건물 외벽에 역대 여성 수상자들한강과 소설 ‘흰’ 문장도 나란히노벨박물관 들어서면 기증 찻잔‘한강 작품서 영감’ 흑백 드레스엔침묵·역사·애도 등 상징하는 구멍기념품점에선 故김대중 엽서도 스톡홀름의 겨울은 지독히도 해가 짧다. 오후 2시부터 어둑어둑해지더니 4시만 돼도 한밤중처럼 캄캄하다. 이토록 우중충한 스톡홀름의 밤을 소설가 한강(54)의 문장이 ‘희게’ 밝혔다. “하얀 것은 본래 아무것도 아니지만, 그 아무것도 아닌 것 속에 모든 것이 들어 있다.”(White, by nature is nothing at all, but within that nothingness, everything exists.) 지난 6일(현지시간) 스웨덴 수도 스톡홀름 시청 건물 외벽에 떠오른 한강의 소설 ‘흰’ 속 문장이다. 이날 점검을 마친 뒤 7일 본격적으로 ‘노벨 위크 라이트’(노벨 주간 조명)의 불이 켜졌다. 매년 새로운 주제를 담은 여러 예술가의 작품들로 스톡홀름 곳곳에 있는 건물 벽에 미디어 파사드를 쏜다. 점등은 오는 15일까지 이어진다. 스톡홀름 시청은 세계에서 가장 아름다운 시청으로 꼽히는 관광 명소다. 이 건물 외벽에 레이저로 쏜 동영상 ‘리딩 라이트’와 시청 맞은편 부두에 설치된 ‘돔 아데톤’이 노벨 주간 조명의 백미다. 역대 노벨상 여성 수상자들의 업적을 기리는 내용의 미디어 파사드에서 한강은 다른 수상자들과 함께 어깨를 나란히 하며 도시의 긴긴밤을 비췄다. 국제적인 디자인 스튜디오 ‘레 아틀리에 비케이’(BK)가 모두 65명인 여성 노벨상 수상자에게 경의를 표하기 위해 제작한 9분짜리 동영상에 한강은 두 차례 모습을 드러냈다. 2018년 노벨문학상을 받은 폴란드 소설가 올가 토카르추크의 얼굴도 보인다. 123년 노벨상 역사에서 여성의 수상은 모두 66회였다. 그중 두 차례는 폴란드 출신 프랑스 과학자 마리 퀴리가 받았다. 스웨덴 왕립 공과대학 건축학과에서 제작한 돔 아데톤에는 1909년 셀마 라겔뢰프부터 올해 한강까지 여성 노벨문학상 수상자 18명의 초상이 걸렸다. 스테인드글라스 느낌이다. 1901년부터 올해까지의 노벨문학상 수상자 121명 중 여성은 겨우 18명, 이 중 아시아 여성 수상자로는 한강이 유일하다. 노벨 재단이 여성 수상자들의 업적을 특별히 기리는 것도 성비 불균형에 대해 인지하고 있기 때문이다. 신시가지 중심부에 있는 시청을 뒤로하고 감라스탄(구 시가지)으로 발길을 돌리면 노벨박물관이 웅장한 자태를 드러낸다. 성탄절을 앞두고 박물관 앞에는 크리스마스 마켓이 열려 인파로 붐볐다. 지난 6일 한강의 노벨문학상 수상 기자회견이 열렸던 곳이다. 노벨박물관 입장권 가격은 성인 기준 140스웨덴크로나로 한화로는 약 1만 8000원이다. 우크라이나인의 경우 여권을 보여 주면 무료 입장할 수 있다는 안내도 있었다. 최근 수년간 전쟁으로 고통받고 있는 우크라이나를 향한 노벨 재단의 배려로 보인다. 입구에 들어서자마자 6일 한강이 이곳에 기증한 작은 찻잔이 보였다. 한강은 최근작 ‘작별하지 않는다’를 쓰면서 이 찻잔에 홍차를 자주 우려내 마셨다고 한다. 그는 “하루에 예닐곱 번, 이 작은 잔의 푸르스름한 안쪽을 들여다보는 일이 당시 내 생활의 중심이었다”고 했다. 기념품점 바로 앞에는 역대 노벨상 수상자들의 서명이 적힌 의자도 전시돼 있다. 한강의 서명은 노르웨이 작가 욘 포세(2023), 프랑스 소설가 아니 에르노(2022)의 서명과 나란히 쓰여 있었다. 한강의 찻잔을 비롯해 이곳에는 노벨상 수상자들이 기증한 다양한 소장품들이 전시됐다. 칠레 국민 시인 파블로 네루다(1971)의 담배 파이프, 소설 ‘눈먼 자들의 도시’를 쓴 포르투갈의 거장 조제 사라마구(1998)의 안경 등을 통해 역사에 이름을 남긴 인물들이 어떻게 일상을 살아갔는지 엿볼 수 있었다. 스웨덴 베크만스 디자인대 학생들이 올해 노벨상 수상자들의 업적에서 영감을 받아 디자인한 드레스도 재미있는 볼거리였다. 한강의 작품에서 받은 영감으로 제작된 드레스는 마네킹의 몸통을 거의 다 드러내는 가운데 흰색과 검은색이 대비를 이루고 있다. 드레스 아래쪽 주름 사이에는 한강의 작품 속 문장들이 영어로 들어가 있다. 드레스 곳곳에는 불에 탄 구멍 같은 것도 보인다. 디자이너들은 침묵, 기억, 역사, 트라우마, 애도 등 한강 소설 전반에 흐르는 모티프에서 아이디어를 가지고 왔다고 밝혔다. 기념품점에는 세계 각국 노벨상 수상자들의 저서와 함께 다양한 상품들이 관광객을 유혹하고 있었다. 알프레드 노벨의 얼굴이 새겨진 노벨상 메달 모양의 초콜릿이 가장 인기가 많았다. 역대 노벨상 수상자의 얼굴이 새겨진 엽서도 관심을 끌었는데 2000년 한국인 최초로 노벨상(평화상)을 받은 김대중 전 대통령의 초상 엽서도 있었다. 알베르트 아인슈타인(1921년 물리학상), 에르빈 슈뢰딩거(1933년 물리학상) 등 세기의 물리학자들과 함께 라빈드라나트 타고르(1913년 문학상), T S 엘리엇(1948년 문학상), 오에 겐자부로(1994년 문학상), 모옌(2012년 문학상) 등도 눈에 띄었다. 한강의 엽서는 아직 없었다. 기념품점에 따르면 모든 노벨상 수상자의 엽서를 제작하는 것은 아니다. 소위 ‘잘 팔리는’ 수상자들의 엽서를 가져다 놓는단다. 기념품점 직원은 “내년에는 만들어질 수도 있는데 확실하진 않다”고 했다.

밥벌이는 왜 고단한가?(나카야마 겐 지음, 최연희·정이찬 옮김, 이데아) 매일 아침 눈을 뜰 때마다 출근해야 한다는 생각에 알 수 없는 분노와 우울함을 느끼는 사람이 많다. 고대에 노동은 신의 형벌이었고 삶을 유지하기 위해 어쩔 수 없이 필요한 행위였을 뿐 가치 있는 것은 아니었다. 중세를 거쳐 근대에 들어서면서 노동 경시 풍조는 덜해졌지만 ‘노동은 피하고 싶은 것’이란 사실은 변치 않고 있다. 아리스토텔레스, 마르틴 루터, 애덤 스미스, 카를 마르크스, 프리드리히 니체, 한나 아렌트 등 철학자들이 말하는 ‘노동’의 본질을 읽고 나면 일의 가치에 대한 자기만의 해답을 찾게 될지 모른다. 344쪽, 2만 원. B2: 베터 앤 베터(박찬호·이태일 지음, 지와인) 한국 최초 메이저리거인 코리안 특급 박찬호와 스포츠 기자 출신으로 NC 다이노스 사장을 지냈던 이태일이 프로야구와 관련한 모든 것을 허심탄회하게 털어놨다. 메이저리그 명감독, 월드클래스 선수들과 함께한 박찬호의 에피소드부터 NC 다이노스 창단 뒷이야기, 유소년 육성과 국가대표 시스템 등 다양한 이야기를 들을 수 있다. 책은 야구뿐만 아니라 우리 인생에서도 중요한 것은 잘하는 것보다 매번 나아지는 것이라고 말한다. 368쪽, 2만 2000원. 언더그라운드 엠파이어(헨리 패럴·에이브러햄 뉴먼 지음, 박해진 옮김, PADO북스) 1990년대는 그야말로 세계화 전성시대였다. 토머스 프리드먼 같은 사람은 세계화가 ‘지구를 평평하게 만든다’고 주장하기까지 했다. 그러나 2001년 9·11 사건 이후 미국은 테러와의 전쟁을 명분으로 통신망과 금융시스템 같은 글로벌 인프라를 국가적 통제 수단으로 발전시키고, 미국과 대립하고 있는 중국도 이에 맞서 자국의 영향력을 확대하고 있다. 이 책에서는 모두에게 평등하게 열려 있다고 믿었던 세계화, 인터넷, 국제금융이 사실은 강대국들의 통제 수단이었음을 낱낱이 밝히고 있다. 352쪽, 2만 5500원. 우리를 방정식에 넣는다면(조지 머서 지음, 김소정 옮김, 현암사) 올해 노벨물리학상은 인공지능의 발전에 이바지한 두 명의 과학자에게 돌아갔다. 최근에는 이처럼 현대물리학이 신경과학과 만나 인간의 뇌와 의식, 심리학이나 정신과학만으로는 설명할 수 없는 마음의 문제까지 다룬다. 이런 연구 결과들이 인공지능에 적용되면서 지금까지 상상할 수 없던 미래에 한 발씩 다가가고 있다. 인류 지식의 최전선에서 진행되고 있는 가장 깊고 매혹적인 이야기들을 이 책에서 볼 수 있다. 428쪽, 2만 3000원.

