박자세가 뇌과학학습 붐을 일으키고 있는 것은 우연이 아니라 과학발전의 필연적인 방향타를 제공하고 있다고 봅니다. 이번에 세기의 대결이라고 하는 바둑계의 세계챔피언 자리를 10년이나 지켜 온 이세돌 9단이 구글의 인공지능 컴퓨터 알파고에게 자신 만만하다고 선언했지만 막상 실제로 대결해 본 결과는 완패였지요. 이와 같이 컴퓨터의 인공지능이 놀라운 발전을 할 수 있도록 만든 것은 뇌과학의 지식이었다고 봅니다. 알파고의 개발자 데미스 하사비스 박사는 천재적인 머리를 가지고 있어서 고등학교를 졸업하고 컴퓨터 회사에 다니다가 인공지능개발을 위해서는 뇌과학을 공부해야겠다는 생각에서 17세에 켐브리지 대학에 입학, 수석으로 조기졸업하고, 뇌연구박사학위를 받았고 2010년 Deepmind 창업, 구글이 2014년에 이 회사를 인수하여 이번 게임에 나섰지요. 뇌과학의 공부가 얼마나 중요한가를 보여주는 멋진 장면이었습니다. 박자세 운동에 참여하고 있는 많은 분들에게 의미있는 행사였다고 봅니다. 

오류가 있는 글을 읽어 주시고 정확하게 수정해 주시어 정말 감사합니다.  인터넷에 소개된 정보를 보고 소감을 적으면서 아리송했던 부분이었는데 그러면 그렇지, 이제 명확하게 이해가 됩니다......전산학이 알파고 개발기술의 기반이었군요. 좋은 전공을 하셨으니 알파고에 대하여 우리가 좀 더 정보를 알 수 있게 국내기술현황을 포함하여 설명 좀 해 주시면 고맙겠습니다. 

***바둑 아마 5단 김성호 선생의 관전평*** 

              kshoo1@hanmail.net

세기의 바둑 대결 Google Deep Mind Challenge Match

이세돌 : Alpha-Go(Google 인공지능AI=Artificial Intelligence)

시합 규칙: 중국 바둑을 익힌 인공지능의 요구에 따라 중국 규칙 적용

제한 시간: 각각 2시간 + 1분 초읽기 3회

중국 규칙: 덤 7.5집 한국 일본: 6.5집

* 덤 7.5집은 백이 유리하다고 평가됨

Alpha-Go: Google의 지주회사(모회사) Alphabet의 영국 자회사인

Google Deep Mind가 개발한 인공지능 바둑 프로그램으로

Alphabet + Go의 합성어

* 1. Alphabet: Google이 만든 지주회사 (구글 그룹 본부)

* 2. Go碁: 서양에서는 일본바둑을 보급받아 Go碁라고 한다.

Google Deep Mind가 이세돌을 택한 이유

1. 현재의 세계 랭킹 1위 중국 커제를 피한 이유는

알파고가 중국 바둑으로 수련했기 때문에 승리를 확신할 수 없었다.

2. 2012년 구글이 중국의 인터넷 검열을 이유로 중국에서 철수했기 때문에 중국에서는 구글 인터넷을 사용할 수가 없으므로 시합불가하다.

3. 일본 제1인자 이야마 유타가 있으나 알파벳이 일본회사와

인공지능 경쟁 대상이기 때문에 일본은 시합 기피 대상국일 것이다.

4. 한국은 IT강국이지만 인공지능은 태동 단계여서 경쟁 대상이 아니고 이세돌이 지난 10년간 세계를 지배한 제1인자로 가장 많이 알려진 최고수이므로 서울에서 이세돌과 시합을 하는 것이 당연하다.

5. 제2차 시합: 알파벳이 이번 시합에서 모든 목적을 달성했으므로

만약 내가 알파벳 CEO라면 알파고 재 시합을 어느 누구와도 다시는 열지 않겠다.

시합 전 기자 회견

이세돌 9단: 2016. 2. 23 발표

Google Deep Mind의 알파고가 실력이 상당하다고 들었지만 적어도 이번에는 내가 5:0으로 이길 것이다. 진다해도 1판 정도일 것이다.

4개월 전에 판후이를 꺾을 때만해도 알파고는 나와 실력을 논할 수준은 아니었다. 그러나 실력 향상 속도를 감안하면 향후 1년~2년이 지나면 승부를 장담할 수는 없을 것이다.

