“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.

골다공증은 뼈의 양과 밀도가 감소하는 질적 변화로 뼈의 강도가 약해져 쉽게 골절이 일어날 수 있는 상태다. 남성보다는 50대 이후 여성에게서 주로 나타나는 이 증상은 조기 진단을 통해 예방이 가능한 것으로 알려졌다. 이런 상황에서 영국 버밍엄대 의·보건대, 셰필드대 의학·공중보건대, 옥스퍼드대 류머티즘 연구소, 캐나다 토론토대 의·생명 물리학과, 써니브룩 연구소 공동 연구팀은 뼈의 혈관 세포인 내피세포에서 발견된 ‘CLEC14A’라는 단백질이 뼈 형성 세포인 조골세포 기능을 차단한다는 사실을 확인했다고 14일 밝혔다. 이 연구 결과는 생명 과학 분야 국제 학술지 ‘커뮤니케이션즈 생물학’ 10월 11일 자에 실렸다. 내피세포는 혈관을 형성해 뼈에 공급되는 산소와 영양소의 흐름을 조절할 뿐만 아니라 미성숙 조골세포를 새로운 뼈가 필요한 부위로 운반하는 역할을 한다. 그런데, 내피세포 외부에 CLEC14A 단백질이 존재하면, 조골세포는 뼈조직을 형성할 수 있을 정도로 성숙하지 못한다. 골다공증과 자가 면역 염증성 관절염에서 제대로 뼈 형성이 되지 않아 손상이 나타난다. 이는 장애, 통증, 극도의 피로감으로 이어져 환자들 삶의 질을 전반적으로 저하하는 것으로 알려졌다. 이에 혈관 세포가 정상적이고 건강한 조건에서 조골세포를 어떻게 조절하는지 이해하는 것은 뼈 형성이 부족한 환자들에게 새로운 치료제와 치료 방법을 개발하는 데 핵심이기 때문에 많은 의과학자가 연구 중이다. 연구팀은 CLEC14A 생성하도록 유전자 조작한 생쥐와 그렇지 않은 생쥐에게서 조골세포를 추출해 시험관 내에서 성숙 기간을 측정했다. CLEC14A 단백질이 없는 생쥐에서 채취한 조골세포는 4일 후에 성숙 단계에 도달하고, 18일 정도가 지나면 뼈조직을 형성하는 것으로 나타났다. 그렇지만, CLEC14A가 존재하는 세포는 8일이 지나서야 성숙 단계에 접어드는 것이 관찰됐다. 연구팀에 따르면 최근 10년 동안 뼈 내에서 ‘H형 혈관’이라는 새로운 형태의 혈관 세포가 발견됐는데, 이번 연구를 통해 CLEC14A 단백질이 H형 혈관 세포 표면에 존재할 수 있음을 밝혀냈다. 연구를 이끈 에이미 네일러 버밍엄대 의대 교수(면역학)는 “이번 연구를 통해 CLEC14A 단백질이 내피세포와 함께 이동하는 조골세포의 형성에 영향을 미친다는 사실을 확인했다”라며 “CLEC14A 단백질이 존재할 때 조골세포는 뼈를 덜 만들고, 제거되면 더 많은 뼈를 형성한다는 것을 알 수 있다”고 말했다. 네일러 교수는 “이번 연구는 골다공증, 만성 염증 질환자들처럼 뼈 형성이 부족한 환자들에게 새로운 치료의 길을 열어줄 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

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.

