집데이터브릭스 공동 창업자, ACM 상 수상 후 AGI 도래 주장
Databricks의 공동 창립자이자 CTO인 마테이 자하리아는 자신이 2026년 ACM 컴퓨팅 상을 수상했다는 소식을 알리는 이메일을 거의 놓칠 뻔했다. 그는 테크크런치와의 인터뷰에서 “정말 뜻밖이었다”고 말했다.
2009년, 자하리아가 UC 버클리에서 저명한 이온 스토이카(Ion Stoica) 교수의 지도 아래 박사 과정 중 개발한 기술이 데이터브릭스에 통합되었다.
자하리아는 느리고 번거로운 빅데이터 프로젝트의 처리 속도를 획기적으로 높이는 방법을 고안해 '스파크(Spark)'라는 오픈소스 플랫폼으로 공개했다. 빅데이터는 오늘날의 AI와 마찬가지로 당시 주류 트렌드였으며, 스파크는 기술 산업에 혁명을 일으켰다. 당시 28세였던 자하리아는 순식간에 기술계의 유명 인사가 되었다.
그 이후로 그는 Databricks의 엔지니어링 부문을 이끌며 회사를 클라우드 스토리지 강자로 탈바꿈시켰고, 현재는 AI와 지능형 에이전트를 위한 기반 데이터 플랫폼으로 자리매김했다. 이 여정 동안 회사는 200억 달러 이상의 자금을 조달해 1,340억 달러의 기업 가치를 달성했으며, 54억 달러의 매출을 올리며 실리콘밸리의 성공 신화를 상징하게 되었다.
수요일, 미국 컴퓨터학회(ACM)는 그의 종합적인 공로를 인정하여 공식적으로 이 상을 수여했다. 이 상에는 25만 달러의 상금이 포함되어 있으며, 자하리아는 이를 아직 결정되지 않은 자선 단체에 기부할 계획이다.
CTO 직책과 더불어 UC 버클리 부교수로도 재직 중인 자하리아는 과거보다는 미래에 초점을 맞추고 있다. 실리콘밸리의 많은 이들과 마찬가지로, 그는 AI가 점점 더 세상을 주도해 나가는 미래를 그린다.
그는 테크크런치와의 인터뷰에서 "AGI(범용 인공지능)는 이미 우리 곁에 있다. 단지 우리가 쉽게 알아볼 수 있는 형태로 나타나지 않을 뿐이다"라고 말했다. "핵심적인 통찰은 우리가 더 이상 인간의 기준에 따라 AI 모델을 평가해서는 안 된다는 점이다."
예를 들어, 인간은 수년간의 집중적인 공부와 지식 통합을 거쳐 변호사 시험에 합격해야만 변호사가 될 수 있다. 그러나 AI는 방대한 양의 정보를 거의 순식간에 흡수할 수 있다. 사실적인 질문에 정확히 답하는 능력이 인간과 같은 일반적인 이해력을 갖추고 있다는 것을 의미하지는 않는다.
AI를 인간처럼 의인화하려는 이러한 경향은 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 그는 인기 있는 AI 에이전트인 OpenClaw를 예로 들었습니다.
"어떤 측면에서는 정말 놀랍습니다. 수많은 작업을 효율적으로 자동화할 수 있으니까요,"라고 그는 언급했다. 그러나 이 에이전트는 신뢰할 수 있는 조력자 역할을 하도록 설계되어 비밀번호와 같은 민감한 데이터를 다룰 가능성이 있기 때문에 "중대한 보안 취약점"이기도 하다. 이로 인해 에이전트가 로그인된 계정에 접근할 경우 해킹이나 무단 금융 거래의 위험에 노출될 수 있다.
"이것이 소형화된 인간이 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다,"라고 그는 강조했다.
학자이자 엔지니어인 자하리아는 생물학적 실험에서 데이터 합성에 이르기까지 연구 과정을 자동화할 수 있는 AI의 잠재력에 특히 큰 기대를 걸고 있다.
로우코드(low-code) 및 노코드(no-code) 플랫폼이 소프트웨어 개발을 대중화했듯이, 그는 정확하고 허위 정보가 없는 분석이 가능한 AI 기반 연구 도구가 결국 보편화될 것이라고 믿는다.
"모든 사람이 소프트웨어 애플리케이션을 개발할 필요는 없지만, 거의 모든 사람이 정보를 효과적으로 해석할 필요가 있습니다,"라고 그는 설명했다. 궁극적으로 우리는 AI의 강점을 더 효과적으로 활용할 수 있게 될 것이다: 자동차 소음과 같은 기계적 문제 진단, 텍스트와 이미지를 넘어선 신호(라디오나 마이크로파 데이터 등) 분석, 혹은 그가 학생들을 지켜보며 목격하듯이 분자 상호작용 시뮬레이션 및 그 결과 예측 등이 그것이다.
"제가 가장 흥미를 느끼는 분야는 연구 및 엔지니어링 응용을 위한, 이른바 'AI 강화 검색'이라고 할 수 있습니다,"라고 그는 결론지었다.
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그는 테크크런치와의 인터뷰에서 "AGI(범용 인공지능)는 이미 우리 곁에 있다. 단지 우리가 쉽게 알아볼 수 있는 형태로 나타나지 않을 뿐이다"라고 말했다. "핵심적인 통찰은 우리가 더 이상 인간의 기준에 따라 AI 모델을 평가해서는 안 된다는 점이다."
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AI를 인간처럼 의인화하려는 이러한 경향은 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 그는 인기 있는 AI 에이전트인 OpenClaw를 예로 들었습니다.
"어떤 측면에서는 정말 놀랍습니다. 수많은 작업을 효율적으로 자동화할 수 있으니까요,"라고 그는 언급했다. 그러나 이 에이전트는 신뢰할 수 있는 조력자 역할을 하도록 설계되어 비밀번호와 같은 민감한 데이터를 다룰 가능성이 있기 때문에 "중대한 보안 취약점"이기도 하다. 이로 인해 에이전트가 로그인된 계정에 접근할 경우 해킹이나 무단 금융 거래의 위험에 노출될 수 있다.
"이것이 소형화된 인간이 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다,"라고 그는 강조했다.
학자이자 엔지니어인 자하리아는 생물학적 실험에서 데이터 합성에 이르기까지 연구 과정을 자동화할 수 있는 AI의 잠재력에 특히 큰 기대를 걸고 있다.
로우코드(low-code) 및 노코드(no-code) 플랫폼이 소프트웨어 개발을 대중화했듯이, 그는 정확하고 허위 정보가 없는 분석이 가능한 AI 기반 연구 도구가 결국 보편화될 것이라고 믿는다.
"모든 사람이 소프트웨어 애플리케이션을 개발할 필요는 없지만, 거의 모든 사람이 정보를 효과적으로 해석할 필요가 있습니다,"라고 그는 설명했다. 궁극적으로 우리는 AI의 강점을 더 효과적으로 활용할 수 있게 될 것이다: 자동차 소음과 같은 기계적 문제 진단, 텍스트와 이미지를 넘어선 신호(라디오나 마이크로파 데이터 등) 분석, 혹은 그가 학생들을 지켜보며 목격하듯이 분자 상호작용 시뮬레이션 및 그 결과 예측 등이 그것이다.
"제가 가장 흥미를 느끼는 분야는 연구 및 엔지니어링 응용을 위한, 이른바 'AI 강화 검색'이라고 할 수 있습니다,"라고 그는 결론지었다.
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