가장 큰 차이점은 '추론(Reasoning)' 능력의 깊이입니다. Gemini 3는 단순히 답을 내놓는 것을 넘어, 복잡한 문제를 해결하기 위해 스스로 '생각의 흐름(Train of Thought)'을 유지할 수 있습니다. 이전 모델들이 3~4단계의 추론 과정에서 길을 잃거나 환각(Hallucination)을 보였다면, Gemini 3는 수십 단계의 논리적 과정을 안정적으로 밟아나갑니다. 특히 코딩과 수학 분야에서 이 능력이 두드러집니다.
Q. '생각의 흐름'이 구체적으로 사용자에게 어떤 이점을 줍니까? 예를 들어, 복잡한 코드를 짜거나 역사적 문서를 분석할 때 모델이 중간에 맥락을 놓치지 않습니다. 사용자가 "이 부분은 왜 이렇게 됐어?"라고 물으면, 모델은 자신의 논리적 경로를 되짚어 설명할 수 있습니다. 이는 신뢰성(Reliability) 측면에서 엄청난 도약입니다.
Q. Gemini 3의 개발 과정에서 가장 중점을 둔 부분은 무엇인가요? 우리는 모델이 '자신의 한계를 아는 것'에 집중했습니다. 모르는 것을 모른다고 하거나, 불확실할 때 사용자에게 되묻는 능력을 키웠습니다. 또한, 개인화(Personalization) 기능을 강화하여 사용자의 이전 작업 스타일이나 선호도를 기억하고 이에 맞춰 결과물을 생성하도록 했습니다.
AI 산업의 현황과 '거품(Bubble)' 논란
Q. 최근 AI 산업에 거품이 끼어있다는 지적이 많습니다. 이에 동의하십니까? 네, 솔직히 말하면 AI 산업의 일부 영역에는 확실히 거품이 있다고 봅니다(Probably in a bubble). 현재 시장에는 실질적인 제품이나 차별화된 기술 없이, 단순히 'AI'라는 키워드 하나로 수백억 달러의 가치를 인정받는 스타트업들이 존재합니다. 이는 지속 가능하지 않으며, 언젠가는 조정(Correction)이 올 것입니다.
Q. 그렇다면 구글이나 딥마인드도 그 위험에 노출된 것 아닙니까? 우리는 다릅니다. 거품이 꺼질 때 살아남는 것은 '실질적인 가치(Real Value)'를 증명하는 기업들입니다. 우리는 이미 Gemini를 통해 검색, 워크스페이스, 안드로이드 등 수십억 명이 쓰는 제품을 혁신하고 있습니다. 또한 Waymo(자율주행)와 Isomorphic Labs(신약 개발)처럼 AI를 물리적 세계와 과학적 발견에 적용해 실제 수익과 성과를 내고 있습니다. 우리는 이 '거품' 논란에서 가장 강력한 위치(Strong position)에 있다고 확신합니다.
Q. AI 투자가 과열되었다는 비판에 대해서는 어떻게 생각하나요? 과열된 측면이 있지만, 이는 새로운 기술 혁명 초기에 항상 나타나는 현상입니다. 인터넷 초창기에도 닷컴 버블이 있었지만, 결국 인터넷은 세상을 바꿨습니다. 중요한 건 누가 끝까지 살아남아 세상을 바꿀 기술을 완성하느냐입니다.
로봇 공학(Robotics)과 '물리적 지능'
Q. Wired와의 인터뷰에서 "로봇을 위한 안드로이드"를 언급하셨는데, 무슨 뜻인가요? 스마트폰 시장을 보세요. 안드로이드라는 OS가 있었기에 수많은 제조사가 다양한 형태의 스마트폰을 만들 수 있었습니다. 우리는 로봇 분야에서도 똑같은 일을 하려 합니다. 'Gemini Base'라는 범용 AI 소프트웨어 계층을 만들어, 휴머노이드든 바퀴 달린 로봇이든 상관없이 어떤 로봇 하드웨어에도 즉시 적용할 수 있게 할 것입니다.
Q. 그렇다면 구글이 직접 로봇을 만드는 건가요? 하드웨어보다는 '로봇의 두뇌'를 만드는 데 집중하고 있습니다. 물론 이를 테스트하기 위해 보스턴 다이내믹스 출신의 아론 샌더스(Aaron Saunders) 등을 영입해 하드웨어 역량도 강화하고 있습니다. 하지만 궁극적인 목표는 모든 로봇이 세상을 이해하고 상호작용할 수 있게 하는 '범용 로봇 지능'을 공급하는 것입니다.
Q. 로봇이 우리 일상에 들어오는 건 언제쯤일까요? 생각보다 빠를 겁니다. 향후 몇 년(Couple of years) 안에 로봇 공학에서 "와우(Wow)" 할 만한 순간을 보게 될 것입니다. Gemini와 같은 멀티모달 모델이 시각과 언어를 결합해 물리적 세계를 이해하기 시작했기 때문입니다.
AGI와 미래 전망
Q. AGI(범용 인공지능)는 언제쯤 실현될까요? 여전히 5~10년입니까? 네, 저는 여전히 향후 5년에서 10년 사이에 AGI가 등장할 확률이 50% 이상이라고 봅니다. 우리는 지금 올바른 궤도(Dead on track)에 있습니다. 하지만 여전히 한두 번의 큰 기술적 돌파구(Breakthrough)가 더 필요합니다. 특히 기억력(Memory), 계획 수립(Planning), 그리고 물리적 세계에 대한 이해(World Models) 측면에서 더 발전해야 합니다.
Q. '월드 모델(World Models)'이 왜 중요한가요? 현재의 LLM은 텍스트 기반이라 세상의 물리적 법칙을 완벽히 이해하지 못합니다. AGI가 되려면 텍스트를 넘어, 사과를 떨어뜨리면 왜 아래로 떨어지는지, 문을 열면 그 뒤에 무엇이 있을지 예측할 수 있는 '세상에 대한 내적 모델'을 가져야 합니다. 이것이 우리가 지금 가장 집중하고 있는 연구 분야입니다.
Q. 마지막으로, Gemini 3 이후의 계획은 무엇입니까? Gemini 3는 시작일 뿐입니다. 우리는 이미 Gemini 4와 그 이후 버전을 기획하고 있습니다. 우리의 목표는 단순히 똑똑한 챗봇을 만드는 게 아니라, 인류의 난제(질병, 기후 변화, 에너지 문제)를 해결할 수 있는 '과학적 도구로서의 AI'를 완성하는 것입니다.