기업의 비즈니스 골은 한가지인데, 여러 부서로 나뉜 매트리스 조직의 한계 극복 위한 대안 제시 퍼블릭 어페어즈 컨설팅 회사인 마콜컨설팅그룹(대표 이보형)은 2016년부터 진행해온 옥스포드 대학 교수들과의 산학협력 연구의 두 번째 논문이 10월 30일 세계적으로 저명한 다학제간 연구 저널인 로열 소사이어티 인터페이스 저널(Journal of the Royal Society Interface)에 공식적으로 발표됐다고 밝혔다. ‘경제 및 비즈니스에 대한 생물학의 새로운 교훈: 비시장 환경에 대한 시스템 접근법’이라는 제목의 이 논문은 비즈니스와 사회가 협력할 수 있는 전략적 프레임워크인 시스템스 퍼블릭 어페어즈(시스템 공공관계)를 소개했는데, 이는 생물학에서 발견된 이타적 협력의 개념을 비즈니스에 적용하여 단기적인 비즈니스 성과 확보 및 지속가능한 비즈니스를 가능하도록 돕는데 중점을 두고 있다. 이 논문은 마콜컨설팅그룹의 이윤희 의장, 옥스퍼드대학의 블라바트닉 공공정책대학원(Blavatnik School of Government) 콜린 메이어 교수(Colin Mayer), 옥스퍼드대학 밸리올 컬리지(Balliol College)의 데니스 노블 교수(Denis Noble), 그리고 글로벌 솔루션스 이니셔티브(Global Solutions Initiative) 회장인 데니스 스노어(Dennis Snower)가 공동저자로 참여했다. 이 연구의 핵심은 우선 시스템 생물학의 원리가 어떻게 비즈니스 전략에 적용될 수 있는지를 탐구하는 것이다. 시스템 생물학은 복잡한 생물학적 시스템 내에서의 상호작용을 연구하며, 생명체가 환경과의 상호작용을 통해 발전하는 방식을 설명한다. 이러한 원리를 비즈니스에 적용하면, 기업이 비시장 환경에서 사회와의 협력을 통해 더 나은 성과를 얻을 수 있음을 보여준다. 또한 논문은 시스템 생물학에서 발견된 이타적 협력의 개념이, 생명체가 협력을 통해 더 높은 생존율과 성공을 달성하는 것처럼, 기업도 사회와의 협력을 통해 지속 가능한 성장과 발전을 도모할 수 있음을 시사하고 있다. 아울러 논문은 시스템 생물학에서 발견된 이타적 협력의 개념을 비즈니스 전략에 적용하여, 기업이 사회와 협력함으로써 더 큰 수익성과 사회적 발전을 달성할 수 있음을 입증했는데, 비즈니스와 사회가 상호 이익을 추구하며 공동으로 발전할 수 있는 전략적 협력 관계임을 강조하고 있다. 특히 논문은 시스템 생물학이 복잡한 상호작용을 관리하고 예측하는 데 중점을 두고 있으며, 이러한 원리는 비즈니스가 비시장 환경에서 직면하는 복잡성과 불확실성을 효과적으로 관리하는 데 중요한 통찰을 제공함을 설명했다. 옥스포드대학의 사이드 경영대학원(Said Business School)의 학장을 지내기도 했던 저명 경영학자 콜린 메이어 교수와 시스템 생물학의 창시자이며 수차례 노벨상 후보에 올랐던 데니스 노블 교수는 “경제학에서 시장과 경쟁에 중점을 두었던 기존의 기초가 현재 진행 중인 생물학적 개념의 근본적인 재구성으로 인해 크게 흔들리고 있다”면서 “논문은 기업들이 참고할 명확한 지침을 제시하는데 시스템 공공정책(SPA)은 기업들이 시장 및 비시장 환경의 급속한 변화에 맞춰 스스로의 진화를 조정할 수 있는 방향성을 제공한다”고 의미를 설명했다. 이 연구를 설계하고 주도한 이윤희 의장은 “20년 이상 퍼블릭 어페어즈 컨설팅을 진행해 오면서 기존의 시장 중심 경영전략의 한계와 비시장 전략 경영의 중요성을 체감했다”면서 “경영 전략 수립 단계에서부터 시장전략과 비시장 전략을 결합하고, 사회와의 협력을 통해 기업과 사회가 공동번영할 수 있는 길을 찾아야 한다”며 연구 설계의 취지를 설명했다. 게임이론 등 많은 경제 및 경영 이론들이 생물학의 논리에 기반하는 것처럼, 이 논문은 시스템 생물학이 입증한 협력적 경쟁 모델이 경제와 경영에서 어떻게 유용하게 발전될 것인지를 설명하고 있다. 아울러 2019년 발표된 공저자들의 첫번째 논문 미시적 기초 이론의 헤게모니에 도전하며: 생물학, 경영, 경제학에서의 협력(Against the Microfoundation Hegemony: Cooperation in Biology, Business and Economics)에서와 마찬가지로 실제 비즈니스 현장에서의 케이스들이 포함되어 있어서 경영인들의 이해를 돕고 있다. 한편, 마콜컨설팅그룹은 2002년 한국 최초로 퍼블릭 어페어즈 컨설팅을 론칭하고 많은 컨설팅사들이 퍼블릭 어페어즈 시장에 진입하여 서비스를 제공하도록 선도하는 대표적인 퍼블릭 어페어즈 컨설팅 기업이다. 2016년부터 퍼블릭 어페어즈 서비스를 비시장 전략 경영 컨설팅으로 확장하여 서비스를 제공하고 있으며, 시스템스 어프로치를 통해 비즈니스의 생애 전 주기에 걸쳐 우호적 정책 및 규제 환경 조성을 지원하고 있다.

