데이비드 하

개요

데이비드 하(David Ha)는 Sakana AI의 공동창업자 겸 CEO입니다. 금융 트레이더에서 AI 연구자로, 다시 창업자로 옮겨온 독특한 이력을 가졌습니다. 연구자 시절에는 World Models, 진화 전략, 자기조직화 시스템 같은 주제로 잘 알려졌고, "hardmaru"라는 필명으로 활동한 영향력 있는 블로거이기도 했습니다.

그의 일관된 관심사는 복잡계와 자기조직화입니다. 단순한 개체들이 모여 창발적 행동을 만들어내는 원리를 신경망에 적용하려는 시도가 Sakana AI의 진화·집단지능 노선으로 이어졌습니다.

생애

데이비드 하는 토론토대학교에서 공학을 전공하고, 도쿄대학교에서 박사 학위를 받았습니다.

2007년부터 2016년까지 골드만삭스(Goldman Sachs) 일본 법인에서 파생상품 트레이더로 일했고, 금리 트레이딩 부문을 이끄는 매니징 디렉터까지 올랐습니다. 이 시기에 그는 신원을 밝히지 않은 채 AI 실험을 기록하는 블로그를 운영했는데, 신경망 비주류 시절의 이 익명 블로그가 훗날 그의 연구자 전환의 출발점이 됩니다.

2016년 Google Brain에 합류해 Brain Resident를 거쳐 연구 과학자로 일했고, 도쿄의 Google Brain 연구팀을 이끌었습니다. 2023년 리온 존스, 이토 렌과 함께 도쿄에서 Sakana AI를 공동창업했습니다.

업적

연구자로서 가장 널리 알려진 성과는 2018년 위르겐 슈미트후버(Jürgen Schmidhuber)와 함께 발표한 World Models입니다. 에이전트가 환경의 압축된 내부 모델("세계 모델")을 학습하고, 그 모델 안에서 미래를 상상하며 정책을 훈련하는 구조를 제안했습니다. 이 아이디어는 이후 모델 기반 강화학습 연구에 큰 영향을 주었습니다.

진화 전략(Evolution Strategies)을 신경망 학습에 적용하는 연구, 신경망의 가중치 대신 구조 자체가 문제를 푸는 Weight Agnostic Neural Networks 등도 그의 대표 연구입니다. 자기조직화와 창발을 신경망에 녹이려는 일관된 방향이 이 작업들을 관통합니다.

Sakana AI에서는 여러 모델을 진화적으로 병합하는 Evolutionary Model Merge, 논문 작성을 자동화하는 AI Scientist, 모델 풀을 동적으로 지휘하는 Sakana Fugu 등을 이끌었습니다.

여담

데이비드 하는 트위터에서 "hardmaru"라는 이름으로 오랫동안 AI 연구 커뮤니티의 허브 역할을 해왔습니다. 논문 큐레이션과 실험 공유로 연구자들 사이에서 인지도가 높습니다. 금융에서 연구로, 미국에서 일본으로 경로를 바꿔온 그의 이력 자체가, 거대 모델 경쟁의 바깥에서 다른 길을 찾는 Sakana AI의 색깔과 겹칩니다.

주요 논문

• Recurrent World Models Facilitate Policy Evolution (Ha, Schmidhuber, NeurIPS 2018) - 세계 모델 기반 정책 학습
• Weight Agnostic Neural Networks (Gaier, Ha, NeurIPS 2019) - 가중치에 의존하지 않는 신경망 구조 탐색
• Deep Learning for Classical Japanese Literature (Clanuwat 외, 2018) - Kuzushiji 고문헌 데이터셋
• Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes (Akiba 외, Sakana AI, 2024) - 진화 알고리즘 기반 모델 병합