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0~2026.04.28·15화데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 성장 이야기
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 AGI 예측
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 AI 여정
데미스 하사비스 : AGI 안전장치 필요성
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 AI 기여
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 AGI 관점
데미스 하사비스 : AGI의 미래와 도전 과제
데미스 하사비스 : Gemini 3.0의 혁신
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 여정
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 업적
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스와 AGI
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 AGI 전망
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 AGI 전망
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 업적
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 경과
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 AGI 관점
AGI의 정의와 발전 방향에 대한 데미스 하사비스의 통찰.
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2025년, 49세 때, 데미스 하사비스는 AI 성능 향상이 데이터 부족 때문에 한계에 부딪힐 것이라는 우려에 대해 아직 절대적인 벽은 보이지 않는다고 자신의 관점을 밝혔다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AGI를 단순히 성능이 뛰어난 소프트웨어가 아니라, 인간처럼 다양한 문제를 이해하고 추론하며 새로운 상황에 적응하는 일반적인 지능이라고 정의했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 현재 AI가 데이터 패턴을 맞히는 데는 뛰어나지만, 실제 세계를 이해하고 원인과 결과를 모델링하는 능력은 부족하다고 진단했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 미래의 AI는 행동 전 결과를 예측하는 '월드 모델' 개념을 반드시 갖춰야 한다고 설명했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 구글 딥마인드의 AGI 개발 노력이 기존 방식을 끝까지 밀어붙이는 '스케일링'과 새로운 개념을 만드는 '기술적 혁신' 두 축으로 나뉜다고 설명했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 현재의 방법만으로는 도달할 수 없는 지점이 분명히 존재한다고, 새로운 기술 혁신의 필요성을 강조했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 고급 이미지 생성 시스템 '나노바나나'가 이미지 속 의미를 이해하는 수준에 도달했으며, 이는 이미지 기반 AGI로 향하는 의미 있는 진전이라고 평가했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AGI에 가장 가까운 형태는 하나의 모델이 아니라 언어, 이미지, 월드 모델 등 여러 시스템이 결합된 조합이라고 자신의 생각을 밝혔다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 자연 현상 중 계산 불가능한 것이 증명된 적이 없으므로, 인간 지능 역시 원리적으로 인위적 구현이 가능하다고 주장했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI를 이용해 과학 전체의 뿌리 문제를 해결하여 수많은 하위 분야를 동시에 진전시키는 '루트 노드 문제' 개념을 연구하고 있다고 밝혔다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 알파폴드가 단백질 구조 예측 문제를 해결해 생명과학 전반에 파급효과를 낸 것을 루트 노드 접근법의 강력한 증거라고 생각한다고 말했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 루트 노드 접근법을 상온 초전도체, 차세대 배터리, 핵융합 분야로 확장하고 있다고 설명했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 커먼웰스 퓨전과의 협력을 통해 플라즈마 제어 및 자석 설계 문제를 AI로 풀어가고 있다고 언급했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 인공지능을 더 오랫동안 연구실에 두고 암 치료 같은 근본 과학 문제에 먼저 적용하고 싶었지만, 챗봇의 폭발적인 상업적 성공으로 인해 업계 전체가 미친 경쟁 상태에 들어가면서 그렇게 하지 못했다고 밝혔다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 기술이 너무 빠르게 공개되고 확산되어, AGI에 도달하기 전 단계별로 안전성을 충분히 확인하려던 순수 과학 중심의 계획을 실행하기가 훨씬 어려워졌다고 인정했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI 분야의 경쟁 심화로 막대한 자본과 인재가 유입되면서 연구 속도가 비교할 수 없을 정도로 빨라진 것을 얻은 점으로 꼽았다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 에너지가 거의 모든 사회 문제의 출발점이기에 AI가 가장 큰 변화를 만들어낼 수 있는 분야라고 보았다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI가 핵융합에 적합한 신소재를 설계하고 플라즈마 제어를 최적화하는 데 활용되고 있다고 설명했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI가 에너지 저장 효율이 높은 차세대 배터리 개발 시간을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI로 에너지가 거의 공짜에 가까워지면 기후 위기 완화, 물 부족 문제 해결, 우주 탐사 가속화 같은 연쇄적 파급 효과가 나타날 것이라고 전망했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI가 매우 어려운 문제를 풀면서도 기본적인 계산에서 실수하는 '들쭉날쭉한 지능'을 AGI로 나아가기 위해 반드시 해결해야 할 핵심 과제라고 지적했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI에게 더 많은 시간을 주어 스스로 생각하고 답을 검증하게 만드는 것이 '들쭉날쭉한 지능' 문제의 해결 방향이라고 제시했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 알파고와 달리 인간의 지식을 제거하고 스스로 학습한 알파제로가 더 강해진 경험에서 중요한 힌트를 얻는다고 말했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 현재의 대형 언어 모델이 인간이 만든 지식을 압축해 학습하는 '알파고 단계'에 가깝다고 진단했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 미래의 AI는 알파제로처럼 스스로 새로운 지식을 발견하고 실제 사용 중에도 계속 학습하는 '지속 학습' 능력이 필요하다고 주장했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 코딩이나 수학처럼 정답 검증이 명확한 영역에서 AI가 스스로 문제를 만들고 검증하며 학습하는 '합성 데이터'가 데이터 부족 우려를 해결할 수 있다고 설명했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI의 환각 현상을 해결하기 위해 모델이 자신의 답변이 얼마나 확실한지 스스로 인지하는 '내성 능력'이 필요하다고 주장했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 AI가 실제 세계를 이해하려면 공간적 역학과 물리적 인과관계를 학습할 수 있는 시뮬레이션 능력, 즉 '월드 모델'이 반드시 필요하다고 강조했다.
