최근 테크 분야에서 화제가 된 구글 리서치 총괄(Head of Google Research) 요시 마티아스(Yosi Matias)의 인터뷰 영상입니다. AI가 암세포의 행동 가설을 세우고, 퀀텀 컴퓨터가 새로운 이정표를 세우는 등 구글이 어떤 철학으로 기술의 미래를 그려나가는지 엿볼 수 있는 내용입니다. 기술의 다음 10년을 고민하는 분들이라면 꼭 알아야 할 핵심만 추려드립니다. . . . (아래 이어서)
1. '마법의 사이클': 연구가 제품을 만나는 방식
구글 혁신의 비밀은 단순히 똑똑한 연구자들이 많기 때문이 아닙니다. 요시가 강조하는 핵심은 바로 '마법의 사이클(Magic Cycle of Research)'이라는 개념입니다.
1단계 (동기): 현실 세계의 풀리지 않는 문제에서 연구가 시작됩니다.
2단계 (돌파): 문제를 해결하기 위한 연구적 돌파구(Breakthrough)를 만듭니다.
3단계 (적용): 그 결과를 실제 제품과 사회에 적용하여 가치를 창출합니다.
4단계 (진화): 이 과정에서 얻은 데이터와 경험은 다시 '다음 세대의 더 큰 질문'으로 이어집니다.
이는 단순히 연구 결과를 제품팀에 '기술 이전'하는 낡은 모델이 아닙니다. 현실의 문제가 연구의 심장을 뛰게 하고, 연구의 성과가 다시 현실을 바꾸는, 살아있는 유기체 같은 선순환 구조입니다. 구글이 장기적인 연구에 끊임없이 투자하면서도 가장 현실적인 제품들을 만들어내는 원동력입니다. . . . (아래 이어서)
2. AI는 연구자를 대체하는가?: '증폭기'라는 새로운 관점
AI가 결국 인간 연구자를 대체할 것이라는 우려에 대해, 요시는 명확한 비전을 제시합니다. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 '인간 지성의 증폭기'가 될 것이라고 말입니다.
과거 단백질 구조를 예측하는 데 수많은 시간과 노력이 필요했지만, 알파폴드가 등장한 이후 연구자들은 그 문제를 넘어 '그 다음의 더 큰 문제'에 집중할 수 있게 되었습니다. 이제는 단백질 구조 예측이 아니라, 그 구조를 활용해 신약을 개발하고 질병을 정복하는 연구가 폭발적으로 늘어났습니다.
AI는 연구자에게서 일자리를 빼앗는 게 아니라, 가설 수립, 데이터 분석 등 지루하고 반복적인 과정을 자동화하여 모든 연구자가 과거 최고의 석학들처럼 '가장 중요한 질문'에만 집중할 수 있도록 돕습니다. 앞으로 우리에겐 더 적은 연구자가 아닌, AI로 증폭된 '더 많은 연구자'가 필요하게 될 것입니다. . . . (아래 이어서)
3. 퀀텀 컴퓨팅, 현실이 되기까지 5년?
'퀀텀 컴퓨팅'은 늘 헤드라인을 장식하지만, 항상 5~10년 뒤의 기술처럼 느껴집니다. 이 간극에 대해 요시는 구글이 세운 명확한 이정표를 따라 꾸준히 전진하고 있음을 강조합니다.
최근의 돌파는 단순한 속도 개선이 아닙니다. 신소재 개발, 분자 구조 분석 등 기존 슈퍼컴퓨터로는 사실상 불가능했던 영역의 문제들을 풀 수 있는 '실용적 이점'을 처음으로 검증했다는 데 의미가 있습니다.
요시는 앞으로 약 5년 안에 실제 생활에 영향을 미치는 애플리케이션들이 등장할 것으로 예측합니다. 퀀텀 컴퓨팅이 상용화되면 AI 자체의 발전 속도까지 가속화시킬 수 있습니다. 아직은 먼 미래 같지만, 변화의 시계는 생각보다 빠르게 움직이고 있습니다. . . . (아래 이어서)
결론: '풀리지 않은 문제'에서 기회를 찾으십시오
오늘 내용 어떻게 보셨나요? 구글의 메시지는 명확합니다. 미래 기술의 핵심은 단순히 새로운 도구를 '사용'하는 것을 넘어, 그것이 어떤 '문제'를 해결하기 위해 탄생했고, 우리를 어떤 '다음 질문'으로 이끄는지 이해하는 데 있습니다. AI와 퀀텀 기술은 인류가 지금까지 풀지 못했던 문제들을 해결하기 위한 가장 강력한 도구입니다.
이 기술들이 열어줄 새로운 가능성의 시대에, 승자와 패자는 '풀리지 않은 문제'를 먼저 발견하고 그것을 해결하기 위해 과감히 뛰어드는 사람 중에서 갈릴 것입니다. 지금 당장 자문해보십시오. "나와 나의 비즈니스가 AI와 퀀텀을 통해 해결하고 싶은, 아직 풀리지 않은 가장 큰 문제는 무엇인가?" . . . (아래 이어서)
마치면서
저는 미국 이커머스 분야와 AI 분야에 있습니다. 앞으로도 계속 제가 개인적으로 공부하는 내용들을 공유할 예정입니다. SNS에서 지식도 함께 챙기시려면 구독 해주시길 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 다음 메모로 찾아올게요!
