-AI 얼라이언스를 관장하는 조직이 SK수펙스추구위원회로 이동된 만큼 SK 전체 계열사와 K-AI 얼라이언스 회원사 간 기술개발·사업화 과정에서 시너지 등 협업이 활발해질 것으로 예상된다.

SK텔레콤은 그동안 스캐터랩과 협업해 '에이닷' 감성형 대화를 고도화하고 씨메스와 AI 로봇 물류 사업에 협력하는 등 얼라이언스 회원사와 공동 프로젝트를 가동한 바 있다.

얼라이언스 회원사의 해외 투자 유치와 교류 지원도 지속한다. 지난해 9월 일본 도쿄에 이어 오는 6월 미국 실리콘밸리에서 '유나이츠' 행사를 열고 현지 벤처캐피털(VC)과 회원사 간 교류의 장을 마련할 예정이다.

유영상 위원장 역시 K-AI 얼라이언스 소속 기업과 교류를 지속하고 있다. MWC를 중심으로 펼쳐지던 공식 네트워킹뿐만 아니라 회원사 주최 행사에 참석하기도 하고, 회원사 대표들과 사적 교류를 통해 AI 등 기술·산업·생태계 관련 의견을 나누는 것으로 나타났다.

SK수펙스 관계자는 “AI 기술과 산업 중요성을 고려, 전사 차원에서 K-AI 얼라이언스 회원사와 교류하고 시너지를 내기 위한 조직 변화”라고 말했다.

박종진 기자 truth@etnews.com

AX에 사활 거는 글로벌 빅파마들

AI 도입하며 대규모 인력 감축 병행

머크·노바티스 등 고강도 구조조정

빅테크와 제휴해 혁신신약 R&D 올인

사진 확대 [픽사베이]

글로벌 제약 시장의 인공지능 전환(AX) 속도가 예상보다 훨씬 빠르다. 빅파마들은 인공지능(AI)을 단순한 도구가 아닌 기업 운영의 핵심 엔진으로 내세워 대대적인 체질 개선에 나섰다. 임상시험과 연구개발(R&D)에 천문학적 비용을 쏟아붓던 제약사들이 앞다퉈 AI 기술 도입과 대규모 인력 구조조정을 선언하면서 업계 판도가 흔들리고 있다.

머크는 지난 22일 ‘에이전트 기반 AI 기업 혁신’을 추진하기 구글 클라우드와 파트너십을 체결했다고 발표했다. 향후 수년간 구글 클라우드에 최대 10억달러(약 1조4775억원)를 투자하는 내용이다. 머크는 R&D와 제조, 영업·기업 운영 전반에 구글 제미나이 기반 에이전틱 AI 플랫폼을 전면 도입한다.

단순히 데이터를 분석하는 수준이 아니다. AI가 스스로 가설을 세우고 실험을 설계하며 비즈니스 의사 결정까지 지원하는 ‘AI 에이전틱 자율형 기업’으로 탈바꿈하겠다는 구상이다. 데이브 윌리엄스 머크 최고정보·디지털책임자(CDO)는 “회사 역사상 가장 중요한 신제품 출시 시기를 앞두고 AI를 통해 비즈니스 가치를 극대화할 것”이라고 강조했다.

주목할 점은 공격적인 AI 투자가 대규모 인력 감축과 동시에 진행되고 있다는 점이다. 머크는 2027년 말까지 직원 수천 명을 해고하는 구조조정안을 실행하고 있다. 연간 30억달러(약 4조 4325억원)의 비용을 절감하는 계획이다. 기술이 사람을 대체하는 ‘AI 빅뱅’이 현실화되고 있는 셈이다.

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비만 치료제 시장의 강자 덴마크 노보노디스크도 최근 오픈AI와 전사적 AI 도입 계약을 맺었다. 이 회사는 마지아르 마이크 두스트다르 최고경영자(CEO) 체제하에 대규모 조직 개편을 단행하고 있는데, AI 도입과 인력 감축을 병행하며 조직의 군살을 덜어내고 있다. 올해 말까지 연간 약 80억 덴마크 크로네(약 1조8538억원)를 절감하겠다는 목표다.

프랑스 사노피 역시 ‘AI에 의해 운영되는 최초의 제약사’를 목표로 전사적 AI 이식을 추진 중이며 R&D 우선순위를 재조정하는 등 빠르게 인력 구조를 재편하고 있다. 스위스 로슈와 노바티스 또한 예외는 아니다. 엔비디아와 손을 잡은 제약사 로슈는 작년까지 세계적으로 약 1만개의 일자리를 줄였고, 마이크로소프트와 AI 혁신을 추구 중인 노바티스 역시 전체 인력의 10%에 달하는 8000명 규모 감축을 단행했다.

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인력 감축으로 확보한 현금 유동성은 신약 파이프라인을 확보하기 위한 공격적인 인수·합병(M&A)과 독자적인 AI 인프라스트럭처 확충에 재투입되는 모양새다. 과거 수천 명의 영업 인력과 행정 조직을 유지하는 데 막대한 고정비가 투입됐다면 이제는 그 자본이 고스란히 ‘기술 권력’을 강화하는 데 집중되고 있다.

실제 머크는 최근 1년 새 베로나, 시다라, 턴스 등 유망 바이오테크를 잇달아 인수하며 조 단위 자금을 쏟아부었다. 자체적인 연구 인력을 늘리는 대신 이미 검증된 기술력을 가진 스타트업을 사들인 뒤 이를 구글과 협력해 구축한 에이전틱 AI 시스템에 태워 신약 개발 성공률을 극대화하겠다는 계산이다.

글로벌 공룡들이 거대 자본을 앞세워 체질 개선에 속도를 내고 있지만, 한국 대응은 여전히 인적자원 부족과 시스템 부재라는 장벽에 가로막혀 있다. 한국제약바이오협회에 따르면 한국은 AI 인프라 경쟁력에서 세계 5위를 기록하고 있음에도 불구하고 이를 실질적으로 의약품 개발에 접목할 전문 인력은 세계 13위에 그치는 등 심각한 ‘인재 불균형’을 겪고 있다.

실제 국내 의약품 산업 종사자의 절반 이상인 54.9%가 자동화 대응을 위한 직무교육을 가장 시급한 과제로 꼽고 있을 만큼 현장의 위기감은 고조된 상태다. 글로벌 리더들이 AI 에이전트를 실무에 배치하는 동안 국내 업계는 여전히 기초적인 인력 수급과 재교육 문제에 머물러 있다는 지적이다.

업계 관계자는 “AI 도입은 단순한 기술 투자가 아니라 조직 전체를 효율화해 신약 선점에 재투자하는 선순환 구조를 만드는 과정”이라며 “우리 정부도 개별 기업의 각자도생에 맡길 것이 아니라 규제 샌드박스 적용이나 금융 지원 등 민간의 투자 리스크를 덜어줄 수 있는 강력한 유인책을 마련해 AI 전환 속도를 획기적으로 높여야 한다”고 말했다.

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