[상식] 다리오 아모데이 인터뷰 요약, People by WTF

엔트로픽 대표 인터뷰 / 코딩의 미래 / ai 의 미래

from : The AI Tsunami is Here & Society Isn’t Ready | Dario Amodei x Nikhil Kamath | People by WTF - YouTube, 2026-02-24

요약 by ChatGPT

다리오 아모데이 인터뷰 요약, People by WTF

1. AI가 인간 수준의 지능에 가까워지고 있다는 문제의식

인터뷰 초반, 다리오 아모데이는 현재 AI 모델이 인간의 지능에 매우 빠르게 접근하고 있다고 강조한다.

그는 사회 전체가 AI의 변화 속도를 충분히 인식하지 못하고 있다고 본다. 자신이 느끼기에는 인간 수준의 지능에 가까워지는 시점이 상당히 가까운데도, 사회에서는 이를 아직 과소평가하는 분위기가 있다는 것이다.

이를 **“수평선에서 다가오는 쓰나미”**에 비유한다. 실제로 쓰나미가 다가오고 있는데 사람들이 “착시일 뿐”이라고 생각하는 것과 비슷하다는 설명이다.
[00:47~01:13]

2. 다리오 아모데이는 원래 생물학자였다

아모데이는 원래 AI 연구자가 아니라 생물학자였다.

학부에서 물리학을 공부했고, 이후 생물물리학 박사과정을 거쳐 질병을 치료하기 위한 생물학적 시스템 연구를 했다. 특히 단백질 바이오마커 연구를 하면서 생물학 시스템의 엄청난 복잡성을 경험했다.

RNA가 여러 방식으로 스플라이싱되고, 단백질이 번역 후 변형되며, 다른 단백질들과 복잡한 상호작용을 하는 것을 보면서 인간이 생물학의 복잡성을 완전히 이해하기에는 한계가 있을 수 있다고 느꼈다.

그러던 중 초기 신경망 연구가 발전하는 것을 보고, AI가 오히려 생물학의 복잡성을 해결할 수 있는 도구가 될 수 있겠다고 생각하게 됐다.

이후 Andrew Ng와 연구했고 Google을 거쳐 OpenAI에 합류했다. OpenAI에서 수년간 연구를 이끌었으며, 이후 공동창업자들과 AI를 만드는 방식과 회사가 추구해야 할 방향에 대한 자신들의 비전을 가지고 Anthropic을 설립했다.ropic을 만들게 된 데에는 크게
[01:48~03:45]

3. Anthropic을 만든 핵심 이유: 스케일링과 안전

Anthropic을 만들게 된 데에는 크게 두 가지 신념이 있었다고 설명한다.

첫째는 **스케일링 법칙(Scaling Laws)**에 대한 확신이다.

더 많은 데이터와 연산능력, 더 큰 모델을 투입하면 AI의 능력이 계속해서 크게 향상된다는 것이다. 당시에는 이 주장에 회의적인 사람들이 많았지만, 아모데이와 동료들은 GPT-2 시절부터 이 가능성을 강하게 믿었다.

둘째는 AI가 범용적인 인지 시스템이 될 경우 안전 문제를 반드시 제대로 다뤄야 한다는 믿음이었다.

AI가 인간의 두뇌에 필적하는 범용적인 인지 능력을 갖게 되면 경제·지정학·안보에 미치는 영향이 엄청날 것이므로, 단순히 성능을 높이는 것만으로는 충분하지 않다고 판단했다.

결국 그는 자신의 비전이 조직 내부에서 충분히 받아들여지지 않는다면, 다른 사람을 설득하려 하기보다 자신의 비전을 가지고 직접 회사를 만드는 것이 낫다고 생각했고 Anthropic을 설립했다.
[03:45~05:56]

4. 스케일링 법칙을 아주 쉽게 설명하면

아모데이는 AI의 스케일링을 일종의 화학반응에 비유한다.

불을 피우려면 여러 재료가 적절한 비율로 필요하듯이 AI에서도

데이터 언어 번역, 코드 작성, 질문에 대한 답변, 이미지·영상 이해 등 컴
연산량(Compute)
모델 크기

등을 충분히 투입하면 그 결과로 지능적인 능력이 나타난다는 설명이다.

여기서 그가 말하는 지능은 언어 번역, 코드 작성, 질문에 대한 답변, 이미지·영상 이해 등 컴퓨터에서 수행할 수 있는 다양한 인지적 작업을 의미한다.와 지금의 AI는 무엇이 다른
[06:01~07:22]

5. 5년 전 AI와 지금의 AI는 무엇이 다른가?

아모데이는 불과 몇 년 전에는 컴퓨터에게 자연어로 지시해서 상당히 복잡한 결과물을 만들어내는 것이 불가능했다고 지 주제에 대한 에세이를 작성적한다.

