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빅테크

[공간사회학] 저커버그·수츠케버·호프만 억만장자, 거대 지하벙커 짓는 이유…"AI·기후위기 인류종말 대비"

 

[뉴스스페이스=이종화 기자] 미국과 유럽의 초거부들이 기후변화, 핵전쟁, 인공지능(AI)의 위험성 등 인류 문명의 종말 가능성에 대비해 거액을 들여 첨단 비밀 지하 벙커(대피소) 건설에 나서고 있다.

 

10월10일(현지시간) BBC와 로이터, 블룸버그 등 주요 외신은 메타(Meta) 창업자 마크 저커버그, 오픈AI 수석과학자 일리야 수츠케버, 링크트인 공동창립자 레이드 호프만 등 글로벌 IT·AI 업계 억만장자들이 대규모 벙커 프로젝트를 진행 중이라고 보도했다.​

 

실리콘밸리 억만장자의 벙커 프로젝트, 규모·비용은?


대표적으로 마크 저커버그는 2014년부터 미국 하와이 카우아이섬에 1400에이커(약 560만㎡, 축구장 800여개 규모)에 달하는 초대형 사유지를 매입해 ‘쿨라우 랜치’ 프로젝트에 착수했다.

 

이 부지는 자체의 에너지 공급, 대규모 식량 저장 및 생산·정수 시스템, 그리고 철통 보안의 대피소 시설이 구축되는 것으로 전해졌다. 공식적으로 공개된 내역은 없으나, 월스트리트저널(WSJ)은 "건설 비용만 최소 1억 달러(약 1350억원)를 상회할 것"이라고 추산했다.​

 

저커버그 외에도 레이드 호프만(링크드인 공동창업자)은 지하 대피소 건설과 함께 ‘도피보험(종말 보험)’에 가입한 것으로 알려졌다. 페이팔 전 CEO 피터 틸, 트위터·스퀘어 CEO 잭 도시 등 다른 실리콘밸리 거물급 인사들도 뉴질랜드, 하와이 등지에 지하 벙커·자급자족 거주지를 이미 확보했다는 사실이 BBC, Business Insider를 통해 드러났다.​

 

 

“AI 초지능의 역습, 인류 위협” 우려와 AGI시대 공포


흥미롭게도 최근 ‘지하 벙커 신드롬’의 중심에는 AI 혁신을 주도하는 과학자들이 있다. 오픈AI의 공동창립자이자 수석 과학자 일리야 수츠케버는 “더 이상 AI가 인간과 동등한 수준(AGI)을 넘어서 초지능(ASI)에 도달할 수 있다는 확신이 커졌다”면서, “회사 최고 과학자들의 안전을 위해 지하 대피소가 필수”라고 BBC 인터뷰에서 강조했다.

 

그는 AGI와 ASI가 개발·출시될 경우 통제가 불가능한 위험이 인류 전체에 닥칠 수 있다고 설명했다. 실제로 여러 AI 리더들이 “AI 발전을 위해 최선을 다하면서도, 동시에 무엇보다 강력한 두려움을 함께 갖는다”고 BBC는 분석했다.​

 

AI·기후·핵전쟁 시나리오…거부(억만장자)들의 투자 트렌드


포브스 등 글로벌 자산가 조사에 따르면, 2022년 이후 북미와 유럽 지역 억만장자 100명 중 15% 이상이 대형 벙커, 자급식 대피소 프로젝트에 착수했고, 관련 시장 규모는 2024년 한 해에만 약 180억 달러(24조원)를 초과했다는 추산이 있다.

 

미국 TYT Network의 조사에 따르면, ‘벙커 보험’(Doomsday Insurance) 신규 가입률도 2022~2025년 사이 280% 이상 급증해 업계 성장의 상징적 지표가 되고 있다. 이들 벙커는 강철 콘크리트, 자체 발전소, 필수 의료시설, 인간 경비 시스템 등 최신 군사·생명공학 기술이 집약돼 있다.​

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[빅테크칼럼] 맞춤형 알고리즘, 학습 왜곡과 과도한 자신감 부추긴다…"현실 인식의 함정에 빠진 이용자들”

[뉴스스페이스=이종화 기자] 개인화 알고리즘은 학습 과정에서 정보를 제한적으로 제공하여 사용자의 학습 능력을 저해하고, 잘못된 정보에 대해 과도한 자신감을 부추기는 것으로 밝혀졌다. news.osu, sciencedaily.com, sciencedirect.com, combinatorialpress에 따르면, 이 연구결과는 오하이오 주립대학교 연구진이 2025년 11월 발표한 논문에서 밝혀졌으며, 346명의 참가자를 대상으로 한 실험에서 개인화 알고리즘이 제공하는 정보가 사용자의 인지와 학습에 미치는 영향을 분석했다.​ 연구 개요 및 방법 연구진은 '수정 같은 외계인'이라는 가상의 대상들을 여섯 가지 특징으로 나누어 참가자들이 이를 학습하도록 설계했다. 참가자들은 회색 상자로 가려진 외계인 특징을 클릭하여 확인해야 했으며, 개인화 알고리즘이 탐색할 특징을 제한하자 참가자들은 전체 정보 중 일부만 선택적으로 관찰하는 경향을 보였다. 그 결과, 테스트 시 새로운 사례를 올바르게 분류하는 데 실패했고, 오답임에도 불구하고 더 높은 자신감을 나타냈다. 연구 주도자인 Giwon Bahg는 "잘못된 선택을 할 때조차도 정답을 맞혔을 때보다 더 자신감을 보였다"며 심각성