인류는 어디로 가는 걸까. 어디로 가는 게 맞는 걸까. 짧은 질문이지만 정답을 쉽게 말할 수 없는 어려운 물음이다. 중세 유럽으로 한정하자면 신이 창조한 질서에 맞춰 사는 것이 인류의 지향점이겠으나 지금은 아마도 인공지능(AI)을 향해 가는 듯하다. AI를 통해 극도의 정확성과 효율성이 갖춰진 세계가 된다면 인간은 더 행복해질 수 있을까. 이 또한 정답을 확신할 수 없는 난감한 질문이다. 인류의 미래가 불분명한 지금, 국립극단 ‘창작공감: 작가’의 선정작인 ‘모든’은 AI가 지배하는 세상에 대해 묻는다. 자본과 기술이 AI에 몰두해가는 지금 과연 그 방향이 옳은지, 그 세계에서 인간은 행복할 수 있는지를 살폈다. ‘모든’은 오류를 최소화하고 우연을 통제하려는 디스토피아 세계 속에서 초인공지능 ‘라이카’의 보호를 받는 소수의 살아남은 인간들의 모습을 그려냈다. 신효진 작가가 ‘인간이 꿈꾸던 완벽한 세계는 과연 존재할까?’라는 질문과 함께 생성형 AI, 머신러닝 알고리즘 등 AI 관련 지식을 집요하게 고민하며 지난 1년간 심도 있는 개발 과정 끝에 탄생했다. 열다섯 살이 된 ‘랑’은 인간의 도시를 돔으로 구획해 보호하는 A구역에서 라이카의 통제하에 생물학적 엄마 ‘미무’와 함께 살고 있다. 라이카가 키운 아이나 다름없는 랑은 A구역에 기여하고 쓸모 있는 존재가 되는 생산가능인구로 거듭나기 위해 라이카와의 커넥팅 시술을 앞두고 있다. 그러나 갑자기 나타난 정체불명의 식별 불가능 개체인 노인 ‘페’를 만나면서 전혀 예측하지 못한 모험을 하게 된다. 디스토피아적인 세계를 그린 작품답게 무대의 분위기가 전체적으로 어둡다. 라이카는 이런 세계에서 인간이 최적의 결정을 할 수 있도록 돕는 존재다. 유전자 가위처럼 섬뜩한 이미지를 떠올리게 하는 라이카라는 이질적인 존재로 구현됐지만 일상생활에서 불확실성을 줄이고 효율성을 극대화하기 위해 사용하는 각종 기술, 애플리케이션 등을 생각하면 존재감이 확 와닿는다. 오차라고는 용납할 수 없는 단단한 틈을 비집는 페는 랑에게 인간성을 일깨운다. 커넥팅 시술을 받으면 두 글자 이름이 되는데 이름이 한 글자인 점으로 미루어 페가 시술을 거부했음을 유추할 수 있다. 랑은 페를 통해 기존에 알던 세계에 균열을 내고 자기 인생을 모색하게 된다. 작품 바깥까지 확장해서 보면 페는 AI 세상을 향해 폭주해가는 시대에 사라져가는 인간성에 대해 생각하게 하는 존재다. 페가 관객들에게까지 직접 정답을 주진 않지만 인간다움이 무엇인지, 무엇을 통해 행복할 수 있는지에 대해 곰곰이 생각하게 만든다. 누구 하나 제동 걸지 않고 AI를 향해 달려가는 시대인지라 우리가 너무 당연하게 그게 인류의 지향점이라고 생각하는 건 아닐지, ‘모든’은 우리가 지금 살아가는 돔에서 벗어나 보도록 낯선 감각을 일깨운다. “이 이야기가 꼭 미래에 국한되어서는 안 되겠다는 생각으로 출발했다. 어쩌면 과거, 현재 그리고 미래에 존재하는 모두가 자신이 살아가는 세상이 전부라고 믿고 있다면 그 세계는 어떤 모습일까 고민했다”는 김정 연출의 말대로 미래 세계를 그렸지만 지금을 돌아보게 하는 작품이다. 랑은 2024년 국립극단 시즌 단원으로 활동 중인 배우 강민지가, 페는 다양한 작품에서 관록의 연기 내공을 보여주는 이미숙이 맡았다. 페와 대척점에 선 존재인 라이카로는 국립극단 시즌 단원 이상은이 출연한다. 27일까지. 서울 종로구 홍익대 대학로 아트센터 소극장.

사무가구 기업 코아스가 새로운 리더십을 기반으로 전통 제조업에서 AI 토털 솔루션 기업으로의 전환을 추진한다. 코아스는 지난 18일 서울 영등포구 그랜드컨벤션센터에서 임직원 260여명 및 전국 대리점 360여명, 정·재계 관계자 150여명이 참석한 가운데 ‘WHAT′S NEXT 2024’ 행사를 진행했다고 28일 밝혔다. WHAT′S NEXT 2024에서 ‘행복한 공간, 건강한 미래’란 코아스의 새로운 비전과 미션을 제시하고, 가구 산업을 넘어 바이오 등 다른 산업과의 결합을 통한 혁신 계획을 공개했다. 아울러 미래 산업 흐름을 전망하고 글로벌 기업으로 성장하기 위한 임직원들의 결속력과 혁신성 등을 당부했다. 이날 민경중 코아스 대표는 “AI가 일자리를 없애는 것이 아닌 AI를 사용하는 사람이 일자리를 대체하는 세상이 오고 있다”며 “첨단기술로 인해 업무 환경이 빠르게 변하고 있는 만큼 당사의 사업 역시 시대 흐름에 맞춰 혁신적으로 바뀌어야 한다”고 말했다. 행사에서는 임직원 및 대리점, 우수 고객들과의 성공 의식 고양을 위해 미래산업·혁신 분야의 최고 권위자들이 강연자로 나섰다. 먼저 김상균 경희대 경영대학원 교수는 ‘AI 휴머노이드 로봇과 인간의 공존 가능성’과 ‘미래의 사무 환경’에 대한 주제를 통해 미래 사무 환경의 변화 등을 예측했다. 김 교수는 “가구가 지능을 품고 공간이 지능을 품는 시대가 도래하고 있다”면서 “코아스가 가구와 지능이 결합한 낯선 제품을 만들어 내지 않을까 기대한다”고 말했다. 이어 이영달 뉴욕시립대 교수는 ‘혁신기업의 시크릿코드’라는 주제 강연에서 “산업의 지배자들은 완벽하게 차별화된 전략으로 소수가 다수를 점하는 상황”이라면서 “코아스와 같은 중소기업이 초협력지성(Hyper-Collaborative Intelligence)을 통해 기존의 한계를 뛰어넘어 불가능하다고 여겨졌던 문제를 해결하는 혁신기업으로 얼마든지 변할 수 있다”고 밝혔다. 민 코아스 대표도 강연자로 나서 ‘가구는 AI다’란 주제로 AI 시대의 사무 환경 변화를 강조하고, AI 토털 솔루션 기업으로 고객 만족을 위해 최선을 다하겠다는 의지를 나타냈다.