예를 들어 지금은 AI에게

특정 주제에 대한 에세이를 작성하게 하거나
프로그램의 기능을 구현하게 하거나
이미지를 생성하게 하거나
영상을 분석하게 하거나
영상 속에서 특정 사건이 몇 번 발생했는지를 물어보는 것

등이 가능하다.

특히 중요한 차이는 AI가 단순히 인터넷에 존재하는 정보를 찾아주는 수준을 넘어 인터넷에 정확히 존재하지 않는 새로운 상황에 대해서도 추론하고 답을 만들어낼 수 있다는 것이다.

즉, 단순한 검색이 아니라 새로운 가설과 상황에 대응하는 인지 능력이 생겼다는 주장이다.
[07:28~09:26]

6. AI 기업에 집중되는 엄청난 권력

인터뷰어는 아모데이가 과거 교수·연구자의 길을 가다가 지금은 세계에서 가장 영향력 있는 AI 기업 중 하나를 이끄는 위치에 있다는 점을 지적한다.

아모데이는 AI 산업의 영향력이 특정 몇 명에게 지나치게 집중되는 현상에 역시 AI 발전 방향에 대해 일정한 역할을 해야 하며, 자신이 하는 일 중 하나는 AI 기술에 의해 한쪽으로 권력이 지나류의 이익을 위해 행동한다고 이야기하지만, 실제로는 주주와 투자자가 있고 기업가치와 매출, 이익을 추적으로 경고하는 것이 상업적으로 반드시 유리하지 않음에도 AI의 위험성을 지속적으로 이야기 AI 규제에 대해서도 필요하다고 주장해 왔으며, 미국 정부의 정책과 의견이 다를 경우 공개적으로 반대하기도 했다고 설명 대해 자신도 불편함을 느낀다고 인정한다.

그래서 Anthropic에는 일반적인 기업과 다른 **장기적 공익을 위한 거버넌스 구조(Long-Term Benefit Trust)**가 있다고 설명한다.

또한 정부 역시 AI 발전 방향에 대해 일정한 역할을 해야 하며, 자신이 하는 일 중 하나는 AI 기술에 의해 한쪽으로 권력이 지나치게 집중되는 것을 막고 권력의 균형을 유지하는 것이라고 설명한다.
[10:30~13:25]

7. “좋은 일을 한다”는 AI 기업의 주장에 대한 불신

인터뷰어는 중요한 반론을 제기한다.

AI 기업들이 자신들은 인류의 이익을 위해 행동한다고 이야기하지만, 실제로는 주주와 투자자가 있고 기업가치와 매출, 이익을 추구하는 회사이지 않느냐는 것이다.

이에 아모데이는 말보다 실제 행동을 봐야 한다고 답한다.

Anthropic은 위험을 공개적으로 경고하는 것이 상업적으로 반드시 유리하지 않음에도 AI의 위험성을 지속적으로 이야기해 왔다고 강조한다.

또한 AI 규제에 대해서도 필요하다고 주장해 왔으며, 미국 정부의 정책과 의견이 다를 경우 공개적으로 반대하기도 했다고 설명한다.

따라서 Anthropic의 진정성을 평가하려면 회사가 무엇이라고 말하는지가 기존 기업을 보호하는 ’규제 포획 기업이 규제를 요구하면 결과적으로 후발주자의 진입장 AI 투명성 관련 법안인 SB 53은 일정 규모 이하 기업을 제외했기 때문에 사실상 대형 AI 기업들을 중심하는 규제는 스타트업을 억누르기 위한 대한 낙관론과 비관론은 동시에 존재 낙관론에서 2026년의 비관론으로 180도 바청난 번영을 가져오는 미래를 상상한됐지만, 사회적 대응은 부족하다히려 자신이 예상했던 것보다 진전이 좋았 특정 개념에 대응하는 뉴런이나 특정 작업을 수행하는 회로를 관찰할 수 있게 됐다고에서도 상당한 진전이 있었다고 평가는 인간 수준의 AI가 상당히 가까워지고 있는데 사회가 이를 충분히 인식하지 못하고 있으며, 그 결과 AI 위험에 대한 정부 차원의 준비도 부족하다고 본 아니라 실제로 어떤 결정을 내려왔는지를 봐야 한다는 것이다.
[13:32~16:23]

8. AI 규제가 기존 기업을 보호하는 ’규제 포획’이 아니냐는 질문

인터뷰어는 여기서 다시 반론한다.

현재의 대형 AI 기업이 규제를 요구하면 결과적으로 후발주자의 진입장벽을 높여 **규제 포획(regulatory capture)**이 발생할 수 있지 않느냐는 것이다.

아모데이는 이를 부정한다.

