유튜브에서 무료로 보는 구글 딥마인드 다큐, 더 씽킹 게임 완전 정리
인공지능 다큐멘터리 하나가 전 세계 2억 명의 눈을 사로잡았습니다.
주인공은 바로 구글 딥마인드의 다큐멘터리 영화, ‘The Thinking Game’입니다12.
이 작품은 단순히 “AI 짱이다”를 외치는 홍보 영상이 아니라, 인공지능 연구소 안에서 진짜로 무슨 일이 벌어지는지, 사람들은 어떤 고민과 실패를 겪는지를 꽤 솔직하게 보여주는 90분짜리 기록 영화입니다34.
게다가 이 영화는 현재 구글 딥마인드 공식 유튜브 채널에서 무료로 풀려 있습니다.
오늘 글에서는 이 다큐가 왜 화제가 되었는지, 어떤 내용을 담고 있는지, 그리고 AI에 관심 있는 사람이면 왜 꼭 한 번 봐야 하는지 정리해 보겠습니다.
‘더 씽킹 게임’은 어떤 다큐멘터리인가?
‘The Thinking Game’은 구글 딥마인드(Google DeepMind)를 다룬 장편 다큐멘터리입니다.
원래는 2024년 트라이베카 영화제에서 상영된 작품인데, 11월 25일부터 구글 딥마인드 유튜브 채널에 무료로 공개되었습니다3.
연출을 맡은 사람은 ‘알파고(AlphaGo)’ 다큐로 상을 휩쓴 감독 그렉 코스(Greg Kohs)입니다. 그는 딥마인드 팀을 무려 5년 동안 따라다니며 연구소 안팎에서 일어나는 중요한 순간들을 카메라에 담았습니다24.
영화의 중심에는 딥마인드 CEO이자 공동 창립자인 데미스 허사비스(Demis Hassabis)가 있습니다.
어릴 때 체스 신동이었고, 게임 회사에서 AI를 연구했고, 이후 신경과학을 공부했다가 다시 AI 스타트업을 창업한 사람. 이 다큐는 그의 개인적인 여정과, 그가 이끄는 팀이 ‘인공 일반 지능(AGI)’이라는 거대한 목표를 향해 나아가는 과정을 함께 보여줍니다3.
이 다큐가 흥미로운 이유는,
“AI가 세상을 바꿀 것이다”라는 추상적인 구호 대신:
연구자들이 실제로 무엇을 고민하는지
실험이 실패했을 때 어떤 표정을 짓는지
‘돌파구의 순간’이 찾아왔을 때 연구소 안 분위기가 어떻게 변하는지
같은, 사람 냄새 나는 장면들이 잔뜩 나오기 때문입니다4.
유튜브에서 4주 만에 2억 뷰를 만든 이유
무료 공개 후 한 달도 안 되어 이 다큐는 유튜브에서 조회수 2억 회를 돌파했습니다12.
AI 연구소 내부를 다룬 다큐가 블록버스터 영화처럼 바이럴이 난 것은 상당히 이례적인 일입니다.
다큐가 이렇게 폭발적으로 퍼진 데에는 몇 가지 이유가 있습니다.
첫째, AI에 대한 관심이 이미 ‘대중급’으로 올라왔기 때문입니다.
챗GPT, 이미지 생성 AI 같은 도구들이 일상으로 들어오면서 “AI가 내 일자리를 빼앗을까?” 같은 공포와 “이걸 잘 활용하면 나도 업그레이드될까?”라는 기대가 동시에 커지고 있습니다. 그러다 보니, AI 연구의 ‘심장부’를 보여주는 콘텐츠에 사람들이 자연스럽게 끌립니다4.
둘째, 영화적 완성도가 생각보다 높습니다.
연출, 편집, 음악 모두 다큐라기보다는 극영화에 가까운 느낌이라는 평가도 있습니다. 데미스 허사비스 본인도 SNS에서 “놀라운 감독, 제작진과 작곡가의 작업”이라며 연출 팀을 공개적으로 칭찬했습니다23. 그래서 기술을 모르는 사람도 “그냥 재밌는 영화”처럼 보기에 무리가 없습니다.
셋째, ‘노벨상’이라는 키워드가 호기심을 자극합니다.
다큐의 핵심 소재인 알파폴드(AlphaFold)가 50년 묵은 생물학 난제를 푼 공로로 노벨 화학상을 인정받았다는 점이 여러 기사와 리뷰에서 반복적으로 언급되면서23, “AI가 진짜 이렇게까지 했다고?” 하는 놀라움을 유발했습니다.
정치권 인사나 유명인도 직접 이 다큐를 추천하면서 파급력이 더 커졌습니다. 예를 들어, 이방카 트럼프는 SNS에서 “정말 놀라운 다큐”라며 데미스 허사비스에게 축하 메시지를 보내기도 했습니다3. 이런 ‘한 줄 추천’이 일반 대중의 클릭을 부추겼다고 볼 수 있습니다.
알파폴드와 50년 난제: 왜 이게 다큐의 클라이맥스인가
다큐의 가장 중요한 장면 중 하나는 알파폴드 팀이 “우리가 해냈다”고 깨닫는 순간입니다24.
알파폴드(AlphaFold)는 단순한 AI 프로젝트가 아닙니다.
