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알렉산더 왕 (1997년)
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알렉산더 왕(Alexandr Wang)은 1997년생 중국계 미국인 기업가로, 인공지능 데이터 인프라 기업 스케일 AI(Scale AI)의 공동 설립자이자 메타 플랫폼스의 최고인공지능책임자(Chief AI Officer)이다.[1][2] 뉴멕시코주 로스앨러모스에서 물리학자 부모 사이에서 태어나 수학과 컴퓨터 프로그래밍 경시대회에서 두각을 나타냈고, 매사추세츠 공과대학교에 진학한 뒤 1학년을 마치지 않고 중퇴하였다.[3][4][5][6]
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2016년 동료 개발자 루시 구오와 함께 스케일 AI를 설립한 이후 라벨링·평가·도메인 특화 데이터 서비스를 통해 빅테크 기업과 자동차 회사, 미국 정부의 기계 학습 프로젝트를 지원하였으며, 2020년대 중반 기준 스케일 AI의 기업 가치는 약 290억 달러 수준으로 평가된다.[7][8][2] 왕은 데이터 라벨링과 모델 평가를 인공지능 발전의 핵심 인프라로 규정하며, 미국 의회 증언과 대통령 공개 서한, 초지능 전략 보고서 등을 통해 미국과 중국의 AI 경쟁, 군사 분야에서의 인공지능 활용, 초지능의 위험과 억지 전략에 관한 논의를 이끌고 있다.[9][10][11]
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생애와 배경
왕은 1997년 1월 미국 뉴멕시코주 로스앨러모스에서 태어났으며, 부모는 로스앨러모스 국립 연구소에서 일한 중국계 이민 물리학자이다.[3] 어린 시절부터 수학과 컴퓨터 프로그래밍에 관심을 보였고, 고등학교 시절 미국컴퓨팅올림피아드와 미국 수학 올림피아드 프로그램, 미국 물리 팀 선발에 연달아 이름을 올리며 STEM 경시대회에서 두각을 나타냈다.[3]
로스앨러모스 고등학교를 졸업한 뒤 그는 실리콘밸리로 옮겨 자산관리 소프트웨어 회사 애드퍼에서 소프트웨어 엔지니어로 일했고, 이후 질의응답 플랫폼 쿠오라에서 백엔드와 머신러닝 관련 개발을 맡으면서 데이터 집약적 웹 서비스를 경험하였다.[3][7] 2015년에는 매사추세츠 공과대학교에 입학해 수학과 컴퓨터과학을 전공하기 시작했으나, 1학년 재학 중 스타트업 창업에 전념하기 위해 자퇴하였다.[1]
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교육과 초기 경력
왕은 MIT 재학 전후로 고빈도 매매 회사 허드슨 리버 트레이딩에서 알고리즘 개발자로 단기 근무하면서 초단위로 의사결정이 이뤄지는 금융 시스템을 경험하였고, 이러한 경험이 이후 대규모 데이터 처리와 실시간 머신러닝 파이프라인 설계에 영향을 주었다.[7] 애드퍼와 쿠오라에서의 업무를 통해 그는 금융, 소셜 네트워크, 검색 등 다양한 도메인에서 데이터 품질과 인프라의 중요성을 체감하였고, 머신러닝 연구자보다 데이터 파이프라인과 툴링을 제공하는 역할에 창업 기회를 찾기 시작하였다.[7][3]
MIT에서의 짧은 기간 동안 왕은 기계학습 강의를 수강하고 해커톤과 프로그래밍 대회에 참가했으며, 이 과정에서 프리랜서 디자이너이자 개발자인 루시 구오와 교류를 넓혀 훗날 스케일 AI를 함께 창업하는 인연을 만들었다.[7]
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스케일 AI 창업과 성장
2016년 왕과 루시 구오는 샌프란시스코에서 데이터 라벨링을 API 형태로 제공하는 스타트업 스케일 AI를 공동 설립하고, 와이 콤비네이터 지원을 받아 자율주행차 스타트업과 전자상거래 기업을 초기 고객으로 확보하였다.[7] 스케일 AI는 이미지·라이다·위성영상·텍스트 데이터를 대상으로 사람과 도구를 결합해 라벨을 붙이고 품질을 검수하는 플랫폼을 제공하면서, 자율주행, 지도 제작, 추천 시스템, 채팅봇 등 다양한 서비스의 학습 데이터를 공급하는 기업으로 성장하였다.[7]