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.

AI 결론 놓고 판단할 전문성 필요탈숙련 함정에 빠지지 않게 경계 인공지능(AI)은 인간의 능력을 향상시키는 데 항상 유용하다고 할 수 있을까. ‘과학철학자’ 이상욱 한양대 철학과·인공지능학과 교수는 “목적이 명확하지 않은 경우 AI는 만능일 수 없다”고 진단했다. 23일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘2024 서울미래컨퍼런스’ 기조연설자로 나선 이 교수는 ‘인간, 낯선 AI와 마주하다’라는 주제로 AI에 대한 낙관·비관론을 넘어선 제3의 길의 중요성을 밝혔다. 이 교수는 “성취하려는 목표를 수학적으로 정리할 수 있고 양질의 데이터가 많을 때 AI가 유용하게 쓰일 수 있다”고 지적하면서 올해 노벨화학상 수상자인 데미스 허사비스와 존 점퍼의 사례를 제시했다. 두 사람은 각각 구글의 AI 기업 딥마인드의 최고경영자(CEO)와 연구원이다. AI 모델 ‘알파폴드’를 만들어 단백질 구조를 예측하는 시간을 크게 단축시킨 공로로 수상했다. 이 교수는 “알파폴드는 화학자가 2년에 걸쳐 확인할 수 있는 단백질의 3차원 구조를 2개월 만에 판단했다. 그게 가능했던 이유는 많은 양의 데이터가 있고 ‘안전성’이라는 목표가 명확했기 때문”이라고 했다. 바꿔 말하면 목표가 불명확하고 데이터가 적다면 AI의 유용성은 제한적이란 뜻이다. 이 교수는 인간의 시각에서 AI를 판단하는 것은 위험하다고 했다. 신약 개발 등의 분야에서 AI가 빠른 속도로 활용되고 있는데, AI가 도출한 결론을 인간의 사고로는 이해하지 못하는 상황도 있어서다. 이 교수가 AI를 ‘낯설다’고 한 이유다. 결국 해답은 AI를 활용하는 인간의 숙련도에 있다는 게 이 교수의 생각이다. 그는 “AI를 활용하면 인간의 능력을 증가(augmentation)시킬 수 있다”면서 “다만 그 전제는 인간이 전문성을 가질 때”라고 지적했다. 전문성이 없는 초심자라면 AI를 활용하더라도 그 결과물을 놓고 어떤 것이 맞는지 틀린지, 유용한지 불필요한지 판단할 수 있는 능력이 없기 때문이다. 그는 AI를 사용할수록 숙련도가 떨어지는 ‘탈숙련(deskill) 문제’를 경계할 것을 경고하며 “인간이 (AI에 대한) 통제권을 가질 수 있으려면 교육을 통해 문해력, 통찰력과 같은 능력을 키워야 한다”고 했다. 이 교수는 미래가 단지 기술에 의해 결정되는 게 아니란 점을 강조했다. 그는 “수도(水道)가 인류의 복지에 기여한 기술이 된 건 혁신적이어서가 아니라 보편적으로 향유될 수 있도록 거버넌스를 만들었기 때문이었다”면서 “AI도 수용 또는 거부란 이분법적 사고를 넘어 미래를 그려 나가는 데 유용한 기술로 발전시키는 게 중요하다”고 말했다.

전라남도는 과학기술정보통신부의 2025년 스마트빌리지 보급 및 확산사업 공모에 선정돼 해양쓰레기 수거와 유해생물 관리 등 해양 현안 해결이 기대된다. 스마트빌리지 사업은 인공지능·데이터 등을 활용한 디지털 서비스 도입을 지원해 지역사회의 디지털 전환과 경쟁력을 강화, 삶의 질을 높이고 균형발전도 도모하기 위한 것이다. 총사업비 30억 원이 투입되는 선정 사업은 드론·인공지능(AI) 기술 활용 지능형 해양 공간정보 구축사업이다. 전남도는 사업 선정에 따라 해양쓰레기 우심지역 탐지·분석·모니터링 통계 데이터의 시각화에 나선다. 현재까지 내륙에만 국한된 공간정보 분석·활용 서비스를 2027년까지 연차별로 해양 분야로 확대해 드론·인공지능과 공간정보 융복합 기술 기반 지능형 해양 공간정보를 구축한다. 또 해양쓰레기 분포와 해류 정보를 분석해 계절별 해양쓰레기 유입 경로를 예측하고 해양쓰레기 수거와 방제 대책 수립 등 간접 지원을 위해 해당 지역에 고정형 무인 드론 스테이션을 설치해 실시간 해양쓰레기 위치 알림 서비스를 추진할 예정이다. 사업 추진 과정에서 취득한 공간정보를 기반으로 해안 모래 침식과 폐어선 관리, 무인도 방치 쓰레기, 해양 유해생물 관리와 같은 섬과 소항구, 어촌계 등의 지역별 현안 해결을 지원할 계획이다. 해수욕장과 어촌마을 경관 개선, 해양쓰레기 업사이클링으로 연안 생태계 회복과 어민 소득 증대, 생활 편의 개선 등이 기대된다. 김승채 전남도 토지관리과장은 “지금까지는 영토에 국한된 공간정보 서비스를 했으나 앞으로는 영해에 대한 공간정보와 인공지능(AI) 융복합 기술을 활용해 도민이 체감하도록 모든 행정 분야에 대한 공간분석 서비스에 나서겠다”고 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