AI 딥러닝 통해 유형별 서열 분석자르지 않고도 유전자 조절 가능특정 세포서만 효과적으로 작용유전자 치료제 개발 신기원 기대 올해 노벨과학상을 한 단어로 설명해 보라고 하면 단연 ‘인공지능’(AI)이다. 노벨물리학상은 AI 기계학습의 기초를 마련한 학자들에게, 노벨화학상은 AI로 새로운 단백질을 찾고 단백질의 3차원 구조를 예측하는 방법을 찾아낸 연구자들에게 돌아갔다. 실제로 최근에는 많은 연구 현장에서 AI를 사용하고 있다. 미국 의생명과학 연구기관 잭슨연구소(JAX), 매사추세츠공과대(MIT)-하버드대 브로드연구소, 예일대 공동 연구팀은 AI로 다양한 세포 유형에서 유전자 발현을 정밀하게 조절할 수 있는 수천 개의 새로운 DNA 스위치를 설계했다. 이번에 만든 DNA 스위치는 특정 조직에서 유전자를 원하는 대로 활성화하거나 억제할 수 있게 해 유전자 치료나 생명공학 분야의 혁신을 이끌 것으로 전망된다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘네이처’ 10월 24일자에 실렸다. 최근 과학자들은 크리스퍼 같은 유전자 편집 기술을 이용해 생체 세포 내 유전자를 바꿀 수 있는 방법을 개발했다. 그렇지만 특정 세포 유형이나 조직에서만 유전자를 조절하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있었다. 한 유기체 내 모든 세포에는 같은 유전자가 포함돼 있지만 특정 기능을 할 때 모든 유전자가 필요한 것은 아니다. 이는 DNA 스위치인 ‘시스조절인자’(CREs) 때문이다. CREs는 전사인자와 결합해 유전자 발현을 조절하는 유전체 서열 부위로 세포 특이적 활성을 갖고 있어 유전자 치료제 개발을 위한 표적으로 주목받고 있다. 사람에게 수천 개의 서로 다른 CREs가 존재한다는 것은 파악했지만 CREs의 작동 방식을 정확하게 이해하지는 못했다. 이에 연구팀은 AI 딥러닝으로 혈액, 간, 뇌 세 가지 유형 세포에서 모든 DNA 서열을 분석하고 조합해 새로운 합성 CREs를 만드는 데 성공했다. 이 과정에서 연구팀은 DNA 내 CREs 서열이 RNA 생성량에 영향을 미칠 수 있다는 사실도 확인했다. 연구팀은 이를 바탕으로 원하는 CREs를 효과적으로 설계할 수 있는 ‘DNA 활성화 계산 최적화’(CODA)라는 AI 플랫폼을 만들었다. CODA를 활용하면 혈액 세포에서는 활성화하지만 뇌나 간 등 다른 부위의 세포에서는 억제되는 CREs를 만들 수 있다. 연구팀은 AI로 설계한 합성 CREs를 생체 세포에 추가해 원하는 세포 유형에서는 잘 활성화되는 대신 다른 세포에서는 활성화되지 않는지를 실험했다. 그 결과 합성 CREs가 자연 CREs보다 훨씬 효과적으로 작동하는 것이 관찰됐다. 또 CODA로 설계한 합성 CREs를 이용해 제브러피시와 생쥐 실험을 한 결과, 부작용 없이 효과적으로 원하는 생체 특성을 얻는 데 성공했다. 실제로 합성 CREs를 통해 제브러피시의 간에서는 형광 단백질을 활성화하지만 다른 세포에서는 활성화하지 않도록 했다. 연구를 이끈 라이언 튜헤이 JAX 교수는 “이번 기술은 신체의 나머지 부분에 영향을 미치지 않고 원하는 조직에서 유전자 발현을 높이거나 낮출 수 있게 해 준다”며 “기초 연구뿐 아니라 유전자 치료의 신기원을 열어 줄 것”이라고 말했다.

지난 10월 초 올해 노벨 물리학상, 화학상을 인공지능(AI) 분야 연구학자들이 수상했다. 인공지능 분야 연구역사가 다른 기초과학에 비해 짧다는 점을 고려하면 매우 이례적인 일이지만, 그만큼 인공지능 관련 과학기술이 향후 세계 각 국가의 역량과 경제성장에 여러 측면에서 큰 영향을 미칠 중요한 기술이라는 것을 의미한다. 우리 정부도 인공지능 분야의 국제적인 주도권 선점을 위해 지난 9월 대통령을 의장으로 하는 민관 합동의 ‘국가인공지능위원회’를 출범시키고 본격적인 지원 정책 등을 추진 중이다. 하지만 최근 노벨상을 수상한 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 명예교수는 인공지능 기술발달로 인해 발생할 수 있는 여러 사회적 위험성에 대비해야 한다고 경고했다. 국민의 일상생활과 직결되는 중요한 위험 요소 중 하나가 인공지능 시대의 개인정보 침해 문제이다. 생성형 인공지능의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습시켜야 한다. 나아가 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 최상의 인공지능 서비스를 제공하려면 개인정보를 학습시키는 것이 필수적이다. 인공지능이 결합한 맞춤형 의료서비스 로봇, 자율주행 차량 등 미래 인공지능 최첨단 기술들은 최종적으로 개개인의 구체적인 정보들이 학습돼야 완성될 수 있다. 개인정보의 활용 가치가 더 높아진 만큼 그 과정에서 발생할 수 있는 권리침해 위험도 커질 수밖에 없다. 특히 생성형 인공지능은 정보처리 범위가 광범위하고 개발자나 서비스 제공 사업자도 그 처리 결과에 대해서 예측할 수 없는 독창적인 결과값을 스스로 생성할 수 있다. 그런 점에서 개인정보의 자기결정권에 대한 권리침해 범위나 양상이 광범위하고 다양하게 나타날 수 있다. 개인정보 자기결정권은 헌법상 명문의 규정은 없지만 헌법재판소가 여러 결정 사례에서 헌법상 인격권, 사생활 비밀과 자유 등을 근거로 인정하고 있는 기본권이다. 따라서 국가는 인공지능 기술 발전을 지원하는 동시에 그 과정에서 국민들의 개인정보 자기결정권이 침해되지 않도록 보호해야 할 의무가 있고, 이를 위한 법적 제도적 장치를 마련해야 할 책임이 있음을 의미한다. 2023년 개정된 현행 개인정보보호법에 인공지능 서비스에 대한 개인정보 주체의 권리 확보를 위한 규정이 신설됐다. 개인정보보호위원회도 지난 7월 인공지능 개발과 서비스를 위한 ‘공개된 개인정보’ 처리 기준을 발표하는 등 인공지능의 개인정보 학습과 활용에 대한 구체적인 법적 기준과 절차 등이 단계적으로 마련되고 있다. 그러나 기술 발달 속도에 비해서는 아직 부족한 부분이 많은 것이 사실이다. 제22대 국회에서도 인공지능 산업을 육성하고 지원하기 위한 여러 법안들이 발의됐다. 주로 산업육성과 그 과정에서 발생할 수 있는 위험 통제를 총론적으로 규정하는 내용이 대부분이다. 인공지능법 제정 과정에 개인정보보호법과의 체계적인 검토를 통해 개인정보 침해 위험을 줄일 수 있는 통합적이고 체계적인 법적 시스템이 마련됐으면 하는 바람이다. 생성형 인공지능 시대에 개인정보는 초기 산업화 시대에 석유에 버금가는 중요한 자원이라 할 수 있다. 지나친 규제로 치열한 기술 경쟁이 벌어지는 세계 시장에서 우리의 인공지능 산업이 지장을 받아서는 안 되겠지만, 그 과정에서 국민의 기본권이 침해되는 일이 없도록 기술 발전과 위험 관리가 균형을 이룬 법과 제도의 신속한 마련을 기대해 본다. 이문한 개인정보보호위원회 위원·변호사

