[AI는 지금] '혁신 한계' 마주한 과학…AI가 미래 연다 작성일 09-28 59 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">아스테로모프, 'AI 과학자'로 창의성 자동화…유전체학·컴퓨팅 난제도 AI로 푼다</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Wr7VSnZwjC"> <p contents-hash="c9d5a0ef11122adbba4b9746b38c1306324f7ec6b4199babdfd05ec50e7bb69f" dmcf-pid="YmzfvL5raI" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조이환 기자)생성형 인공지능(AI) 성능 경쟁을 넘어 현재 기술 패러다임의 근본적 한계를 돌파하려는 국내 최고 전문가들이 한자리에 모여 '과학 AI'의 미래를 조망했다.</p> <p contents-hash="ae154d006c4266c78d627ae46145bf8697455eb0e064ad31dca9fd8e6e5db63f" dmcf-pid="Gsq4To1mcO" dmcf-ptype="general">28일 업계에 따르면 최근 AI 기술의 무게중심이 언어 모델의 벤치마크 경쟁을 넘어 과학적 난제를 해결하는 방향으로 옮겨가고 있다. 인간의 창의성을 자동화하려는 시도부터 유전체학과 같은 생명의 근원을 파고드는 모델, AI의 물리적 한계를 넘기 위한 새로운 하드웨어 패러다임까지 등장하며 새로운 국면을 맞고 있다는 분석이다.</p> <p contents-hash="6cd94359079beb2465cd411107772da9699eaa481c56caa80dfcf69361105994" dmcf-pid="HOB8ygtsks" dmcf-ptype="general">이러한 흐름을 입증하듯 지난 24일 서울 더존비즈온 본사에서 열린 '아르떼' 포럼에서는 이민형 아스테로모프 대표, 김태형 바이오넥서스 대표, 김성완 구루핀 최고AI책임자(CAIO) 등이 연사로 나서 주목받았다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f4fd7252c4020de181b40f5110f0bd8b97807950c560240c78191fc431f3e3e0" dmcf-pid="XIb6WaFOgm" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 24일 서울 더존비즈온 본사에서 열린 '아르떼' 포럼 (사진=조이환 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114340075gjmp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="6BtuwPSgoT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114340075gjmp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 24일 서울 더존비즈온 본사에서 열린 '아르떼' 포럼 (사진=조이환 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="c9e5ee5dd8b806bb791cee4a3bcd4c70ccf735f5f7116b6cb74f80776e336149" dmcf-pid="ZCKPYN3Ijr" dmcf-ptype="general">이날 발표들은 각각 AI 아키텍처, 바이오 파운데이션 모델, 차세대 컴퓨팅의 관점에서 AI가 언어 모델의 한계를 넘어 인류의 과학적 난제를 해결하는 핵심 동력으로 진화하고 있음을 보였다.</p> <p contents-hash="de881d04b28298881620ca0807c8a8c702d618b9310f683096052cd89e01927a" dmcf-pid="5h9QGj0Cjw" dmcf-ptype="general"><strong>과학자의 '영감'을 공식으로…아스테로모프, AI로 창의성에 도전</strong></p> <p contents-hash="e3b3c82242094708e7aca866e347dedb963535c1ab15a6416ef93a9681f3d54b" dmcf-pid="1l2xHAphoD" dmcf-ptype="general">이날 첫 발표에 나선 이민형 아스테로모프 대표는 과학계가 직면한 '혁신성의 위기'를 정면으로 지적하며 AI가 인간 과학자의 역할을 수행하도록 하는 새로운 패러다임을 제안했다. AI가 단순히 고도화된 계산기를 넘어 독립적인 과학적 발견의 주체가 될 수 있다는 비전을 제시한 것이다.</p> <p contents-hash="3eb74af8b5655ecbeac573a2e2dcb249ef3cbf83f5b57d572207256c0ee5e547" dmcf-pid="tSVMXcUlgE" dmcf-ptype="general">이 대표는 먼저 2년 전 '네이처'에 실린 한 논문을 인용하며 논문과 특허의 양은 폭발적으로 증가했지만 그 혁신성을 나타내는 지표인 씨디 인덱스(CD index)는 오히려 감소하고 있다고 설명했다. 