결정적 순간: 이재명 대통령과 하사비스의 조우, 통제 불능의 AI를 논하다
2026년 4월 27일 청와대 접견실. 2016년 이세돌 9단과 알파고의 세기의 대국을 이끌며 전 세계에 인공지능(AI) 충격을 안겼던 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 정확히 10년 만에 다시 한국을 찾았다. 이재명 대통령과 마주 앉은 하사비스 CEO는 현대 AI 시대의 실질적인 시작점이 된 한국의 역사적 상징성을 언급하며, 단순한 기술 교류를 넘어선 포괄적이고 전략적인 협력 방안을 심도 있게 논의했다. 하정우 AI미래기획수석 등이 동석한 이 자리에서는 글로벌 빅테크의 화려한 청사진 이면에 숨겨진 AI의 근본적인 한계와 위험성이 가감 없이 도마 위에 올랐다.
특히 이 대통령이 구글의 최신 거대언어모델(LLM)인 제미나이(Gemini)를 자주 활용한다고 밝히며 "가끔 시키지 않은 엉뚱한 일을 하거나 답변을 내놓는데, 이는 일종의 버그인가"라고 직설적으로 묻는 장면은 이날 면담의 핵심을 관통했다. 이에 대해 하사비스 CEO는 AI가 인류에게 전례 없는 거대한 기회를 제공하는 동시에, 악용될 가능성이나 시스템이 독자적인 의사결정을 내릴 통제 불능의 위험성이 공존한다는 점을 명확히 인정했다. 연합뉴스 보도(2026년)에 따르면, 양측은 무기화되거나 편향된 AI를 통제할 수 있는 강력한 글로벌 가드레일 구축이 그 어느 때보다 시급하다는 데 깊은 공감대를 형성했다.
이날 면담에서는 기술적 논의를 넘어 AI가 초래할 경제적, 사회적 구조 변화에 대한 정책적 대응도 비중 있게 다뤄졌다. 이 대통령은 AI가 창출하는 막대한 부와 이로 인해 촉발될 노동 시장의 급격한 재편을 언급하며 'AI 기본소득'의 개념을 화두로 던졌다. 이는 고도화된 AI 기술이 소수의 빅테크 기업에만 부를 집중시키는 현상을 방지하고, 기술 발전의 혜택을 사회 전체가 공유할 수 있는 거시적 분배 시스템에 대한 고민이 국가 최고위층 수준에서 본격화되었음을 시사한다.
10년 만에 한국 찾은 허사비스 AI, 왜 지금 '구글 캠퍼스'인가?
하사비스 CEO의 이번 방한은 단순한 국가 원수 예방이나 의례적인 행사가 아니다. 과학기술정보통신부와 구글 딥마인드는 전 세계 최초의 물리적 거점인 '구글 AI 캠퍼스'를 연내 한국에 설립하고, 국가적 난제를 해결하는 'K-문샷(K-Moonshot)' 프로젝트를 본격적으로 추진하기로 합의했다. 글로벌 빅테크 기업들이 보안과 핵심 인재 유출을 우려해 자국 내 연구개발(R&D)에만 천문학적인 자본을 쏟아붓는 폐쇄적인 흐름 속에서, 구글이 아시아의 거점으로 한국을 낙점한 배경에 전 세계 IT 업계의 이목이 집중되고 있다.
전문가들은 구글의 이러한 이례적인 행보가 한국이 보유한 독보적인 하드웨어 인프라와 밀접하게 맞닿아 있다고 분석한다. 2026년 4월 27일 기준 코스피 지수는 6,615.03을 기록하며 전례 없는 폭발적인 강세를 보이고 있다. 이러한 증시 호황의 이면에는 전 세계 AI 가속기 시장을 실질적으로 지탱하고 있는 한국 메모리 반도체 기업들의 고대역폭메모리(HBM) 등 압도적인 수출 실적이 자리 잡고 있다. 소프트웨어의 정점에 있는 구글 딥마인드와 하드웨어 생태계를 장악한 한국의 결합은, 연산 비용을 획기적으로 낮추고 전력 효율을 극대화해야 하는 차세대 AI 개발의 필수 불가결한 생존 전략이라는 평가다.
또한, K-문샷 프로젝트는 단순한 기술 시연을 넘어 실제 사회 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있다. 구글은 한국 정부 및 학계와 협력하여 기후 변화로 인한 극단적 기상 이변 예측, 고령화 사회에 대비한 바이오 혁신 등 인류가 직면한 난제들을 AI 기술로 돌파하겠다는 청사진을 제시했다. 과학기술정보통신부 발표(2026년) 자료를 보면, 이 캠퍼스는 국내 유망 스타트업과 연구진이 구글의 핵심 엔지니어들과 물리적으로 같은 공간에서 협업할 수 있는 전초기지 역할을 수행하게 된다.
숫자로 보는 AI 신약 혁명: 5년 내 수백 종 동시 설계가 가능할까?
이번 방한에서 시장의 가장 뜨거운 반응을 이끌어낸 대목은 단연 바이오 및 신약 개발 분야에 대한 하사비스 CEO의 파격적인 전망이었다. 그는 향후 5~10년 내에 AI를 활용하여 수백 종의 신약을 동시에 설계할 수 있는 기술적 임계점에 도달할 것이라고 단언했다. 전통적인 제약 산업에서 신약 후보물질 하나를 발굴하고 임상 시험을 거쳐 상용화하기까지는 평균 10~15년의 시간과 수조 원의 막대한 비용이 소요된다. 그러나 AI가 단백질 구조를 완벽하게 예측하고 분자 단위의 상호작용을 시뮬레이션하게 되면서, 이 거대한 산업의 패러다임이 근본적으로 뒤집히고 있다.
데이터를 통해 전통적 방식과 AI 기반 방식의 차이를 비교해 보면 그 격차는 더욱 명확해진다.



