데미스 하사비스

개요

데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 영국의 AI 연구자이자 Google DeepMind의 CEO입니다. 단백질 구조 예측 AI AlphaFold 개발을 주도한 공로로 2024년 노벨 화학상을 존 점퍼(John Jumper)와 공동 수상하였으며, 같은 해 영국 왕실로부터 기사 작위(Knight Bachelor)를 받았습니다. 가디언지가 "AI의 슈퍼히어로"라고 일컬었을 만큼, 현대 AI 발전을 이끈 가장 중심적인 인물 중 한 명으로 평가받습니다.

2010년 셰인 레그(Shane Legg), 무스타파 슐레이만(Mustafa Suleyman)과 함께 DeepMind를 공동 창립하였고, 2014년 구글의 인수 이후에도 독자적인 연구 문화를 지켜 왔습니다. 2023년 Google Brain과의 합병을 통해 탄생한 Google DeepMind의 초대 CEO로서 통합 조직을 이끌고 있습니다. 2025년에는 타임지 '세계에서 가장 영향력 있는 100인'에 선정되었으며, 왕립학회(Royal Society) 및 왕립공학학술원(Royal Academy of Engineering) 펠로우로도 활동하고 있습니다.

2026년 5월 구글 I/O에서는 Gemini Omni를 공개하며 AGI 로드맵을 제시하였습니다. 같은 시기 인터뷰에서는 AGI가 2029년에서 2030년 사이 실현될 수 있다고 예측하며, 인류가 "특이점의 기슭에 서 있다(standing in the foothills of the singularity)"고 표현했습니다.

생애

데미스 하사비스는 1976년 7월 27일 런던에서 태어났습니다. 아버지는 그리스계 키프로스 이민자이고, 어머니는 중국계 싱가포르인입니다. 네 살에 아버지와 삼촌이 체스 두는 것을 보고 규칙을 배운 뒤, 얼마 지나지 않아 두 사람 모두를 이기기 시작하였습니다. 열세 살에 이미 체스 마스터(Elo 2300)에 오른 신동으로, 잉글랜드 청소년 대표팀에서도 활약하였습니다.

체스 대회 상금을 모아 스스로 ZX Spectrum 48K 컴퓨터를 구매한 뒤 독학으로 게임 프로그래밍을 시작하였습니다. 고등학교를 2년 일찍 마친 열여섯 살에는 Bullfrog Productions에 합류해 피터 몰리뉴(Peter Molyneux)와 함께 게임 Theme Park 개발에 참여하였습니다. 이후 케임브리지 대학교에서 컴퓨터 과학 우등 학위(Double First)를 취득하였고, 졸업 후에는 자신의 게임 스튜디오 Elixir Studios를 설립해 Republic: The Revolution 등을 발표하였습니다.

게임 개발 이후 과학적 관심으로 방향을 전환하여 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 인지 신경과학 박사 학위를 취득하였습니다. 인간의 해마(hippocampus)가 기억과 상상에서 수행하는 역할을 연구한 박사 연구는 이후 DeepMind에서 강화학습과 기억 모듈 연구에 직접적인 영감을 주었습니다. 2010년 DeepMind를 창립하였고, 2014년 구글에 약 4억 파운드에 인수된 이후에도 연구 독립성을 유지하였습니다.

업적

하사비스의 대표 업적은 AlphaGo와 AlphaFold로 집약됩니다. AlphaGo(2016)는 바둑 세계 챔피언 이세돌 9단을 4대 1로 꺾으며 AI가 직관과 창의성이 요구되는 영역에서도 인간을 능가할 수 있음을 세상에 알렸습니다. 이 경기는 전 세계 수억 명이 시청하였으며, AI 역사에서 가장 상징적인 사건 중 하나로 기록되었습니다. 이후 AlphaZero(2017), MuZero(2020) 등 강화학습 계열 연구가 이어졌습니다.

AlphaFold2(2020)는 50년 넘게 생물학계의 난제였던 단백질 구조 예측 문제를 사실상 해결하였습니다. 인간 프로테옴을 포함해 2억 개 이상의 단백질 구조를 예측하여 무료로 공개하였으며, 신약 개발, 질병 메커니즘 규명, 합성 생물학 등 과학 전 분야에 영향을 미쳤습니다. 이 성과가 2024년 노벨 화학상으로 이어졌습니다. 2024년에는 DNA와 RNA의 단백질 상호작용 구조까지 예측할 수 있는 AlphaFold3를 발표하며 생명과학 연구 도구로서의 범위를 더욱 넓혔습니다.

Google DeepMind에서는 현재 Gemini 모델 시리즈 개발도 총괄하고 있습니다. 2026년 구글 I/O에서 공개한 Gemini Omni는 텍스트, 영상, 음성, 시각 출력을 통합 처리하는 멀티모달 시스템으로 발표되었습니다. 하사비스는 Alphabet 최고경영자 순다르 피차이와 매일 소통하며 Alphabet 전체 AI 전략의 중심에서 활동하고 있습니다.

여담

하사비스는 게임 AI 분야에서도 선구적인 업적을 남겼습니다. Theme Park의 AI 시스템은 당시 게임 업계에서 혁신적이라는 평가를 받았으며, 그 경험이 훗날 강화학습 기반 AI 개발에 큰 밑거름이 되었다고 회고하곤 합니다. 그는 게임이 인공지능을 훈련하는 가장 효율적인 환경이라는 믿음을 DeepMind 창업 때부터 일관되게 갖고 있었습니다.

체스 신동에서 게임 개발자, 신경과학자, AI 연구자, 노벨상 수상자로 이어지는 이력은 단 한 명이 걸어온 길이라고 보기 어려울 만큼 다채롭습니다. 2025년 기준 인용 횟수 20만 건을 넘어선 그의 연구 업적은 단순한 AI 분야를 넘어 생명과학 전반에 걸쳐 있습니다.

Isomorphic Labs는 DeepMind의 AlphaFold 기술을 실제 신약 개발에 적용하기 위해 2021년 별도로 설립된 자회사로, 2025년 4월 6억 달러의 투자를 유치하였습니다. Eli Lilly 및 Novartis와의 파트너십 계약은 합산 최대 30억 달러 규모의 마일스톤을 포함하고 있습니다. 하사비스는 Isomorphic Labs의 의장도 겸직하며, AI와 생명과학 융합의 최전선을 직접 이끌고 있습니다.

주요 논문

• Episodic Memory in Realistic Environments (2007) -- 해마 기반 에피소드 기억 모델, 신경과학과 AI의 접점 연구
• Human-level Control Through Deep Reinforcement Learning (2015, Nature) -- DQN, Atari 게임 초인간 수준 달성
• Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search (2016, Nature) -- AlphaGo, 바둑 세계 챔피언 격파
• Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm (2017) -- AlphaZero, 범용 자기대국 강화학습
• Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model (2020, Nature) -- MuZero, 규칙 학습 없이 모델 기반 계획 수행
• AlphaFold (2020, Nature) -- 단백질 구조 예측 정확도 획기적 향상
• Highly Accurate Protein Structure Prediction with AlphaFold (2021, Nature) -- AlphaFold2, 2024년 노벨 화학상 수상 근거 논문
• A General Reinforcement Learning Algorithm that Masters Chess, Shogi, and Go Through Self-Play (2018, Science) -- AlphaZero Science 논문
• GNoME: Scaling Deep Learning for Materials Discovery (2023, Nature) -- 220만 개 신소재 구조 예측
• AlphaMissense: AI Prediction of Pathogenicity of Missense Variants (2023, Science) -- 미스센스 변이의 질병 유발 가능성 예측