[뉴스스페이스=이은주 기자] 구글 딥마인드(DeepMind)의 데미스 하사비스(Demis Hassabis) CEO가 인공일반지능(AGI) 실현을 판별할 궁극의 벤치마크로 '아인슈타인 테스트(Einstein Test)'를 제안해 AI 업계에 파장을 일으키고 있다.

cryptobriefing, finance.biggo, The Economist, letsdatascience, isomorphiclabs에 따르면, 2024년 노벨 화학상 수상자이기도 한 하사비스는 4월 29일 Y Combinator의 개리 탄(Garry Tan)과의 대담에서 "AI 시스템을 1901년 이전 지식만으로 학습시킨 뒤, 아인슈타인이 1905년 발표한 특수상대성이론을 독자적으로 도출할 수 있는지 검증하자"고 밝혔다.

그는 "시스템이 이를 해낸다면 진정으로 새로운 개념을 발명하는 단계에 근접한 것"이라며, 단순한 패턴 매칭을 넘어선 창의적 사고 능력의 증명이 AGI의 핵심 기준이라고 강조했다.

AGI 2030년 실현 전망, 핵심 과제는 '지속 학습·메모리·장기 추론'

하사비스는 개인적인 AGI 실현 시점을 2030년경으로 제시하며, 현재 기술로는 "한두 가지 핵심 조각"이 여전히 부족하다고 진단했다. 대규모 사전 학습, 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF), 연쇄적 사고(chain-of-thought) 추론 등 기존 기법들이 AGI 아키텍처의 토대를 이룰 것은 확실하지만, 지속적 학습(continual learning), 장기 추론(long-horizon reasoning), 메모리 시스템이 해결되지 않은 핵심 과제로 남아있다는 설명이다.

특히 그는 현 AI 시스템의 '들쑥날쑥한 지능(jagged intelligence)' 현상을 지적했다. 국제 수학 올림피아드(IMO) 금메달 수준의 난제를 풀면서도, 같은 문제를 다르게 표현하면 초등 산술 오류를 범하는 역설적 상황이 발생한다는 것이다. 하사비스는 "모델 자신의 사고 과정에 대한 내성(introspection)에 무언가 빠져 있다"며, 이러한 불일치를 해소하는 것이 AGI로 가는 관문이라고 밝혔다.

아이소모픽 랩스, 19개 AI 신약 프로그램 가동…'가상 세포' 10년 로드맵

딥마인드에서 분사한 AI 신약 개발 기업 아이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)는 현재 암·심혈관 질환·면역학 분야에 걸쳐 총 19개 프로그램을 운영 중이며, 주요 발표가 임박했다고 하사비스는 전했다. 아이소모픽은 2026년 1월 20일 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson)과 다중 표적·다중 모달리티 연구 협력을 체결하며, 기존 노바티스·일라이 릴리에 이은 세 번째 메이저 제약사 파트너십을 확보했다.

이 협력에서 아이소모픽은 AI 기반 화합물 설계를, 존슨앤드존슨은 실험 검증 및 임상 개발을 담당한다. 한편 1월 22일에는 인실리코 메디신(Insilico Medicine)이 개발한 AI 설계 신약 후보물질 ISM8969가 미국 FDA로부터 임상시험계획(IND) 승인을 받아 신경퇴행성 질환 치료제로 1상 시험에 돌입했다.

하사비스는 장기 비전으로 실험 결과와 고도로 일치하는 '완전한 가상 세포(virtual cell)' 구축을 목표로 제시하며, 이 달성까지 약 10년이 소요될 것으로 전망했다. 딥마인드 과학 부문은 보다 현실적인 첫 단계로 가상 핵(virtual nucleus) 시뮬레이터 개발부터 착수할 계획이다.

창업자에게 던진 화두: "AGI 타임라인 반영하고, 원자세계에 집중하라"

하사비스는 딥테크 창업자들에게 10년 단위 장기 사업 계획 시 AGI 실현 시점을 필수 고려 요소로 삼으라고 촉구했다. "2030년경 AGI가 등장한다면, 지금 시작하는 10년 여정의 중간에 AGI가 도래한다는 의미"라며, 이를 위협이 아닌 도구로 활용할 전략을 세워야 한다고 강조했다.

그는 또한 AI가 쉽게 대체하기 어려운 '원자 세계(atomic world)' - 생명과학, 신소재, 물리적 시스템 등 - 에 집중하는 것이 가장 방어 가능한(defensible) 영역이라고 조언했다. "인생은 짧고 에너지는 유한하다. 당신이 하지 않으면 아무도 하지 않을 일에 열정을 쏟으라"는 그의 메시지는, AI 시대 혁신의 방향성을 제시하는 핵심 통찰로 평가받고 있다.