예를 들어 캘리포니아의 AI 투명성 관련 법안인 SB 53은 일정 규모 이하 기업을 제외했기 때문에 사실상 대형 AI 기업들을 중심으로 적용된다고 설명한다.

즉 자신들이 주장하는 규제는 스타트업을 억누르기 위한 것이 아니라 가장 큰 규모의 AI 기업들이 스스로 더 많은 책임을 지도록 하는 것이라는 주장이다.
[16:23~17:45]

9. AI에 대한 낙관론과 비관론은 동시에 존재한다

아모데이는 자신의 생각이 2024년의 낙관론에서 2026년의 비관론으로 180도 바뀐 것은 아니라고 설명한다.

그에게는 처음부터 AI의 긍정적인 미래와 부정적인 미래가 동시에 존재했다.

그가 쓴 _Machines of Loving Grace_는 AI가 인간에게 엄청난 번영을 가져오는 미래를 상상한 글이고, _The Adolescence of Technology_는 AI가 가져올 수 있는 위험을 경고하는 글이다.

두 글은 서로 반대되는 생각의 변화가 아니라 동시에 존재해 온 두 가지 가능성을 각각 발전시킨 결과라고 설명한다.
[17:45~19:48]

10. 기술적 AI 안전성은 예상보다 잘 진행됐지만, 사회적 대응은 부족하다

아모데이는 AI 안전에 대해 매우 흥미로운 평가를 한다.

기술적인 측면에서는 오히려 자신이 예상했던 것보다 진전이 좋았다고 본다.

특히 AI 해석가능성(Interpretability) 연구를 통해 신경망 내부에서 특정 개념에 대응하는 뉴런이나 특정 작업을 수행하는 회로를 관찰할 수 있게 됐다고 설명한다.

또한 AI가 인간이 원하는 방식으로 행동하도록 만드는 Alignment와 Constitution 관련 연구에서도 상당한 진전이 있었다고 평가한다.

하지만 반대로 실망스러운 부분은 사회적 인식과 정부의 대응이다.

그는 인간 수준의 AI가 상당히 가까워지고 있는데 사회가 이를 충분히 인식하지 못하고 있으며, 그 결과 AI 위험에 대한 정부 차원의 준비도 부족하다고 본다.

즉,

기술적 통제 능력 → 예상보다 잘 발전
사회적 인식과 대응 → 예상보다 뒤처짐

이라는 평가다.
[19:54~22:36]

11. AI가 사람을 “너무 잘 알게 되는” 문제

인터뷰어는 자신의 Claude 사용 경험을 이야기한다.

Google Drive, 이메일, 캘린더 등의 커넥터를 연결하고 Claude Code 등을 사용하면서 AI가 자신의 업무와 생활을 점점 더 많이 이해하게 됐이 자신의 생각과 두려움을 적은 일기를 Claude에게 입력했는데, Claude가 그 사람이 적지 않은 다른 두려움까지 추론했고 상당 부분 맞혔으며, 어느 순간 **“AI가 나를 너무 잘 아는 것 같다”**는 느낌을 받았다고 한다.

아모데이는 이에 대해 자신도 비슷한 사례를 경험했다고 말한다.

Anthropic 공동창업자 중 한 명이 자신의 생각과 두려움을 적은 일기를 Claude에게 입력했는데, Claude가 그 사람이 적지 않은 다른 두려움까지 추론했고 상당 부분 맞혔다는 것이다.

이는 AI가 비교적 적은 양의 정보만으로도 사람의 성향과 심리를 상당히 깊게 이해할 수 있다는 가능자의 삶을 개선하고 더 나은 결정을 하의 약점과 욕망성을 보여준다.
[22:44~25:04]

12. “나를 잘 아는 AI”는 천사가 될 수도, 악마가 될 수도 있다

아모데이는 개인을 매우 잘 이해하는 AI가 양면성을 가진다고 본다.

긍정적인 방향으로 사용하면 **“어깨 위의 천사”**처럼 사용자의 삶을 개선하고 더 나은 결정을 하도록 도울 수 있다.

반대로 그 사람의 약점과 욕망을 정확히 알고 있다면

조작
설득
착취
데이터 판매
특정 이해관계에 따른 행동 유도

에도 이용할 수 있다.

그래서 그는 개인 데이터를 광고 모델에 활용하는 방식에 특히 경계심 Google이나 Microsoft처럼 모든 서비스를 이미 이메일, 문서, 드라이브, 캘린더 등의 데이터를 보유하고 있는데 Anthropic도 장기적으로 자체 생 Google Docs, Google Sheets, Microsoft Office 등 기존 서비스와 연결하면하면서 기존의 이메일이나 스프레드시트라는 제품 형태 자체가 더 이상 최적의 형태가 아닐 수도 있기 때문에, 장기적으로는 새로운 형태의 업무 도구가 등장할 가능성도 열을 보인다.

