AI가 바이러스도 만들어내는 세상…공포 영화가 따로 없네 작성일 08-08 39 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">스탠퍼드대 연구진, 사이언스지 발표<br>에보에 9조개 DNA 패턴 학습시켜<br>유전체 70만개 설계해 16가지 생성<br>자연종 능가하는 증식…안전성 우려</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qbc9RaNdvO"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="88570bf8b945416f52aa049e7a7ca0df6cc4ac5233725eadaa47a2a8fa648313" dmcf-pid="BKk2eNjJvs" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI가 신종 바이러스를 생성한 모습을 이미지로 표현했다. [챗GPT]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/mk/20260808150302534yvde.png" data-org-width="700" dmcf-mid="9zusY30HWb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/mk/20260808150302534yvde.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI가 신종 바이러스를 생성한 모습을 이미지로 표현했다. [챗GPT] </figcaption> </figure> <div contents-hash="3d53a9dbecb1c807abf31b9ceaae742c95b78f4b39d32a4b03e00fb6daa9a8be" dmcf-pid="b9EVdjAihm" dmcf-ptype="general"> 인공지능(AI)이 인류 역사상 처음으로 자연계에 존재하지 않는 새로운 바이러스를 창조하는 데 성공했다. </div> <p contents-hash="9385ae3e7ff683af15a8a7c05b78628c6e59713a8c9e4068ec9c8ca461b13d61" dmcf-pid="K2DfJAcnSr" dmcf-ptype="general">6일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT)에 따르면 미국 스탠퍼드 대학교와 아크 연구소 공동 연구진은 생성형 AI 기술을 활용해 DNA 구조의 패턴을 학습시킨 뒤, 완전히 새로운 형태의 바이러스 게놈(유전체)을 설계했다는 연구 결과를 국제 학술지 사이언스에 발표했다. 연구진이 활용한 핵심 도구는 에보(Evo)라는 이름의 유전체 언어 모델이다.</p> <div contents-hash="d478b4ee3993027ed28552e2795ecf2acbd024f651ab5f759ef20d23cc4e0763" dmcf-pid="9Vw4ickLWw" dmcf-ptype="general"> <div> <strong>언어 모델처럼 DNA 맥락 읽어낸 ‘Evo’…유전자 문법 독학</strong> </div>챗GPT가 방대한 텍스트 데이터를 바탕으로 단어와 문장 구조를 학습하듯, 에보는 동·식물과 미생물, 바이러스 등 다양한 생물종에서 추출한 약 9조 개의 뉴클레오타이드(DNA 기본 단위) 데이터를 학습했다. DNA 역시 A, C, G, T라는 4가지 염기서열로 이루어진 일종의 ‘생물학적 언어’라는 점에 착안한 것이다. </div> <p contents-hash="2e326f018dc39d44b9a4b024405e170818550d344f9cb83ce2584cfe55ac0e69" dmcf-pid="27aqPnLxTD" dmcf-ptype="general">에보는 복잡한 생명체의 유전자 규범과 배열 방식을 스스로 파악한 뒤, 특정 단백질을 생성하거나 생명 활동을 수행할 수 있는 새로운 유전자 청사진을 만들어냈다.</p> <p contents-hash="01a843aaaad4fb66473284c2a83baae599d6ae2756d47d816d0abf166a340dab" dmcf-pid="VzNBQLoMSE" dmcf-ptype="general">연구진은 첫 테스트 대상으로 유전체 규모가 작은 바이러스를 선택했다. 약 100년 가까이 연구되어 구조가 명확히 밝혀진 ‘Phi X-174’ 바이러스와 그 유사종 1만 5000여 개의 유전 정보를 에보에 추가 학습시켰다. 이후 AI에게 새로운 바이러스 게놈 설계를 지시했고, 에보는 총 70만 개에 달하는 가상의 유전체 후보를 제시했다.</p> <div contents-hash="1a7941cec89b8dac57c0a098a0cfa0872257ec2d2b2c47141ca9bcb36631f791" dmcf-pid="fqjbxogRSk" dmcf-ptype="general"> <div> <strong>285개 설계도 만들어 실제로 16개 성공</strong> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="edd30799373702d0b993eb903f5f360992f6f24366e5cf524ab715583535fb55" dmcf-pid="4BAKMgaeCc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="Evo라는 AI 모델이 생성한 바이러스 중 하나의 원자 구조 재구성. Samuel H. King" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/mk/20260808150303880nmhb.png" data-org-width="700" dmcf-mid="zyusY30HlI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/08/mk/20260808150303880nmhb.