지식의 양이 방대해지면서 연구 분야가 지나치게 세분화됐고 이로 인해 한 명의 연구자가 볼 수 있는 시야가 극도로 좁아져 학문 간 경계를 넘나드는 획기적인 돌파구가 나오기 어려워졌다는 진단이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="68719e4ef7e1bd099564671581bbfb3a36a01739fa822afddad66f4d72af199b" dmcf-pid="FvfRZkuSkk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이민형 아스테로모프 대표 (사진=조이환 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114341328ofny.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="PbDI65iBkv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114341328ofny.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이민형 아스테로모프 대표 (사진=조이환 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="2798931a20dd61c574c9a1f161f297bfbc3a9d07d86847b66842b114c101a082" dmcf-pid="3fmvR0aVcc" dmcf-ptype="general">그는 진정한 혁신의 사례로 신경과학 분야를 바꾼 '광유전학(Optogenetics)'을 들었다. 이는 '뇌 자극'이라는 신경과학적 목표와 '녹조류 단백질'이라는 뜬금없어 보이는 생물학적 요소가 결합해 탄생한 기술이다.</p> <p contents-hash="bdd96380e87dffc55854292395008321fdf7a4609351dbfa250c09ef153bfb37" dmcf-pid="04sTepNfNA" dmcf-ptype="general">이 대표는 "천재 과학자의 우연에 기댄 발견이 아니라 이런 창의적 돌파구를 체계적으로 만들어낼 수 없을까 하는 도전에서 창업을 결심했다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="e5452787507d9a324a591caffb98728d95da476632e626d6313010100bd8dc4a" dmcf-pid="p8OydUj4gj" dmcf-ptype="general">이 대표는 회사의 과학AI 모델인 '스페이서'를 통해 인간의 입력 없이 AI가 스스로 아이디어를 생성하는 사례로 새로운 '아이엘(IL-2)' 단백질 기반 항암 치료 아이디어를 소개했다. 그는 "우리 모델의 가장 큰 특징은 인풋이 없다는 것"이라며 "전기만 공급하면 스스로 이런 아이디어들을 내뱉는다"고 설명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ed29f5a8afc0a326de63db72548db1ca6fcb719fbff814b5d117d331f69f8b83" dmcf-pid="U6IWJuA8jN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이민형 아스테로모프 대표 (사진=조이환 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114342560yobt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Qz2PYN3IoS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114342560yobt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이민형 아스테로모프 대표 (사진=조이환 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="ddae6508a521f9df49a80035846f79b949634cbfb702216d9a38701bde8ada25" dmcf-pid="uPCYi7c6ka" dmcf-ptype="general">그는 구글 딥마인드의 'AI 코사이언티스트'와의 차이점도 명확히 했다. AI 코사이언티스트는 인간이 상세한 질문을 해야 답을 내놓는 구조지만 아스테로모프의 '스페이서(Spacer)'는 아무런 질문 없이 스스로 개념을 생각해낸다는 점에서 차이가 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="5d147cab6be21c3cd189dbf970bed4326222349f7360b07e9ef30c773ba53e40" dmcf-pid="7QhGnzkPog" dmcf-ptype="general">이 대표는 발표를 마무리하며 '더 라이브러리' 프로젝트라는 회사의 최종 비전을 제시했다. AI가 생성한 수백만 개의 과학적 개념을 라이브러리로 구축해 지적재산권(IP)을 확보하고 이를 기반으로 라이선스를 받거나 직접 바이오테크 회사를 설립하는 사업 모델이다.