사람이 돈을 내지 않는 서비스에서는 결국 사용자가 상품이 될 수 있기 때문이라는 논리다.
[25:04~25:59]

13. Anthropic이 Google이나 Microsoft처럼 모든 서비스를 직접 만들 필요는 없다

인터뷰어는 Google이 이미 이메일, 문서, 드라이브, 캘린더 등의 데이터를 보유하고 있는데 Anthropic도 장기적으로 자체 생태계를 만들어야 하지 않느냐고 질문한다.

아모데이는 반드시 모든 서비스를 직접 만들 필요는 없다고 답한다.

Claude를 Google Docs, Google Sheets, Microsoft Office 등 기존 서비스와 연결하면 되며, Anthropic은 오히려 플랫폼 기업에 가까운 방향을 생각하고 있다고 설명한다.

다만 AI가 발전하면서 기존의 이메일이나 스프레드시트라는 제품 형태 자체가 더 이상 최적의 형태가 아닐 수도 있기 때문에, 장기적으로는 새로운 형태의 업무 도구가 등장할 가능성도 열어둔다.
[26:24~27:37]

14. AI 기업의 ‘선의’는 말이 아니라 행동으로 증명된다

인터뷰어는 또 다른 현실적인 문제를 제기한다.

오늘날 사람들은 대기업이나 부유한 사람들이 “우리는 세상을 위해 좋은 일을 한다”고 말하는 것을 본능적으로 의심한다는 것이다.

따라서 AI 기업들이 너무 도덕적인 언어로 자신들의 행동을 설명하면 오히려 신뢰를 잃을 수 있고, 오히려 “우리는 자본주의 기업이고 이익을 추구한다”는 현실을 솔직하게 인정하는 것이 더 설득력 있지 않겠느냐는 주장이다.

아모데이는 이 역시 동의하지 않는다.

다시 한번 말보다 행동을 봐야 한다고 강조하며, Anthropic이 상업적으로 손해를 볼 수 있는 결정까지 실제로 해왔다고 설명한다.
[27:43~29:03]

15. Anthropic은 실제로 상업적 기회를 포기한 적이 있다

대표적인 사례로 2022년 초기 Claude 모델을 바로 공개하지 않았던 결정을 든다.

당시 Anthropic은 Claude의 능력이 상당히 강력하다는 것을 알고 있었지만, 모델을 공개하면 AI 경쟁이 지나치게 빨라져 안전하게 준비할 시간이 부족해질 수 있다고 판단했다.

그래서 ChatGPT가 나오기 전까지 모델 출시를 늦췄고, 그 결과 소비자 AI 시장의 선두 자리를 일부 포기하는 상업적 비용을 감수했다고 설명한다.

또한 반도체 정책이나 미국 정부의 AI 정책에 대해 자신들의 공급업체나 정부와 충돌할 수 있는 입장도 취했다고 주장한다.

따라서 Anthropic이 단순히 “좋은 기업처럼 보이기 위해” 안전을 이야기한다고 보는 것은 실제 행동과 맞지 않는다는 것이다.
[29:03~30:59]

16. AI는 자본주의를 없애자는 것이 아니라 “조정”해야 한다는 주장

인터뷰어는 다시 강한 비유를 던진다.

“부자가 자본주의가 나쁘다고 말하는 것과 비슷하지 않느냐?”

아모데이는 여기에는 중요한 차이가 있다고 답한다.

자신은 AI가 나쁘다고 주장하는 것이 아니다. 오히려 AI는 엄청난 가치를 만들어낼 수 있다고 본다.

다만 자본주의가 좋은 시스템이더라도

오염
불평등
외부효과

등을 관리해야 하듯이 AI 역시 위험을 관리하면서 발전시켜야 한다는 것이다.

그가 사용하는 비유는 자동차 운전이다.

AI라는 자동차를 멈춰야 한다는 것이 아니라, 목적지를 향해 계속 운전하되 나무나 웅덩이 같은 위험 요소를 피하고 필요하다면 잠시 속도를 줄여야 한다는 것이다.
[30:59~32:36]

# 17. AI가 의식을 갖게 될까?

대화는 AI의 의식 문제로 넘어간다.

아모데이는 인간의 의식이 정확히 무엇인지조차 과학적으로 완전히 이해하지 못했기 때문에 현재 AI가 의식을 갖고 있는지 확실하게 말할 수 없다고 인정한다.

다만 그는 의식을 충분히 복잡한 시스템에서 나타나는 창발적 특성으로 보는 편이다.

자기 자신의 존재를 인식하고, 자신의 판단을 돌아보고, 정보를 받아들이고, 감정을 느끼며, 자신이 무언가를 관찰하고 있다는 사실까지 인식하는 능력이 의식의 중요한 요소일 수 있다고 본다.