이 시스템은 단백질이 3차원 공간에서 어떻게 접히는지(구조를) 예측하는 모델인데, 이 문제는 생물학에서 50년 동안 풀리지 않던 ‘숙제’였습니다. 단백질 구조를 알면:
신약 후보 물질을 훨씬 빠르게 찾을 수 있고
질병 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있으며
환경·에너지 분야에서도 새로운 물질·효소를 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다24.
알파폴드2는 인류가 알고 있는 거의 모든 단백질 구조를 높은 정확도로 예측 가능한 수준까지 끌어올렸고, 이 업적 덕분에 데미스 허사비스와 동료 연구자 존 점퍼(John Jumper)는 2024년 노벨 화학상 공동 수상자가 되었습니다23.
다큐는 이 과정을 “수식과 그래프”가 아니라 “사람과 감정”으로 보여줍니다.
실험이 잘 안 풀릴 때의 불안,
결과 발표 전날 밤의 긴장,
성공 소식이 알려지는 순간 연구실에 터지는 웃음과 눈물.
기술적으로는 ‘단백질 구조 예측’이지만, 화면 위에서 펼쳐지는 건 인류 과학사의 한 페이지가 채워지는 순간입니다. 그래서 이 장면이 단순한 연구 성과 이상으로, “AI가 실제로 인류의 지식을 확장시킬 수 있다”는 강렬한 메시지로 다가옵니다4.
AGI, 그 막연한 단어를 조금 구체적으로 보여주는 영화
요즘 AI 업계에서 가장 많이 등장하는 단어 중 하나가 AGI, 즉 인공 일반 지능입니다.
하지만 대부분의 사람에게 AGI는 아직도 “언젠가 나올지도 모르는 막연한 똑똑한 AI” 정도로만 느껴집니다.
‘The Thinking Game’이 흥미로운 점은, AGI를 이론이 아니라 현실의 연구 목표로 다루고 있다는 겁니다. 딥마인드는 처음부터 “인간 수준의 범용 지능을 만든다”는 비전을 내세웠고, 알파고, 알파제로, 알파폴드 같은 프로젝트는 그 과정에서 나온 ‘중간 단계’라고 볼 수 있습니다45.
다큐에는 이런 질문들이 곳곳에 깔려 있습니다.
AI가 스스로 ‘생각’하는 것처럼 보인다는 건 정확히 무슨 의미인가?
게임을 잘하는 AI와 과학을 돕는 AI 사이에는 어떤 차이가 있나?
AGI를 개발하는 연구소 안에서, 연구자들은 윤리적인 책임을 어떻게 느끼고 있을까?
물론 이 다큐가 AGI에 대한 비판적 시각을 깊게 파고드는 탐사보도는 아닙니다.
가디언 같은 매체에서는 “회사 자기 PR 영상에 가깝다”는 지적도 있을 정도로, 전반적인 톤은 딥마인드 친화적입니다3. 그럼에도 불구하고, AGI를 둘러싼 기술적·철학적 고민이 실제 연구자들의 입을 통해 나온다는 것만으로도, 논쟁의 출발점으로 가치는 충분합니다.
왜 지금, 이 다큐를 유튜브에서 봐야 할까?
마지막으로, “그래서 이걸 꼭 봐야 하나?”라는 질문에 대한 개인적인 답을 정리해 보겠습니다.
첫째, AI를 ‘뉴스 헤드라인’이 아니라 ‘사람의 이야기’로 이해할 수 있습니다.
알파폴드, 노벨상, 2억 뷰 같은 화려한 숫자 뒤에는, 야근하고, 실패하고, 다시 시도하는 평범한 연구자들의 일상이 있습니다. 기술의 위대함이 아니라, 그 기술을 만드는 사람들의 인간적인 면을 보고 나면, AI에 대한 감정도 조금 달라집니다.
둘째, “AI를 어디에 써야 하는가?”라는 질문에 힌트를 줍니다.
많은 사람이 AI를 떠올릴 때 먼저 생각하는 건 챗봇, 이미지 생성, 동영상 편집 같은 ‘보이는’ 서비스들입니다. 하지만 이 다큐를 보고 나면, 진짜 큰 임팩트는 과학, 의학, 에너지, 기후 같은 영역에서 나올 수 있다는 사실이 더 선명해집니다45. 창업가, 기획자, 개발자라면 이 관점만으로도 꽤 큰 인사이트를 얻을 수 있습니다.
셋째, AI 시대를 살아가는 우리 모두에게 ‘현실감’을 줍니다.
AI 이야기는 종종 너무 과장되거나, 반대로 너무 공포를 자극하는 방향으로 흘러갑니다. 이 다큐는 적어도 “연구자들이 실제로 지금 무엇을 하고 있는가”를 있는 그대로 보여줍니다. 이걸 보고 나면, 과한 공포나 무조건적인 낙관 대신, 조금은 균형 잡힌 시각을 갖게 됩니다.
게다가, 이 모든 걸 유튜브에서 무료로 볼 수 있습니다.
AI에 관심이 있다면, 그리고 “지금 세상이 어디로 가는지”가 궁금하다면, 주말 저녁 90분을 투자할 만한 가치가 충분합니다.
참고
1Google DeepMind documentary hits 200M views
4'The Thinking Game', a documentary that sheds light on how Artificial Intelligence is built