AGI는 이미 왔다, 우리가 틀린 기준으로 보고 있을 뿐

데이터브릭스 CTO 마테이 자하리아가 ACM 컴퓨팅상을 수상했다. 그가 말하는 AGI의 현재, AI 에이전트의 위험, 그리고 AI 연구의 미래는 무엇인가.

"AGI는 이미 여기 있습니다. 다만 우리가 원하는 형태가 아닐 뿐이에요."

데이터브릭스 CTO 마테이 자하리아가 조용히 던진 이 한 문장은, 실리콘밸리에서도 논쟁을 불러일으키기 충분하다. AGI(범용 인공지능)를 둘러싼 논쟁이 여전히 뜨거운 가운데, 그는 우리가 틀린 질문을 하고 있다고 말한다.

스팸 메일함에서 발견한 25만 달러짜리 상

자하리아는 지난 4월 2일, ACM(국제컴퓨팅기계학회)으로부터 2026년 컴퓨팅상 수상자로 선정됐다는 통보를 받았다. 정확히는 '거의 못 받을 뻔했다'. "깜짝 놀랐어요. 이메일을 하마터면 지나칠 뻔했거든요"라고 그는 말했다.

이 상은 컴퓨팅 분야의 신진 연구자에게 수여하는 권위 있는 상으로, 25만 달러(약 3억 4천만 원)의 상금이 따른다. 자하리아는 전액을 자선단체에 기부하겠다고 밝혔다.

수상 이유는 2009년으로 거슬러 올라간다. UC버클리 박사 과정생이던 그는 당시 느리고 비효율적이던 빅데이터 처리 방식을 근본적으로 바꾸는 기술을 개발했다. 지도교수 이온 스토이카와 함께 만든 이 오픈소스 프로젝트의 이름은 아파치 스파크(Apache Spark). 지금도 전 세계 수천 개 기업이 쓰는 데이터 처리 엔진이다.

스파크가 세상에 나왔을 때, 빅데이터는 지금의 AI만큼 뜨거운 화두였다. 28세의 자하리아는 하룻밤 사이 테크 업계의 스타가 됐고, 이 기술은 데이터브릭스의 창업으로 이어졌다. 이후 데이터브릭스는 누적 200억 달러 이상의 투자를 유치했고, 기업가치는 1,340억 달러(약 184조 원), 연매출은 54억 달러(약 7조 4천억 원)에 달하는 클라우드·AI 데이터 플랫폼 기업으로 성장했다.

"AI를 인간 기준으로 평가하는 게 문제입니다"

자하리아가 이번 인터뷰에서 가장 강하게 주장한 것은 AGI에 대한 우리의 '기준'이다. 그는 "AGI는 이미 왔다"고 말하면서도, 곧바로 단서를 붙인다. "우리가 AI 모델에 인간의 기준을 적용하려는 걸 멈춰야 한다는 게 핵심입니다."

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예를 들어, 변호사 시험에 합격하려면 방대한 지식을 통합해야 한다. 인간에게는 수년이 걸리는 일이다. AI는 이 지식을 순식간에 흡수한다. 그렇다고 AI가 '법을 이해한다'고 볼 수 있을까? 자하리아는 이 혼동이 위험을 낳는다고 경고한다.

그가 든 사례가 AI 에이전트 오픈클로(OpenClaw)다. "한편으로는 정말 놀랍습니다. 엄청나게 많은 일을 자동으로 처리해주니까요." 하지만 동시에 "보안 악몽"이라고 그는 표현했다. 오픈클로는 인간 비서처럼 작동하도록 설계됐다. 비밀번호, 금융 계정, 브라우저 로그인 정보까지 접근할 수 있다는 뜻이다. 해킹 위험은 물론, 에이전트가 '알아서' 사용자의 계좌에서 무단 결제를 할 수도 있다. "거기에 작은 인간이 있는 게 아니에요"라는 그의 말은 섬뜩하게 들린다.

AI가 가장 잘할 수 있는 일: 연구와 정보 탐색

그렇다면 자하리아가 가장 기대하는 AI의 미래는 무엇일까. 그는 'AI 기반 연구 자동화'를 꼽는다.

"앱을 만들어야 하는 사람은 많지 않지만, 정보를 이해해야 하는 사람은 모두입니다."

바이브 코딩(Vibe Coding)이 프로그래밍의 문턱을 낮췄듯, 환각 없이 정확한 AI 기반 연구 도구가 보편화되면 누구나 전문가 수준의 정보 분석을 할 수 있게 된다는 것이다. 그는 UC버클리 학생들이 이미 AI를 활용해 분자 수준의 변화를 시뮬레이션하고 효과를 예측하는 연구를 하고 있다고 전했다. 자동차 소음의 원인을 진단하거나, 텍스트와 이미지를 넘어 전파와 마이크로파까지 분석하는 AI도 그가 그리는 미래다.

"제가 가장 기대하는 건 검색을 위한 AI, 구체적으로는 연구와 엔지니어링을 위한 AI입니다."

한국은 이 흐름 어디에 있을까

데이터브릭스의 성장은 한국 기업들에게도 직접적인 신호다. 삼성전자, SK하이닉스 같은 반도체 기업은 물론, 네이버와 카카오도 AI 데이터 인프라에 막대한 투자를 하고 있다. 데이터브릭스가 정의하는 '데이터 기반 AI 플랫폼'의 구조는 이들이 구축하려는 생태계와 직접 경쟁하거나 협력 관계를 형성할 가능성이 높다.

더 현실적인 질문은 교육이다. 자하리아가 말하는 '정보를 이해하는 AI'가 보편화된다면, 암기와 정보 습득 중심의 한국 교육 시스템은 무엇을 가르쳐야 할까. AI가 논문을 요약하고 실험을 시뮬레이션한다면, 학생이 갖춰야 할 역량의 정의 자체가 달라진다.

AI 에이전트의 보안 문제도 한국 소비자와 무관하지 않다. 간편결제와 모바일 뱅킹 사용률이 세계 최고 수준인 한국에서, AI 에이전트가 금융 계정에 접근하는 시나리오는 이미 현실적 위협이다.