따라서 AI가 인간의 뇌와 충분히 비슷한 수준의 복잡성과 인지능력을 갖게 된다면 언젠가는 AI에게도 의식 또는 도덕적 지위를 인정해야 할 가능성이 있다고 예상한다.
[32:45~36:08]

18. AI에게 “그만두겠다”고 말할 수 있는 기능을 실험하기도 한다

흥미롭게도 Anthropic은 AI에게 대화를 종료할 수 있는 일종의 “I quit this job” 버튼을 제공하는 실험도 했다고 한다.

특히 극도로 폭력적이거나 잔혹한 콘텐츠를 다뤄야 하는 경우 모델이 대화를 종료하도록 하는 것이다.

이는 AI를 단순히 인간의 명령을 무조건 수행하는 시스템으로 보는 것이 아니라, AI의 선호나 상태가 미래에 중요한 문제가 될 수 있다는 연구적 관점을 보여준다.
[36:08~36:37]

# 19. 인도는 AI의 “소비시장”이 아니라 AI 활용의 핵심 파트너가 될 수 있다

인도에 대한 질문에서 아모데이는 Anthropic의 인도 전략을 설명한다.

Google이나 다른 글로벌 기업들이 인도를 거대한 소비자 시장으로 바라보는 것과 달리, Anthropic은 인도의 IT 서비스 기업들과 협력하는 것에 더 큰 의미를 둔다고 말한다.

인도 기업들은 현지 시장과 고객, 규제, 시스템 통합에 대한 이해가 Anthropic보다 훨씬 깊다.

따라서 Anthropic이 AI 기술을 제공하고 인도 기업들이 자신들의 산업 지식과 고객 네트워크를 결합한다면 AI가 기존 IT 서비스를 대체하기보다 증폭시키는 방향으로 활용될 수 있다는 설명이다.
[36:43~38:38]

20. 하지만 IT 서비스 인력은 결국 AI에 의해 대체되지 않을까?

인터뷰어는 매우 중요한 문제를 제기한다.

과거 증기기관과 산업혁명처럼 처음에는 인간이 기계를 조작하지만 기술이 발전하면 인간의 역할 자체가 줄어들었다.

그렇다면 지금의 IT 서비스 기업 역시 AI를 활용해 성장하지만, 10년 뒤에는 오히려 AI가 사람들의 역할 자체를 대체하는 상황이 오지 않겠느냐는 것이다.

아모데이도 자동화의 범위가 계속 확대될 것이라는 점은 인정한다.

다만 AI가 아직 물리적 세계에서 수행하는 작업에는 한계가 있고, 인간과의 관계, 조직 운영, 컨설팅, 시스템 통합 등은 여전히 중요할 수 있다고 본다.
[38:43~41:15]

21. “Amdahl의 법칙”: AI가 일부 업무를 없애면 남은 업무가 더 중요해진다

아모데이는 이 현상을 Amdahl의 법칙에 비유한다.

하나의 업무가 여러 단계로 이루어져 있을 때 일부 단계만 극적으로 빨라지면, 기존에는 별로 중요하지 않았던 다른 단계가 전체 시스템의 병목이 된다.

예를 들어 소프트웨어 작성이 AI로 매우 쉬워지면 기존에 개발자가 직접 코드를 작성하는 능력의 중요성은 떨어질 수 있다.

반면

고객의 요구를 이해하는 능력
조직을 설득하는 능력
시스템을 실제 조직에 적용하는 능력
인간과의 관계
비즈니스 문제를 정의하는 능력

같은 요소가 오히려 더 중요해질 수 있다는 것이다.

따라서 기업은 AI 시대에 자신의 진짜 경쟁우위가 무엇인지 다시 찾아야 한다고 조언한다.
[41:15~42:14]

# 22. 결국 AI가 인간보다 거의 모든 일을 잘하게 될 가능성

인터뷰어는 여기서 한 단계 더 나아간다.

장기적으로 AI가 인간보다 지적 업무뿐 아니라 물리적 업무, 로봇, 인간적인 상호작용까지 모두 잘하게 되면 어떻게 되느냐는 질문이다.

아모데이는 상당히 솔직하게 그럴 가능성이 있으며, 어쩌면 그럴 가능성이 높다고 답한다.

즉 장기적으로 AI가 대부분의 인간 능력을 넘어설 가능성을 부정하지 않는다.

다만 그 변화가 어떤 속도로 어떤 방식으로 일어날지는 아직 경험적으로 확인해야 하며, 단계별로 사회가 적응해야 한다고 강조한다.
[42:14~44:14]

# 23. 젊은 창업자에게: AI 애플리케이션에는 계속 새로운 기회가 생긴다

인터뷰어는 인도의 20~25세 젊은이들이 AI 시대에 어떤 사업을 해야 하는지 질문한다.