</p> <p contents-hash="b6f970f0916733b3ee429ba6dbbfd2f3082161b31aa7da3208a4d4a3fc5e9e0e" dmcf-pid="zxlHLqEQao" dmcf-ptype="general">이민형 대표는 "컴퓨팅 자원에 비례해 하루에도 수천 개의 과학적 개념을 발견하는 것이 궁극적 목표"라고 말했다.</p> <p contents-hash="ce212ae7b09a2299a2f53abf2713293f4f24fc8d97dfbb0d03fbc4c116d99da7" dmcf-pid="qMSXoBDxoL" dmcf-ptype="general"><strong>AI, '생명의 언어' 해독…수십 년 묵은 난제 풀었다</strong></p> <p contents-hash="99266512df24b3f3adecd92819f69da4a5a01bc20217220538fbcd395b6a19d4" dmcf-pid="BRvZgbwMNn" dmcf-ptype="general">이어진 발표에서 김태형 바이오넥서스 대표는 AI가 인간 과학자가 수십 년간 풀지 못한 생명의 근본적인 문제를 해결하는 단계에 진입했다고 진단했다.</p> <p contents-hash="ab18dd9d9b55d80d723cae11e535ce17f98ed2707253a0d07c1378d1d676e3de" dmcf-pid="beT5aKrRci" dmcf-ptype="general">김 대표는 먼저 질병 예측 분야의 성과를 소개했다. 그는 영국 이비아이(EBI) 연구팀이 50만 명의 유전체 데이터(UK 바이오뱅크)를 오픈소스 모델인 'GPT-2'로 학습시킨 사례를 들었다. 이 모델은 200만 개라는 매우 작은 파라미터로도 1천 가지 질환의 10년 내 발병률을 75%의 정확도로 예측해냈다.</p> <p contents-hash="d6241dbaf2249ec369ee7a1611dd8fe2b8b4a2d0524cbb29b2bd41463aa3c94c" dmcf-pid="Kdy1N9megJ" dmcf-ptype="general">더불어 AI는 예측을 넘어 생명체를 직접 '생성'하는 단계로 나아가고 있다. 김 대표는 스탠포드 연구진이 개발한 DNA 언어 모델을 예로 들었다. 이 모델은 박테리아를 죽이는 바이러스인 '박테리오파지' 280개를 새로 설계했으며 이 중 일부는 기존 바이러스보다 더 나은 성능을 보였다. 그는 이 기술이 생물학적 무기로 활용될 가능성 때문에 국방과학연구소의 주목을 받았다고 언급해 기술의 양면성을 시사했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4e7e42bd488eb7a49e78bec38d36e0347da24014768825dda249cffd1522f6fc" dmcf-pid="9JWtj2sdcd" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김태형 바이오넥서스 대표 (사진=조이환 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114343818sxky.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="x4FqsMyjgl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114343818sxky.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김태형 바이오넥서스 대표 (사진=조이환 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="1047a8205e8309393e423e1c773f3426a07ef2bc9b28c7e370782f36367000ce" dmcf-pid="2iYFAVOJke" dmcf-ptype="general">가장 극적인 변화는 구글 딥마인드의 '알파지놈'이 이끌고 있다. 김 대표는 '알파지놈'이 100만 개의 DNA 염기서열을 한 번에 분석해 유전자 조절의 맥락을 파악함으로써 인간 과학자들이 20년간 풀지 못했던 난제를 해결했다고 강조했다. 이는 3천 개 이상의 그래픽처리장치(GPU)를 동원한 대규모 컴퓨팅 파워가 이뤄낸 성과다.</p> <p contents-hash="aef1bf14a9cb205fed7cb1fd93542a268f4c6d01df637af8932a54ecab2ec403" dmcf-pid="VnG3cfIioR" dmcf-ptype="general">김태형 대표는 "AI가 인간의 언어 모델처럼 DNA 정보를 완벽히 이해하는 방식으로 접어들었다"며 "AI가 생명과학의 다음 혁신을 이끌 것으로 예측된다"고 말했다.</p> <p contents-hash="f7e4dc94dc2cc729682338ecc978e55d47a5f0aad110ae2fbaff29fa500a3a54" dmcf-pid="f6IWJuA8cM" dmcf-ptype="general"><strong>'전기 먹는 하마' AI…'열적 노이즈'로 해법 찾는다</strong></p> <p contents-hash="ea28d051c70124ecf9b8191ddda15207179d55bad495d0c2edfc6ccb7852057b" dmcf-pid="4PCYi7c6gx" dmcf-ptype="general">마지막 발표를 맡은 김성완 구루핀 최고AI책임자(CAIO)는 현재 AI 기술이 마주한 가장 근본적인 문제인 '에너지 소모'를 지적하며 하드웨어의 패러다임 전환을 예고했다. 