현대 천체물리학에 따르면 태초의 우주는 엄청나게 작지만, 밀도가 크고 뜨거운 상태였는데 어느 순간 ‘쾅’(bang)하고 폭발하면서 현재와 같은 엄청나게 큰 우주가 됐다는 것이 ‘빅뱅 우주론’이 정설이다. 영국, 미국, 독일, 스페인, 호주, 이탈리아, 프랑스 7개국 21개 대학과 연구기관 과학자로 구성된 국제 공동 연구팀은 빅뱅 이후 7억 년 만에 원시 우주에서 은하계 안쪽에서 바깥으로(인사이드 아웃) 성장하는 은하를 제임스 웹 우주망원경(JWST)으로 관찰했다고 13일 밝혔다. 영국 케임브리지대 우주학 연구소, 캐번디시 연구소, 런던대(UCL), 옥스퍼드대, 하트퍼드셔대, 미국 하버드-스미스소니언 천체물리학 연구센터, 콜로라도 볼더대, 캘리포니아 산타크루즈대(UCSC), 스탠퍼드대 입자 천체물리학 및 우주학 연구소, 애리조나대, 텍사스 오스틴대, 존스홉킨스대, 우주 망원경 과학 연구소, 위스콘신 메디슨대, 국립 광적외선 천문학 연구소, 독일 유럽 남방 천문대(ESO), 막스 플랑크 천문학 연구소, 스페인 천체생물학 연구센터(CAB), 호주 멜버른대, 전(全)우주 3차원 천체물리 연구센터(ASTRO 3D), 이탈리아 피사 고등사범학교, 프랑스 소르본대 천문학자와 물리학자 등이 참여했다. 이 연구 결과는 천문학 분야 국제 학술지 ‘네이처 천문학’ 10월 11일 자에 실렸다. 현재 관측되는 은하는 가스를 비롯한 우주 물질을 끌어들이거나, 더 작은 은하와 통합하면서 성장하는 2가지 메커니즘으로 성장하는 것으로 알려졌다. 그런데 초기 우주에서도 이런 방법으로 은하가 확장됐는지에 대해서는 명확한 설명을 내놓지 못하고 있다. JWST는 이런 초기 우주의 성장 과정을 밝혀내기 위한 임무도 수행하고 있다. 이번에 관측한 은하는 우리은하보다 100배나 작은 크기지만 초기 우주에서는 놀랍도록 성숙한 상태였다. 마치 큰 도시처럼 은하 중심에는 별(항성)이 밀집해 있지만 외부로 갈수록 밀도가 낮아지는 것이 확인됐다. 도시가 안에서 바깥으로 확장해 나가는 것처럼 이 은하 역시 안쪽에서 바깥쪽으로 뻗어나고 있음이 관찰됐다. 연구팀은 가스 방출, 우주먼지 흡수를 포함한 성장 모델링을 사용한 결과, 은하 중심에서 가장 오래된 별을 발견할 수 있었으며 주변 원반 구성 요소에서 매우 활발하게 별이 형성되고 있음을 확인했다. 이번 은하 주변에는 대략 1000만 년마다 별의 질량이 두 배씩 늘어나는 것으로 나타났다. 우리은하의 경우는 1000억 년마다 질량이 두 배로 증가하는 것과 비교한다면 매우 빠른 속도다. 연구팀에 따르면 이번에 관측된 은하는 안쪽에서 바깥쪽으로 확장, 성장하는 은하의 보기 드문 사례다. 이와 유사한 은하를 연구함으로써 가스 구름에서 오늘날 우리가 흔히 볼 수 있는 복잡한 구조의 은하로 어떻게 변화됐는지를 이해할 수 있을 것으로 기대한다. 연구를 이끈 샌드로 타첼라 영국 케임브리지대 교수(천체물리학)는 “은하가 우주적 시간 동안 어떻게 진화해왔는지는 천체물리학에서 매우 중요한 질문”이라며 “JWST 덕분에 우주 역사 초기 첫 10억 년을 탐구할 수 있게 됐다”고 말했다. 타첼라 교수는 “은하가 성장하고 별의 형성이 증가함에 따라 피겨 스케이팅 선수가 팔을 모으면서 회전속도를 높이는 것처럼 은하도 비슷한 방식으로 더 멀리서 가스를 끌어들이며 회전 속도가 증가해 나선형 또는 디스크 모양을 형성하는 것”이라고 덧붙였다.