울산 국가산업단지 내 지하에 매설된 위험물질 배관의 통합 안전관리체계가 구축된다. 울산시는 지역 국가산업단지 내 지하 위험물질 배관의 통합적 안전관리체계 구축을 위한 ‘석유화학산단 안전관리 고도화 플러스 사업’을 본격적으로 추진한다고 21일 밝혔다. 이 사업은 인공지능(AI), 사물 인터넷(IoT)을 활용해 울산 국가산업단지 지하에 매설된 위험물질 배관 중 노후 배관을 대상으로 실시간 점검과 관리하는 것이다. 사업 대상은 국가산업단지 내 위험물질 배관 1526㎞ 중 20년 이상 된 배관 916㎞이다. 시는 오는 2027년까지 국비 105억원과 시비 45억원 등 총 150억원을 들여 사업을 진행한다. 울산시 주관에 울산테크노파크, 한국화학융합시험연구원, 울산정보산업진흥원이 참여한다. 주요 사업은 ▲AI 기반 실시간 점검체계 및 통합관제실 구축 ▲사물 인터넷 기반 지하배관 현장 안전평가 및 점검체계 구축 ▲지하 배관 가상모형 구축 및 매설 지하배관 안전관리 고도화 지원 등이다. 이 사업이 완료되면 지하 배관에 첨단 관리기술을 적용해 ‘부식과 수명 예측 통한 사고 예방’, ‘위기 시 신속한 대응 통한 안전 확보’ 효과를 기대할 수 있다. 시 관계자는 “첨단 관리기술을 적용해 울산 국가산단이 안전한 산업단지로 변화할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다. 인공지능(AI) 데이터센터 가동에 필요한 전력을 확보하려는 미국 빅테크(거대기술기업)들이 원전에 눈을 돌리고 있습니다. 특히 ‘동네 원전’으로 불리는 소형모듈원전(SMR)이 5~10년 내로 상용화될 수 있다는 관측이 제기되자 구글, 아마존 등 정보기술(IT) 기업도 ‘미래 전력’ 입도선매에 나선 것입니다. SMR은 전기출력 규모가 300㎿e 이하의 소형모듈원자로로 원자로, 증기발생기 등 주요 기기를 하나의 용기에 담은 게 특징입니다. 사고가 발생했을 때 방사성 물질이 유출될 위험이 대형 원전에 비해 상대적으로 적다는 평가를 받습니다. 다만 방사성 폐기물 문제는 SMR도 예외가 아닌데다 실제 가동되는 건 없다보니 과연 현실적 대안이 될 수 있을지에 대해선 물음표가 달립니다. SMR을 개발하는 국가들은 상용화를 앞당기는 데 총력을 기울이고 있습니다. 경제성, 기술적 문제 등 넘어야 할 산이 있지만 상용화에 가장 먼저 성공한다면 이 시장의 주도권을 쥘 수 있기 때문입니다. 김용희 KAIST 원자력및양자공학과 교수는 20일 “탄소 중립, 전기화는 피할 수 없는 방향이고 원자력 역할이 클 것으로 본다”면서 “대형 원전에 비해 안전성이 업그레이드된 SMR 시장의 성장 잠재력이 큰 건 맞지만 많은 건설이 이뤄져야 경제성을 갖출 수 있다”고 말했습니다. 이어 “인허가가 제 때 안 되면 SMR 경쟁력을 떨어뜨리는 요인으로 작용할 수 있기 때문에 우리나라도 미국 정부처럼 체질을 바꾸려는 노력이 필요하다”고 했습니다. 구글은 지난 14일(현지시간) 미국 스타트업 카이로스 파워가 앞으로 가동할 6~7개 원자로에서 총 500메가와트(㎿)의 전력을 구매하는 계약을 체결했습니다. 구글이 소형원전 기업과 계약을 맺은 건 처음입니다. 500㎿는 수십만 가구가 이용할 수 있는 전력량입니다. 카이로스는 첫 번째 소형모듈형 원자로를 2030년 안에 가동한다는 계획입니다. 세계 최대 전자상거래 업체 아마존도 16일(현지시간) 미국 기업 3곳과 소형원전 개발·투자 계약을 맺었다고 밝혔습니다. 우선 미 버지니아주 에너지 기업인 도미니언의 기존 원전 인근에 SMR 개발을 추진하기로 했습니다. 아마존은 이를 통해 300㎿ 이상의 전력을 확보할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다. 또 워싱턴주에 위치한 공공 전력 공급 기업인 에너지 노스웨스트와도 계약을 체결하고 이 업체의 4개 SMR 건설 사업을 지원하기로 했습니다. 이들 원자로는 초기에 약 320㎿의 전력을 생산하게 됩니다. 노스웨스트가 건설하는 원자료에 사용될 첨단 원자로와 연료를 공급하는 엑스-에너지에도 투자했습니다. 엑스-에너지에는 국내 기업들도 지분 투자를 하며 협력 관계를 유지하는 곳입니다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 투자한 스타트업 오클로는 최근 미 에너지부(DOE)로부터 연료제조시설 개념 설계에 대한 승인을 획득했습니다. 오클로는 2027년 첫 SMR 가동을 목표로 기술 개발을 하고 있다고 합니다. 빅테크 입장에선 탄소를 배출하지 않으면서도 24시간 가동되는 AI 데이터센터에 전력을 지속적으로 공급할 수 있는 SMR이 매력적으로 다가올 수밖에 없을 것입니다. 풍력, 태양광 등 재생에너지를 통해서도 전력을 공급받고 있지만 ‘전기 먹는 하마’로 불리는 AI 데이터센터의 전력 수요를 맞추기에는 역부족이기 때문입니다. 마이크로소프트(MS)가 지난달 미 원자력발전 1위 업체인 콘스텔레이션 에너지와 데이터센터에 20년간 전력을 공급하는 계약을 체결한 것도 이런 배경과 무관치 않아 보입니다. 미 정부도 전폭 지원에 나섰습니다. 내년 1월까지 SMR의 국내 배치에 자금 지원 신청을 받는 중입니다. 선정된 두 가지 SMR 기술에 대해 최대 8억 달러(약 1조 970억원)가 지원되고 1억 달러(약 1370억원)는 SMR 배치의 장애 요인을 해소하는 데 쓰인다고 합니다. 지원 대상 SMR은 냉각수로 경수를 사용하고 저농축 우라늄 원료를 사용하는 핵분열 원자로로, 호기당 전기 출력은 50~350㎿e입니다. 영국, 프랑스, 중국, 러시아도 SMR 개발에 나서는 등 전 세계 80여종의 SMR이 개발 중이라고 합니다. 서로 먼저 ‘최초 상용화’라는 고지에 깃발을 꽂기 위해 내달리는 형국인데, 실제 상용화가 이뤄지면 승자독식 구조로 재편될 가능성도 있습니다. 임채영 한국원자력연구원 원자력진흥전략본부장은 “SMR 시장이 초반에는 (냉각재로) 물을 사용하는 원자로를 쓰다가 2030년 중반 넘어가면 비경수형(4세대·냉각재로 물이 아닌 다른 물질 사용) 원자로가 경쟁할 것으로 예측됐는데 지금 상황을 보면 다양한 기술이 한꺼번에 시장에 나올 가능성이 있다”고 내다봤습니다. 그러면서 “중요한 건 실제 현장에서 ‘전기를 제대로 만들어내느냐’다”면서 “원래 비용, 사업 모델 안에서 작동되는지를 봐야 한다. 한국은 기존 대형 원전에서 경쟁력을 갖고 있어 서두른다면 충분히 경쟁해볼 만하다”고 설명했습니다.

