[Hacker News 요약] 딥마인드 데이비드 실버, 인간 데이터 없이 학습하는 AI 개발 위해 11억 달러 유치
36
설명
딥마인드(DeepMind)의 전설적인 연구자 데이비드 실버(David Silver)가 설립한 Ineffable Intelligence가 11억 달러(약 1조 5천억 원)의 대규모 투자를 유치했습니다. 이 스타트업은 인간 데이터에 의존하지 않고 스스로 지식과 기술을 습득하는 '슈퍼러너(superlearner)' AI를 개발하는 것을 목표로 합니다. 이는 현재 AI 분야를 주도하는 대규모 언어 모델(LLM)의 패러다임을 넘어설 수 있는 새로운 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 강화 학습(Reinforcement Learning) 분야의 세계적 권위자인 실버의 비전이 AI 연구의 새로운 지평을 열 것으로 기대됩니다.
### 배경 설명
현재 인공지능(AI) 분야는 대규모 언어 모델(LLM)이 주도하고 있으며, 이는 방대한 인간 생성 데이터를 기반으로 학습합니다. 이러한 방식은 놀라운 성능을 보여주지만, 데이터 편향, 확장성, 그리고 새로운 지식 발견 능력의 한계라는 문제점을 안고 있습니다. 특히, 인간이 생성한 데이터의 양과 질에 크게 의존한다는 점에서 근본적인 제약이 존재합니다.
데이비드 실버는 딥마인드에서 알파고(AlphaGo)와 알파제로(AlphaZero)를 개발하며 인간의 전략이나 데이터 없이 순수한 경험 학습만으로 최고 수준의 성능을 달성한 강화 학습(Reinforcement Learning) 분야의 세계적인 권위자입니다. 그의 새로운 스타트업 Ineffable Intelligence는 이러한 강화 학습의 잠재력을 극대화하여 인간 데이터에 의존하지 않는 범용 인공지능(AGI)에 가까운 '슈퍼러너'를 만들겠다는 비전을 제시하고 있습니다. 이는 AI 학습 패러다임의 근본적인 변화를 시도하는 것으로, 현재 AI 연구의 가장 큰 도전 과제 중 하나를 해결하려는 시도라는 점에서 주목할 만합니다.
### 11억 달러 투자 유치와 '슈퍼러너' 비전
Ineffable Intelligence는 설립된 지 불과 몇 개월 만에 11억 달러의 자금을 유치하며 51억 달러의 기업 가치를 인정받았습니다. 이들은 인간 데이터에 의존하지 않고 지식과 기술을 스스로 발견하는 '슈퍼러너' AI를 개발하는 것을 목표로 합니다. 이는 시행착오를 통해 학습하는 강화 학습 기술을 활용하여, 인간이 만든 예시를 학습하는 대신 AI 시스템이 자체 경험을 통해 지식을 습득하게 하는 방식입니다.
### 강화 학습 전문가 데이비드 실버의 새로운 도전
데이비드 실버는 런던대학교(UCL) 교수이자 구글 딥마인드의 강화 학습 팀을 이끌었던 인물입니다. 그는 딥마인드 재직 당시 인간의 전략이나 게임 기록 없이 순전히 경험을 통해 학습하여 체스와 바둑에서 세계 최고 수준의 프로그램을 물리친 알파제로(AlphaZero) 개발에 참여했습니다. Ineffable Intelligence는 이러한 성공 경험을 바탕으로 '슈퍼러너'가 모든 지식을 자체 경험으로부터 발견할 것이라는 야심 찬 목표를 가지고 있습니다.
### AI 허브로 부상하는 런던과 '코코넛 라운드' 현상
이번 투자는 세쿼이아 캐피탈(Sequoia Capital), 라이트스피드 벤처 파트너스(Lightspeed Venture Partners)가 주도했으며, 구글(Google), 엔비디아(Nvidia), 영국 정부의 AI 벤처 펀드인 소버린 AI(Sovereign AI) 등이 참여했습니다. 데이비드 실버 외에도 튜링상 수상자 얀 르쿤(Yann LeCun)의 AMI Labs, 딥마인드 출신 팀 록태셸(Tim Rocktäschel)의 Recursive Superintelligence 등 스타 연구자들이 대규모 초기 투자를 유치하는 '코코넛 라운드' 현상이 이어지고 있습니다. 이는 딥마인드의 영향력과 함께 런던이 AI 연구 및 스타트업의 주요 허브로 부상하고 있음을 시사합니다.