2021년 시리즈 E 투자에서 스케일 AI의 기업 가치는 약 73억 달러로 평가되었고, 이 과정에서 왕은 20대 중반 나이에 세계 최연소 자수성가 억만장자 가운데 한 사람으로 소개되었다.[7] 2024년 5월 액셀(Accel)이 주도하고 엔비디아, 아마존, 메타 등이 참여한 10억 달러 투자 라운드에서 스케일 AI는 약 138억~140억 달러의 기업 가치를 인정받으며, 생성형 AI 붐 속에서 데이터·평가 인프라 기업으로서 입지를 강화하였다.[8][12]
2025년 메타 플랫폼스가 스케일 AI의 비의결권 지분 49%를 143억 달러에 인수하여 기업 가치를 약 290억 달러로 평가하면서, 왕은 메타의 최고인공지능책임자이자 Meta Superintelligence Labs 책임자로 이동하고 스케일 AI 이사회 멤버로 남았다.[2][13][14]
데이터 인프라와 기술 전략
왕은 인터뷰에서 인공지능 발전을 '데이터, 연산, 알고리즘' 세 축의 경쟁으로 설명하면서, 특히 고품질 데이터와 평가 인프라가 모델 성능과 안전성을 좌우한다고 강조한다.[9] 스케일 AI는 설립 초기 이미지·자율주행 센서 데이터 라벨링에 집중했으나, 이후 텍스트·위성영상·3차원 센서·코드 등 다양한 형태의 데이터를 처리하는 플랫폼으로 확장하고, 다수의 모델을 동일 기준으로 시험할 수 있는 평가 도구를 개발하였다.[7][8]
2024년부터는 미국 국방부 산하 디지털·인공지능 책임실(CDAO)과 협력하여 대형 언어 모델 시험·평가 프레임워크를 구축하고, 국방부 내에서 사용할 LLM의 성능과 안전 기준을 설계하는 역할을 맡았다.[15][16] 왕은 이러한 데이터·평가 인프라를 통해 여러 기업과 정부 기관이 다양한 모델을 비교 검증하고, 특정 임무에 적합한 데이터셋을 설계하는 '멀티 모델 시대'가 도래하고 있다고 보며, 데이터 작업이 자동화되기보다는 새로운 전문 직종을 만들어 낼 것이라고 주장한다.[9]
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국방 및 공공 부문 활동
왕이 이끄는 스케일 AI는 미국 국방·안보 분야에서 인공지능을 도입하는 대표적인 민간 파트너 가운데 하나로 평가된다.[17] 2022년 스케일 AI는 미국 국방부와 최대 2억 5천만 달러 규모의 다년 계약을 체결하여 합성훈련 데이터와 AI 개발 도구, 데이터 플랫폼 등을 제공하는 프로그램에 참여하기 시작하였다.[17]
우크라이나 전쟁 발발 이후 회사는 위성·항공사진을 활용해 건물 피해를 자동으로 감지하는 '자동 피해 식별 서비스(Automated Damage Identification Service)'를 개발해 우크라이나 정부와 인도주의 단체에 무상으로 제공하였으며, 이 서비스는 2023년 패스트 컴퍼니의 'World Changing Ideas' 상 AI·데이터 부문 수상작으로 선정되었다.[18] 2025년에는 미국 국방부 산하 국방혁신단이 추진하는 'Thunderforge' 프로젝트 수행 기업 가운데 하나로 선정되어, 여러 정보 출처와 센서 데이터를 결합해 미군 지휘관이 함정·항공기·군수 자산의 이동 계획을 수립하는 데 도움을 주는 지휘통제용 생성형 AI 도구를 개발하고 있다.[19]
같은 해 카타르 정부와 5년간의 협력 계약을 맺어 행정 서비스에 AI 기반 예측 분석과 자동화를 도입하는 프로젝트를 추진하는 등 중동 지역 정부와의 협력도 확대하였다.[20] 스케일 AI는 이 밖에도 미국 육군 제18공수군단, 우크라이나 및 북대서양조약기구(NATO)와 협력하여 군사·인도주의 분야에 특화된 지도 제작과 상황 인식 도구를 공급하고 있다.[18][16]
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메타 플랫폼스 합류 이후
메타 플랫폼스는 2025년 6월 스케일 AI 지분 49%를 143억 달러에 인수하면서 왕을 최고인공지능책임자이자 새 조직 Meta Superintelligence Labs(MSL)의 책임자로 영입하였다.[2][13][14] 내부 메모에 따르면 MSL은 기초 연구 조직과 제품 팀을 통합해 '개인용 초지능'을 개발하는 것을 목표로 하며, 왕과 전 깃허브 최고경영자 낫 프리드먼이 공동으로 지휘한다.[21][22]