하사비스구글 딥 마인드 CEO * Google Deep Mind: Alphabet의 영국 자회사

이번 게임의 목적은 대국을 통해 습득한 기법을 실제 문제 해결에 적용하기 위한 것이고 더 지능화된 시스템 개발을 위함이었다.

알파고가 전 세계 과학자들의 어렵고 시급한 난제인 기후변화 모델링이나 질병 치료를 위한 분석에 쓰이길 희망한다.

김성호의 관전 소감

알파고는 知彼知己百戰不殆(상대를 알고 나를 알면 백번 싸워도 위태롭지 않다)는 손자병법대로 중국 바둑을 익히고 이세돌을 철저히 연구하였으나 이세돌은 알파고를 전혀 모르고 아무 준비 없이 임기응변으로 임했으니 필패는 당연지사인데, 그래도 한판을 건져서 출중한 실력을 입증했다.

나는 인공지능 알파고 : 이세돌 세기의 5번 쟁기를 보면서 3번 놀랐다.

제1국에서 이세돌의 원투 잽에 완벽하게 대처하는 인공지능의 대처 능력에 놀라고 제3국에서 알파고의 완벽한 실력에 깜짝 놀랐다. 3판의 시험기로 4국을 이기는 이세돌의 빠른 지피력(知彼力상대 파악 능력)에 또 한 번 놀랐다. 결과는 인간 지능 4:1패 그러나 나는 1-3국은 이세돌이 알파고를 파악하는 시험 적응기였으며 진짜 시합 4-5국은 1:1이었으므로 승부는 지금부터라고 생각한다. 만약 10번 쟁기를 두었다면 후반에는 승부가 팽팽하거나 이세돌이 우세할 것이라고 확신한다. 5판 3승제로는 알파고가 승리할 것을 예측하고 시합을 추진한 하사비스 딥 마인드 CEO는 역시 영리한 승부사였다. 다시 3국으로 돌아와서 이세돌이 이곳저곳 허점을 노려보았지만 알파고의 날카로운 대응은 완벽했다. 자기 학습을 통해 진화한 알파고가 바둑에서 인간 최고수를 넘어선 것이다. 10의 172승이라는 천문학적인 ‘경우의 수’가 얽힌 바둑에서 인간고수를 누른 건 인공지능이 빠르고 높고 정확하게 진화한 것을 증명한 셈이다.

알파고는 기업용 서버 300대를 병렬로 연결한 슈퍼컴퓨터에서 CPU(중앙처리장치) 1202개와 GPU(그래픽 처리 장치) 176개가 연결된 중앙의 가치망을 통하여 승률을 계산하고 정책망을 통하여 계산한 최적의 착점을 찾아내는 바둑 프로그램 인공지능이다. 3국에서 놀란 것은 알파고가 실수를 해도 다음 수는 최적의 수를 찾아내는 가공할 능력이었다. 인간 지능은 아무리 고수라도 실수하면 마음의 평정이 흔들려서 악수가 나오기 마련이다. 그래서 신의 한 수로 이길 수도 있지만 마의 한 수로 패할 수도 있다. 그러나 인공지능은 마음이 없기 때문에 직관도 없고 흔들림도 없었다. 컴퓨터가 계산하여 결론 내린 최적의 수를 둘뿐이었다.

바둑 포석 이론에서 집짓기는 일본에서 고안한 소목이 유리하고 세력을 얻는 것은 중국 바둑의 화점이 유리하다는 것이 정설인데 알파고는 화점을 두면서 집을 확보하고 계산만으로 찾아낸 최적의 착점으로 승률을 높였다. 최적수를 계산하는 인공지능 알파고는 여러 면에서 인간지능 고수들의 바둑과는 확연히 달랐다. 인간이 알고 있었던 지금까지의 바둑 이론을 다시 검토하라는 화두를 던져준 것이다. 아마5단 밖에 안 되는 내 눈에도 그렇게 비쳤는데 프로 9단들의 눈에는 스펙트럼이 선명하게 그려졌을 것이다. 3국이 끝난 뒤에 이세돌과 세기의 10번 기를 펼쳤던 중국의 구리 9단은 ‘프로 9단 5명이 머리를 맞대어야 이길 수 있는 상대라고 평가하였고 자기라면 이길 수 있다고 큰 소리 치던 커제도 꼬리를 내렸다. 제4국은 복잡한 중앙 전투에서 이세돌의 ’신의 한 수‘라는 5번기 최고의 묘수가 나오자 알파고는 갈팡질팡 어쩔 줄을 몰랐다.