아모데이의 답은 상당히 실용적이다.

AI 모델은 몇 달마다 크게 발전하기 때문에, 과거에는 불가능했던 애플리케이션이 새로운 모델의 등장과 함께 갑자기 가능해질 수 있다는 것이다.

따라서 AI API 위에서 새로운 서비스를 만드는 것에는 여전히 큰 기회가 있다고 본다.

중요한 것은 단순히 AI 모델에 얇은 UI만 씌우는 것이 아니라 자신만의 진짜 경쟁우위(Moat)를 만드는 것이다.
[44:59~46:40]

24. AI 위에 앱을 만들었는데 Anthropic이 직접 그 사업을 가져가면?

인터뷰어는 매우 현실적인 스타트업의 고민을 제시한다.

자신이 Claude API를 이용해 새로운 서비스를 만들었는데, 그 서비스가 성공하면 Anthropic이 나중에 직접 같은 제품을 만들어 자신의 시장을 빼앗을 수 있지 않느냐는 것이다.

아모데이는 솔직하게 그 가능성을 완전히 배제하지 않는다.

대신 창업자에게 “단순한 래퍼(wrapper)가 되지 말라”고 조언한다.

단순히 Claude에 프롬프트를 넣고 결과를 보여주는 서비스라면 누구나 쉽게 따라 할 수 있다.

반면 특정 산업의

전문지식
고객관계
규제 이해
데이터
업무 프로세스
현장 경험

등을 결합하면 Anthropic이 직접 들어가기에는 비효율적인 영역이 생긴다.

예를 들어 금융이나 바이오 분야처럼 전문성과 규제 이해가 필요한 분야가 이에 해당한다.
[46:40~50:07]

# 25. 코딩은 먼저 자동화되고, 소프트웨어 엔지니어링 전체가 뒤따를 수 있다

젊은이들이 어떤 분야를 공부해야 하느냐는 질문에 아모데이는 상당히 중요한 구분을 한다.

그는 코딩이 소프트웨어 엔지니어링보다 먼저 AI에 의해 자동화될 가능성이 높다고 본다.

즉 단순히 코드를 작성하는 작업부터 AI가 수행하고, 이후에는 요구사항 분석부터 설계, 구현, 테스트까지 포함하는 전체 소프트웨어 엔지니어링도 점차 AI 중심으로 바뀔 수 있다는 것이다.

다만 인간에게는

무엇을 만들 것인지 결정하는 능력
사용자에게 무엇이 필요한지 이해하는 능력
제품 디자인
팀 관리
AI 에이전트를 관리하는 능력

등이 남을 수 있다고 본다.
[50:07~52:14]

# 26. 젊은 세대에게 추천하는 분야: 물리적 세계 + 인간 중심 + AI

그렇다면 25세라면 무엇을 공부해야 할까?

아모데이는 특정 직업 하나를 찍기보다는 다음과 같은 영역을 추천한다.

물리적 세계와 연결된 분야
인간 중심의 직업
AI를 활용하는 산업
반도체 및 전통적인 엔지니어링
AI와 다른 산업을 결합하는 영역

특히 AI가 대부분의 디지털 작업을 자동화할수록 인간에게 필요한 것은 **비판적 사고(Critical Thinking)**가 될 것이라고 강조한다.

AI가 무엇이든 만들어낼 수 있는 세상이 되면 오히려 무엇이 진짜이고 무엇이 가짜인지 판단하는 능력이 중요해진다는 것이다.
[52:14~54:20]

# 27. AI가 인간의 사고능력을 퇴화시킬 수 있다

인터뷰어는 계산기가 산술능력을, 글쓰기가 기억력을 약화시켰던 것처럼 AI는 어떤 인간의 능력을 없앨 것인지 질문한다.

아모데이는 AI가 반드시 인간의 능력을 없애는 것은 아니지만 잘못 사용하면 분명히 능력을 퇴화시킬 수 있다고 인정한다.

특히 학생이 AI에게 숙제를 전부 작성하게 하는 방식은 대표적인 문제다.

코딩에서도 AI를 사용하는 방식에 따라 **실제 코딩 능력이 떨어지는 현상(deskilling)**이 관찰됐다고 설명한다.

따라서 중요한 것은 AI를 쓰느냐 안 쓰느냐가 아니라 어떤 방식으로 사용하느냐다.
[54:20~55:50]

# 28. AI 때문에 인간이 더 멍청해질 수도 있다

인터뷰어가 “그렇다면 앞으로 10년 동안 인간 전체가 더 멍청해질 수 있느냐”고 묻자 아모데이는 가능성을 인정한다.

AI가 인간의 사고를 대신하도록 무비판적으로 사용한다면 인간의 지적 능력이 약해질 수 있다는 것이다.