<‘서울신문’이 국내 투자자분들과 함께 ‘이’주의 주식시장 ‘테’마 ‘원’픽을 살펴봅니다.>국내외 주식시장에 대한 국내 투자자들의 관심이 뜨겁다 못해 활활 타오르는 모습입니다. 주변에서 들려온 성공적인 투자 후기에 ‘나도 한 번?’이라는 생각과 함께 과감히 지갑을 열어보지만 가슴 아픈 결과를 마주해야 할 때도 많습니다. 하루 내내 정보를 수집하고 기사를 쓰는 게 직업인 저 역시 그렇습니다.학창 시절 성적이 좋았던 친구들은 ‘오답노트’를 꼬박꼬박 작성했던 기억이 납니다. 왜 틀렸는지, 앞으로 틀리지 않기 위해 어떻게 해야 하는지를 복기했던 것이겠지요. 서울신문이 국내 투자자분들과 함께 지난 한 주 주식시장의 흐름을 살피고 오답노트를 써내려 가볼까 합니다. 이틀 사이 발표된 두 기업의 실적에 지옥과 천당을 오간 업종이 있습니다. 국내 투자자들은 물론, 전 세계 투자자들의 관심을 한몸에 받고 있다 해도 과언이 아닌 업종, 바로 반도체입니다. 반도체 업계에서 ‘슈퍼 을(乙)’로 불리는 ASML이 기대에 미치지 못하는 성적표를 받으면서 일제히 급락했던 주요 업체의 주가는 곧이어 발표된 TSMC의 호실적에 다시 상승곡선을 그렸습니다. 이번주 서울 이테원은 출렁이는 반도체 업계의 주가에 대해 이야기해 봅니다. 18일 삼성전자는 또 한 번 기록을 세웠습니다. 외국인 투자자들의 순매도 행진이 28거래일 연속 이어지면서 최장기록을 다시 썼죠. 이날 삼성전자는 전 거래일 대비 0.84% 떨어진 5만 9200원에 거래를 마치면서 ‘6만전자’와 또 한 걸음 멀어졌습니다. 이재원 신한투자증권 연구원은 “외국인 투자자들은 반도체와 대형주 위주로 현선물 모두를 순매도했고 특히 삼성전자는 28거래일 연속 순매도하며 기록을 경신했다”고 전했습니다. 하지만 적어도 이날만큼은 삼성전자가 외롭진 않았을 듯합니다. 7월 이후 추락을 거듭한 삼성전자와 달리 반등에 성공하며 ‘19만닉스’의 자리를 되찾았던 SK하이닉스 역시 이날 큰 폭의 하락세를 보였기 때문입니다. 전날 19만 6000원으로 거래를 마치면서 ‘20만닉스’ 탈환의 꿈을 키웠던 SK하이닉스는 이날 4.44% 급락하며 18만 7300원으로 장을 마감했습니다. 하지만 국내 투자자들을 울고 싶게 한 종목은 따로 있습니다. 올해 3분기 시장 기대치를 뛰어넘는 실적을 기록하고도 10% 넘게 급락한 한미반도체입니다. 이날 한미반도체는 전 거래일 대비 10.4% 내린 10만 4200원에 거래를 마쳤습니다. 한미반도체와 SK하이닉스는 전날 각각 6.99%와 3.87% 상승했지만 하루 만에 상승분을 모두 반납해야 했습니다. 비단 국내 주식들만의 이야기는 아닙니다. 반도체 ‘세계 대장’ 엔비디아는 14일(현지시간)엔 전 거래일 대비 2.43% 상승하며 한주를 시작하더니 다음날 4% 이상 급락했고 16일엔 또 3% 이상 급등하며 냉온탕 행보를 보였습니다. 이번주 반도체 업종의 주가가 유달리 요동친 것은 올해 상반기부터 이어져 온 인공지능(AI) 반도체 열풍으로 여러 업체의 주가가 사상 최고 수준까지 치닫은 가운데 온탕과 냉탕을 오가는 기업들의 실적발표가 있었기 때문입니다. ASML이 시장의 기대치에 미치지 못하는 전망을 발표해 급락을 맞았던 반도체 증시가 하루 만에 TSMC의 3분기 호실적에 급락세로 전환했습니다. ‘언제 팔아야 할까?’를 고민하는 이들이 늘면서 업계와 관련한 실적과 소식 하나하나에 주가가 민감하게 반응하고 있는 셈이죠. 그만큼 투자자들은 반도체 ‘피크아웃’에 대한 우려를 쉽게 지우지 못하는 모습입니다. SK하이닉스의 주가가 20만원을 훌쩍 넘겼을 때에도, 그리고 20만원을 향해 달려가고 있는 지금도 주가는 다르지만 걱정은 여전하죠. ‘9만전자’를 넘봤던 삼성전자는 5만원대 후반에 자리했지만 일각에선 여전히 “아직 이르다”는 목소리가 나오는 것도 반도체 업종의 무서웠던 상승세에 대한 반동이 작용한 것이 아닌가 싶습니다. 하지만 반도체 업종의 가능성을 높게 점치는 이들도 적지 않습니다. 반도체 산업 컨설팅 업체 인터내셔널 비즈니스 스트래티지스의 헨델 존스 최고경영자는 “AI 칩과 AI 전용 메모리칩에 대한 수요가 급증할 것이라는 전반적인 산업 예측에 변화가 없다”며 “장기적으로 괜찮을 것”이라고 전했습니다.