정책망에 장애라도 생긴 것일까 10급도 두지 않을 엉뚱한 곳에 정신병자처럼 두다가 돌을 던졌다. 침착한 3국의 알파고와 자포자기한 4국의 알파고는 전혀 다른 모습이었다. 제5국은 아쉬움이 남는 대국이다. 1-4국에서 포석에 밀렸던 이세돌이 초반을 완전히 장악한 판이었는데 중반전에서 과욕을 부리고 상변에 너무 깊이 들어간 것이 화근이 되어 백에게 세력을 형성케 하여 유리한 바둑이 어느새 불리한 바둑이 되었다.

끝까지 두면 1집반-2집반의 패배인데 돌을 던졌다. 불계패를 선언하지 말고 끝까지 두어 계가로 가는 것이 더 바람직하지 않았을까하는 아쉬움이 남았다. 프로 9단의 바둑에서 1집반 차이는 불계로 돌을 던지는 것이 예절이지만 이번 쟁기는 아마추어 바둑 애호가와 바둑을 모르는 수많은 사람들이 지켜보는 시합이기에 불계로 지는 것과 계가로 지는 것의 차이는 천양지차의 의미가 있기 때문이다.

환언하면 불계로 졌다는 것과 1집반으로 아쉽게 졌다는 것은 일반 사람들에게 너무나 다른 의미로 각인되기 때문이다. 옥의티랄까 기분을 잡친 것은 5국을 시작하기 전 모 방송의 해설자 새대가리 9단이 누가 이길 것 같으냐는 질문에 이세돌이 질 것 같다는 재수 없는 소리가 머리를 쳤다. KBS 1로 바로 채널을 돌렸지만 머리에 맴돌기는 마찬가지였다. 저런 싸가지 기사를 왜 해설자로 내세웠을까 시종 마음에 걸렸는데, 그녀의 저주대로 지고 말았다. 여자의 저주는 5-6월에 서리도 내리게 한다는데.......

대차대조표
알파고는 이세돌의 정보를 완전히 파악하고,

이세돌은 알파고의 정보를 전혀 모르는 ‘정보 불평등’ 상태에서 치러진 인공지능 : 인간 지능의 역사적인 바둑 대결에서

알파벳은 우승 상금과 대국료를 포함해 약 200만 달러를 쏟아 부었다.

그러나 알파고가 4대 1로 우승하면서 상금 100만 달러를 회수하였으니 실제로는 100만 달러만 날아갔을 뿐이다.

이세돌 9단은 한 판에 3만$씩 5판 대국료 15만$와

4국 승리 수당 2만$ 합계 17만$(1억8천7백만 원)의 수입을 올렸다.

구글의 지주회사 알파벳은

알파고 : 이세돌 5판 바둑 대결 광고 효과로 어마어마한 돈을 벌면서

주가 총액이 애플을 추월하여 세계 1위로 올라섰다.

제1국 대국 전날인 3월 8일의 뉴욕증시 시가총액은 Alphabet A형이 4832억 달러였으나 5국이 끝난 15일 시가 총액은 5076억7천만 달러로 5판의 대국으로 244억7천만 달러가 늘고, Alphabet C형도 같은 기간에 같은 금액이 늘어 합계 489억4천만 달러(58조 원)가 늘어났다.

Google이 2001부터 2015년까지 14년간 인공지능 관련 기업 인수에

투자한 280억$(약 33조7000억원) 전액을 바둑 대결 한방에 회수하고

24조3천억 원을 벌었다. 5판 바둑 시합에 100만$를 투자하여 7일 만에 58조 벌다니 이것이 바로 4차원의 수학이고 5차원의 과학이 아닌가!

Alphabet의 알파고:이세돌 5판 시합의 원 목적인 광고 효과는 그들의 상상을 훨씬 뛰어 넘었다. 일주일간의 광고 효과만도 이런데 앞으로 그들의 영업이익이 얼마나 날지 내 아둔한 머리로는 상상이 불가능하다.

에필로그

인공지능의 정의

인공지능은 1956년 Dartmouth Conference에서 다트머스대학교의 수학자 컴퓨터 과학자 John McCarthy가 지능적 기계를 만드는 과학과 기술로 정의했다. 그러나 인공지능의 정의는 사회 환경 변화와 컴퓨터 기술의 발전에 따라 계속 진화되고 있다.