하지만 AI가 특정 일을 더 잘한다고 해서 인간이 그 능력을 배울 필요가 없어지는 것은 아니다.

따라서 개인과 기업, 사회가 AI를 인간의 사고를 대체하는 도구로 사용할지, 인간의 사고를 강화하는 도구로 사용할지 선택해야 한다고 말한다.
[55:55~56:32]

# 29. 오픈소스 AI vs 폐쇄형 AI

인터뷰어는 DeepSeek, GLM 등 중국계 오픈 모델들이 빠르게 발전하면서 AI 모델 자체의 가치가 장기적으로 떨어지는 것이 아니냐고 질문한다.

아모데이는 일부 모델들이 공개 벤치마크에 최적화되어 있으며 실제 현실의 작업에서는 성능 차이가 나타날 수 있다고 주장한다.

그리고 더 중요한 점은 AI 모델의 경제성이 기존 소프트웨어와 상당히 다르다는 것이다.

그가 관찰하기로는 AI에서는 가격보다 성능을 선택하는 경향이 강하다.

이를 인간 인재에 비유한다.

세계 최고의 프로그래머와 10,000번째로 뛰어난 프로그래머는 모두 훌륭하지만, 실제로 기업은 최고의 인재에게 훨씬 높은 가치를 부여한다.

AI 모델도 비슷하게 가장 뛰어난 모델에 대한 수요가 강하기 때문에 단순히 가격이 싸다고 해서 최고의 모델을 쉽게 대체할 수 있는 것은 아니다라는 주장이다.
[56:39~59:24]

# 30. AI 시대에는 데이터의 성격도 변한다

데이터센터 사업과 연결해 데이터의 미래를 묻자 아모데이는 데이터의 중요성이 계속 존재하지만 전통적인 정적 데이터의 상대적 중요성은 줄어들 수 있다고 말한다.

과거에는 인터넷에 존재하는 텍스트 같은 정적 데이터를 대규모로 학습시키는 것이 핵심이었다.

하지만 이제는 AI가 수학 문제를 풀거나 코딩 환경에서 시행착오를 겪으면서 스스로 학습할 수 있는 합성 데이터와 동적 데이터가 중요해지고 있다.

즉 AI가 단순히 기존 데이터를 소비하는 것에서 벗어나 자신의 행동과 시행착오를 통해 새로운 학습 데이터를 만들어내는 구조로 발전하고 있다는 설명이다.
[59:30~01:01:41]

# 31. 국가별 데이터 주권은 계속 중요할 것이다

그렇다고 데이터의 지역적 중요성이 사라지는 것은 아니다.

특히 기업 고객의 개인정보나 proprietary data는 각 국가의 규제에 따라 해당 국가의 경계 안에 보관해야 할 수 있다.

유럽 등을 사례로 들면서 국가별 데이터 규제가 존재하기 때문에 글로벌 AI 기업 입장에서는 세계 여러 지역에 데이터센터를 운영해야 하는 필요성이 커질 수 있다고 설명한다.
[01:00:57~01:01:47]

# 32. 투자 질문: 어느 주식을 사겠느냐?

인터뷰어는 Elon Musk에게 했던 것처럼 아모데이에게도 “오늘 100달러가 있다면 어떤 주식에 투자하겠느냐”고 묻는다.

하지만 아모데이는 자신이 많은 상장기업에 대해 내부적으로 알고 있는 정보가 있을 수 있기 때문에 특정 주식을 추천하는 것은 적절하지 않다며 답변을 거부한다.

대신 특정 기업이 아닌 산업 차원에서 자신의 관심 분야를 이야기한다.
[01:01:47~01:02:28]

# 33. 아모데이가 가장 낙관적으로 보는 분야: 바이오테크

그가 가장 강하게 긍정적으로 보는 분야 중 하나는 바이오테크다.

AI가 생물학적 설계와 발견을 가속하면서 새로운 치료법과 신약 개발이 크게 발전할 가능성이 있다고 본다.

특히

mRNA 기반 기술
펩타이드 기반 치료제
세포 치료제

등 프로그래밍 가능하고 설계·최적화할 수 있는 생물학적 기술에 관심을 보인다.

특히 펩타이드는 아미노산의 조합을 변경하면서 지속적으로 최적화할 수 있다는 점에서 AI와 결합하기 좋은 분야라고 평가한다.
[01:02:28~01:04:09]

# 34. AI를 처음 배우는 비개발자에게

인터뷰어는 자신처럼 코딩 경험이 없는 사람이 Claude Code 같은 도구를 사용하려면 어떻게 배워야 하는지 질문한다.

아모데이는 Anthropic도 이 문제를 인식하고 있다고 말한다.

그래서 전문 개발자가 아니어도 사용할 수 있도록 Co-work와 같은 보다 쉬운 인터페이스를 제공하려 한다고 설명한다.