블룸버그와 다른 매체들은 메타가 오픈AI, 구글 딥마인드, 앤트로픽 등에서 연구자를 대거 영입하는 가운데 왕이 투자·인수 전략과 연구 방향 설정에 깊이 관여하고 있다고 보도하였다.[23][22] 2025년 7월 뉴욕 타임스는 메타 Superintelligence Labs 내부 논의를 인용해, 왕을 포함한 핵심 인사들이 기존 개방형 대형 언어 모델인 '라마 4' 대신 보다 폐쇄적이며 대규모인 새로운 모델 개발을 검토하고 있다고 전하였다.[24]
같은 해 가을 메타 Superintelligence Labs에서 약 600명을 감축하는 구조조정을 발표하면서, 왕은 내부 이메일에서 더 작은 팀이 더 적은 회의와 더 빠른 실행을 가능하게 한다는 취지로 인력 재편의 필요성을 설명하였다.[25][26]
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정책·규제 논의와 AI 전략 구상
왕은 미국 의회와 행정부를 상대로 인공지능 정책과 국가 전략을 주제로 적극적으로 의견을 제시해 왔다. 2023년 7월 미국 하원 군사위원회 산하 사이버·정보기술·혁신 소위원회 청문회 'Man and Machine: Artificial Intelligence on the Battlefield'에서 그는 AI가 다음 세대 전쟁에서 가장 중요한 기술이라고 주장하며, 데이터 인프라와 인력 양성, 민간 파트너십 강화를 통해 미국이 경쟁국보다 우위를 유지해야 한다고 증언하였다.[27][10]
2024년 10월에는 스케일 AI 이름으로 미 의회 지도부에 서한을 보내 데이터 인프라 투자, 안전 기준 마련, 인공지능 정의 정비 등 세 가지 입법 과제를 제안하며, 연방 정부가 AI 인프라와 규제에서 선제적 역할을 해야 한다고 주장하였다.[28] 2025년 1월 도널드 트럼프 대통령 취임 직후 왕은 워싱턴포스트에 전면 광고를 싣고 'America must win the AI war'라는 문구와 함께 미국이 AI 인프라·인재·규제에서 중국에 뒤처지지 않도록 하기 위한 다섯 가지 정책 제안을 담은 공개 서한을 발표하였다.[29][30][31]
같은 시기 왕은 중국 스타트업 딥시크의 대형 언어 모델을 예로 들며 미국과 중국의 AI 경쟁이 오늘날 가장 중요한 문제 가운데 하나라고 언급하고, 미국이 반도체·클라우드 인프라와 동맹국 네트워크를 활용해 기술 우위를 유지해야 한다고 강조하였다.[32][33] 또한 그는 댄 헨드릭스, 에릭 슈미트와 함께 작성한 Superintelligence Strategy: Expert Version 보고서에서 초지능 시대 국가 전략을 억지, 비확산, 경쟁력 강화라는 세 축으로 제시하고, 어떤 국가가 일방적으로 초지능을 독점하려고 시도할 경우 경쟁국이 데이터센터 파괴나 사이버 공격 등을 통해 프로젝트를 방해하게 된다는 '상호 보장된 AI 오작동(Mutual Assured AI Malfunction, MAIM)' 개념을 제안하였다.[11][34]
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경력
- 2010년대 초: 자산관리 소프트웨어 회사 애드퍼에서 소프트웨어 엔지니어로 근무.[3]
- 2010년대 중반: 질의응답 플랫폼 쿠오라에서 소프트웨어 엔지니어로 활동.[3]
- 2015년: 매사추세츠 공과대학교에 입학해 수학·컴퓨터과학을 전공하다가, 1학년 재학 중 창업을 위해 중퇴.[1]
- 2016년 ~ 2025년: 스케일 AI 공동 설립자 겸 최고경영자(CEO).[7][2]
- 2020년대 초: 스케일 AI를 통해 미국 국방부와 자동차·빅테크 기업에 데이터 라벨링·평가 서비스를 제공.[17][16]
- 2025년 ~ 현재: 메타 플랫폼스 최고인공지능책임자 겸 Meta Superintelligence Labs 책임자, 스케일 AI 이사회 멤버.[2][22]
개인적 관점과 발언
왕은 인공지능이 핵무기 이후 가장 중요한 군사 기술이라고 규정하며, 민주 국가들이 AI 개발을 늦추기보다는 국방과 국가 안보에 적극적으로 도입해 경쟁국보다 우위를 유지해야 한다는 입장을 취한다.[10][27] TIME과의 인터뷰에서 그는 인공지능 발전을 데이터, 연산, 알고리즘 세 축의 경쟁으로 설명하면서, 장기적으로는 자동화된 AI 에이전트가 경제·행정·군사 영역에서 업무를 수행하게 될 것이라고 전망하였다.[9]