인공지능의 역사

인공지능은 1960년대에 미 국방성의 연구 지원을 받으면서 성장했으나 1970년대 이후 연구비가 줄어들고 비판 여론을 받으면서 주춤하다가 1990년대 이후 인터넷의 대중화로 급속히 활성화되었다.

1997년 IBM의 딥 블루가 체스 챔피언 Garry Kasparov에게 승리하고

2011년 왓슨이 퀴즈쇼에 우승하면서 인공지능에 대한 관심이 높아졌다.

 인간 지능과 인공지능

인간지능은 뇌를 기본으로 학습과 타인과의 상호작용을 통해 성장한다. 몸과 연결된 마음과 영혼을 가진 인간 지능은 학습 융합 능력과 마음에서 나오는 직관과 예감과 상상력을 가지고 있으며 의식 내면에 잠재한 무의식을 지니고 있다. 이에 비해서 인공지능은 아직까지 마음과 영혼이 없으며 사회성이 없고 복잡한 학습 능력을 가지고 있지 않다. 그러나 공학의 발전으로 로봇의 몸체를 통한인지가 인공지능의 두뇌와 결합되고 마음과 영혼을 가지게 되고, 기계가 인간이나 다른 기계와 연결되면서 상호작용을 통한 학습을 수행하고 무의식이 확장될 수만 있다면 인공지능은 인간 지능을 뛰어 넘어 무한히 확장될 수도 있을 것이다.

AI 활용 분야

인공지능은 인간이 할 수 있는 것은 무엇이든 할 수 있다. AI는 아직 초보 단계이지만 교육, 의료, 법률, 전기, 전자, 통신, 우주, 환경, 교통, 자동차, 선박, 항공, 에너지, 가전 금융, 등 거의 모든 분야에서 이미 산업에 활용되고 있다. 2013년부터 막대한 돈을 투자하여 진행되고 있는 인공지능 개발은 아직은 초보 단계이지만 여러 분야에서 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 빠른 속도로 진행되고 있다. 법률 분야는 각종 법률 자료 분석과 문서 작성, 판결 예측 등에 인공지능을 접목한 서비스가 이미 실행되고 있다.

영국 옥스퍼드대의 2013년 예측에 따르면, 인공지능 개발에 따라 법조계에서 사라질 확률은 법률사무직이 94%, 재판연구관 41%, 판사가 40%라고 한다. 미국 리처드 포스너 판사는 ‘21세기 판사의 역할’에서 미래에 탄생할 지능형 법률 시스템이 공정한 재판을 촉진할 수 있다는 입장을 표명했다. 머지않아 인공지능 검사와 변호사와 판사가 치열하게 대결하는 공정한 법정을 예측할 수 있다.

이적 행위에 대해 무죄를 선고하는 인간 지능 판사들은 골통품으로 사라지고, 전관예우 따위는 꿈도 꾸지 못할 골똥품으로 전락할 것이다.

의료분야도 인공지능이 활발하게 연구되고 있다. IBM이 만든 닥터 왓슨은 유전 정보 분석과 암을 비롯한 각종 질병 진단에 활용되고 있으며 암 조직 검사도 수행한다.

Alphabet이나 IBM은 헬스 케어 기술 개발에 심혈을 기울이고 있다. Alphabet은 이미 당뇨 예측 프로그램, 암세포를 탐지하는 나노 알약, 암세포를 파괴하는 손목 부착기 등을 개발하여 헬스 케어 분야에 상당한 성과를 이루었다. 어디까지 개발할지는 알 수가 없지만 의사와 약사의 고유 영역을 침범하고 있는 것만은 사실이다.

인간의 질병을 정복하여 아무런 목적도 없이 단순히 수명만 늘이는 것이 인류의 행복인지 재앙인지는 심각하게 생각해볼 문제이지만 AI의 의학계 침투는 의료를 훨씬 더 정교하게 발전시켜 수명을 늘이고 있다.

인공지능 투자

1996년 2월10일 IBM의 컴퓨터 딥블루가 체스 세계 챔피언 가리 카스파로프를 꺾은 후 미국을 비롯한 선진국들은 인공지능에 막대한 돈을 투자하고 있다. 미국은 2013년부터 매년 2억$(2400억 원)씩 10년간 투자하고, EU는 10억 유로(1조3200억 원)를, 일본은 2015년부터 5년간 1천억 앤(연간 2천억 원)을 투자하고 있다. 선진국의 민간 기업 투자는 우리의 상상을 초월한다.