삼국유사 가락국기 편에는 금관가야의 시조 김수로왕(金首露王·42~199)의 탄생설화가 등장한다. 아직 나라의 형태를 갖추기 전, 가야 땅에는 9개의 촌락이 있었다. 어느 날 촌장들에게 하늘로부터 ‘너희에게 왕을 보내주겠다’라는 계시가 내려왔다. 촌장들은 백성들과 함께 구지봉(龜旨峯)에 올라 ‘거북아 거북아 머리를 내어 놓아라. 그렇지 않으면 구워 먹으리’라는 구지가(龜旨歌)를 부르며 계시가 실현되기를 기다렸다. 얼마 후 하늘로부터 자줏빛 줄에 묶인 황금상자가 내려왔다. 상자를 열어보니 황금알 6개가 들어 있었고 황금알에서 사내아이들이 태어났는데 가장 먼저 태어난 아이가 김수로였다. 훗날 김수로는 금관가야의 왕이 되었고, 나머지 아이들도 각각 5개 가야국의 왕이 되었다. 김해 허씨(金海 許氏)의 시조가 된 인도 여인가야에서 멀리 떨어진 곳에 아유타(阿踰陁)라는 이름의 나라가 있었다. 어느 날 아유타 왕의 꿈에 선대왕이 나타나 공주를 가야로 보내 왕비가 되게 하라는 계시를 내렸다. 왕은 공주에게 가야로 가라는 명령을 내렸고, 공주는 사람들과 함께 배를 타고 가야로 향했다. 김수로왕은 먼 나라에서 자신의 아내가 될 여인이 오고 있다는 것을 예감하고 신하들을 데리고 여인이 도착할 곳으로 가서 기다리고 있었다. 그렇게 두 사람은 혼인을 했고 두 사람 사이에서 10명의 아들이 태어났다. 김수로왕의 아내가 된 아유타국 공주의 이름은 ‘슈리라트타’(Suriratna)였고, 역사에는 ‘허황옥’(許黃玉·32~189)으로 기록되어 있다. 왕비는 김수로왕에게 아들 2명의 이름에 자신과 같은 허씨(許氏) 성을 쓰게 해달라고 부탁했고, 김수로왕은 왕비의 부탁을 들어주었다. 그래서 두 사람 사이에서 태어난 10명의 아들 중 첫째 아들만 김(金)씨 성을, 두 아들은 허(許)씨 성을 사용했다. 그리고 나머지 7명의 아들은 불가에 귀의했다. 그렇게 김수로왕은 ‘김해 김씨’(金海 金氏)의 시조가 되었고, 왕비 허황옥은 ‘김해 허씨’(金海 許氏)의 시조가 되었다고 한다. 이야기에 따르면 아유타는 인도에 있던 나라라고 한다. 이것이 사실이라면 김수로왕은 인도여인과 결혼한 것이다. 김해 허씨의 시조는 인도사람이 된다. 그러나 아유타가 인도에 있던 나라라는 근거가 부족하다는 의견과, 왕비가 인도사람이 아니라는 의견도 있다. 진실이 무엇이든 간에 김수로왕과 아유타 공주의 결혼 이야기는 그 자체로 신비롭게 느껴진다. 그리고 우리나라와 인도가 우호적인 관계를 맺는데도 이 이야기가 사용되고 있다. 다양한 매력의 나라, 인도인도는 이해하기 쉽지 않는 나라이다. 주변에 인도를 다녀온 사람들도, 인도에서 비즈니스를 경험한 사람들도 한결같이 인도를 이해하기 쉽지 않는 나라로 소개한다. 2023년 충격적인 언론기사가 있었다. 수십년 동안 인구대국 부동의 1위를 지켰던 중국이 인도에게 그 자리를 내주었다는 기사였다. 인도인구는 14억 5093만명, 중국인구는 14억 1932만명으로, 3161만명 차이로 인도가 중국을 앞질렀다고 한다. 이제 인구대국이 된 인도가 앞으로 세계경제를 이끌어 갈 것이라는 전망이 나오는 것도 이상하지 않게 되었다. 인도하면 타지마할과 같은 랜드마크가 제일 먼저 떠오른다. 그리고 카레, 손으로 밥을 먹는 문화, 지저분하고 가난해 보이는 거리의 모습도 떠오른다. 그런데 인도는 정보통신과 과학분야에서 이미 세계적인 강국으로 자리매김하고 있다. 1930년 ‘찬드라세카라 벵카타 라만’, 1983년이 ‘수브라마니안 찬드라세카르’가 노벨물리학상을 수상할 정도로 기초과학 분야에서도 인도는 우리의 생각보다 훨씬 앞서 있다. 가난해 보이는 나라 이면에 정보통신과 과학기술 강국이라는 양면성을 가진 인도를 이해하기위해서는 무엇보다 그들의 정신과 삶을 지배하는 생활양식인 ‘카스트제도’에 대해 알아야 한다. 카스트제도가 만든 세계관기원전 2000~1500년경 중앙아시아로부터 아리아인들이 인도로 넘어왔다. 중앙아시아 초원에서 유목생활을 하던 아리아인들은 비옥한 땅을 찾아 인더스강 유역에 정착했고, 기원전 1000년경에는 갠지스강 유역까지 진출했다. 아리아인들은 유목, 농업 그리고 기존 원주민들의 문화를 융합하여 인도문화를 만들어갔다. 이런 과정을 겪으면서 만들어진 종교가 바로 힌두교이다. 단일신, 유일신을 믿는 다른 종교와 달리 힌두교는 다신교(多神敎)에 해당한다. 물, 불, 바람, 태양, 바위 등 풍요와 번영을 빌 수 있는 것뿐 아니라 도덕, 관습과 같은 개념까지도 신으로 모시는 종교라고 한다. 기원전 1000년경 아리아인들이 인더스강 유역에서 갠지스강 유역으로 진출할 무렵 힌두교를 기반으로 사회질서체계를 잡아야 할 필요가 생겼다. 그렇게 신에게 제사를 지내는 성직자인 ‘브라만’을 정점으로, 사회지도층인 ‘크샤트리아’, 농업과 상업을 담당하는 평민인 ‘바이샤’, 그리고 육체노동을 담당하는 ‘수드라’로 자연스럽게 계급이 나누어졌고 이를 카스트제도라고 한다. 그런데 카스트제도에는 없는 또 하나의 계급이 있었다. ‘찬달라’, ‘하라잔’, ‘달리트’라고 불리며, 해석하면 ‘닿아서는 안 되는 천한’이라는 뜻이다. 한자어로는 ‘불가촉천민’(不可觸賤民)이라고 한다. 이들은 카스트제도에서도 인정하지 않을 정도로 천한 취급을 받으며, 이름 그대로 ‘다른 사람에게 몸이 닿으면 안 되는 존재’ ‘카스트제도에 속하는 브라만, 크샤트리아, 바이샤, 수드라에게 말을 걸어서도 안되는 존재’라고 한다. 정복전쟁이 길어질수록 신에게 승리를 기원하는 제사장 브라만의 권력은 강해져만 갔다. 이들은 권력을 독점하고 사회지도층인 크샤트리아와 손을 잡고 바이샤로부터는 수확물을 빼았고, 수드라를 노예로 부리기 시작했다. 그렇게 인도의 카스트제도로 인한 사회불평등의 뿌리는 더욱 깊어져 갔다. 카스트제도가 만든 문화피지배계층인 바이샤와 수드라의 불만은 커져갔다. 사회체계 붕괴의 불안을 느낀 브라만은 불평등을 계속 유지하기 위해 불평등의 명분에 ‘깨끗함’과 ‘더러움’을 적용했다. 신에게 제사를 지내는 브라만은 가장 깨끗하고 숭고한 집단이며, 제일 아래에 있는 수드라는 더러운 계급이라는 개념을 도입한 것이었다. 그런데 카스트제도에서 이야기하는 ‘깨끗함’과 ‘더러움’은 청결을 기준으로 생각하는 ‘클린’(Clean)과 ‘더티’(Dirty)와는 의미가 다르다. 카스트제도에서 깨끗함은 생명과 연결되어 있다는 의미이다. 그래서 생명에서 떨어져 나간 대소변, 비말, 혈액 등은 모두 더럽고 심지어 죽음과 가깝다는 의미로 해석된다. 그래서 생명이 사라진 시체는 가장 더러운 것이며, 더러운 것은 더러운 계급인 하층계급이 처리하도록 했다. 깨끗함을 유지하기 위해 상위계급인 브라만은 생명이 사라진 고기를 먹지 않고 채식을 했다. 또한 깨끗함을 유지하기 위해 매일 아침 배변을 했다. 당시는 세정기(비데)가 없었기 때문에 배변 후 왼손을 사용해서 물로 항문 주변을 씻었다고 한다. 그래서 인도에서는 왼손은 대변을 보고 닦는 손, 오른손은 밥을 먹는 손이라는 인식이 남아 있는 것이다. 손으로 밥을 먹는 문화도 깨끗함을 추구하는 문화에서 나온 것이다. 누구인지 모르는 사람이 사용한, 그래서 그 사람의 더러운 침이 남아 있을지도 모르는 숟가락을 자신의 입으로 넣을 수 없다고 생각하기 때문에 숟가락이 아닌 손으로 밥을 먹는 것이라고 한다. 오늘 우리에게 남은 숙제2019년 불가촉천민 계급의 사촌형제가 길거리에 용변을 봤다는 이유로 이웃 주민들이 이들을 채찍질로 죽인 사건이 일어났다. 인도에서는 헌법으로 카스트제도에 의한 계급차별을 법적으로 금지하고 있다. 그래서 대도시에서는 카스트제도에 따른 계급구분이 어려우며 카스트제도에 의한 계급구분이 무의미한 상태가 되었다. 하지만 농촌, 지방 소도시에서는 여전히 카스트제도에 의한 차별이 남아 있으며, 특히 인도 인구 전체의 약 7%에 해당하는 불가촉친민 계급에 대한 무차별적인 폭력과 여성학대는 지금도 심각한 사회문제가 되고 있다. 정보통신과 과학분야의 강국이라는 경제대국 인프라를 가진 인도가 그 성장에 속도를 내지 못하는 이유가 무엇일까 궁금해졌다. 사회통합을 저해하는 불평등한 계급의식도 그 이유 중에 하나일 것이다. 그렇다면 오늘을 살아가는 우리는 많이 희석되기는 했지만 여전히 좌우이념을 앞세우고, 지역과 출신으로 평가하는 잔재를 어떻게 없앨 수 있을지 고민해 봐야 할 것이다. 약 2000년 전 철기를 사용한 강력한 국가의 왕이었음에도 멀리 다른 나라에서 온 공주와 결혼하고 자식들에게 김씨 성을 강요하지 않았던 김수로왕의 유연하고 열린 사고가 필요한 때이다.