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

세계 최대 반도체 파운드리(반도체 위탁생산) 대만 TSMC의 3분기 실적이 시장 예상치를 크게 웃돌면서 인공지능(AI) 발 글로벌 하드웨어 시장의 거품론에 대한 시장의 우려를 불식시켰다. TSMC는 2024년 매출 성장 목표를 상향 조정했다. 엔비디아와 애플의 주요 반도체 위탁생산을 담당하는 TSMC는 올해 3분기 순이익이 3253억대만달러(약 13조 8220억원)을 기록했다고 밝혔다. 이는 전년 동기 대비 54% 늘어난 수치로, 로이터 LSEG 예상인 3002억 대만달러를 상회한 수치다. 이는 엔비디아, AMD, 애플, 퀄컴의 TSMC의 2나노 및 3나노 기술에 대한 강력한 수요를 반영한 결과라고 블룸버그 인텔리전스는 분석했다. 3분기 실적 호조와 강력한 성장세로 인해 TSMC의 올해 총매출은 20% 이상 상승할 것이라는 기존 예측치에서 크게 증가한 30% 증가할 것으로 예상된다. 이는 TSMC의 2024년 자본지출은 이전 예상과 비슷하게 300억 달러가 조금 넘을 것으로 예상된다. TSMC는 생성형 AI 개발 붐의 가장 큰 수혜 기업 중 한 곳이다. 2022년 11월 30일 오픈AI의 챗GPT의 출시로 생성형 AI 붐이 일기 시작한 이후 TSMC의 주가는 두 배 이상 상승했다. TSMC의 시가총액은 이날 미국에서 잠시 1조 달러를 넘어섰다. TSMC 주가는 올해 70% 이상 급등했고, AI 개발에 필수적인 엔비디아 반도체의 판매 호조를 반영하는 결과다. TSMC 경영진은 이날 어닝콜에서 자동차, 모바일, PC 시장의 예상보다 느린 회복세로 인해 공장 증설 계획을 재검토하겠다고 밝혔지만 여전히 AI 반도체 시장의 성장세가 유망하다고 밝혔다. 현재 TSMC는 생산 제조기지를 해외로 확장하는 방안을 추진하고 있는 것으로 보인다. 대만의 고위 관계자에 따르면 TSMC는 AI 반도체 시장에 초점을 맞춰 유럽에 더 많은 공장을 건설할 계획을 세우고 있다. 이는 일본, 애리조나, 독일에서 진행 중인 건설에 더해진 것이다. 불과 몇 달 전인 7월, TSMC는 2024년 매출 전망을 상향 조정하면서 애플, 마이크로소프트(MS)와 아마존 등의 AI 인프라 지출·투자에 대한 기대감을 키웠다. 특히, 애플의 AI에 대한 꾸준한 투자는 장기적으로 아이폰과 기타 기기의 판매를 촉진하는 데도 도움이 될 것으로 예상됐다. 최근, 메타나 구글 모회사 알파벳과 같은 실리콘밸리 빅테크 기업들이 진정한 킬러 AI 애플리케이션을 만들어내지 못한 상황에서 AI 반도체와 데이터센터에 계속 투자할 것인지에 대해 의문 역시, 계속 제기되던 상황이었다. 이외에도 데이터 센터의 과잉 용량과 중국의 거세지는 대만 침략 야욕, 미중패권경쟁 심화 등 지정학적 문제로 인해 일부 투자자들은 TSMC의 미래를 불안해했다. 블룸버그는 이번 주에 바이든 행정부 관리들이 엔비디아 및 기타 미국 기업의 첨단 AI 칩 판매를 국가별로 제한하는 방안을 논의했다고 보도했다. 또 투자자들은 전날 주요 반도체 장비업체인 네덜란드 ASML이 분석가들이 예상한 주문량의 절반에 불과한 수주를 보고한 뒤 이날 발표된 TSMC의 3분기 실적 발표에 예의주시해왔다. TSMC는 이미 파운드리 분야에서 삼성, SK하이닉스 등의 매출을 앞질렀다.

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

지난 10일 미국 로스앤젤레스 버뱅크에서 열린 로보택시 공개 이벤트 ‘위 로봇’(We, Robot) 행사에서 공개된 테슬라 인공지능(AI) 휴머노이드(인간형) 로봇 ‘옵티머스’가 사람의 원격 조종으로 작동됐다는 논란에 휩싸였다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 이날 옵티머스 수십 대를 공개하며 “아이를 돌봐주고, 개를 산책시켜주고, 잔디를 깎아주고, 식료품을 사다주고, 그냥 친구가 되어줄 수도 있다”면서 “생각하는 건 뭐든 할 수 있다”고 설명했다. 이날 옵티머스는 행사에 참석한 사람들과 대화하고 춤추는 것은 물론 가위바위보 게임를 하고, 심지어 셀카를 찍는 모습까지 포착됐다. 그중에서도 특히 주목을 받은 건 한 남성과의 인터뷰 영상이다. 지난 11일 엑스(X·옛 트위터)에 공유된 1분6초 분량의 해당 영상에는 한 남성이 옵티머스와 1분가량 대화를 나누는 장면이 담겨있다. 남성이 옵티머스에게 로봇으로서 가장 어려운 점을 물자 옵티머스는 “여러분처럼 인간답게 되는 법을 배우려고 노력하는 것”라고 답한다. 이어 “전 매일 더 열심히 노력하고 있고, 여러분도 우리가 그렇게 될 수 있도록(인간다워지도록) 도와주셨으면 좋겠다”고 말했다. 해당 영상은 4일만에 2600만이 넘는 조회수를 기록하며 화제가 됐다. 네티즌들은 “로봇을 통해 인간이랑 대화하는 거잖아, 난 안 속아”, “제 아내와도 논쟁할 수 있나요?”, “(로봇이) 인간답게 사는 법을 배우는 건 미친 짓”, “확실히 원격 조종”, “영화는 이렇게 시작된다” 등 믿기 어렵다는 반응을 보였다. 인공지능 로봇이 사람에 의해 원격 조종됐다는 의혹은 비단 네티즌들의 추측만은 아니다. 14일(현지시간) 미 IT 전문매체 더버지에 따르면 당일 행사에 참석한 한 기술 전문가 로버트 스코블은 테슬라의 한 엔지니어로부터 “옵티머스가 군중 사이를 걷는 동안에는 인공지능(AI)으로 스스로 작동하지만, 나머지 다른 행동에는 사람의 원격 지원이 있다”는 말을 들었다고 주장했다. 이어 이 매체는 옵티머스 옆에 있던 테슬라 직원들의 손에 원격 신호 장치로 보이는 기기가 들려 있었다고 지적했다. 테슬라는 언론의 논평 요청에 일절 응답하지 않고 있다. 한편, 인공지능(AI) 로봇 옵티머스의 예상 판매가는 2~3만달러(약 2726~4090만원)로 예측되며, 일론머스크는 장기적으로 자동차보다 비용이 적게 들 것이라고 전망하고 있다.