제임스웹 우주망원경(JWST)이 많은 수증기를 지닌 외계 행성을 처음으로 관측했다. 13일 미국천문학회(AAS)가 지난 4일 발간하는 ‘천체물리학 저널 레터’에 따르면 ​지구에서 약 100광년 떨어진 이 외계 행성은 두꺼운 증기로 둘러싸여 있다. ‘GJ 9827 d’로 명명된 이 행성은 크기는 지구의 약 2배이며, 질량은 3배 더 무겁다. 대부분이 수증기로 구성된 대기를 가지고 있다. ​몬트리올 대학 트로티에 외계행성연구소의 캐롤라인 피올레-고라예브가 이끄는 연구팀은 ‘투과 분광법’이라는 기술을 사용하여 ‘GJ 9827 d’의 증기적 특성을 발견했다. ​투과 분광법은 원소와 이를 구성하는 화학물질이 특징적인 전자기파에서 빛을 흡수하고 방출한다는 사실에 기초하고 있다. 별에서 나오는 빛이 행성의 대기를 통과할 때, 그 대기의 원소는 특정 파장을 흡수해 빛 스펙트럼에 ‘갭’을 남긴다. 이러한 갭은 그 대기의 특정 원소와 분자의 ‘지문’이다. 피올레-고라예브 연구팀은 ​“GJ 9827 d는 태양계의 지구형 행성과 같이 무거운 분자가 풍부한 대기를 감지한 최초의 행성”이라면서 “이것은 엄청난 진전”이라고 강조했다. 또 위스콘신-매디슨 대학에 재학 중인 연구원인 에샨 라울은 성명을 통해 ​“이런 외계행성을 보는 것은 처음”이라면서 “이 행성은 대부분 뜨거운 수증기로 구성되어 있는 것으로 보이므로 ‘증기 세계’라고 부른다”고 말했다. 천문학자들은 ‘GJ 9827 d’와 같은 ‘증기 세계’가 존재할 수 있다고 오랫동안 추측해왔지만, 이같은 외계행성이 관찰된 것은 이번이 처음이다. 이 행성에는 생명체가 살 수 있을 가능성이 아주 낮지만 지구와 해왕성 크기 사이의 다른 거주 가능한 작은 외계행성을 연구하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 천문학자들은 보고 있다. ‘​GJ 9827 d’는 2017년 케플러 우주망원경에 의해 처음 발견되었다. 이 외계행성은 모항성 ‘GJ 9827’에서 840만㎞ 떨어져 있다. 이는 지구와 달 거리의 약 22배, 지구와 태양 사이 거리의 6% 수준이다. 이러한 근접성으로 인해 ‘GJ 9827 d’는 지구 기준으로 6일 만에 궤도를 완료한다. 이 별 주변에서 발견된 3개의 알려진 외계행성 중 세 번째다.​ 지난해 허블 우주망원경은 ‘GJ 9827 d’의 대기에서 수증기의 첫 단서를 발견했다. JWST와 근적외선 이미저 및 슬릿리스 분광기(NIRISS) 기기의 민감성 덕분에 연구팀은 이 외계행성이 수증기의 흔적만 있는 것이 아니라, 은유적으로 수증기에 잠겨 있다는 사실을 알아낼 수 있었다.​ 연구팀은 ‘GJ 9827 d’와 같은 세계가 더 많이 발견될 것으로 보고 있으며, 이는 증기 행성과 물의 세계가 매우 흔해질 수 있음을 시사하는 것으로 보고 있다.​

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

AI 일반화로 인지능력 축소 우려인간의 역량 강화 방법을 찾아야 이상욱 한양대 철학과·인공지능학과 교수는 ‘과학철학자’로 불린다. 과학의 철학적 탐구를 하고 있어서다. 이 교수는 서울대 자연과학대와 동대학원에서 물리학을 전공한 뒤 영국 런던정치경제대에서 철학 박사학위를 취득했다. 2002년부터는 한양대에서 학생들을 가르치고 있다. 그는 과학기술을 인문학적, 사회과학적 시각에서 연구하고 있다. 독특한 이력을 소유한 이 교수는 오는 23일 열리는 ‘2024 서울미래컨퍼런스’에서 ‘인간, 낯선 인공지능(AI)과 마주하다’를 주제로 기조 연설을 한다. 사람들은 흔히 기술을 인간의 제한된 능력을 확장하는 도구로 받아들인다. 이런 관점에서 AI도 인간의 인지능력을 확장하는 기술적 도구라고 볼 수 있다. 하지만 이 교수는 이런 생각에 두 가지 한계가 존재한다고 지적한다. 첫째는 AI의 사용이 점차 일반화되면 인간의 고유한 인지능력이 축소되거나 상실될 위험이 존재한다는 것이다. 원래 인간은 일이나 작업을 반복할수록 숙련되기 마련인데 AI가 오히려 ‘탈숙련’의 위험을 낳을 수 있다는 설명이다. 둘째는 AI를 사용하면서 인간 스스로가 변해야 한다는 것이다. 그런 까닭에 인간과 AI의 관계를 ‘공진화’로 보는 게 더 적합하다고 주장한다. 공진화란 2종 이상의 생물이 상호 영향을 주고받으며 진화한다는 개념인데 인간과 AI도 마찬가지란 것이다. 이 교수는 AI를 사용하면서 숙지해야 할 유의점을 여러 사례를 들어 설명할 예정이다. 인간과 매우 다른 방식으로 작동하는 ‘낯선’ AI와 생산적으로 협동하려면 인간이 AI에 의해 ‘대체’되지 않고 역량을 ‘강화’하기 위해 무엇을 해야 할지를 제안한다. 또한 AI와 같은 첨단 기술이 전기, 물처럼 인류의 복지에 보편적 혜택을 가져다주는 범용 기술이 되기 위해서는 어떤 노력이 필요한지 등을 제시할 예정이다.