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AI는 연구자를 대체하는가? '증폭기'라는 새로운 관점
구글 리서치 헤드가 직접 밝힌 기술의 미래
최근 테크 분야에서 화제가 된 구글 리서치 총괄(Head of Google Research) 요시 마티아스(Yosi Matias)의 인터뷰 영상입니다. AI가 암세포의 행동 가설을 세우고, 퀀텀 컴퓨터가 새로운 이정표를 세우는 등 구글이 어떤 철학으로 기술의 미래를 그려나가는지 엿볼 수 있는 내용입니다. 기술의 다음 10년을 고민하는 분들이라면 꼭 알아야 할 핵심만 추려드립니다.
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1. '마법의 사이클': 연구가 제품을 만나는 방식
구글 혁신의 비밀은 단순히 똑똑한 연구자들이 많기 때문이 아닙니다. 요시가 강조하는 핵심은 바로 '마법의 사이클(Magic Cycle of Research)'이라는 개념입니다.
1단계 (동기): 현실 세계의 풀리지 않는 문제에서 연구가 시작됩니다.
2단계 (돌파): 문제를 해결하기 위한 연구적 돌파구(Breakthrough)를 만듭니다.
3단계 (적용): 그 결과를 실제 제품과 사회에 적용하여 가치를 창출합니다.
4단계 (진화): 이 과정에서 얻은 데이터와 경험은 다시 '다음 세대의 더 큰 질문'으로 이어집니다.
이는 단순히 연구 결과를 제품팀에 '기술 이전'하는 낡은 모델이 아닙니다. 현실의 문제가 연구의 심장을 뛰게 하고, 연구의 성과가 다시 현실을 바꾸는, 살아있는 유기체 같은 선순환 구조입니다. 구글이 장기적인 연구에 끊임없이 투자하면서도 가장 현실적인 제품들을 만들어내는 원동력입니다.
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(아래 이어서)
2. AI는 연구자를 대체하는가?: '증폭기'라는 새로운 관점
AI가 결국 인간 연구자를 대체할 것이라는 우려에 대해, 요시는 명확한 비전을 제시합니다. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 '인간 지성의 증폭기'가 될 것이라고 말입니다.
과거 단백질 구조를 예측하는 데 수많은 시간과 노력이 필요했지만, 알파폴드가 등장한 이후 연구자들은 그 문제를 넘어 '그 다음의 더 큰 문제'에 집중할 수 있게 되었습니다. 이제는 단백질 구조 예측이 아니라, 그 구조를 활용해 신약을 개발하고 질병을 정복하는 연구가 폭발적으로 늘어났습니다.
AI는 연구자에게서 일자리를 빼앗는 게 아니라, 가설 수립, 데이터 분석 등 지루하고 반복적인 과정을 자동화하여 모든 연구자가 과거 최고의 석학들처럼 '가장 중요한 질문'에만 집중할 수 있도록 돕습니다. 앞으로 우리에겐 더 적은 연구자가 아닌, AI로 증폭된 '더 많은 연구자'가 필요하게 될 것입니다.
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(아래 이어서)
3. 퀀텀 컴퓨팅, 현실이 되기까지 5년?
'퀀텀 컴퓨팅'은 늘 헤드라인을 장식하지만, 항상 5~10년 뒤의 기술처럼 느껴집니다. 이 간극에 대해 요시는 구글이 세운 명확한 이정표를 따라 꾸준히 전진하고 있음을 강조합니다.
최근의 돌파는 단순한 속도 개선이 아닙니다. 신소재 개발, 분자 구조 분석 등 기존 슈퍼컴퓨터로는 사실상 불가능했던 영역의 문제들을 풀 수 있는 '실용적 이점'을 처음으로 검증했다는 데 의미가 있습니다.
요시는 앞으로 약 5년 안에 실제 생활에 영향을 미치는 애플리케이션들이 등장할 것으로 예측합니다. 퀀텀 컴퓨팅이 상용화되면 AI 자체의 발전 속도까지 가속화시킬 수 있습니다. 아직은 먼 미래 같지만, 변화의 시계는 생각보다 빠르게 움직이고 있습니다.
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(아래 이어서)
결론: '풀리지 않은 문제'에서 기회를 찾으십시오
오늘 내용 어떻게 보셨나요? 구글의 메시지는 명확합니다. 미래 기술의 핵심은 단순히 새로운 도구를 '사용'하는 것을 넘어, 그것이 어떤 '문제'를 해결하기 위해 탄생했고, 우리를 어떤 '다음 질문'으로 이끄는지 이해하는 데 있습니다. AI와 퀀텀 기술은 인류가 지금까지 풀지 못했던 문제들을 해결하기 위한 가장 강력한 도구입니다.
이 기술들이 열어줄 새로운 가능성의 시대에, 승자와 패자는 '풀리지 않은 문제'를 먼저 발견하고 그것을 해결하기 위해 과감히 뛰어드는 사람 중에서 갈릴 것입니다. 지금 당장 자문해보십시오. "나와 나의 비즈니스가 AI와 퀀텀을 통해 해결하고 싶은, 아직 풀리지 않은 가장 큰 문제는 무엇인가?"
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(아래 이어서)
마치면서
저는 미국 이커머스 분야와 AI 분야에 있습니다. 앞으로도 계속 제가 개인적으로 공부하는 내용들을 공유할 예정입니다. SNS에서 지식도 함께 챙기시려면 구독 해주시길 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 다음 메모로 찾아올게요!
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3 days ago | [YT] | 19