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0000년 00월 00일, 00세 때, 데미스 하사비스는 구글 딥마인드에서 SIMA 에이전트를 Genie가 생성한 가상 환경에 투입하여 학습시키는, 두 AI가 상호작용하는 실험을 하고 있다고 밝혔다.
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2026년, 50세 때, 데미스 하사비스는 AI 혁명이 과거 산업 혁명과 어떻게 다른지 이해하기 위해 산업 혁명에 대해 다시 공부하고 있다고 인터뷰에서 밝혔다.
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2026년, 50세 때, 데미스 하사비스는 대형 언어 모델의 스케일링만으로 AGI에 도달할 수 있다는 시장의 주장에 본질적인 한계가 있다며 분명한 선을 그었다.
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2026년 04월 21일, 50세 때, 데미스 하사비스는 AGI까지 남은 퍼즐과 구글의 AI 전략에 대한 인터뷰를 진행했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 데이터 부족 우려에 대해 코딩이나 수학처럼 정답 검증이 명확한 영역에서는 AI가 스스로 문제를 만들고 해답을 검증하며 학습하는 합성 데이터 방식으로 해결할 수 있다고 설명했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 AI의 환각 현상을 해결하기 위해 모델에 자신의 답변 확실성을 스스로 인지하는 '내성(Introspection) 능력'이 필요하다고 주장했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 AI가 답변을 출력하기 전에 잠시 멈춰 자신의 추론 과정을 점검하고 확신이 부족하면 그 사실을 드러내는 단계를 추가해야 한다고 제안했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 AI가 실제 세계를 이해하기 위해 시뮬레이션 능력이 반드시 필요하며, 월드 모델이 핵심 기술이라고 인터뷰에서 밝혔다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 시뮬레이션의 '물리학적 환각'을 방지하기 위해 구글 딥마인드에서 뉴턴의 운동 법칙처럼 명확한 기준을 가진 물리핟 벤치마크를 만들고 있다고 밝혔다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 월드 모델의 현실성을 높이기 위해 시뮬레이션의 정확성을 객관적으로 검증할 수 있는 기준을 함께 발전시키는 것이 필수적이라고 강조했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 현재의 AI 혁명이 산업 혁명보다 규모는 10배 이상 크고 속도는 10배 이상 빨라 100년의 변화가 10년 안에 압축될 수 있다고 우려를 표했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 AI 혁명으로 인한 경제 시스템의 변화에 대응책으로 언급되는 보편적 기본소득(UBI)을 장기적인 해답이 아닌, 초기 충격을 완화하는 임시적 해결책으로 간주했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 AI로 인한 생산성 증대 사회에 대응하기 위해 직접 민주주의 형태의 자원 배분 시스템이나 화폐의 의미에 대한 철학적 재정립이 필요하다고 주장했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 향후 10년의 가장 현실적인 단기적 위험으로 2~3년 안에 등장할 '자율 에이전트'를 지목했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 현재 AI의 막대한 에너지 소비를 장기적 에너지 문제 해결로 나아가는 과도기적 현상으로 간주했다.
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2026년 04월 28일, 50세 때, 데미스 하사비스는 AI가 핵융합, 태양광 등 에너지 기술 발전을 가속화하여 장기적으로 인류의 에너지 제약 자체를 해소할 주체가 될 것이라고 전망했다.
데미스 하사비스 : 데미스 하사비스의 AI 기여
데미스 하사비스 : AGI의 미래와 도전 과제
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