영국 케임브리지에 본사를 둔 반도체 디자인 기업 암 헬딩스 최고경영관 렌 해스는 BBC 인터뷰에서 인공지능이 인간이 생애 동안 해결할 수 없는 암 치료법을 찾아낼 것이라고 말했다.

AI의 암 연구 가능성

해스는 현재 인간이나 기존 AI 기술로 DNA 마커가 암에 어떻게 영향을 받는지를 모델링하는 것이 너무 복잡하다고 인정했다. 하지만 미래 컴퓨팅 기술의 발전으로 이러한 문제를 해결할 수 있을 것이라고 자신감을 보였다. ‘AI는 우리가 생애 동안 해결할 수 없는 암 치료법을 찾아낼 것이다’라고 말했다.

해스는 세포나 인간, 암에 영향을 받은 DNA 마커를 모델링하는 것도 매우 복잡하다고 강조했다. ‘이 문제는 오늘날 인간이나 AI 컴퓨터 모두 해결하기 어려운 수준이다’라고 덧붙였다. 그는 컴퓨터에 더 많은 데이터를 입력하고 기술이 발전하면 해결책이 나올 것이라고 설명했다.

AI 개발의 과제와 기회

해스는 AI의 잠재력을 긍정적으로 보지만, 데이터센터 운영에 필요한 칩 부족으로 인해 빠른 성장이 저해되고 있다고 지적했다. 그는 AI 연구를 지원하기 위해 더 고급 컴퓨터 시스템 개발이 중요하다고 강조했다. ‘앞으로 모델을 더 많이 컴퓨터에 입력하고, 컴퓨터가 더 발전하면 문제를 해결할 수 있을 것이다’라고 말했다.

해스는 제조, 청소, 보안, 건설 등 다양한 산업에서 인간형 로봇 개발에도 AI가 큰 역할을 할 것이라고 설명했다. 그는 10년 이내로 이러한 로봇이 서비스 산업에서 널리 사용될 것이라고 예측했다. ‘AI를 활용하면 로봇이 시야를 확보하고, 학습하며, 새로운 작업에 재프로그래밍할 수 있다’고 설명했다.

AI로 인한 일자리 감소 우려에 대해 해스는 기계로 완전히 대체되는 일자리 수가 과장되었다고 주장했다. 그는 일자리 시장 변화와 함께 새로운 기회도 생길 것이라고 강조했다. ‘기계로 완전히 대체되는 일자리 수는 과장되었다’고 말했다.

암 헬딩스의 AI와 칩 제조 역할

해스는 암 헬딩스의 에너지 효율적인 기술이 전 세계 AI 데이터센터의 절반에서 사용되고 있다고 밝혔다. 이로 인해 회사의 비즈니스는 크게 진화했으며, 이제 자체 미크로칩을 판매하고 있다. 메타가 암 헬딩스에 AGI 칩 개발을 요청했고, 3월 출시 이후 수요가 폭증해 20억 달러 이상의 수요를 기록했다.

높은 칩 수요에도 불구하고 해스는 영국 내 칩 제조 가능성에 회의적인 태도를 보였다. ‘영국이 팹을 건설할 필요는 없다. 팹은 매우 비싸며, 전문 인력과 자연자원이 많이 필요하다. 이에 대한 네트워크도 광범위하다’고 말했다. 현재 칩 제조는 대만 기업 TSMC에 집중되어 있다.

해스는 AI 개발에서 데이터 품질의 중요성도 언급했다. 암 연구소의 크리스 바칼 교수는 AI의 진짜 문제는 사용 여부가 아니라 어떤 데이터를 입력하는지라고 강조했다. ‘인터넷에서 긁어모으지 않아도 되고, 거대 데이터센터가 필요하지 않다. 미래 의료 AI는 가장 큰 컴퓨터를 만든 자가 아니라, 올바른 측정 데이터를 가진 자의 것이 될 것이다’고 말했다.