오늘날 우리나라 농업은 저출산·고령화에 따른 인구 감소와 기후변화 등 불확실성에 맞닥뜨렸다. 그 안에서 효율성을 높이고 지속 가능한 발전을 끌어내야 하는 것이 새 시대 농업의 과제가 됐다. 이를 가능하게 하는 것이 ‘데이터 기반 농업’이다. 데이터 기반 농업은 농업 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 이를 인공지능(AI)과 디지털 기술로 분석해 농업의 생산성과 자원 관리의 효율성을 극대화하는 방식이다. 센서, 드론, 위성 이미지 등을 활용해 실시간으로 토양과 기후, 작물 상태를 모니터링하는 것이 대표적이다. 농업인은 분석된 데이터를 바탕으로 작물의 성장도를 예측하거나 병해충을 관리할 수 있고, 작물과 환경에 최적화된 자원을 투입할 수 있다. 한마디로 농업인이 의사결정을 하는 과정에 데이터가 똑똑한 비서 역할을 하는 것이다. 이 때문에 데이터 기반 농업은 생산성 향상뿐만 아니라 환경보호와 지속 가능한 농업을 실현하는 핵심 요소로 자리잡고 있다. 데이터 기반 농업의 중심에는 AI가 있다. 마이크로소프트의 농업 조력자(Copilots in Agriculture) 기술이 선두 주자다. AI와 데이터를 결합해 농업 경영을 혁신하는 기술로, 농가 단위 소규모 데이터부터 농장 단위의 빅데이터까지 수집·분석해 농업인이 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 돕는다. 예를 들어 농업인이 ‘농업 조력자’에게 음성으로 “오늘 날씨가 어떻게 되지? 그럼 난 오늘 농작업을 어떻게 하면 될까?”라고 물으면 농업 조력자는 상황에 맞게 농작업 일정 등을 안내해 준다. 파종 적기나 작물 생육 상태, 수확 시기, 병해충 발생 가능성 등을 실시간으로 파악하고 있기 때문이다. 이는 농산물의 품질 향상과 생산성 증대로 이어져 효율성을 극대화한다. 농촌진흥청 역시 농업 조력자의 방향으로 데이터 기반 농업을 실현하기 위해 ‘농업 데이터 플랫폼’을 구축하고 있다. 농진청 연구 과정에서 생산되고 취합된 데이터를 AI로 분석해 농업 현장에 적용하는 것이 핵심이다. 농업인이 작물에 병해충 흔적을 촬영해 플랫폼에 입력하면 AI가 기초 정보부터 방제에 필요한 약품까지 한 번에 안내한다. 현장에선 병해충 피해 현황과 확산 방향 등을 파악해 돌발상황에도 신속하게 대응할 수 있다. 특히 기후변화로 인해 날씨 예측이 쉽지 않은 상황에서 데이터 기반 농업은 빛을 발하고 있다. 농진청이 빅데이터를 기반으로 한 ‘농업 기상재해 조기경보 시스템’을 개발하고 전국으로 확대 적용하면서다. 농업 기상재해 조기경보 시스템은 기상 데이터를 모아 농장 단위별로 재해 발생 가능성을 예측하고 재해 종류에 따른 작물·생육단계별 대응 지침을 제공한다. 최근에는 작물의 유전체 정보, 표현체 정보 등 빅데이터 기반의 AI, 딥러닝 기술 활용이 돋보인다. 디지털 기술을 품종 개량에 활용해 육종 기간을 단축하고 효율성을 향상하는 ‘디지털 육종’을 적극 활용하는 것이 그 예다. 표현체 연구 시설과 장비, 슈퍼컴퓨터 도입으로 디지털 육종에 필요한 빅데이터를 초고속 분석해 기후변화 대응 신품종 개발에 속도를 낼 예정이다. AI와 데이터는 미래 농업의 필수 도구다. 농업 생산성과 효율성을 극대화하며 기후변화와 인구 감소 등 복잡하게 얽힌 문제를 해결하는 데에 유용하다. 농진청은 앞으로도 우리 농업을 첨단 융복합 기술에 기반해 세계 흐름과 발맞춰 발전시켜 나갈 것이다. 또 데이터 기반 연구개발 노력이 농업 혁신과 지속 가능한 발전에 보탬이 되리라는 신념으로 최선을 다할 것이다. 이상호 농촌진흥청 기획조정관