그는 현재의 디지털 컴퓨팅이 아닌 '확률론적 컴퓨팅(Probabilistic Computing)'이 AI 발전의 물리적 한계를 돌파할 열쇠라고 주장했다.</p> <p contents-hash="1a604fbec782c1610b64073390143cdf90021607466741a42b48b4a01f2e1e52" dmcf-pid="8QhGnzkPgQ" dmcf-ptype="general">김 CAIO는 현재 대규모 AI 연산에 쓰이는 GPU가 막대한 전력을 소모하고 수명이 짧다는 점에서 과거 '진공관' 시대와 유사하다고 진단했다. 그는 "디지털 컴퓨터와 양자 컴퓨터 모두 계산의 방해물인 '열적 노이즈'를 없애기 위해 막대한 에너지를 쓴다”며 “특히 양자컴퓨터는 극저온 냉각에 더 큰 비용이 든다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="296d5426306ea60041a358e33d13ffcd2716e28fb1855af224735b46f9c548b1" dmcf-pid="6xlHLqEQoP" dmcf-ptype="general">그가 제시한 해법은 발상의 전환이다. 확률론적 컴퓨팅은 골칫거리인 열적 노이즈를 억제하는 대신 계산 과정의 일부로 직접 활용한다. 현대 AI 신경망 모델의 계산은 본질적으로 확률 계산으로, 이에 노이즈를 통해 구현되는 확률 값을 그대로 연산에 사용하는 것 역시 가능하다는 발상이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e89e280c451ce52c8fd564f74114ad402f0761943328ec207df80219ac6660d6" dmcf-pid="PMSXoBDxc6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김성완 구루핀 CAIO (사진=조이환 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114345046vbgh.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="yXG3cfIiAh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/28/ZDNetKorea/20250928114345046vbgh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김성완 구루핀 CAIO (사진=조이환 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="bce28b8c2293888f99a5b4f5285fedd2ef83939b0796972709e039d9d8e9df1b" dmcf-pid="QRvZgbwMo8" dmcf-ptype="general">이는 더 이상 이론에만 머무르지 않는다. 김 CAIO는 이미 시범적인 하드웨어가 등장했다고 소개했다. '노멀 컴퓨팅'은 지난해 '확률론적 처리 장치(SPU)'를 선보였고 물리학자들이 창업한 '엑스트로픽'은 일반 반도체 공정(CMOS)으로 상온에서 작동하는 칩 시제품을 개발해 현재 알파 테스트를 진행 중이다. 그는 “테스트에 참여한 사람들 사이에서 '이거 진짜 돌아간다'는 증언이 나오기 시작했다”고 전했다.</p> <p contents-hash="8f26a580b6f57a1d32e17aaa3ba6e1349990450761dc50b2e210ad48ea1abb25" dmcf-pid="xeT5aKrRg4" dmcf-ptype="general">김 CAIO는 현재 AI 업계가 겪는 극심한 에너지 문제는 이 새로운 기술의 등장을 촉진하는 '진화적 압력'으로 작용할 것이라고 내다봤다.</p> <p contents-hash="03b14c9b36d6e7edf804b2ee6f57f095880466571b1b73e397387f8bf9e39123" dmcf-pid="yGQn3mbYcf" dmcf-ptype="general">그는 "이 기술이 성공하면 뇌가 25와트(W)로 작동하듯 에너지 소모를 10만분의 1까지 줄일 수 있다"며 "AI 하드웨어의 근본적인 혁신이 임박했다"고 시사했다.</p> <p contents-hash="3eb5e257cd4ffb090951a90330d92b6449cf61bd1710e8b420f4083db735ad02" dmcf-pid="WHxL0sKGkV" dmcf-ptype="general">조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '은수 좋은 날' 이영애, 김영광 마음 돌리기 위해 자수 결심 09-28 다음 '역시 여제' 간브렛 볼더 금메달→서울 클라이밍 세계선수권 '2관왕 달성'... 서채현은 결승 실패 09-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