왕은 미국과 중국의 AI 경쟁과 관련해 자유민주주의 체제가 인공지능 시대에도 우위를 유지하려면 개방성과 동맹 네트워크를 활용해 데이터와 연산 인프라를 공유하고, 기술 표준과 거버넌스를 주도해야 한다고 주장한다.[32][33] 초지능 전략 보고서에서 그는 초지능 개발 경쟁이 통제되지 않을 경우 대규모 충돌로 이어질 수 있다고 경고하면서, 상호 억지·비확산·경쟁력 강화라는 세 가지 전략 축을 통해 위험을 완화할 수 있다고 제안하였다.[11][34]
또 그는 젊은 세대에게 완벽한 계획보다 직접 코드를 작성하며 감을 익히는 경험이 중요하다고 강조하며, 10대에게 실험적 코딩 프로젝트를 반복하도록 권장하는 이른바 '바이브 코딩(vibe coding)' 조언을 남겼다.[35]
논란과 비판
스케일 AI는 외주 라벨링 노동 구조와 관련해 여러 차례 비판과 법적 분쟁에 직면하였다. 2023년 8월 워싱턴포스트는 필리핀 등지에서 스케일 AI의 하청 플랫폼 리모태스크를 통해 일한 노동자들이 낮은 보수, 모호한 품질 기준, 지연된 지급 때문에 상당한 경제적 부담을 겪고 있다고 전하며, 스케일 AI가 '디지털 작업장(digital sweatshops)'과 유사한 구조에 의존한다는 비판을 제기하였다.
2024년 말 샌프란시스코에서 제기된 소송에서는 라벨링 작업자들이 임금 미지급과 근로자 오분류를 주장하였고, 2025년 1월 테크크런치는 한 달 사이 세 번째 소송이 제기되었다고 보도하면서 일부 하청 노동자가 폭력·아동 학대 콘텐츠 라벨링 과정에서 심리적 피해를 호소하고 있다고 전하였다.[36][37] 스케일 AI와 왕은 일부 케이스에서 결제 오류와 관리자 실수를 인정하면서도 다수의 작업이 계약 조건에 따라 보상되었다고 설명하고, 심리적 부담이 큰 콘텐츠를 처리하는 노동자에게 상담 지원과 추가 안전 프로그램을 제공하며 플랫폼 규정을 개선하겠다는 입장을 밝혔다.[37][38]
왕이 제시한 초지능 억지 전략에 대해서도 논쟁이 이어지고 있는데, 일부 연구자들은 상호 보장된 AI 오작동 개념이 실제 국제정치와 군비경쟁의 복잡성을 과도하게 단순화하고, AI 인프라에 대한 선제적 파괴를 정당화할 위험이 있다고 비판한다.[39] 방산 벤처 투자를 분석한 일부 논평에서는 왕을 포함한 실리콘밸리 기업가들이 '방위 산업에서 빠르게 움직이고 규제는 나중에 고려하는' 접근을 취함으로써 군사 AI의 통제를 어렵게 만들 수 있다는 우려도 제기된다.[40]
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논문
- 댄 헨드릭스, 에릭 슈미트, 알렉산더 왕 (2025). "초지능 전략: 전문가판(Superintelligence Strategy: Expert Version)". 《SuperIntelligence - Robotics - Safety & Alignment》 2(1). doi:10.70777/si.v2i1.13961.
- 이 논문은 초지능 인공지능이 국가 안보와 국제 질서에 미칠 수 있는 위험을 분석하고 이를 관리하기 위한 전략을 제안한다. 핵무기 억지 이론을 참고해 '상호 보장된 AI 오작동(Mutual Assured AI Malfunction, MAIM)'이라는 개념을 도입해 경쟁국이 무리하게 초지능을 추구하지 못하도록 상호 견제하는 구조를 설명한다. 저자들은 초지능 전략을 억지(deterrence), 비확산(nonproliferation), 경쟁력(competitiveness)의 세 축으로 나누어 각 축에서 국가가 취할 수 있는 정책 수단을 제시한다. 또한 AI 연구 개발의 속도를 늦추지 않으면서도 위험한 AI의 확산을 막기 위한 국제 협력과 거버넌스 모델을 논의한다. 마지막으로 고등학생도 이해할 수 있을 정도의 간단한 사례를 들어 데이터센터 공격이나 사이버 공격 같은 수단이 어떻게 전략적 억지에 사용될 수 있는지 설명한다.
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연표
각주
외부 링크
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