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.

2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망을 연구로 현재와 같은 인공 지능 시대를 연 미국, 캐나다 과학자에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨 위원회는 8일(현지시간) 올해 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예 교수, 제프리 힌튼(77) 캐나다 토론토대 명예 교수를 선정했다고 밝혔다. 노벨 위원회는 “홉필드 교수는 이미지를 저장하고 데이터의 다른 유형 패턴을 재구성할 수 있는 연상 기억이라는 개념을 제시했고, 힌튼 교수는 데이터에서 자율적으로 속성을 찾아 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 찾아냈다”라며 “물리학의 도구를 사용해 오늘날 강력한 기계학습의 기초가 되는 방법을 개발함으로써 ‘인공지능의 봄’을 가져온 연구자들”이라고 수상 업적을 평가했다. 그러나, 노벨 물리학상 수상자를 입자 물리, 우주론, 고체 물리 같은 전통 분야가 아닌 응용 분야에서 선정했다는 것은 이례적이라는 반응이다. ●인공지능의 봄을 연 고체 물리학자 존 홉필드 교수는 원래 고체 물리학자로 1968~1969년 영국 케임브리지 캐번디시 연구소에서 구겐하임 펠로우십 당시 고체와 빛의 상호작용에 관한 연구로 ‘올리버 버클리상’을 수상하는 등 해당 분야에서 두각을 나타내는 학자였다. 그러다, 1980년대 들어서면서 생물학 분야에 눈을 돌려 물리학과 생물학의 융합 연구를 시작했다. 그러던 중, 홉필드는 1982년 ‘신경회로망과 응집력이 있는 물리적 시스템’이라는 제목의 논문을 발표하고, 여기에서 ‘홉필드 네트워크’를 제안했다. 이 논문은 이론 물리학, 신경 생물학, 컴퓨터 과학의 융합 연구의 결과물로 세 분야에서 가장 많이 인용되는 논문으로 꼽힌다. 신경망을 물리적으로 해석한 홉필드 네트워크는 최적화나 연상기억 등에 사용되는 대표적인 모델이다. 모든 뉴런(신경세포)이 양방향으로 연결된 신경회로망의 동작모델로 0과 1의 이진 입력을 받아 양과 음의 에너지 상태를 출력한다는 것이다. 학습패턴의 양극화 연산 적용, 학습패턴에 대한 가중치 행렬 계산, 계산된 가중치 행렬 저장, 입력패턴에 대한 학습 패턴을 연상하는 알고리즘으로 구성되는 홉필드 네트워크는 현재 기계학습의 기초적 모델로 알려져 있다. 홉필드 교수의 연구는 이론 물리학의 개념을 컴퓨터 과학 분야에 적용하면서, 유전학과 신경과학을 비롯한 다양한 생물학적 질문을 던짐으로써 인공지능 연구에 새로운 통찰력을 제공했다는 평가를 받는다. ●AI 빙하기 묵묵히 견디고 연구한 힌튼 교수 제프리 힌튼 교수는 ‘괴짜 연구자’, ‘외골수 연구자’로도 유명하다. 인공지능은 1950년대에 처음 개념이 제시된 뒤 1970년대 초까지 활발히 연구됐다. 그러다가, 1970년대 중반부터 1980년대 초까지 인공지능에 관한 관심이 급속도로 식어버린 이른바 ‘인공지능 연구의 첫 번째 빙하기’를 맞는다. 이때 꺼져가던 인공지능 연구의 불꽃을 되살리고, 지금의 기계학습과 심층학습을 있게 만든 것이 힌튼 교수다. 힌튼 교수는 1984년 홉필드의 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. 힌튼 교수는 구글의 석학 연구원도 지냈지만, 지난해 AI의 위험성을 경고하며 퇴사하기도 했다. 인공지능의 기초를 마련한 이가 인공지능의 위험성을 경고하고 나선 것이다. 조정효 서울대 물리교육과 교수는 “홉필드 교수는 고체 물리학자였다가 생물 쪽에 관심을 갖고 연구했고, 힌튼 교수는 컴퓨터 과학자이면서 신경과학자로 생물학적 원리를 물리학적으로 풀어내 현대 인공지능 연구에 접목한 대표적인 융합 연구자들”이라고 말했다. ●물리학이 만든 이론, 모든 과학에 도움 노벨 재단측은 “1980년대 이후 두 사람의 연구가 2010년경 시작된 인공지능 혁명의 기초를 마련했다”고 강조했다. 물리학이 기계 학습 발전을 위한 도구를 제공했고, 연구 분야로서 물리학이 인공 신경망으로부터 어떤 혜택을 받는지 지켜보는 것도 흥미로운 일이라고 덧붙였다. 실제로 기계학습은 앞서 노벨 물리학상 수상 업적과도 밀접한 관련을 갖고 있다. 2013년 노벨 물리학상 수상 업적인 ‘신의 입자’ 힉스를 발견하기 위해 방대한 양의 데이터를 분류하고 처리하는 데 기계 학습이 사용됐다. 또 2017년 노벨 물리학상 수상 업적인 블랙홀의 중력파 측정에서 잡음을 줄이고 외계행성을 찾는 데도 기계학습의 도움을 받는다는 설명이다. 그뿐만 아니라, 기계학습은 분자와 물질의 특성을 계산하고 예측하는 데 사용됐으며, 단백질 분자 구조를 계산해 그 기능을 결정하고, 더 효율적인 태양전지를 제작하기 위한 새로운 물질을 찾는 데도 도움을 주는 등 최근 많은 연구의 초석이 되고 있다는 평가다. 이번 노벨 물리학상 수상자들은 1100만 스웨덴크로나(14억 3033만원)를 반씩 나눠 갖는다. 노벨 재단은 9일 노벨 화학상, 10일 노벨 문학상, 11일 노벨 평화상, 14일은 알프레드 노벨을 기념하는 스웨덴 국립은행 경제학상(노벨 경제학상) 수상자를 발표한다.

