구글 Gemini 3 관련 Demis Hassabis 인터뷰

구글 Gemini 3, 무엇이 달라졌나?

딥마인드 CEO 데미스 하사비스 인터뷰 총정리

구글이 공개한 Gemini 3는 단순한 성능 향상을 넘어 AI 패러다임 자체를 바꾸고 있다는 평가를 받고 있습니다. 특히 이번 버전의 핵심은 “정교한 추론 능력”과 “초개인화”, 그리고 “로봇과 물리 세계로의 확장”입니다. 최근 데미스 하사비스(Demis Hassabis)가 밝힌 내용을 중심으로 Gemini 3의 진화 방향과 AI 산업의 미래를 정리했습니다.

1. Gemini 3의 핵심: ‘추론(Reasoning)’ 능력의 압도적 향상

하사비스는 Gemini 3의 가장 큰 차별점으로 ‘생각의 흐름(Train of Thought)’ 유지 능력을 강조했습니다.

● 수십 단계 논리를 잃지 않는 안정성

이전 세대 모델들이 3~4단계 추론 중 오류를 일으키고 환각(Hallucination)을 보였다면,
Gemini 3는 수십 단계의 논리적 과정을 연속적으로 전개할 수 있습니다.

● 코딩·수학 분야에서 특히 강력

코드 생성, 디버깅, 수학 문제 풀이 등 “단계별 사고 과정이 필요한 분야”에서 성능이 크게 향상되었습니다.

● 사용자에게 어떤 이점이 있을까?

• 복잡한 문서나 코드를 분석해도 중간 맥락을 놓치지 않는다
• 사용자가 “왜 이렇게 결론이 나왔어?”라고 물으면 AI가 자신의 추론 과정을 되짚어 설명한다
• 결과적으로 신뢰성·일관성이 크게 향상

 

2. 개발의 초점: “AI가 자신의 한계를 아는 것”

하사비스는 Gemini 3 개발에서 **‘겸손한 AI(Humble AI)’**를 목표로 했다고 설명했습니다.

● 불확실할 때는 되묻는 AI

모르는 것은 “모른다”고 말하고, 애매한 질문은 사용자의 의도를 다시 확인합니다.
이는 AI의 품질을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있습니다.

● 강화된 개인화 기능

Gemini 3는 사용자의

• 작업 스타일
• 톤
• 반복되는 패턴
  을 학습해 더 일관된 결과물을 제공합니다.

 

3. AI 버블(Bubble) 논쟁에 대한 그의 생각

최근 시장에서는 “AI 버블” 논란이 확산되고 있습니다.
이에 대해 하사비스는 **“일부 영역은 확실히 거품이 있다”**고 인정했습니다.

● ‘AI’ 단어만으로 고평가된 스타트업들

실제 제품력이나 기술력보다 기대감만으로 수십억 달러의 가치를 받는 기업들이 많다는 것.
그는 이를 지속 불가능한 현상으로 규정했습니다.

● 그렇다면 구글·딥마인드도 위험한가?

그의 답은 명확했습니다.

“우리는 다릅니다. 실질적 가치를 증명하는 기업만 남게 될 것입니다.”

구글은 이미

• 검색(Search)
• 워크스페이스
• 안드로이드
• Waymo(자율주행)
• Isomorphic Labs(신약 개발)
  등 실제 제품과 산업에서 성과를 내고 있기 때문에 버블 위험에서 상대적으로 자유롭다는 설명입니다.

● 과열은 ‘기술 혁명 초기’에 흔한 현상

닷컴버블처럼 일시적 과열은 생기지만,
궁극적으로 세계 질서를 바꿀 기술만 살아남는다는 의미입니다.

 

4. 로봇 공학과 '물리적 지능'으로의 확장

딥마인드는 로봇 분야에서도 중요한 방향성을 제시했습니다.

● “로봇을 위한 안드로이드 OS”

하사비스가 말한 비유는 매우 직관적입니다.

스마트폰 생태계를 만든 안드로이드처럼,
모든 로봇 하드웨어가 공통으로 사용할 수 있는 OS를 만들겠다는 것입니다.

그 핵심이 **‘Gemini Base’**라는 범용 AI 소프트웨어 계층입니다.

● 구글이 로봇을 직접 만들지는 않는다

중심은 ‘로봇의 두뇌’를 만드는 것.
다만 연구를 위해 보스턴 다이내믹스 출신 전문가를 영입해 하드웨어 역량도 확보하고 있습니다.

● “몇 년 안에 로봇에서 WOW 순간이 올 것”

Gemini와 같은 멀티모달 모델이
말·이미지·센서 데이터를 통합해 “세상을 이해하기” 시작했기 때문에
일상으로의 로봇 진입은 예상보다 빠르게 다가오고 있습니다.

 

5. AGI(범용 인공지능)는 언제 오는가?

하사비스는 AGI 시점에 대해 여전히 5~10년 내 등장 가능성이 50% 이상이라고 봅니다.

AGI를 위해 필요한 기술적 돌파구

1. 기억력(Memory)
2. 계획 수립 능력(Planning)
3. 세계 모델(World Models) – 물리 세계 예측 능력

특히 ‘월드 모델’은 AGI의 핵심입니다.
LLM이 텍스트를 넘어서

• 사과가 떨어지는 이유
• 문 뒤 상황 예측
• 물리 법칙 이해
  등을 할 수 있게 만드는 기반이기 때문입니다.

 

6. Gemini 3 이후의 로드맵: “과학적 도구로서의 AI”

하사비스는 Gemini 3가 “시작점일 뿐”이라고 강조했습니다.

현재 이미 Gemini 4 및 차세대 모델을 개발 중이며, 최종 목표는

• 질병
• 기후 문제
• 에너지 혁신
• 과학적 난제
  를 해결하는 **‘과학 연구 파트너로서의 AI’**를 구축하는 것입니다.

단순한 챗봇이 아닌,
“인류의 문제 해결을 위한 지능 시스템”으로 나아가려는 구글의 방향이 명확해지고 있습니다.

 

마무리: Gemini 3는 AI 진화의 새로운 기준

Gemini 3는 단순한 성능 향상을 넘어

• 깊은 추론
• 맥락 유지
• 개인화
• 물리 세계 이해
• 로봇 공학 통합
  으로 진화하고 있습니다.

AI 산업이 과열되었다는 논란 속에서도
구글과 딥마인드는 실질적 가치를 기반으로 가장 안정적인 위치를 확보하고 있다는 평가입니다.

 

📚 출처

• https://youtu.be/rq-2i1blAlU

 

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