미국의 전기 차 테슬라가 10억$(1조2천억), IBM은 인공지능 슈퍼컴퓨터 왓슨에 10억$(1조2000억 원)을 투자하고, Google은 2001****년 14년간 인공지능 관련 기업 인수에 280억$(약 33조7000억원)을 투자했다. 인공지능은 의료, 환경 등 인간이 할 수 있는 모든 분야가 대상이며 Alpha-Go는 Alphabet이 투자한 33조의 결과물 중의 하나일 뿐이다. 알파고:이세돌 시합을 보고 정신이 들었는지 인공지능에 최근 5년간 거금 180억 원을 투자한 대한민국 미래과학부가 300억 원을 투자하겠다고 나섰다. 쫌생이인가 한심하기 짝이 없다.

표 나오는 무상 복지에는 돈 아끼지 않고 막 퍼주면서 돈 나오는 과학 연구에는 찌질하기 짝이 없다. 출발도 늦거니와 액수도 역부족이다.

다른 나라는 조 단위로 퍼붓는데 300억으로 무얼 하겠다는 건가 -그것도 정부 주도라니 아예 희망을 접자. 공천에 코 박고 밥그릇 싸움만 하는 정치 지도자(?)들에게 무엇을 기대할 수 있겠는가? 가슴이 답답하다.

인공지능 공관 위원장으로 계파 갈등 없애고 각종 선거 무상복지 정치판도 확 뒤엎어 그 돈으로 과학 입국하여 선진국 만들면 좋으련만...!

***김충영 박사(KISTI-ReSEAT)로부터 전달 받은 글***

알파고 만든 영국인은…‘컴퓨터·게임에 미쳤던 英 천재소년’
게임·컴퓨터·뇌과학 모두 섭렵한 딥마인드 CEO 허사비스
- 컴퓨터·게임 미쳤던 英천재소년그리스계 父·싱가포르계 母…
13세때 세계소년 체스대회 2위, 두뇌게임 올림픽 5년연속 챔피언- 뇌과학에 빠져 인공지능 제작‘기억·상상, 뇌부위 같다’ 밝혀내…

2007년 세계10대 과학성과 뽑혀 딥마인드 창업해 6000억원 대박- “인공지능, 이제 사다리의 첫 단”“이건 21세기 아폴로 프로그램… 잠재위험 제거하는 연구도 필요”
 
 
1989년 13세 영국 소년이 세계 소년 체스 대회에서 2위에 올랐다.
그가 유일하게 패한 상대는 나중에 사상 최고의 여성 체스 선수가 된 헝가리 출신의 유디트 폴가였다. 그리고 2016년. 우주 전체의 원자 수보다 경우의 수가 더 많아, 체스와는 비교가 안 될 정도로 복잡하고 어렵다는 바둑에서 27년 전 그 소년의 ‘아들’이 세계 최강자를 눌렀다. ‘알파고의 아버지’ 딥마인드의 데미스 허사비스(40) CEO(최고경영자) 이야기다. 웹(WWW)의 창시자인 팀 버너스-리는 허사비스를 “지구라는 행성에서 가장 똑똑한 사람”이라고 평했다. 허사비스는 어떤 인물인가.
 
 
◇게임 개발자에서 뇌과학자로
 
 
허사비스는 1976년 런던에서 그리스계 아버지와 싱가포르계 어머니 사이 2남2녀 중 장남으로 태어났다. 부모는 기계라면 질색하는 사람들이었고, 동생들은 모두 작곡과 피아노, 문학 등 과학과 무관한 분야를 전공했다. 하지만 그는 ‘컴퓨터’라는 기계를 끼고 살았다. 스스로 “집에서 나는 검은 양과 같은 외계인이었다”고 했다.
 
 

데미스 허사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)가 10일 서울 광화문 포시즌스호텔에 마련된 알파고와 이세돌 9단의 대국장으로 향하고 있다. 그는 2국에서 승리한 뒤“알파고가 아름답고 창의적인 게임을 했다”고 말했다.
 