올해 노벨 물리학상 수상자로 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 공로로 존 홉필드와 제프리 힌턴이 선정됐다. 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 8일(현지시간) 이들에게 노벨 물리학상을 수여한다고 밝혔다. 미국 출신의 홉필드는 미국 프린스턴대학, 영국 출신인 힌턴은 캐나다 토론토 대학 소속이다. 노벨위원회는 이들이 ‘인공신경망을 이용한 머신러닝을 가능케 하는 기반 발견 및 발명’과 관련한 공로를 세운 점을 높게 평가했다면서 “이들은 물리학적 도구를 이용해 오늘날 강력한 머신러닝의 기초가 된 방법론을 개발했다”고 했다. 이어 “홉필드는 자료상의 이미지와 다른 유형의 패턴을 저장하고 재구성할 수 있는 연상기억장치를 만들었다. 힌턴은 자료가 지닌 특성을 자동으로 찾아내 사진의 특정 요소를 식별하는 등의 임무를 수행할 수 있도록 하는 방법을 발명했다”고 했다. 엘런 문스 노벨물리학위원회 의장은 “수상자들의 연구는 이미 큰 혜택을 가져왔다. 물리학에서 우리는 특정한 특성을 지닌 새로운 소재를 개발하는 등 광범위한 영역에서 인공신경망을 활용하고 있다”고 말했다. 수상자들에게는 상금 1100만 스웨덴 크로나(약 13억 4000만원)가 수여된다. 노벨위원회는 이날 물리학상에 이어 9일 화학상, 10일 문학상, 11일 평화상, 14일 경제학상 수상자를 차례로 발표한다. 앞서 7일에는 노벨 생리의학상 수상자로 마이크로RNA 발견에 이바지한 미국 생물학자 빅터 앰브로스와 게리 러브컨이 선정됐다. 노벨상 시상식은 알프레드 노벨의 기일인 12월 10일 스웨덴 스톡홀름(생리의학·물리·화학·문학·경제상)과 노르웨이 오슬로(평화상)에서 열린다.