노벨상 수상자 발표 시즌이 끝났다. 올해는 한국인 첫 노벨문학상 수상 소식에 가려 노벨과학상에 관한 관심이 다른 해보다 적었다. 한강 작가의 노벨문학상 수상을 축하하면서 노벨과학상으로 눈을 돌려 보자. 2024년 노벨과학상에서 가장 화제가 된 것은 인공지능(AI)이다. 노벨물리학상은 기계학습 시스템의 기초가 된 뇌의 뉴런 구조를 모방한 신경망 모델 연구에 주어졌다. 노벨화학상은 AI 모델을 개발해 복잡한 단백질 구조를 예측한 연구에 돌아갔다. 사실 AI에 대한 대중의 관심은 2023년 챗GPT와 함께 뜨거웠다가 미지근해졌다. 그러나 현실에서 AI는 빠르게 발전하고 있으며 우리 사회관계와 일상에 조용히 그러나 폭넓게 퍼져 나가고 있음을 2024년 노벨과학상이 새삼 일깨워 줬다. 과학기술 발전과 함께 인간의 신체 능력과 감각 능력은 계속 확장됐고 증강 인간 개념까지 등장했다. 증강 인간의 쉬운 예는 영화 ‘어벤저스’의 ‘아이언맨’이다. 과학기술이 인간 능력을 향상시킨 역사는 길다. 안경, 망원경, 현미경은 시각의 확장이고 도르래, 지렛대, 바퀴는 근육의 확장이다. 도구의 인간, ‘호모 파베르’가 인간 본성을 나타낸다면 21세기의 도구인 첨단기술을 활용한 증강 인간의 등장은 자연스럽다. 그런데 현실에서는 교육에 AI를 일찍부터 도입하는 것에 관해 의견이 나뉜다. 증강 인간이 인간의 본성에 가깝다면 조기 AI 교육과 활용은 인지 능력과 추론 능력을 확장하기 위한 적극적인 행위다. 이에 대해 너무 일찍 AI에 노출되는 것이 정상적인 인지 능력, 학습 능력, 문해력 발전을 방해하므로 적절하지 않다는 반론이 있다. 어느 쪽이 맞는지 아직 사회적 합의가 이뤄지지 못한 상태다. 이미 AI 시대가 됐으므로 초중등교육 과정에서 적극적인 AI 교육과 활용은 피할 수 없어 보인다. 다만 AI로 대체되는 능력 대신 어떤 새로운 능력을 키워 주는 것이 좋을지, 또 그런 교육을 어떻게 실현할지에 대해서는 고민이 필요하다. 현미경이 시각의 확장이 되려면 현미경을 능숙하게 조작할 수 있는 능력이 필수이기 때문이다. AI와 감성의 관계 문제도 있다. 인간은 이성과 감성을 모두 가지고 있는데 AI는 어떨까? AI는 인간 감성의 확장이 될 수 있을까? 어떤 이는 AI가 인간 감성을 흉내낼 뿐 이해하고 표현하는 데는 한계가 있다고 하고, 어떤 이는 AI가 센서 기술과 결합하면 충분히 가능하다고 본다. 어느 쪽이든 상관없이 우리는 AI를 활용하면서 감성지능을 향상시킬 수 있다고 생각한다. 감성지능은 감정 및 정서가 주는 정보를 처리하고 파악하는 능력이고, 공감 능력은 상대방의 감정과 주장에 대해 자신도 그러하다고 느끼는 능력이다. 우리는 이미 문자, 소리, 이미지로 표현된 감정의 정보를 파악하고 공감하는 능력을 갖추고 있다. AI는 실시간 반응하면서 다양한 감정 정보를 제공할 수 있으므로 책과 방송이 그러했듯 우리 인간에게 더 풍부한 감성지능과 공감의 경험을 줄 수 있을 것이다. 이은경 전북대 과학학과 교수

올해 노벨상의 특징은 인공지능(AI)의 부상이다. 물리학상은 AI 머신러닝의 기초를 확립한 존 홉필드 프린스턴대 교수 등이, 화학상은 AI를 활용해 단백질 구조 예측과 설계에 기여한 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO) 등이 받았다. 올해 경제학상도 이런 흐름에 한발 걸치고 있다. 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 다론 아제모을루 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수와 사이먼 존슨 MIT 교수, 제임스 로빈슨 시카고대 교수를 수상자로 선정하면서 “세계에서 부유한 상위 20% 국가는 가난한 하위 20%의 국가보다 약 30배 더 부유하다는 점을 연구하고 경제·사회적 제도의 중요성을 입증했다”고 설명했다. 이는 2012년에 아제모을루 교수가 로빈슨 교수와 함께 쓴 저서 ‘국가는 왜 실패하는가’의 주요 논지다. 이들은 최근에는 AI 등 최첨단 기술 혁신에 대한 대응 방안을 모색했다. 이는 2023년작 ‘권력과 진보’의 중심 주제다. ‘4차 산업혁명 등 기술 혁신은 인류를 번영으로 이끌 것인가.’ 이는 경제사학계의 오랜 논쟁거리다. 대표적인 비관론자는 로버트 고든 노스웨스턴대 교수다. 같은 대학의 조엘 모키르 교수는 반대 입장이다. 그는 “기술을 활용해 새 제품을 만들면서 성장을 이어 갈 수 있다”고 설명한다. 산업혁명이 그러했던 것처럼 기술 발전은 번영의 지름길이라는 것이다. 하지만 아제모을루 교수 등은 ‘권력과 진보’에서 모키르 교수의 주장을 정면으로 반박한다. 산업혁명의 기술 발전은 좁은 탄광에서 하루 12시간 이상의 살인적인 아동 노동을 불러왔지만 노동자들의 소득은 100년 가까이 증가하지 않았고, 소수에게만 막대한 부를 창출해 줬다는 것이다. 이는 지금도 마찬가지다. “지난 몇십 년 새 컴퓨터의 놀라운 발달로 소수의 사업가가 지극히 부유해지는 동안 많은 이들의 실질소득은 감소했”다. 그들은 “오늘날의 ‘진보’는 또다시 소수의 기업가와 투자자만 부유하게 하고 나머지 사람들은 이득을 거의 얻지 못하고 있다”고 지적한다. 이에 사회 권력 기반의 재구성을 주장한다. 시민들이 지배층이 독점한 비전에 도전하고, 기술 발전의 풍요를 모두가 공유하기 위해서다. 이러한 시도의 중심엔 “평범한 사람들의 목소리가 들려야 하고 공공정책의 방향을 설정할 때 중요하게 여겨”지는 목소리의 다양성, 곧 민주주의가 자리한다. ‘권력과 진보’의 전제는 ‘국가는 왜 실패하는가’가 제공한다. 아제모을루 교수는 포용적 정치 경제 제도의 중요성을 이야기한다. 소수가 부를 독식하는 수탈적 제도가 아닌 누구나 재능을 발휘할 수 있도록 동기를 부여하고 유인을 제공하는 포용적 제도가 국가의 실패가 아닌 번영을 불러오는 열쇠라는 뜻이다. 대표적인 사례가 대한민국과 북한이다. 그는 약사 황평원 일가의 사례를 소개하며 “반세기 만에 하나의 뿌리에서 갈라져 나온 두 나라의 소득 격차는 열 배까지 벌어졌다. 완연히 다른 길을 걸은 해답은 (포용적) ‘제도’에서 찾아야 한다”고 말한다. 곧 포용적 제도는 창조적 파괴와 혁신을 감당할 수 있는 시스템이다. 한강의 기적을 낳은 과거의 포용적 제도는 현재 잘 작동하고 있을까. 마냥 긍정하기 어렵다는 게 우리의 비극이다. 자산과 소득 양 부분에서 세계 최고 수준의 양극화가 진행 중이다. 일자리 창출 능력은 많아야 월 10만명대다. 개천에서 용 나는 사다리가 무너지고 아이 울음소리가 들리지 않는 건 그 원인이자 결과다. 포용적 제도가 작동하지 않으면 평범한 사람들의 목소리가 정책의 영역에 영향을 미치는 사회권력 기반의 재구성, 곧 민주주의의 작동이 불가능해진다. 그렇다면 해법 역시 민주주의에서 찾아야 한다. AI 시대에 우리에게 절실한 것은 포용적 제도와 사회, 곧 더 많은 민주주의다. ‘기억의 정치학’의 소중함을 다시 일깨운 소설가 한강의 노벨문학상 수상 소식과 더불어 올해 노벨상을 바라보며 느낀 단상이다. 이두걸 전국부장