 
 
소년 천재 허사비스는 남들보다 2년 빠른 15세에 고교를 졸업했다. 그러나 대학에 진학하지 않고 게임 개발사에 들어갔다. 세계적인 게임 개발자 피터 몰리뉴가 그를 데려간 것이다. 그곳에서 전 세계에서 수백만개가 팔린 시뮬레이션 게임 ‘테마파크’를 개발했다.
 
 테마파크로 명성을 날리던 허사비스는 돌연 회사 생활을 접고 케임브리지대학 컴퓨터과학과에 진학한다. 22세에 졸업한 그는 직접 게임회사인 일릭서 스튜디오를 차렸다. 그 사이 세계 두뇌 게임 올림픽인 ‘마인드 스포츠 올림피아드’에서 5년 연속 챔피언에 오르기도 했다. 2005년 그는 스스로 회사를 폐업했다. “거대 게임사가 장악한 시장에서 독립 게임 개발사가 혁신을 지속할 여지가 없다”는 판단에서였다.
 
 
이후 그는 영국 유니버시티 칼리지 런던에서 뇌과학을 연구한다. 그곳에서 기억과 상상이 뇌의 같은 부위에서 형성된다는 사실을 밝혀냈다. 사고로 뇌 해마가 손상돼 기억상실에 빠진 환자는 가상의 사건을 상상하지 못한다는 것을 확인한 것이다. 이 연구는 2007년 국제학술지 ‘사이언스’의 ‘세계 10대 과학 성과’에 뽑혔다. 2009년 뇌과학으로 박사 학위를 받았다. 그해 게임 산업에 기여한 공로로 영국예술협회 회원으로도 뽑혔다.
 
 
게임과 컴퓨터, 뇌과학 세 가지 무기를 장착한 그는 마침내 2011년 뇌를 모방한 컴퓨터 시스템인 인공지능을 만들기 위해 딥마인드를 창업했다. 회사는 3년 뒤 구글에 인수됐다. 인수 대금은 6000억원이 넘었던 것으로 알려졌다. 페이스북도 구글보다 먼저 인수전에 나섰으나 고배를 들었다.
 
 
◇인공지능의 위험 막는 노력도 필요
 
 
허사비스 대표는 지난해 인공지능에 1970~1980년대 유행한 비디오게임 데이터를 학습시켜 사람을 압도했다. 인공지능으로 게임에 도전하는 이유에 대해 “인공지능이 배울 수 있는 데이터가 많기도 하지만 그 자체로 재미가 있다”고 했다. 그가 게임광인 점도 작용했다. 이 점에서 바둑은 그에게 최고의 도전 대상인 것.
 
 
물론 그의 목표는 게임왕이 아니다. 지난 8일 서울에서 열린 기자회견에서 그는 “알파고는 하나의 전문가를 목표로 하지 않는다”고 말했다. 즉, 바둑이라는 한 가지만 잘하는 것이 아니라, 다방면에서 뛰어난 문제해결 능력을 갖춘 인공지능을 목표로 한다는 말이다. 예를 들어 지구에 대한 엄청난 데이터를 학습해 온난화를 해결할 방법을 찾거나, 가정에서 사람이 시키는 일을 다 할 수 있는 로봇의 머리가 될 수도 있다는 것. 증상과 병력을 말하면 인터넷상 의료정보 수십억건을 뒤져 최적의 치료법을 제시하는 일도 가능하다. 그는 이를 “21세기의 아폴로 프로그램”이라고 불렀다. 지난 9일 알파고가 이세돌과의 첫 대국에서 이긴 직후 트위터에 “승리!!! 우리는 달에 착륙했다”는 글을 올린 것도 이 때문이다.
 
 
인공지능이 바둑에서 인간을 이기자 머지않아 컴퓨터가 사람을 지배하지 않을까 우려하는 사람도 많다. 전기차업체 테슬라와 우주개발업체 스페이스X의 창업자인 일론 머스크처럼 과학기술에 능통한 사람도 마찬가지다. 허사비스 대표는 이에 대해 “인공지능은 이제 사다리 첫 단을 밟은 정도”라며 “모든 면에서 인간 수준의 지능에 도달하는 것은 수십년 뒤의 일”이라고 지나친 우려를 경계했다.
 
 
하지만 그 역시 인공지능의 악용 가능성에 대한 사전 논의는 필요하다고 했다. 그는 지난해 인공지능의 잠재적인 위험을 제거하고 효용을 극대화하기 위한 방법을 찾는 연구가 필요하다는 내용의 공개 서한에 서명했다.