2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망을 연구한 인공지능의 아버지로 불리는 미국, 캐나다 과학자에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨 위원회는 8일(현지시간) 올해 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예 교수, 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 교수(77)를 선정했다고 밝혔다. 노벨위원회는 “인공 신경망을 이용해 기계학습(머시너닝)을 가능하게 하는 기초 연구를 통해 현재 인공지능 시대를 끌어냈다”라고 평가했다. 이번 노벨 물리학상 수상자들은 1100만 스웨덴크로나(14억 3033만원)를 반씩 나눠 갖는다. 노벨재단은 9일 노벨 화학상, 10일 노벨 문학상, 11일 노벨 평화상, 14일은 알프레드 노벨을 기념하는 스웨덴 국립은행 경제학상(노벨 경제학상) 수상자를 발표한다.

생명체의 발생·노화·질병과 관련난치병 연구·유전자 치료제 활용 2024년 노벨 생리의학상은 마이크로RNA(miRNA)를 연구한 미국 과학자 2명에게 돌아갔다. 스웨덴 카롤린스카연구소 노벨위원회는 7일(현지시간) 올해 노벨 생리의학상 수상자로 빅터 앰브로스(71) 미국 매사추세츠 의대 교수와 게리 러브컨(72) 하버드대 의대 교수가 선정됐다고 밝혔다. 노벨위원회는 “이들은 마이크로RNA의 발견과 전사 후 유전자 조절에서의 역할을 밝혀 냄으로써 인류의 과학과 의학 발전에 크게 이바지했다”고 평가했다. 이번 수상자 두 명은 2009년부터 노벨 생리의학상 수상 1순위로 거론됐다. 실제로 이들은 래스커상과 함께 예비 노벨상으로 불리는 울프상 의학 부문에서 ‘자연 과정과 질병 발생에서 유전자 발현을 조절하는 데 핵심적인 역할을 하는 마이크로RNA 분자를 발견’한 공로를 인정받아 2014년 수상자로 선정됐다. 또 ‘실리콘밸리의 노벨상’이란 별명을 가진 ‘브레이크스루상’ 생명과학 분야 2015년 수상자로 뽑혔다. 당시 함께 수상한 에마뉘엘 샤르팡티에 독일 막스 플랑크 연구소 교수와 제니퍼 다우드나 미국 캘리포니아 버클리대 교수는 2020년에 노벨 화학상을 받았다. 앰브로스 교수는 1993년 ‘예쁜꼬마선충’이라는 곤충으로 발생 시기를 조절하는 유전자를 찾다가 우연히 ‘작은 RNA’를 발견했지만 당시만 해도 큰 관심을 끌지는 못했다. 2001년 인간에게서도 비슷한 작은 RNA가 발견되면서 마이크로RNA는 21세기 들어 생명과학 분야에서 가장 핫한 분야 중 하나로 떠올랐으며 생명과학의 패러다임을 바꿔 놓았다는 평가를 받는다. 마이크로RNA는 단일 가닥 염기 20여개로 이뤄진 작은 분자로 인간 세포의 거의 모든 측면에 관여하고 있는 물질이다. 마이크로RNA는 생명체의 발생과 노화 과정은 물론 질병과 밀접한 관련이 있다는 사실이 밝혀졌다. 노벨위원회는 “유전 연구에 따르면, 세포와 조직은 마이크로RNA 없이는 정상적으로 발달할 수 없다”고 설명했다. 실제로 마이크로RNA에 문제가 생길 경우 암을 비롯해 선천성 난청, 안구 이상, 골격 장애, 난소 이형종을 포함한 각종 종양을 일으키는 DICER1 증후군 등 치명적 질병이 생긴다. 마이크로RNA를 이용하면 질병 원인 유전자를 인위적으로 제어할 수 있기 때문에 유전자 치료제로 활용되기도 한다. 국내에서 마이크로RNA 분야의 대표적인 연구자는 김빛내리 서울대 생명과학과 석좌교수(기초과학연구원 RNA 연구단장)다. 김 교수는 마이크로RNA 조절을 통한 난치병 치료 연구를 진행 중이다. 이번 노벨 생리의학상 수상자들은 1100만 스웨덴 크로나(14억 3033만원)를 반씩 나눠 갖는다. 노벨 재단은 8일 노벨 물리학상, 9일 노벨 화학상 수상자를 발표한다.