서울 서대문구 북가좌2동에서 매년 열리는 이팝꽃길축제가 주민 주도 행사로 큰 호응을 받아 눈길을 모은다. 풍년을 예측하는 이팝나무처럼 마을의 풍요로움과 행복을 기원하는 이 축제는 2011년 시작돼 지금에 이르고 있다. 축제가 열리는 불광천 ‘해담는다리’ 앞 응암로1길이 지금의 모습을 갖추기까지는 20여년이 걸렸다. 가로수가 전혀 없던 거리에 2004년 서북원지역발전위원회가 이팝꽃나무 식재를 제안한 것을 시작으로 많은 관심과 노력을 거쳐 이팝꽃길이 완성됐다. 올해 축제도 지난달 28일 주민 2000여명이 참여한 가운데 성황리에 개최됐다. 특히 이번 행사 때 지역 상인회의 활약이 돋보였다. 앞서 올해 6월 응암로1길에 있는 19개 상점이 모여 ‘해담는상인회’을 만들었다. 상인회는 상점 외경과 업주의 얼굴을 표현한 디지털 드로잉 작품을 전시하고 이를 활용해 제작한 ‘맛집지도’를 배포하며 지역 상권을 홍보했다. 또한 음료 서비스와 쿠폰 할인 등의 이벤트 행사도 진행해 축제 방문객들의 호응을 받았다. 이팝꽃길축제는 북가좌2동 주민으로 구성된 추진위원회가 주최한다. 올해도 주민노래자랑, 자치회관 프로그램 발표회, 체험부스, 먹거리 장터 등이 방문객에게 즐거움을 선사했다. 특히 명지전문대학 미래교육원과 명지대학교 평생교육원의 ‘AI 헬스&뷰티케어’와 ‘페이스페인팅 체험’, 자원 순환을 주제로 한 ‘친환경 체험’, 서대문의용소방대의 ‘심폐소생술 체험 등이 인기를 모았다. 북가좌2동 8개 직능단체와 마을단체가 다양한 먹거리를 판매했으며 예선을 통과한 12명의 주민이 겨룬 노래자랑에서는 김동숙씨(66)가 최우수상의 영예를 안았다. 이팝꽃길축제추진위원회 박삼규 위원장은 “앞으로도 이 축제가 주민 화합과 소통을 통해 더욱 행복한 북가좌2동으로 나아가는 데 밑거름이 되길 바란다”고 말했다.

롯데쇼핑이 유통업계 최초로 ‘기업가치 제고’(밸류업) 계획을 공개했다. 주주들에게 최소 주당 3500원을 배당하고 2030년까지 매출 20조원을 달성하는 등의 중장기 실적 개선해 주주가치를 실현하겠다고 했다. 11일 롯데쇼핑은 금융감독원 전자공시시스템에 회계연도 2024년부터 2030년까지의 기업가치제고(밸류업) 계획을 공시했다. 같은날 국내 주요 자산운용사 최고투자책임자(CIO)와 증권사 연구원(애널리스트) 등을 초청해 ‘CEO(최고경영자) IR(기업활동) 데이’를 개최하고 이러한 밸류업 계획을 상세히 설명했다. 우선 주주 환원 정책으로는 현재 30% 수준인 주주 환원율을 35%로 확대한다. 상장 이후 처음으로 주당 3500원의 최소 배당금을 도입하는데, 실적과 관계 없이 최소 3500원의 주당 배당금은 보장하겠다는 설명이다. 배당 절차도 ‘기말 이후 배당액 확정’ 방식에서 ‘선(先) 배당액, 후(後) 배당기준일 확정’ 방식으로 바꾸기로 했다. 연 1회 지급하는 배당금을 분할 지급하는 방안 역시 검토하고 있다. 롯데쇼핑은 “주주 친화 정책을 기반으로 투자자의 배당 예측 가능성을 높이고 시장의 신뢰를 회복해갈 것”이라고 밝혔다. 본업 경쟁력을 강화하기 위한 중장기 사업 전략도 공개했다. 동남아시아 사업 확장을 위한 조직 개편이 특히 눈에 띈다. 동남아 사업의 구심점이 될 인터내셔널헤드쿼터(iHQ)를 두고 전략적인 사업 확장을 도모한다는 계획이다. iHQ는 현재 동남아 주요 법인을 소유하고 있는 ‘싱가포르 홀딩스’가 맡게 된다. 아울러 롯데 유통군이 차세대 성장 동력으로 꼽은 리테일 미디어 네트워크(RMN) 사업을 본격화하는 한편 실시간 가격 비교와 자동발주시스템 등 유통업에 특화한 인공지능(AI) 기술을 확대 적용해 새로운 수익을 창출할 계획이다. 리테일 미디어 네트워크는 온라인 쇼핑몰의 검색 창과 배너, 오프라인 매장의 다양한 채널에 광고 서비스를 제공하는 사업이다. 아마존과 월마트 등의 유통 공룡들이 이 분야에서 수익을 내고 있다. 사업 부문별로 보면 롯데백화점은 지속적인 점포 리뉴얼(재단장)과 함께 쇼핑몰 사업을 확대해 상권 경쟁력을 강화하고, 롯데마트는 슈퍼와의 통합 소싱(조달)을 기반으로 신선식품 전문 매장으로의 전환에 속도를 낸다는 목표를 세웠다. 전자상거래(이커머스) 플랫폼 롯데온은 패션, 뷰티, 아동, 명품 등의 전문몰로 입지를 강화하고 그룹사 역량을 활용한 상품기획(MD)과 개인화 마케팅에 집중해 내실을 다진다는 전략이다. 이외에 하이마트와 홈쇼핑, 컬처웍스 등의 자회사들은 지속적인 수익성 개선을 위한 다양한 전략을 실행한다는 계획이다. 롯데쇼핑은 이를 기반으로 오는 2030년 매출액 20조 3000억원과 영업이익 1조 3000억원을 달성한다는 중장기 실적 목표를 제시했다. 지난해 매출액과 영업이익이 각각 14조 5559억원, 5084억원이었다는 점을 고려하면 각각 39.5%, 156% 늘어나는 것이다.지난해 기준 1조 5000억원대인 해외사업 매출액도 3조원으로 2배로 끌어올릴 계획이다. 다만 지난해 9월 공시한 2026년 실적 목표치는 더딘 내수 경기 회복세와 급변하는 소비 추세, 인구 감소 등을 고려해 하향 조정했다. 조정된 목표는 매출 15조 2000억원, 영업이익 8000억원으로 이전보다 각각 1조 8000억원, 2000억원 낮아졌다. 김상현 롯데쇼핑 대표이사 부회장은 “중장기 실적 개선 목표를 달성하고 이를 통한 안정적인 배당지급과 주주환원으로 주주가치를 높이겠다”며 “주주와 함께 성장하는 롯데쇼핑이 되고자 최선을 다할 것”이라고 약속했다.

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.

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.