인공지능(AI)이 올해 노벨과학상을 석권했다. ‘알파폴드’처럼 분석 속도를 크게 높여 연구 패러다임과 성과 수준을 바꿔버린 각종 AI가 산업과 일상을 넘어 과학계에서도 대세로 자리매김한 것이다.
10일 과학기술계에 따르면 올해 노벨과학상 3종 중 물리학상과 화학상 등 2종이 AI 분야에서 배출됐다. 노벨물리학상은 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립해 오늘날 AI 혁명을 촉발한 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 명예교수에게 주어졌다. 특히 힌턴 교수는 ‘심층신뢰신경망’이라는 딥러닝(심층학습) 알고리즘의 시초를 제안, 현재 딥마인드 ‘알파고’나 오픈AI의 ‘GPT’처럼 스스로 정보를 학습하고 응용하는 연산 시스템인 AI 발전의 토대를 마련했다.
이어 노벨화학상은 신약 개발의 필수 절차인 단백질 구조 분석과 예측 효율을 획기적으로 높인 AI 개발자들에게 돌아갔다. 알파폴드를 개발한 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)와 존 점퍼 수석연구원, 또 라이벌인 ‘로제타폴드’를 개발한 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 생화학과 교수가 주인공이다. 알파폴드와 로제타폴드는 몸속에서 질병을 일으키는 문제의 단백질을 분석하고 이를 치료할 수 있는 최적의 약물을 발굴하거나 새로 설계해준다. 수개월에서 수년이 걸리던 수작업을 며칠 수준으로 단축했다. 두 모델의 등장으로 엔비디아와 마이크로소프트(MS), 일라이릴리 등 빅테크와 빅파마 업종을 가리지 않고 유사 기술 개발하거나 조 단위 투자를 하며 AI 신약 개발 시장에 뛰어들었다.
순수과학이 아닌 응용과학의 최전선인 AI 분야에서 노벨과학상 수상자가 배출된 것은 올해가 처음이다. 석차옥 갤럭스 대표 겸 서울대 화학과 교수는 “자연과학 분야에서 그동안 풀지 못한 문제들을 AI가 풀어내고 있다”며 “과학계에서 AI는 과거 양자역학에 준하는 파급효과를 낳고 있다”고 말했다. 이번주 노벨상 발표 전부터 AI 분야의 수상은 시기상조라는 반응이 많았지만 공신력 있는 기관들은 이번 결과를 예측했고 결국엔 일부 들어맞았다.
허사비스 CEO와 점퍼 연구원은 지난해 ‘예비 노벨생리의학생’으로 불리는 래스커상을 수상한 바 있다. 또 10%대의 비교적 높은 적중률로 ‘노벨상 족집게’로 불리는 학술정보분석기관 클래리베이트는 올해 유력 노벨상 후보 명단으로 통하는 ‘2024년 피인용 우수 연구자(2024 Citation Laureates)’에 허사비스 CEO와 점퍼 연구원을 포함시켰다. ★본지 9월 20일 온라인 기사 참조(‘알파고의 아버지’ 노벨상 받을까…족집게가 찍었다)
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