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> Evo라는 AI 모델이 생성한 바이러스 중 하나의 원자 구조 재구성. Samuel H. King </figcaption> </figure> <div contents-hash="b778a512cff6746aafad04b46fdd22c244f6b79cc67eccf54c817a3c87de6b8c" dmcf-pid="8bc9RaNdTA" dmcf-ptype="general"> NYT에 따르면 연구진은 가능성이 높은 285개의 AI 설계도를 바탕으로 실제 DNA 분자를 합성해 박테리아에 주입했다. 그 결과 총 16개의 유전체에서 감염력과 복제 능력을 가진 유효한 신종 바이러스가 성공적으로 생성되었다. </div> <p contents-hash="2ef0d8530c0c0cc45c3d6a5eaacdb2da84b974a3cecf14985f01e617af4d12cb" dmcf-pid="6Kk2eNjJlj" dmcf-ptype="general">배양 접시에서 관찰된 이 AI 바이러스들은 박테리아 내부에서 바이러스 단백질 껍질을 형성하고 세포를 파괴하며 외부로 번식해 나갔다. 일부 바이러스는 기존 자연 상태의 Phi X-174 바이러스보다 더욱 빠른 속도로 증식하는 강한 생존력을 보여주었다.</p> <p contents-hash="8760a66fad3303ad161aa0c97e36e7c712659d7f5b2b549921833b593aba60e5" dmcf-pid="P9EVdjAihN" dmcf-ptype="general">전문가들은 이번에 만들어진 바이러스들이 기존 바이러스의 틀에서 벗어난 급격한 변종은 아니지만, AI가 스스로 생명체의 청사진을 완성하고 작동시켰다는 점 자체만으로도 생명공학 분야의 거대한 이정표라고 평가하고 있다.</p> <p contents-hash="5032ddcd6f415ef72e5bac44ac111d5c5cd1a5e9f8d628a390fa736b782e3102" dmcf-pid="Q2DfJAcnha" dmcf-ptype="general">이러한 기술은 항암 바이러스 치료제 개발, 유전자 결함을 치료하기 위한 정밀 유전자 전달체 설계 등 의료 분야에서 혁신적인 도구로 활용될 가능성이 매우 높다.</p> <div contents-hash="5a334bb95c7eba4495bce30d19fd828e9cb83fd25bd26e1e6e009ef58f16c5b8" dmcf-pid="xVw4ickLTg" dmcf-ptype="general"> <div> <strong>치명적 팬데믹 우려 속 ‘안전 가이드라인’ 부재 지적</strong> </div>그러나 동시에 치명적인 생물학적 위험에 대한 논란도 한층 거세지고 있다. 누군가 악의적인 의도를 품고 “독성이 한층 강화되거나 전파력이 극대화된 독감 바이러스를 설계하라”고 AI에 명령할 경우, 이를 막아낼 방어책이 마땅치 않기 때문이다. </div> <p contents-hash="216e99e43a90d0ca487cf15c714295962661acc44d4f82e923e361a6c98011bf" dmcf-pid="ytd39xMVlo" dmcf-ptype="general">연구진은 이러한 위험성을 사전에 차단하기 위해 에보를 학습시킬 때 인간이나 동·식물에 해를 입히는 바이러스 데이터는 엄격히 제외했다고 밝혔다. 연구에 사용된 Phi X-174 역시 오직 대장균만 공격하는 박테리오파지의 일종으로 인간에게는 무해하다.</p> <p contents-hash="40c5cfbdd6f3d5e2078caa36da191fe1db0c913f43c5df8f4428a40e1e835226" dmcf-pid="WFJ02MRfvL" dmcf-ptype="general">하지만 전문가들은 연구진의 개인적인 윤리적 주의 조치만으로는 한계가 있다고 경고한다. 과학 기술의 발전 속도에 비해 관련 정부 기관 및 국제기구의 규제책 마련은 턱없이 느린 실정이다.</p> <p contents-hash="70c3f56e168ce0ef6c87010ddddae04a04f45aae0f2543822226ebefa9745a8c" dmcf-pid="Y3ipVRe4vn" dmcf-ptype="general">현행 생물안전 규제 가이드라인 대부분은 기존에 알려진 위험 병원체나 물질을 조절하는 데 초점이 맞추어져 있어 AI가 완전히 새롭게 창조해낸 변종이나 독소에 대해서는 명확한 판정 기준조차 마련되어 있지 않다는 지적이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 메모리반도체 품귀에 '장기계약' 러시..샌디스크·난야도 LTA 확대 08-08 다음 다문화가족 배드민턴대회…셔틀콕으로 하나 되는 날 08-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
