AI의 잠재력보다 그릇된 활용이 더 두렵다 – 딥마인드 CEO의 경고
구글의 AI 연구 조직인 DeepMind의 최고경영자이자 2024년 노벨 화학상 수상자인 데미스 허사비스(Demis Hassabis)는 최근 CNN과의 인터뷰에서 “AI가 일자리를 없앨 것이냐”는 우려보다 “강력한 AI가 악의적 목적에 활용될 가능성”에 더 큰 위협을 느낀다고 밝혔다.
허사비스는 영국 런던에서 열린 SXSW 페스티벌에서 “AI의 진화는 사회 전반에 깊은 영향을 미치겠지만, 우리가 정말 신경 써야 할 것은 이 기술이 잘못된 손에 들어갔을 때의 결과”라고 말했다.
그는 AI의 이른바 ‘범용 인공지능(AGI: Artificial General Intelligence)’ 개발이 현실화될 경우, 이 기술이 사이버범죄, 테러, 정치적 혼란 등 다양한 방식으로 오용될 수 있다고 지적했다. 특히 “강력한 AI 시스템에 대한 접근을 어떻게 제한할 것인가”가 핵심 과제라며, 규제 장치 마련이 시급하다고 강조했다.
AI 악용 사례 증가… 각국 규제는 아직 미비
실제로 미국 연방수사국(FBI)은 지난 5월 “AI로 생성된 음성 메시지를 통해 정부 기관을 사칭하는 범죄가 발생했다”고 경고했다. 또한, 미 국무부 보고서는 AI 기술이 국가 안보에 ‘파국적 위험’을 초래할 수 있다고 진단한 바 있다. 최근에는 딥페이크 포르노 문제 대응을 위한 ‘Take It Down Act’가 도널드 트럼프 대통령에 의해 법제화되기도 했다.
하지만 AI 기술은 여전히 빠른 속도로 발전하고 있으며, 미국과 중국 간 기술 패권 경쟁 속에서 규제 논의는 상대적으로 더디게 진행되고 있다. 허사비스는 이와 관련해 “AI 기술의 활용 방향에 대해 국제적 합의가 필요하다”고 주장했다. 그는 “지금은 지정학적으로 어려운 상황이지만, 기술이 고도화될수록 국제 협력의 필요성은 명확해질 것”이라고 덧붙였다.
일자리 논쟁, 생산성 재분배의 문제로 전환될 것
한편, AI가 인간의 지적 능력을 능가하게 될 것이라는 전망과 함께 일자리 대체 논의도 뜨겁다. 앤스로픽(Anthropic)의 CEO 다리오 아모데이는 “AI가 초급 화이트칼라 직업의 절반을 사라지게 할 수 있다”고 경고했다. 메타(Meta)의 CEO 마크 저커버그도 2026년까지 자사 코드의 절반을 AI가 작성할 것이라고 밝힌 바 있다.
그러나 허사비스는 “AI는 노동 시장을 변화시킬 것이지만, 반드시 일자리를 없애는 방식은 아닐 것”이라며, “오히려 새로운 직무와 생산성 증대를 가져올 수 있다”고 전망했다. 다만, 그는 “AI로 발생하는 추가적인 생산성을 사회 전체에 어떻게 재분배할지에 대한 논의는 불가피하다”고 말했다.
보조적 AI부터 범용 AI까지… 사용자의 일상에 밀착될 기술
허사비스는 미래에는 ‘범용 AI 어시스턴트’가 개인의 삶 속에 깊숙이 자리잡을 것이라 내다봤다. 구글은 이미 스마트 안경 등 AI 기반 기기를 통해 사용자의 일상 작업을 자동화하는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 그는 “AI가 일상의 반복 작업을 대신하고, 책, 영화, 사람까지 추천하는 역할을 하게 될 것”이라고 설명했다.
1. ‘AI 보안 내재화’는 기업 생존 전략
AI 기술은 고도화될수록 사이버 보안과 직결됩니다. 악의적 사용 가능성을 고려해 모델 개발단계부터 보안 설계가 필요합니다. 예: API 접근 제한, 이상 탐지 시스템 내장 등.
2. ‘접근 통제 기술’은 B2B 경쟁력
딥마인드가 강조한 “강력한 AI의 접근 통제”는 SaaS 기업에게 곧 서비스 신뢰도입니다. 인증 절차, 트래픽 감시, 사용권한 설정 등 정교한 계층적 제어가 핵심입니다.
3. ‘AI 윤리 정책’은 글로벌 진출의 선결조건
유럽, 북미, 아시아 각국의 AI 규제 방향이 다릅니다. 기업이 자체 윤리 가이드라인을 갖춰야 기술 수출 및 파트너십에서 리스크를 줄일 수 있습니다.
4. ‘AI 생산성 분배’ 솔루션 수요 증가 예상
AI로 인한 생산성 격차가 커질수록, 이를 보완하거나 공정하게 분배하는 SaaS, HR, 금융 서비스에 대한 수요가 커집니다. 미래형 복지/성과관리 모델 기획에 참고할 수 있습니다.
5. ‘AGI를 전제로 한 아키텍처’ 설계 필요
범용 인공지능(AGI)을 대비한 시스템 설계가 요구됩니다. 유연한 확장성, 다언어 처리, 고신뢰 데이터 파이프라인이 기업의 핵심 인프라가 될 수 있습니다.



















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