인류는 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전에 따른 시대적 변곡점을 지나고 있다. AI가 모든 분야로 확산되면서 올해 노벨 과학상 3개 중 물리학상과 화학상이 이 분야 연구자들에게 돌아갔다. 노벨위원회는 세상의 근본 다이내믹스에 대해 연구하는 학자에게 수여하는 물리학상을 젠 AI 인공신경망 구조를 설계·구현한 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 안겼다. 또 새로운 단백질 구조를 찾아내는 AI 기술로 질병 치료약 발견의 새로운 패러다임을 연 워싱턴대의 데이비드 베이커 교수와 구글 딥마인드의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스와 그의 동료 존 점퍼를 화학상 수상자로 선정했다. 변혁의 시대에는 자유의 가치가 두드러진다. 올해 노벨 경제학상은 국가 간 부의 차이에 대한 연구를 통해 자유롭고 포용적인 체계를 갖춘 국가가 번영한다는 것을 보여 준 MIT의 다론 아제모을루, 사이먼 존슨 교수와 시카고대의 제임스 로빈슨 교수에게 돌아갔다. 러시아나 중국 같은 톱다운 체계는 일시적으로 자원 분배의 효율성을 높일 수 있지만 이런 성장은 지속 가능하지 않다. 이런 전체주의 국가에서는 누구에게나 혁신을 주도하고 성과를 나눌 수 있는 자유가 주어지지 않기 때문이다. 노벨상 수상자들은 한국의 고도성장에 이르는 과정도 이런 자유가 주어졌기에 가능했던 것으로 해석했다. 혁신의 자유를 존중하는 체계에서는 기존의 시장에서 견고한 입지를 차지한 ‘인컴번트 기업’들도 혁신을 하지 못하면 새로운 혁신 스타트업들에 밀려 역사에서 사라진다. 구글의 등장으로 인터넷 시대 검색을 연 야후가 사라지고, 대화형 AI를 지원하는 오픈AI 등 스타트업들의 등장으로 구글의 독보적인 검색과 주된 수입원인 광고시장이 미래에 위협받는 것이 이런 예다. 또한 AI 때문에 반도체 산업이 CPU 중심에서 AI 가속 반도체인 GPU 중심으로 바뀌면서 관련 기술에 독보적인 엔비디아와 파운드리 기업 TSMC가 시장의 변곡점을 만들어 냈다. 이 두 회사의 현재 시장 가치는 각각 3조 4000억 달러와 1조 달러에 이른다. 한때 1위의 반도체 기업 인텔은 그 가치가 불과 1000억 달러에 불과한 15위로 떨어져 존망의 위기에 빠졌다. 반면 인텔에 밀려 고전하던 2위의 CPU 기업 AMD는 GPU 공급에서 엔비디아 대안 기업으로 부상하면서 시장 가치가 6위로 올라 삼성전자에 근접하고 있다. 또한 메모리 업체들의 시장 영향력은 메모리 칩과 엔비디아 GPU 칩의 패키징까지 담당하는 TSMC 때문에 줄어들 수밖에 없게 됐다. 자유로운 혁신 체계의 근본은 혁신을 선도하는 인재와 도전적 실험에 투자하는 혁신 자본이다. 허사비스와 점퍼가 딥마인드를 인수한 구글의 지원 없이 노벨 화학상 수상이 가능했을까. 화학상 수상자 워싱턴대 베이커 교수는 이 대학의 단백질 설계 연구원에 투입된 공적 연구비와 기부금, 베이커 교수와 이 연구원 출신들이 세운 20개가 넘는 바이오 스타트업에 투자된 벤처자본 없이 가능했을까. 베이커 교수는 올해도 딥마인드 알파폴드에 대적하는 로제타폴드 연구 결과를 바탕으로 10억 달러의 벤처 자본을 유치해 자이라 테라퓨틱스를 공동 창업했다. 기술개발을 선도하는 공동창업자는 CMU에서 박사를 마친 뒤 베이커 교수와 함께 연구하다 최근에는 메타에 몸담았던 헤투 카미세티 박사다. CEO는 제넨테크의 연구를 총괄했던 경력과 여러 바이오 회사 공동창업 경력이 있는 전임 스탠퍼드대 총장 마크 테시어 라빈이 맡았다. 노벨 화학상의 사례는 혁신 연구로 세상을 바꾸려면 뛰어난 인재들이 도전적 실험을 이어 나갈 규모의 자본 파이프라인이 있어야 한다는 것을 보여 준다. 국가 연구비는 혁신의 씨앗을 뿌릴 수 있지만 그 속도와 규모면에서 사적 벤처 자본과 비교가 되지 않는다. 우리도 이런 사적 벤처 자본 파이프라인을 어떻게 만들지 고민해야 한다. 한국의 작가 한강에게 수여된 노벨 문학상도 변하는 세상에서 자유의 가치를 다시 한번 일깨웠다. AI 에이전트와 휴머노이드가 인간을 반복적인 일상으로부터 자유롭게 할 세상에서 인류는 어떤 가치로 새로운 시대를 만들어 가야 할지 고민해야 할 것이다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

“많은 사람이 인공지능(AI)은 우리 손에 쥐어진 편리한 도구라고 생각한다. 그렇지만 AI는 이전에 인간이 만든 도구들과 달리 스스로 학습하고,결정 내리는 능력을 갖춘 주체적 행위자라는 점을 잊어서는 안 된다. 그런 인공지능에 모든 것을 맡기겠다는 것은 인간의 삶과 역사뿐만 아니라 지구상 모든 생명의 진화를 건 극히 위험한 도박이다.” 유발 하라리(48) 이스라엘 예루살렘히브리대 교수는 15일 화상 인터뷰를 통해 AI의 잠재적 위험에 대해 이같이 경고했다. 영국 케임브리지대 실존위기연구센터 석학연구원이기도 한 하라리 교수는 역사와 생물학의 관계, 인간과 다른 동물 간의 차이, 과학기술이 일으키는 윤리적 문제 등을 연구하고 있다. 이런 고민은 우리에게도 잘 알려진 ‘사이언스’, ‘호모 데우스’ 같은 작품에서도 드러난다. ‘호모 데우스’ 출간 뒤 6년 만에 내놓은 하라리 교수의 신간 ‘넥서스’는 비(非)인간 지능인 AI가 우리 인류에게 가장 가까이 다가온 실질적 위협이라고 주장하며 아직 인간에게 통제권이 있는 ‘바로 지금’ AI에 대한 관리를 시작해야 한다는 내용이 주를 이룬다. 이는 올해 노벨물리학상 수상자들이 AI의 지나친 발전에 대해 우려를 표한 것보다 더 강력한 경고다. 하라리 교수는 현재 곳곳에서 벌어지는 분쟁을 거론하며 이미 AI가 전쟁 양상을 바꿔 놓고 있음을 환기했다. 그는 “AI가 전쟁에 나간다고 하면 할리우드 영화처럼 AI 로봇들이 직접 총을 쏘고 살육하는 장면을 떠올리기 쉽지만 실제로는 AI가 공격 대상을 지정하는 방식으로 전쟁에 개입한다”며 “그렇지만 AI가 정한 공격 대상이 제대로 정해졌는지, 도덕적 문제를 위반하고 있지는 않은지, 전쟁 관련 국제법을 지키고 있는지 아무도 모른다는 점은 매우 심각한 상황”이라고 지적했다.

한강의 노벨문학상 수상은 작가의 쾌거이자 한국문학의 축적된 역량의 결실이다. 한강의 위대한 성취에 연일 벅찬 감격을 누르지 못하는 한편으로 물리학·화학·생리의학 등 과학 분야 노벨상은 언제 받을 수 있을까 아쉬움이 든다. 이웃 일본은 지금까지 과학 분야에서 25명, 중국은 3명의 수상자를 배출했다. 우리는 아직 한 명의 수상자도 나오지 못했다. 그 차이를 가르는 것은 기초과학 분야에 대한 집중 투자를 통해 장기간 연구에 몰두할 수 있는 안정적 환경이 조성돼 있느냐의 여부다. 탁월한 성과를 내려면 당장은 성공률이 낮고 사업성이 낮더라도 창조적 연구 자체에 지긋하게 매달리게 할 수 있어야 한다. 단기 성과에 집착하는 우리 풍토에서는 한계가 크다. 중국은 1980년대 이후 해외의 우수 중국인 과학자를 귀국시켜 첨단기술을 양성하는 백인, 천인, 만인 계획을 세웠다. 그 안에 노벨상 수상이 기대되는 과학자 100인을 만들겠다는 중장기 비전도 포함시켰다. 네이처는 지난 8월 한국특집호에서 “한국은 2022년 국내총생산(GDP) 대비 연구개발(R&D) 투자 비율이 세계 2위지만, 연구 성과는 8위에 그쳤다”며 “장기적 관점을 갖고 꾸준한 투자를 해야 영향력이 큰 혁신연구가 나온다”고 따갑게 짚었다. 이공계 기피와 의대 선호 현상도 과학 분야의 고급인재 확보를 어렵게 하고 있다. 의대 지망생은 넘쳐나도 의·과학 연구인력은 빈약하다. 올해는 인공지능(AI) 연구자들이 노벨 물리학상에 이어 화학상까지 휩쓸었다. 우리는 AI 산업 육성의 근거가 될 AI기본법조차 없다. 최근 정부가 혁신을 기대할 수 있는 연구에는 성공·실패를 따지지 않고 연구개발 투자를 하겠다고 뒤늦게나마 밝힌 것은 바람직한 방향이다. 과학자들이 실패를 두려워하지 않고 혁신적 연구에 전념할 수 있도록 지원과 격려를 아끼지 않는 풍토가 조성돼야 한다. 한국문학이 세계 문단의 중심에 선 지금, 과학 노벨상도 먼 꿈으로만 남겨 둘 까닭이 없다.

올해 노벨평화상이 일본의 원폭 생존자 단체인 일본 원폭피해자단체협의회(日本被團協·니혼 히단쿄)에게 돌아간 가운데 대표위원이 “꿈의 꿈, 거짓말 같다. 계속해서 핵무기 폐기를 세계에 호소할 것”이라는 소감을 전했다. 11일(현지시간) 현지 공영방송 NHK 등에 따르면 올해 노벨평화상 수상자로 선정된 일본 원폭 생존자 단체인 일본 원폭피해자단체협의회의 미마키 도시유키 대표위원은 “계속해서 핵무기 폐기, 항구적 평화 실현을 세계에 호소할 것”이라고 밝혔다. 이어 “꿈의 꿈, 거짓말 같다”며 “히로시마현 평화공원 원폭 위령비에 수상 사실을 보고하러 가고 싶다”고 덧붙였다. 노벨위원회는 이날 일본 히로시마와 나가사키의 원폭 피해자들의 풀뿌리 운동 단체인 니혼 히단쿄를 2024년 노벨평화상 수상자로 선정했다고 발표했다. 니혼 히단쿄는 1956년에 일본 내 피폭자 협회와 태평양 지역 핵무기 실험 피해자들이 결성했으며, 일본에서 가장 크고 영향력 있는 피폭자 단체다. 노벨위원회는 “니혼 히단쿄는 핵무기 없는 세상을 만들기 위한 노력과 증언을 통해 핵무기가 다시는 사용돼선 안 된다는 것을 보여준 공로가 있다”며 “니혼 히단쿄와 다른 히바쿠샤(피폭자·원폭 피폭자를 뜻하는 표현)의 대표자들의 특별한 노력은 ‘핵 금기’의 확립에 크게 기여했다”고 설명했다. 이어 “이 역사적 증인들은 자기 경험을 바탕으로 한 교육 캠페인을 만들고, 핵무기 확산과 사용에 대해 긴급히 경고함으로써 전 세계적으로 핵무기에 대한 광범위한 반대를 형성하고 공고히 하는 데 도움을 줬다”고 말했다. 노벨위원회는 내년은 미국의 원폭 두 개가 히로시마와 나가사키 주민 약 12만명을 죽인 지 80주년이 되는 해라면서 오늘날의 핵무기는 훨씬 더 파괴적인 힘을 가지고 있어 문명을 파괴할 수도 있다고 지적했다. 니혼 히단쿄의 미마키 도시유키 대표는 평화상 수상이 “전 세계에 핵무기 폐기를 호소하는데 큰 힘이 될 것”이라는 소감을 밝혔다. 이러한 소식이 전해지자 이시바 시게루 일본 총리는 성명을 내고 “오랫동안 핵무기 폐기를 위해 노력해 온 일본 피단협이 노벨 평화상을 수상한 것은 매우 의미 있는 일이다”라는 축하의 뜻을 전했다. 이시바 총리 직전 내각을 이끌었던 기시다 후미오 전 총리 또한 자신의 엑스(X·옛 트위터)에 “핵무기 없는 세상과 영구적인 평화 실현을 향한 오랜 노력에 대한 평가”라는 글을 올렸다. 인류 평화에 이바지한 인물이나 단체에 주는 노벨평화상은 1901년 시작돼 올해 105번째 수상자가 결정됐다. 수상단체에는 상금 1100만 크로나(약 14억 3000만원)가 지급된다. 고 김대중 전 대통령은 노벨상 평화상의 유일한 한국인 수상자다. 그는 2000년 남북 화해 분위기를 이끌고 한국과 동아시아의 인권·민주주의를 증진한 공로로 평화상을 받았다. 앞서 7일에는 생리의학상 수상자로 마이크로RNA 발견에 기여한 미국 생물학자 빅터 앰브로스와 게리 러브컨이, 8일에는 물리학상 수상자로 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드와 제프리 힌턴이 선정됐다. 9일 화학상은 미국 생화학자 데이비드 베이커와 구글의 AI 기업 딥마인드의 데미스 허사비스 최고 경영자(CEO)·존 점퍼(39) 연구원이 받았고, 10일 문학상은 한국의 소설가 한강이 수상했다. 올해 노벨상 선정은 14일 경제학상 수상자가 발표되면 마무리된다.

