노벨화학상 베이커 “AI는 과학자의 도구일 뿐…질문하고 검증하는 건 결국 사람” 작성일 04-08 28 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">“단백질 설계 연구, 지난 6년 거의 모두 AI와 함께 진행”<br>“한국 경쟁력의 핵심은 인프라보다 인재와 연구 문화”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Xxgynr9UWb"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="14098a392e0e8cd4a616b889630ea8041f6c9035a30b679e428bfe5d0855c1f9" dmcf-pid="ZMaWLm2ulB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2024년 노벨 화학상 수상자인 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수가 6일 서울 서대문구 연세대학교에서 열린 기초과학연구원(IBS) 기자간담회에서 취재진의 질문에 답하고 있다. 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/munhwa/20260408110039783kjjz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="HhX4YuEohK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/munhwa/20260408110039783kjjz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2024년 노벨 화학상 수상자인 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수가 6일 서울 서대문구 연세대학교에서 열린 기초과학연구원(IBS) 기자간담회에서 취재진의 질문에 답하고 있다. 연합뉴스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="58b7f6aba4b4d8a4a1a30fbc854abce4f81c813609a897cfd41b83dcd9ff790e" dmcf-pid="5RNYosV7Sq" dmcf-ptype="general">2024년 노벨화학상 수상자인 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수는 인공지능(AI)이 과학 연구를 크게 바꿔놓았지만, 과학자를 대체할 수는 없다고 말했다. AI가 단백질 설계 연구를 고도화하는 강력한 도구인 것은 맞지만, 어떤 문제를 풀지 정하고 결과를 검증하는 역할은 여전히 인간 연구자의 몫이라는 것이다.</p> <p contents-hash="836168952d98e3d53b7a19d9732523f4639a467527dc476635f3ebc95357c7b8" dmcf-pid="1ejGgOfzCz" dmcf-ptype="general">베이커 교수는 지난 6일 서울 서대문구 연세대에서 국내 언론과 인터뷰를 갖고 “인공지능(AI)이 과학자를 대체할 것이라 생각하지 않는다”며 “AI는 그저 과학자가 사용할 수 있는 가장 최신의 도구일 뿐”이라고 말했다. 이어 “도구가 좋아질수록 더 복잡한 문제를 풀 수 있게 되는 것일 뿐”이라며 “어떤 문제를 풀지 정하고, 결과를 검증하는 것은 여전히 인간 연구자의 몫”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="4a13dfe7916b6de4f9243f247200315ea21d491301e45c492053e5ac72ddcbfc" dmcf-pid="tPLvJDb0y7" dmcf-ptype="general">그는 AI 기반 단백질 설계 분야의 세계적 권위자다. 1990년대 단백질 구조 예측 소프트웨어 ‘로제타’를 개발했고, 이후 자연계에 없는 새로운 단백질을 만드는 ‘드 노보(de novo)’ 연구를 선도해왔다. 최근에는 AI 단백질 구조 예측과 설계 기술 고도화에 주력하고 있다.</p> <p contents-hash="125a49193f738f8721c3608e9bb4dd0782118a50788baf5a6272114c29da1e25" dmcf-pid="FQoTiwKpvu" dmcf-ptype="general">AI의 실제 연구 기여도와 관련해 그는 “우리 연구실은 2018~2019년 무렵부터 본격적으로 AI 기반 방법론 개발에 집중했다”며 “방법론 개발이라는 측면에서 보면 지난 6년간 해온 거의 모든 일에 AI를 활용했다고 해도 과장이 아니다”라고 말했다. 또 “지금도 더 복잡한 단백질을 설계하기 위한 다음 세대 AI를 만들고 있다”고 했다.</p> <p contents-hash="4b657a693f820669389fbc91063544af745b408e47c69d384db3bda0f28f2108" dmcf-pid="3xgynr9UTU" dmcf-ptype="general">다만 AI의 한계도 분명하다고 봤다. 그는 “AI로 단백질을 설계하고 실험실에서 이를 검증하는 것보다 더 어려운 것은, 그것을 실제 의약품으로 만들어 임상을 통과시키는 과정”이라며 “이 단계는 공개 데이터가 충분하지 않고 아직은 생물학과 의학에 대한 이해가 완전하지 않다”고 말했다. 이어 “AI가 제조 공정에서 더 잘 작동할 단백질을 설계하는 보조 역할은 할 수 있지만, 임상 개발 전체를 획기적으로 줄여주는 역할을 하기에는 아직 너무 이르다”고 덧붙였다. AI 시대 연구자에게 필요한 역량으로는 결국 ‘질문’을 꼽았다. 그는 “핵심은 여전히 질문”이라며 “무엇이 중요한 문제인지 정하는 일, 설계 결과를 어떻게 시험할지 짜는 일, 그리고 AI가 내놓은 결과를 어디까지 신뢰할 수 있는지 판단하는 일이 중요하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="29eb16c0ef09d6dcf28e78616d3960988768b52daa53f351b3736d770060f080" dmcf-pid="0MaWLm2ulp" dmcf-ptype="general">한국의 AI 바이오·단백질 설계 경쟁력과 관련해서는 인프라보다 인재와 연구 환경을 우선해야 한다고 조언했다. 그는 “가장 중요한 것은 인재”라며 “경쟁력은 결국 좋은 연구자를 확보하고, 그들이 흥미로운 문제를 오래 파고들 수 있게 지원하는 데서 나온다”고 말했다. 이어 “단백질 설계는 이 분야만 따로 밀어준다고 성장하는 분야가 아니다”라며 “기초과학, 바이오, 화학, 컴퓨터 같은 기반 연구가 함께 탄탄해야 하는 만큼, 한국도 다양한 연구 기반을 지원하면서 그 위에서 단백질 설계 분야를 성장시키는 게 바람직하다고 본다”고 했다.</p> <p contents-hash="9041df00c89b3a7812af5b440cca08a9d41db9749089ba6770631e63564819c4" dmcf-pid="pRNYosV7y0" dmcf-ptype="general">향후 연구 방향으로는 나노머신과 농업, 지속가능성 분야를 언급했다. 그는 “나노머신 분야에 큰 가능성이 있다고 본다”며 “의학뿐 아니라 기술 전반에서 응용 가능성이 크다”고 말했다. 또 “농업도 흥미로운 분야”라며 “지구가 더워지는 만큼 더 높은 온도에서도 안정적인 식물을 만드는 데 단백질 설계를 활용할 수 있기 때문”이라고 했다. 또 단백질 설계가 플라스틱 분해, 친환경 화학 등 지속가능성에도 기여할 수 있을 것으로 기대하면서도 “아직 인프라가 충분하지 않고 투자자들도 완전히 준비되지는 않은 것 같다”고 평가했다.</p> <p contents-hash="d92e105dec223c2e96693034e3d477ec933c607fbf36fe4601f8da3f3fa14093" dmcf-pid="UejGgOfzl3" dmcf-ptype="general">구혁 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 문화일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [현장] "AI 다음은 양자"…시스코, 차세대 네트워크 주도권 잡는다 04-08 다음 KT, 컨설팅통 박상원 전면배치…MS계약 실타래 풀까 04-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