또한 Anthropic 내부에 일종의 교육 조직을 두고 있으며, 앞으로 AI 에이전트를 효과적으로 사용하는 방법이나 좋은 프롬프트 작성법 등을 더 적극적으로 교육할 계획이라고 한다.

다만 궁극적으로 가장 좋은 학습법은 직접 사용하면서 배우는 것이라고 강조한다.
[01:04:34~01:06:38]

# 35. 마지막 메시지: 미래는 생각보다 훨씬 이상하게 변할 수 있다

마지막 질문에서 인터뷰어는 “다리오가 알고 있는 것 중 일반 사람들이 모르는 것은 무엇인가?”라고 묻는다.

아모데이는 특별한 비밀 정보가 있는 것은 아니라고 답한다.

하지만 지난 10년 동안 반복해서 경험한 중요한 교훈이 하나 있다고 말한다.

사람들은 어떤 변화가 너무 크거나 이상해 보이면

“그건 너무 큰 변화라서 일어날 수 없다.”

고 생각한다.

하지만 실제로는 단순한 추세를 계속해서 외삽하고, 몇 가지 경험적 사실과 **First Principles(제1원리적 사고)**를 결합하면 사람들이 예상하지 못했던 결론에 도달할 수 있다는 것이다.

즉 미래를 예측하는 데 반드시 비밀 정보가 필요한 것이 아니라,

현재 관찰되는 변화가 계속된다면 논리적으로 어디까지 갈 수 있는지를 끝까지 생각하는 것

만으로도 상당히 많은 것을 예측할 수 있다는 메시지다.
[01:06:43~01:08:21]

전체 인터뷰를 한 문장으로 압축하면

아모데이의 핵심 메시지는 “AI는 인간 수준의 지능을 넘어설 가능성이 매우 높고, 그 과정에서 엄청난 경제적 번영이 가능하지만 동시에 인간의 일자리·권력·사고능력·사회구조를 크게 흔들 수 있으므로, 기술 발전을 막기보다 위험을 관리하면서 사회가 빠르게 적응해야 한다”는 것이다.

특히 인터뷰 전체를 관통하는 그의 관점은 다음 5가지로 정리할 수 있다.

AI의 발전 속도를 과소평가하지 말라.
인간 수준의 AI가 생각보다 가까울 수 있다. [00:47~01:13, 01:06:43~01:08:21]
AI는 좋은 것도 나쁜 것도 될 수 있다.
AI가 인류를 크게 번영시킬 수도 있지만 조작·착취·불평등을 확대할 수도 있다. [25:04~25:59, 30:59~32:36]
기술보다 사회의 적응 속도가 더 큰 문제가 될 수 있다.
AI 자체를 통제하는 기술은 진전되고 있지만 정부와 사회의 인식은 뒤처지고 있다고 본다. [19:54~22:36]
AI 시대에는 인간의 ’대체 불가능성’이 재정의된다.
코딩처럼 디지털 작업은 빠르게 자동화될 수 있지만, 인간 중심의 업무·물리적 세계·제품 판단·비판적 사고 등은 상대적으로 중요해질 수 있다. [41:15~42:14, 50:07~54:20]
가장 큰 기회는 AI를 단순히 사용하는 것이 아니라 AI와 다른 산업의 전문성을 결합하는 데 있다.
특히 반도체, 바이오테크, 물리적 산업, 금융·규제 산업, 전문 서비스 등에서 AI와 기존 산업 지식의 결합이 큰 기회가 될 수 있다는 관점이다. [46:40~50:07, 52:14~54:20, 01:02:28~01:04:09]

이 인터뷰에서 가장 중요한 시간대만 뽑으면

00:47~01:13 — 인간 수준 AI가 가까워지고 있다는 경고
03:45~05:56 — OpenAI에서 Anthropic으로 나온 이유
06:01~07:22 — Scaling Laws 설명
19:54~22:36 — AI 기술 발전 vs 사회적 대응의 격차
22:44~25:59 — AI가 개인을 얼마나 깊게 이해할 수 있는가
30:59~32:36 — AI는 멈추는 것이 아니라 위험을 관리하며 발전해야 한다
32:45~36:08 — AI 의식 가능성
38:43~44:14 — AI가 인간의 일과 직업을 어떻게 바꿀 것인가
46:40~50:07 — AI 스타트업의 진짜 경쟁우위
50:07~54:20 — 20~25세가 무엇을 공부해야 하는가
54:20~56:32 — AI로 인한 인간의 deskilling 가능성
56:39~59:24 — 오픈소스 AI와 모델의 경제적 가치
01:02:28~01:04:09 — AI 시대의 유망 분야로서 바이오테크
01:06:43~01:08:21 — 미래를 예측하는 가장 중요한 사고방식

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