국회 기획재정위원회가 11일 기획재정부를 대상으로 개최한 국정감사에서도 소설가 한강의 노벨문학상 수상과 관련한 얘기가 테이블에 올랐다. 박대출 국민의힘 의원은 “한강 작가의 노벨문학상 수상은 K컬처의 당연한 귀결”이라면서 “국민과 함께 반기는 역사적인 쾌거인 동시에 우리나라 인적 자원의 우수성을 또 한 번 입증했다. 사람이 자산이고 사람이 미래”라며 성과를 높이 평가했다. 최기상 더불어민주당 의원은 “노벨상 상금은 소득세법 시행령에 따라 비과세하느냐”고 질의했고, 최상목 부총리 겸 기재부 장관은 “그렇게 알고 있다”고 답했다. 노벨상 상금은 소득세법 시행령에 비과세 기타소득으로 규정돼 있다. 이에 한강 작가는 상금 1100만 스웨덴 크로나(약 14억 3000만원)를 세금을 떼지 않고 받게 된다. 다른 노벨상에 대한 언급도 줄을 이었다. 이인선 국민의힘 의원은 노벨상 화학상, 물리학상 수상자를 언급한 뒤 “요즘 노벨상 트렌드를 보면 모두 인공지능(AI) 관련 과학자들이 받고 있다”고 말했다. 앞서 지난 8일 노벨 물리학상 수상자로 AI 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드와 제프리 힌턴이, 9일 노벨 화학상 수상자로 미국 생화학자 데이비드 베이커와 구글의 AI 기업 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)·존 점퍼 연구원이 선정됐다. 이 의원은 이어 “여야 의원이 공동으로 AI 관련 투자 기업에 세제 혜택을 주는 내용의 법안을 제출했다”면서 “최 부총리가 AI 분야를 국가전략산업으로 지정해 적극적으로 지원해야 한다”고 강조했다. 최 부총리는 힌턴 교수를 만난 경험을 소개하며 “힌턴 교수가 ‘AI를 육성하는 데 뭐가 제일 필요하냐면 하나가 사람, 두 번째가 국가·정부의 지속적 지원’이라고 했다”고 전했다. 이어 “국가전략기술에 AI 분야를 포함하는 것을 긍정적으로 검토하고 있다”면서 “AI 분야가 넓어 어떤 부분을 국가전략기술로 지정할지 연구용역을 진행하고 있다”고 밝혔다.

올해 노벨 과학상의 화두는 ‘인공지능’ (AI)이다. 현재의 AI 시대를 있게 만든 두 사람이 물리학상을 받고 ‘알파고의 아버지’ 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 화학상을 수상했다. 그런데 놀라운 점은 ‘AI의 아버지’로 받들어지는 물리학상 수상자들의 입에서 AI의 위험성을 경고하는 목소리가 나왔다는 것이다. ●AI는 인공지능 아닌 ‘외계 지능’ AI가 가진 잠재적 위협에 관해 우려하는 이들이 점점 늘고 있다. ‘사피엔스’의 저자로 유명한 이스라엘의 석학 유발 하라리(위 사진)도 그중 한 명이다. 새 책 ‘넥서스’는 그가 AI의 세계적인 대두를 경계하기 위해 낸 책이다. 결론은 간명하다. “통제할 수 없는 힘(AI)을 불러내지 말라”는 거다. 이런 결론으로 가는 서사는 전작들과 마찬가지로 방대하기 이를 데 없다. 벽돌책이지만 술술 읽힌다. AI는 ‘Artificial Intelligence’(인공지능)의 약자로 인식된다. 저자의 생각은 다르다. ‘Alien Intelligence’(외계 지능)라는 것이다. ‘외계’ 정보 네트워크가 불량해지면 기존의 인간 갈등을 증폭시켜 AI 군비 경쟁과 디지털 냉전으로 몰아갈 수 있다. AI 혁명에 긍정적인 이들은 신문과 라디오가 민주주의를 이끌고 산업혁명이 삶을 개선한 것처럼 AI도 그러하리라 믿는다. 하지만 다른 게 있다. 이제껏 인간이 만든 발명품들은 인간에게 힘을 실어 줬다. 새로운 도구가 아무리 강력해도 그것을 어디에 쓸지 결정하는 건 항상 인간의 몫이었다. 칼과 폭탄은 누구를 죽일지 스스로 결정하지 않는다. 반면 AI는 스스로 정보를 처리할 수 있으며 인간을 대신해 결정을 내릴 수 있다. “AI는 도구가 아니라 행위자”라는 말이다. 정보는 접착제와 같아서 네트워크를 하나로 결속시킨다. 문제는 정보의 오염이다. 대부분은 정보 네트워크의 작동 방식에 대해 오해하고 있다. 로널드 레이건 전 미국 대통령은 1989년 베를린 장벽이 무너지기 몇 달 전 “전체주의적 통제라는 골리앗은 마이크로칩이라는 다윗에 의해 빠르게 무너질 것”이라고 했고, 버락 오바마도 “정보는 산소 같은 것”이라며 “정보가 자유롭게 흐를수록 사회가 튼튼해진다”고 했다. 저자는 이를 “정보에 대한 순진한 관점”이라고 꼬집었다. 정보에 대한 순진한 관점은 전체 그림의 일부만 본다. 저자는 가장 흔한 정보 오염의 예로 페이스북을 든다. 2016~2017년 사이 미얀마에서는 불교를 믿는 다수의 버마족과 이슬람을 믿는 소수 로힝야족 사이에 오염된 정보가 생성됐다. 이는 걷잡을 수 없는 폭력을 불렀다. 그 숙주가 페이스북이었다. ●새로운 신의 자리를 AI가 누릴 수도 이쯤에서 의문이 생긴다. 당신과 나는 정보 오염 과정에 무관한 사람이며 당연히 분열과 상잔에서 자유롭다고 믿어도 될까. 옮긴이의 말에서는 회의적인 분위기가 읽힌다. “어쩌면 인간은 새로운 신의 자리를 정보(AI)에 내주어야 할지도 모른다.”

소설가 한강(54)이 한국 작가로 최초로 노벨 문학상 수상의 영예를 안았다. 한국인이 노벨상을 받은 것은 지난 2000년 평화상을 탄 고(故) 김대중 전 대통령에 이어 두 번째다. 스웨덴 한림원은 10일(현지시간) 올해 노벨 문학상 수상자로 “한국의 작가 한강을 선정했다”고 밝혔다. 한림원은 “역사적 트라우마에 맞서고 인간 생의 연약함을 드러낸 강렬한 시적 산문”이라며 선정 이유를 밝혔다. 수상자에게는 상금 1100만 크로나(약 13억 4000만원)와 메달, 증서가 수여된다. 이날 문학상에 이어 11일 평화상, 14일 경제학상 수상자가 발표될 예정이다. 앞서 7일에는 노벨 생리의학상 수상자로 마이크로RNA 발견에 기여한 미국 생물학자 빅터 앰브로스와 게리 러브컨이, 8일에는 노벨 물리학상 수상자로 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드와 제프리 힌턴이 선정됐다. 9일 발표된 노벨 화학상은 미국 생화학자 데이비드 베이커와 구글의 AI 기업 딥마인드의 데미스 허사비스 최고 경영자(CEO)·존 점퍼(39) 연구원이 받았다. 노벨상 시상식은 알프레드 노벨의 기일인 12월 10일 스웨덴 스톡홀름(생리의학·물리·화학·문학·경제상)과 노르웨이 오슬로(평화상)에서 열린다. 서울신문 신춘문예서 소설가로 첫발영국 맨부커상, 프랑스 메디치상 수상 1970년 11월 전라남도 광주에서 소설가 한승원의 딸로 태어난 한강은 이후 서울로 올라와 풍문여고를 거쳐 연세대 국문과를 졸업했다. 1993년 계간 ‘문학과 사회’ 겨울호에 ‘서울의 겨울’ 등 시 4편을 실으며 시인으로 먼저 등단했다. 이듬해 서울신문 신춘문예에 ‘붉은 닻’이 당선되며 소설가로 첫발을 내딛었다. 그는 과거 서울신문 신춘문예 당선소감에서 “아파서 쓴 것인지, 씀으로 해서 아팠는지는 알 수 없다. 그저 아프면서 썼다. 밤은 아득하여 끝이 보이지 않았다. 하나 새벽은 늘 여지없었다. 어둠의 여지없음만큼이나 지독한 힘이었다”고 회고했다. 또 “무릎이 꺾인다 해도 그 꺾이는 무릎으로 다시 한 발자국 내딛는 용기를 이제부터 배워야 하리라”라고 다짐했다. 이후 한강은 2016년 세계적 권위의 문학상 ‘맨부커상’에서 소설 ‘채식주의자’로 영연방 이외 지역 작가에게 주는 인터내셔널 부문을 한국인 최초로 수상했다. 맨부커상은 노벨문학상·공쿠르상과 함께 세계 3대 문학상으로 꼽힌다. 2023년에는 제주 4·3 사건의 비극을 세 여성의 시선으로 풀어낸 2021년작 ‘작별하지 않는다’로 프랑스 4대 문학상 중 하나인 ‘메디치 외국문학상’을 수상하며 한국을 대표하는 작가로 부상했다.

