AI로 AI 잡았다… 승률 99% 끝까지 지킨 ‘신공지능’

AI로 AI 잡았다… 승률 99% 끝까지 지킨 ‘신공지능’

류재민 기자
류재민 기자
입력 2026-07-21 20:00
수정 2026-07-21 23:49
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신진서, 최종 3국서 카타고 제압

바둑 공부에 AI를 ‘스승’처럼 활용
AI의 익숙한 포석 패턴 피해 승리
221수 11집 반승으로 1패 뒤 2연승
신 “AI에 버틸 수 있다 보여줘 의미”
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AI 묘수 꺾은 ‘신’의 221수
AI 묘수 꺾은 ‘신’의 221수 바둑 세계 랭킹 1위 신진서 9단이 21일 서울 중구 한국경제TV 스튜디오에서 열린 ‘쎈수학·한경 기신전’ 제3국에서 현존 최고 성능의 바둑 인공지능(AI) 카타고와의 대국에서 생각에 잠겨 있다. 신진서는 이날 실수 한 번 없는 완벽한 행마로 카타고를 이겼다. 평소 바둑 공부에 AI를 가장 적극적으로 활용하는 것으로 정평이 난 신진서는 AI와의 맞대결에서 최종 2승 1패를 거두며 AI 시대에 의미 있는 이정표를 세웠다.
뉴스1


인류 최강 바둑기사 신진서(26) 9단이 현존 최고 성능 바둑 인공지능(AI)을 이겼다. 10년 전 알파고와 이세돌 전 바둑기사의 대결이 전 세계에 인간과 AI의 건널 수 없는 격차를 각인시켰다면, 신진서의 승리는 AI가 인간 능력의 도약에 유용한 수단일 수 있음을 확인시켜 주는 한 판이었다. 육상 선수가 아무리 노력해도 자동차를 이길 수는 없지만, 그렇다고 해서 기록을 단축하는 노력의 의미가 줄어드는 것은 아니기 때문이다.

신진서는 21일 서울 중구 한국경제TV 스튜디오에서 열린 쎈수학·한경 기신전 최종 3국에서 현존 최고 사양 바둑 AI 카타고에 221수 만에 11집 반승을 거뒀다. 1국에서 카타고의 변칙 수에 당했지만 2국과 3국을 내리 잡아내면서 짜릿한 역전승을 거뒀다.

이번 대국은 인간과 AI의 격차를 고려해 신진서가 2점을 깔고 시작하는 접바둑으로 진행됐다. 2점을 깔고 시작한다는 건 그 자체로 18집 반을 앞선 상태에서 시작한다는 의미다. 하지만 세계 최정상급 프로바둑 기사조차 2점이 아니라 3점을 깔아도 카타고를 이기기 쉽지 않을 만큼 카타고의 실력이 압도적이기 때문에 대다수 바둑 관계자들이 신진서가 1승이라도 거두면 성공이라고 예상했다. 평소 바둑 공부에 AI를 가장 적극적으로, 가장 잘 활용하는 ‘신공지능’ 신진서이기에 가능한 도전이었다. 어떤 면에선 인간 제자가 AI 스승에게 도전하는 대국이었다.

이날 대국에서 카타고는 1, 2국과 달리 첫수로 좌상귀 소목에 착수했다. 앞선 대국과 포석을 다르게 시작하자 신진서는 장고 끝에 우하귀 소목으로 응수했다. 신진서는 이에 대해 “카타고가 소목에 두는 건 어느 정도 연습이 돼 있었다. 그런데 첫수로 반대쪽 소목을 두면 카타고가 항상 비슷하게 진행하는 것 같아서 반대로 시작했다”고 말했다.

신진서는 이날 대국 초반부터 두텁게 판을 짜며 상변에서 중앙까지 거대한 흑진을 구축하는 집바둑으로 승부를 유리하게 끌고 갔다. 카타고의 도발에 끌려가는 대신 침착하게 응수하고 참고 참으며 우위를 끝까지 지켜냈다. 1, 2국에서는 99%의 승률이 무너질 때도 있었지만 이날 대국은 끝까지 99%를 유지했다.

대국 해설을 맡았던 박정상 9단은 “인간이 지난 10년간 AI를 통해 학습하지 않았다면 카타고 상대로 3점 바둑도 만만치 않았을 것”이라면서 “인간이 AI를 통해 재학습을 하면서 AI를 이해하고 거기에 대비해 세운 인간의 전략이라는 게 얼마나 위대한지 입증했다”고 평가했다.

신진서는 대국을 마친 뒤 “내 스타일을 완전히 버리고 수비 지향적으로 오직 이기기 위한 바둑을 두는 게 사실 굉장히 힘든 과정이었다”면서 “인간이 AI한테 어느 정도 버틸 수 있다는 것은 확실히 보여 드렸다고 생각하기 때문에 의미가 있지 않을까 한다”고 말했다. 2승 1패로 역전승을 거둔 신진서는 대국료를 포함해 상금 2억 5000만원과 승리 부상으로 제네시스 G90을 받는다. 다만 신진서는 “아직 면허가 없다”며 G90에 대해서는 차차 생각해 보겠다고 했다.
세줄 요약
  • 신진서, 최고 성능 AI 카타고에 역전승
  • 2점 접바둑 최종 3국, 221수 11집 반승
  • AI 학습·전략의 효용, 인간 가능성 입증
2026-07-22 2면
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