Google DeepMind가 신사옥 이름을 ‘Platform 37’로 지은 것은 AlphaGo의 37수가 단순한 기상천외한 수를 넘어, AI가 인간의 패러다임을 깨고 새로운 가능성을 열어젖힌 순간을 기념하려는 의도로 읽힌다. 최승준은 “AI가 바둑에 국한된 게 아니라 그런 일들이 곳곳에 일어나는 걸 지향하는 것”이라고 행간을 읽었다. 하지만 중요한 통찰은, 37수 같은 혁신은 바둑처럼 평가가 명확한 도메인에서 나왔다는 점이다. 현재 AI가 수학 증명, 코딩, 바둑 등에서 혁신을 보이는 반면, 창의성이나 윤리적 판단 같은 모호한 영역에서는 여전히 인간의 평가가 필요하다. 결국 AI가 모든 분야에서 37수를 만들려면, 인간이 명확한 보상 신호를 설계하거나, AI 스스로 모호한 목표를 측정 가능한 하위 과제로 분해하는 능력이 더 발전해야 한다.
근거
최승준은 “이 37수의 이름을 따라서 Google DeepMind 신사옥이 생긴다”며 “바둑에 국한한 게 아니라 그런 일들이 곳곳에 일어나는 걸 지향하는 것”이라고 해석했다. 노정석은 37수 당시 해설자들이 “실수한 것 같다”고 말했던 점을 상기시키며, 인간의 직관을 넘어서는 판단이었음을 강조했다. 또한 이진원은 “아직은 verify하는 과정이 시간도 많이 걸리고 어려운” 반도체 영역을 예로 들어, 평가의 어려움이 AI 침투를 지연시키는 요인임을 시사했다.
“37수 같은 게 이 도메인에서 저 도메인에서 일어나는 걸 Google DeepMind는 지향하고 있다.” — 최승준
연결된 생각
- 20260603-verifiable-reward-signal — 37수 혁신이 가능했던 배경은 명확한 보상 신호(바둑 승패) 덕분
- 20260603-alpha-go-self-play — self-play가 37수를 만들어낸 학습 메커니즘