첨단 과학기술은 양날의 검이다. 인류 발전에 기여하지만 동시에 파괴적인 결과를 초래해 두고두고 비난의 대상이 되기도 한다. 미국의 물리학자인 오펜하이머는 1945년에 세계 최초로 원자폭탄을 개발해 ‘원자폭탄의 아버지’로 불린다. 핵무기 개발에 나선 나치 독일을 막고자 핵무기 개발에 나섰지만, 일본에 원자폭탄이 투하된 이후 “나는 세상의 파괴자가 됐다”고 자책하며 핵확산 금지 운동에 전념했다. 21세기 들어서는 중국의 허젠쿠이가 과학기술이 지닌 양면성을 보여 줬다. 그는 2018년에 에이즈에 대한 면역력을 지닌 인류 최초의 유전자 편집 아이를 탄생시켰다. 세계 과학계는 그의 행위가 생명윤리의 한계를 넘어섰다고 비판했다. 그는 지난해 홍콩 언론과의 인터뷰에서 “너무 빨리 유전자 조작 아이를 만들었다”고 후회했다. 2년 전 챗GPT로 인공지능(AI) 기술 발전을 이끈 오픈AI의 샘 올트먼도 마찬가지다. 그는 “스스로 생각하는 AI는 인류를 심각하게 위협할 수 있다”며 책임감 있는 AI 개발을 강조했다. 이런 목소리는 과학기술의 발전에 윤리적 고민이 필수적임을 보여 준다. 올해의 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드 미 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 선정됐다고 한다. AI 기술의 발전과 그 잠재력을 인정받은 셈이다. 그러나 ‘AI 대부’로 불리는 힌턴 교수는 이런 호평에도 ‘AI가 인간사회를 지배할 수 있다’고 경고한다. 이는 노벨이 자신의 다이너마이트 개발 기술이 살상 무기에 이용되자 인류의 복지 증진을 위해 노벨상을 만든 것과 비슷한 맥락이다. 노벨상 창시자와 수상자 모두 기술의 어두운 측면을 걱정하는 모습은 기술 발전이 양날의 검임을 재차 보여 준다. 과학기술은 계속 발전할 것이다. 기술 발달의 불확실성을 고려하면 발전의 한계를 정하기란 쉽지 않다. 기술로 인한 윤리적 문제를 해결할 규범과 체계를 마련하는 작업이 어느 때보다 중요해졌다. 박현갑 논설위원

올해 노벨 화학상을 받은 데이비드 베이커 교수와 데미스 허사비스 딥마인드 대표, 존 점퍼 수석연구원의 공통점은 단백질 구조 예측을 위한 인공지능(AI)을 개발했다는 점이다. 베이커 교수는 ‘로제타폴드’, 딥마인드는 ‘알파폴드’라는 AI를 개발해 공개했는데, 이 둘은 같은 듯 다르다. 빠르게 수분에서 수시간 내에 단백질 구조를 예측한다는 점에서는 공통점이 있지만 알고리즘 구현 방식에서 차이를 보인다. 베이커 교수가 개발한 ‘로제타폴드’는 비밀스러운 단백질의 구조를 정확하게 해독하겠다는 의미로 기원전 196년 고대 이집트에서 만들어진 비석인 로제타스톤에서 이름을 따왔다. 로제타폴드는 세 종류의 AI로 구성된다. 알려지지 않은 단백질이 주어지면 단백질 데이터베이스에서 비슷한 아미노산 서열을 빠르게 찾는 AI와 단백질 내부에서 아미노산이 연결되는 형태를 예측하는 AI, 이를 토대로 어떤 입체 구조를 가졌는지 예측하는 AI로 이뤄져 있다. 이런 세 가지 과정을 반복하면서 각 AI가 제시한 결과를 개선해 정확도를 높이는 형식이다. 우리에겐 ‘알파고의 아버지’로 잘 알려진 허사비스가 이끄는 딥마인드팀이 개발한 알파폴드는 로제타폴드에 앞서 개발된 인류 최초의 단백질 구조 예측 인공지능이다. 이미 알려진 단백질 구조와 아미노산 배열을 학습함으로써 새로운 아미노산 배열만으로 구조를 순식간에 예측할 수 있게 된다. 마치 구글에서 검색하듯 원하는 단백질 구조를 수분~수시간 내에 빠르게 알아낼 수 있게 해 준다. 지난 5월에 공개된 알파폴드3는 기존 알파폴드가 단백질 간 상호작용만 예측했던 것을 넘어 단백질과 리간드, 핵산, 항체 등 상호작용을 복합적으로 파악할 수 있게 해 준다. 이 때문에 허사비스는 알파폴드를 내놓으면서 ‘디지털 생물학’의 시대가 열렸다고 자평하기도 했다. 석차옥 서울대 화학부 교수는 “20세기 초 양자역학의 발견으로 물리학 분야에서 혁신이 일어난 것처럼 2000년대 초 AI의 등장이 앞으로 과학 분야 전반에 엄청난 파급효과를 가져올 것으로 보인다”며 “올해 노벨 물리학상과 화학상 수상은 AI가 기존의 패러다임을 바꾸는 과학의 새로운 도구가 될 것이란 걸 미리 보여 준 것일 뿐”이라고 말했다.

2024년 노벨 화학상은 인공지능(AI)을 이용해 단백질 구조를 설계하고 예측할 수 있는 방법을 찾은 연구자들에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨위원회는 9일(현지시간) 올해 노벨 화학상 수상자로 데이비드 베이커(왼쪽·62) 미국 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스(가운데·48) 영국 구글 딥마인드 대표와 존 점퍼(오른쪽·39) 딥마인드 수석연구원을 선정했다고 밝혔다. 노벨위원회는 “베이커 교수는 단백질 설계를 위한 컴퓨터 계산법을 개발하고, 허사비스와 점퍼는 ‘알파폴드’라는 인공지능 단백질 구조 예측 프로그램을 개발한 공로가 인정됐다”고 수상 업적을 평가했다. 이번 노벨 화학상 수상자 중 베이커 교수는 상금 1100만 크로나(약 14억 3033만원) 중 절반을, 허사비스와 점퍼는 각각 4분의1씩 받게 된다. 올해는 물리학상에 이어 화학상도 인공지능 분야에서 수상자를 배출해 그야말로 ‘인공지능의 시대’가 열렸음을 상징적으로 보여 준다는 평가가 나온다. 지난 8일 인공지능 시대를 연 것으로 평가받는 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예 교수, 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 교수가 노벨 물리학상 수상자로 발표됐을 때 이례적이라는 목소리가 나왔지만, 화학상도 인공지능 연구자가 수상하면서 보수적이라는 노벨위원회에서도 인공지능이 대세임을 인정했다는 평가다. 지구상에 존재하는 생물은 약 150만종에 이르며, 각각 수천에서 수만 종의 단백질을 가지고 있기 때문에 현재 지구상에 존재하는 단백질 종류는 1조개 가까이 된다. 단백질은 스무 종의 아미노산이 연결돼 있고, 4차 구조까지 있기 때문에 단백질 구조를 이해하고 관찰한다는 것은 극히 어려워 ‘신의 영역’이라는 농담까지 있다. 불과 몇 년 전까지만 해도 단백질 입체 구조를 알아내기 위해서는 엑스선 결정학이나 극저온 전자현미경 등을 이용했는데, 계산이 복잡해 짧게는 수개월에서 길게는 수년이 걸렸다. 이 때문에 지금까지 알려진 단백질 중 사람이 구조를 밝혀 낸 것은 17% 정도에 불과하다. 그런데 이런 판도를 바꾼 것이 인공지능이다. 포문을 연 것은 2016년 3월 이세돌 9단과 대국에서 압승한 바둑 AI ‘알파고’를 만들어 우리에게도 잘 알려진 허사비스가 이끄는 구글 딥마인드다. 딥마인드는 그동안 개발해 온 게임용 인공지능을 넘어 과학 연구에 활용할 수 있는 인공지능을 만들겠다는 생각으로 단백질 구조를 분석하는 인공지능 ‘알파폴드1’을 2018년 세상에 내놨다. 2020년 딥마인드팀은 알파폴드2 모델을 새로 내놨다. 업그레이드된 알파폴드의 도움으로 연구자들은 약 2억개의 단백질 구조를 예측하게 됐다. 현재는 190개국 200만 명 이상이 사용하고 있다. 이전까지만 해도 과학계에서 인공지능은 소위 ‘아이들 장난감’같이 취급해 왔는데, 알파폴드의 등장으로 단백질 예측 연구 분위기가 달라지고 인공지능에 대한 인식까지 바뀌게 된 것이다. 이번에 화학상을 받은 허사비스와 점퍼는 지난해에 ‘예비 노벨상’이라고 불리는 래스커상, ‘실리콘밸리의 노벨상’이라고 불리는 브레이크스루상 수상자로 선정된 바 있어 노벨상 수상 가능성을 높였다. 이번 노벨 화학상의 상금 배분 비율을 보면 베이커 교수의 업적을 더 높이 평가하고 있다. 베이커 교수는 알파폴드 등장에 앞서 단백질 구조 연구에 있어서는 세계적인 석학이다. 베이커 교수는 2020년에 열린 ‘단백질 구조 예측 학술대회’(CASP14)에서 구글 딥마인드에 이어 2위를 차지했다. 인공지능인 알파폴드가 압도적인 성적으로 1위를 차지하기는 했지만, 인공지능이 아닌 인간 중에서는 베이커 교수가 1위를 차지한 것이다. 베이커 교수는 단백질 예측뿐 아니라 물리화학적 방법으로 완전히 새로운 방식의 단백질을 설계하는 데도 ‘지존’의 위치에 있다. 이 때문에 허사비스와 점퍼보다 앞서 2020년에 브레이크스루상 생명과학상 수상자로 선정됐다. 베이커 교수는 한국과도 인연이 있다. 백민경 서울대 생명과학부 교수가 베이커 교수의 수제자로, 베이커 교수팀이 2021년 로제타폴드라는 단백질 예측 인공지능을 개발할 때 참여했다. 알파폴드가 속도를 앞세웠다면 베이커 교수팀의 로제타폴드는 정확도를 앞세운다. 이 때문에 과학 저널 ‘사이언스’에서 ‘2021년 가장 주목한 연구’로 로제타폴드 개발이 꼽히기도 했다. 한편 화학상을 끝으로 올해 노벨 과학상 수상자 7명이 모두 공개됐다. 이번 수상자의 국적을 보면 미국 4명, 영국 2명, 캐나다 1명으로 올해도 미국이 사실상 주도했다.

