국가AI연구거점-KAIST 김재철AI대학원, 제프 딘 초청 특별강연 개최

국가AI연구거점(NAIRL)과 KAIST 김재철AI대학원이 8월 13일 서울 AI 허브에서 제프 딘(Jeff Dean) 디스커버리 루프(Discovery Loop) 공동 창업자 겸 CEO를 초청해 특별강연을 개최했습니다. 이번 강연은 데이터마이닝·머신러닝 분야의 세계적 권위 국제학술대회인 KDD 2026 기조연설을 위해 방한한 것을 계기로 마련됐으며, 창업 발표 이후 그의 첫 공개 강연으로 진행됐습니다.

제프 딘은 1999년 구글 초기 멤버로 합류해 27년간 검색 인프라의 근간인 맵리듀스(MapReduce)와 빅테이블(Bigtable), AI 시대의 핵심 기반인 텐서플로우(TensorFlow)와 TPU 개발을 이끌었습니다. 구글 브레인을 공동 설립한 뒤 수석과학자로서 제미나이(Gemini) 개발을 총괄해 ‘구글의 전설’로 불려온 인물입니다. 최근에는 산제이 게마왓(Sanjay Ghemawat), 쿽 레(Quoc Le), 오리올 비냘스(Oriol Vinyals)와 함께 디스커버리 루프를 창업했으며, 가설 수립부터 실험 실행과 결과 분석에 이르는 연구의 반복 과정을 AI로 자동화해 과학·공학 발견의 속도 자체를 끌어올리겠다는 구상을 밝혔습니다.

‘머신러닝의 주요 흐름(Exciting Trends in Machine Learning)’을 주제로 진행된 강연에서 제프 딘은 지난 15년간 AI가 걸어온 길을 자신이 직접 참여한 연구를 중심으로 짚었습니다. 1990년대 학부 시절 여러 대의 컴퓨터로 신경망을 학습시키는 연구를 했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계로 성과를 내지 못했고, 20여 년이 지나 충분한 컴퓨팅 자원이 갖춰지자 같은 아이디어가 비로소 작동하기 시작했다는 것입니다. 그는 더 많은 연산과 더 많은 데이터, 더 큰 모델이 곧 더 나은 성능으로 이어져 온 것이 지난 15년의 일관된 흐름이었다고 설명했습니다.

하드웨어의 역할도 강조했습니다. 음성인식 성능이 크게 개선되던 무렵, 사용자들이 이 기능을 실제로 쓰기 시작하면 기존 방식으로는 데이터센터를 두 배로 늘려야 한다는 계산이 나왔고, 이것이 AI 연산에 특화된 전용 칩인 TPU 개발로 이어졌다는 설명입니다. 제프 딘은 이러한 하드웨어와 알고리즘의 발전이 함께 쌓인 결과로 오늘날의 AI 모델이 국제수학올림피아드(IMO)와 국제대학생프로그래밍대회(ICPC)에서 금메달 수준의 성적을 거두게 됐다고 소개했습니다.

이어진 질의응답에서는 코딩 에이전트 확산에 따른 일자리 변화, 자율적 실험 시스템의 안전성 확보 방안, AI 활용 역량의 형평성 등 폭넓은 질문이 이어졌습니다. 제프 딘은 “인간과 AI가 함께 일할 때, 어느 한쪽만으로 일할 때보다 더 나은 결과에 도달할 수 있다”며 대체보다 협업의 관점을 제시했습니다.

이날 강연에는 KAIST를 비롯해 고려대, 연세대, POSTECH 등 국가AI연구거점 컨소시엄 대학의 교수와 학생, 파트너 기업 관계자 등 150여 명이 현장을 찾았고, 온라인 중계로도 220여 명이 참여했습니다.

강연에 앞서 진행된 사전 환담에서는 국가AI연구거점과 KAIST 김재철AI대학원의 연구 현황을 소개하며 의견을 나눴습니다. 강연 후에는 KAIST 김재철AI대학원 교수 및 석박사급 연구자들과의 소규모 연구 논의가 이어져, 대규모 분산학습과 AI 인프라 등 각 연구실의 연구 과제를 놓고 제프 딘이 직접 조언을 전했습니다.

김기응 국가AI연구거점 센터장은 “지난 15년간 AI 인프라와 모델 발전을 최전선에서 이끌어 온 전설적 석학 연구자의 시각을 국내 연구자들이 직접 접할 수 있는 자리였다”며 “국가AI연구거점은 앞으로도 세계 최고 수준의 연구자들과의 교류를 확대해 국내 AI 연구 생태계를 세계와 연결하는 역할을 이어가겠다”고 말했습니다.

국가AI연구거점은 앞으로도 세계적 연구자들과의 교류를 지속적으로 확대하며, 국내 연구 커뮤니티와 글로벌 AI 연구 네트워크를 연결하는 역할을 강화해 나가겠습니다.