### 다윈에 비견되는 야심찬 비전
Ineffable Intelligence는 웹사이트를 통해 "성공한다면, 이는 다윈에 필적하는 과학적 돌파구가 될 것이다. 다윈의 법칙이 모든 생명을 설명했듯이, 우리의 법칙은 모든 지능을 설명하고 구축할 것이다"라고 밝히며 엄청난 야심을 드러냈습니다. 실버는 이 프로젝트를 '자신의 평생의 역작'이라고 표현했으며, 회사에서 얻는 수익은 최대한 많은 생명을 구하는 자선단체에 기부할 것이라고 언급했습니다.
### 가치와 인사이트
이 프로젝트는 AI 개발의 근본적인 한계로 지적되던 데이터 의존성 문제를 해결하려는 시도라는 점에서 매우 중요합니다. 인간 데이터의 편향과 한계를 벗어나 AI가 스스로 지식을 발견하고 학습하는 능력을 갖춘다면, 현재 LLM이 도달하기 어려운 새로운 과학적 발견이나 문제 해결 능력을 보여줄 수 있을 것입니다. 이는 AI의 적용 범위를 확장하고, 궁극적으로 범용 인공지능(AGI)에 한 걸음 더 다가서는 계기가 될 수 있습니다. 또한, 데이비드 실버와 같은 최고 수준의 연구자들이 주도하는 이러한 시도는 AI 연구 커뮤니티 전반에 새로운 영감을 제공하고, 다양한 접근 방식의 연구를 촉진할 것으로 예상됩니다. 특히, 강화 학습 분야의 혁신을 통해 AI가 더욱 자율적이고 창의적인 지능으로 발전할 가능성을 제시합니다.
### 기술·메타
- 강화 학습 (Reinforcement Learning)
- 슈퍼러너 (Superlearner)
- 대규모 언어 모델 (Large Language Models, LLM)
- 범용 인공지능 (Artificial General Intelligence, AGI)
- 알파제로 (AlphaZero)
### 향후 전망
Ineffable Intelligence의 '슈퍼러너'가 성공한다면, 이는 AI 학습 패러다임에 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. 기존 LLM 중심의 경쟁 구도에 새로운 강력한 플레이어가 등장하며, 데이터 수집 및 전처리 방식, 모델 아키텍처, 학습 방법론 등 AI 개발 전반에 걸쳐 새로운 표준이 제시될 수 있습니다. 그러나 인간 데이터 없이 복잡한 현실 세계의 지식을 효과적으로 습득하고 일반화하는 것은 여전히 엄청난 기술적 난제입니다. 경쟁사들은 Ineffable의 접근 방식에 주목하며 유사한 연구를 시도하거나, 기존 LLM의 한계를 보완하는 방향으로 진화할 것입니다. 커뮤니티 측면에서는 강화 학습 연구에 대한 관심과 투자가 더욱 증대될 것으로 보이며, Ineffable의 연구 결과가 오픈 소스로 공개될 경우, 관련 기술 발전이 가속화될 수 있습니다. 장기적으로는 AI의 윤리적 문제, 안전성, 그리고 사회적 영향에 대한 논의도 더욱 심화될 것입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Hacker News
- 토론(HN): [news.ycombinator.com](https://news.ycombinator.com/item?id=47927804)
- 원문: [링크 열기](https://techcrunch.com/2026/04/27/deepminds-david-silver-just-raised-1-1b-to-build-an-ai-that-learns-without-human-data/)
---
출처: Hacker News · [원문 링크](https://techcrunch.com/2026/04/27/deepminds-david-silver-just-raised-1-1b-to-build-an-ai-that-learns-without-human-data/)
신고 · 불법·유해·아동 안전(CSAE) 관련 콘텐츠
댓글 0
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.