8일(현지시간) 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회의 올해 노벨 물리학상 수상자 발표는 21세기 모든 기술의 중심이 인공지능(AI)으로 수렴되고 있음을 상징적으로 보여 주는 대목이었다. 노벨위원회는 그간 전통적 물리학 연구자를 수상자로 정했던 관행에서 탈피해 비교적 신생 학문인 AI 연구학에 영예를 안겼다. 올해 노벨 물리학상을 받은 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 교수는 각각 오늘날 AI 혁명의 토대를 닦은 과학자로 꼽힌다. 홉필드 교수는 AI 학습의 기본이 되는 인공 신경망 원리를 1980년대 처음으로 내놓았고, 힌턴 교수는 AI의 딥러닝(심층 학습) 개념을 처음 고안했다. 이를 두고 학계에서는 ‘AI 기술이 모든 것을 결정하고 주도하는 시대’라고 평가했고, 산업계는 이런 흐름을 ‘AI 골드러시’(AI Gold Rush) 시대라고 표현했다. 오는 23일 ‘AI 골드러시: 확장과 소멸의 변곡점’을 주제로 열리는 ‘2024 서울미래컨퍼런스’는 AI가 촉발한 사회 분야별 변화를 진단하고 다가올 미래를 탐구하는 시간으로 꾸며진다. 국내외 석학과 AI 전문가들이 함께 머리를 맞대 이미 일상의 한 부분으로 들어온 AI 기술의 현주소를 살펴보고, 이를 매개로 ‘더 나은 인류와 환경’을 위한 방안을 모색한다. 특히 AI와 인간지능(HI)의 공존을 넘어 인류의 미래를 위협하는 난제를 해결하는 도구로서 AI가 지닌 잠재력을 확장하는 방법을 함께 찾아 나가는 자리가 될 것으로 기대된다. 첨단 산업의 산실로 꼽히는 미국 실리콘밸리 기업과 글로벌 빅테크는 AI라는 기술 골드러시를 맞아 인간을 닮은 기술이 아닌 인간을 뛰어넘는 기술 개발 경쟁에 천문학적 규모의 돈을 쏟아붓고 있다. AI 기술 주도권을 확보한 기업이 기술 전쟁에서 살아남을 수 있다는 절박함이 가득하다. 2022년 11월 생성형 AI 챗GPT 서비스를 출시하며 산업계 판도를 흔들었던 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)는 지난달 “앞으로 수천 일 내에는 인간의 지능을 뛰어넘는 초지능(superintelligence)이 등장할 수도 있다”면서 “더 오래 걸릴 수도 있지만 나는 우리가 거기에 도달할 것”이라고 확신했다. 이어 “기술은 석기시대에서 농업시대와 산업시대로 이끌었으며, 이제는 인텔리전스 시대로 가는 길목에 있다”고 진단한 뒤 “인텔리전스 시대의 특징은 엄청난 번영을 가져올 것이라는 점과 점진적이겠지만 기후를 고치고 우주 식민지를 건설하는 한편 모든 물리학을 발견하는 놀라운 승리가 결국 일상화될 것이라는 점”이라고 내다봤다. 2016년 ‘4차 산업혁명’을 주제로 처음 문을 연 서울미래컨퍼런스는 지난해까지 8년간 130여명의 국내외 석학과 분야별 전문가가 참여하고 3500여명의 관객이 자리를 채우며 국내 대표 첨단 기술 컨퍼런스로 자리매김했다.

2024년 노벨 화학상은 단백질 구조를 설계하고 예측할 수 있는 방법을 연구한 과학자들에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨 위원회는 9일(현지시간) 올해 노벨 화학상 수상자로 데이빗 베이커(62) 미국 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스(48) 영국 구글 딥마인드 대표와 존 점퍼 딥마인드(39) 박사를 선정했다고 밝혔다. 노벨 위원회는 “베이커 교수는 단백질 설계를 위한 컴퓨터 계산법을 개발한 공로가 인정됐으며, 하사비스와 점퍼는 ‘알파폴드’라는 인공지능 단백질 구조 예측 프로그램을 개발한 공로가 인정됐다”고 수상 업적을 평가했다. 올해는 물리학상에 이어 화학상도 인공지능 분야에서 수상자를 배출해 ‘인공지능의 시대’가 열렸음을 상징적으로 보여준다는 평가다. 이번 노벨 화학상 수상자 중 베이커 교수는 1100만 스웨덴크로나(14억 3033만원) 중 절반을, 하사비스와 점퍼가 각각 4분의1씩을 받게 된다. 화학상을 끝으로 노벨 과학상 수상자는 7명이 모두 공개됐다. 이번 노벨과학상 수상자의 국적을 보면 미국 4명, 영국 2명, 캐나다 1명으로 미국이 사실상 싹쓸이했다. 노벨 과학상 수상자 발표가 종료되고 10일 노벨 문학상, 11일 노벨 평화상, 14일은 알프레드 노벨을 기념하는 스웨덴 국립은행 경제학상(노벨 경제학상) 수상자 발표만 남았다.

응용 분야에서 이례적으로 선정1982년 ‘홉필드 네트워크’ 제시이론물리학, 컴퓨터 분야 적용인공 신경망 통해 강력한 계산 2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망 연구로 현재의 인공지능 시대를 연 미국, 캐나다 과학자에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨위원회는 8일(현지시간) 올해 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예교수, 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 명예교수를 선정했다고 밝혔다. 노벨위원회는 “홉필드 교수는 이미지를 저장하고 데이터의 다른 유형 패턴을 재구성할 수 있는 연상기억이라는 개념을 제시했고, 힌턴 교수는 데이터에서 자율적으로 속성을 찾아 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 개발했다”고 업적을 소개했다. 이와 함께 “1980년대 두 사람의 연구가 2010년대에 시작된 인공지능 혁명의 기초를 마련했다”고 평가했다. 그러나 노벨 물리학상 수상자를 입자물리, 우주론, 고체물리 같은 전통 분야가 아닌 응용 분야에서 선정한 것은 이례적이라는 반응이 나온다. 고체물리학자였던 홉필드 교수는 1980년대 들어 생물학 분야에 관심을 가지면서 인공 신경망에 관해 연구했다. 그는 1982년 ‘신경회로망과 응집력이 있는 물리적 시스템’이라는 제목의 전설적인 논문에서 ‘홉필드 네트워크’를 제시했다. 신경망을 물리적으로 해석한 홉필드 네트워크는 최적화나 연상기억 등에 사용되는 대표적인 모델이다. 홉필드 교수의 연구는 이론물리학의 개념을 컴퓨터 과학 분야에 적용하며 유전학과 신경과학을 비롯한 다양한 생물학적 질문을 던짐으로써 인공지능 연구에 새로운 통찰력을 제공했다는 평가를 받는다. 1950년대 인공지능 개념이 처음 제시된 뒤 1970년대 초까지 활발히 연구됐다. 그러나 1970년대 중반부터 1980년대 초까지 인공지능에 관한 관심이 급속도로 식어 버린 이른바 ‘인공지능 연구의 첫 번째 빙하기’를 맞는다. 이때 꺼져 가던 인공지능 연구의 불꽃을 되살리고 지금의 인공지능 기술이 있게 만든 것이 힌턴 교수다. 힌턴 교수는 1984년 홉필드 교수의 제자인 테리 세즈노프스키와 함께 ‘볼츠만 머신’이라는 개념을 제안했다. 기존 홉필드 네트워크에 신경망 알고리즘을 결합해 개선한 것으로 대규모 병렬처리를 이용해 강력한 계산이 가능하게 한 것이다. 볼츠만 머신은 확률적으로 순환하는 신경망 네트워크로 내부 구조에 의한 학습이 가능하고 여러 조합된 문제를 해결할 수 있다. 재미있는 것은 ‘인공지능의 아버지’로 평가받는 힌턴 교수가 최근에는 인공지능의 위험성을 경고하는 데 앞장서기도 한다는 점이다. 이번 노벨 물리학상 수상자들은 1100만 크로나(약 14억 3033만원)를 반씩 나눠 갖는다.