[기고] AI 바이오 도약 위한 생태계 전략 필요하다
오늘날 인공지능(AI)에서 가장 뚜렷한 성과를 내는 분야는 언어다. 거대언어모델은 단순히 언어의 문법적 구조를 모방하는 수준을 넘어, 의미와 논리까지 파고드는 사고의 도구로 발전하고 있다. 생명현상은 인간의 언어와 전혀 다른 방식으로 진화해 왔다. 지구상의 생명은 약 40억 년에 걸쳐 서서히 복잡성을 키워왔고, 그 결과 인간이 탄생했다. 인간은 언어와 문화, 과학, AI를 발전시켰고, 이제는 자신의 생물학적 기반을 이해하고 설계하는 바이오 AI를 개발하는 단계에 이르렀다. 바이오 AI는 아직 초기지만 눈에 띄는 속도로 발전하고 있다. 곧 걸음마 단계를 넘어 달리기 시작할 것이다. AI는 데이터에 내재된 패턴을 학습하는 데 뛰어나지만, 바이오 분야는 언어에 비해 활용 가능한 데이터가 상대적으로 부족하다. 그러나 바이오 AI는 이를 극복하기 위해, 수십 년간 축적된 유전자·단백질·생명체에 대한 풍부한 과학적 지식을 효과적으로 활용할 수 있다. 우리는 종종 수학을 자연의 언어라 말하지만, 이제는 AI라는 새로운 지능 구조를 통해 자연을 재해석하는 시대가 열리고 있다. 대표적 사례가 알파폴드(AlphaFold)다. 단백질 구조를 학습한 알파폴드는 2024년 노벨화학상의 주인공이 되며 그 혁신성을 입증했다. 그렇다면 알파폴드 이후에는 어떤 바이오 AI가 등장할까? 단백질에 새로운 기능을 부여하거나, 복잡한 생체 시스템의 작동 원리를 학습하는 AI들이 등장하고 있다. 지금, 우리는 다음 질문을 마주하고 있다. 언어 AI가 일부 글로벌 기업에 의해 독점되고 있듯, 바이오 AI 역시 유사한 흐름을 보이는 가운데 한국은 어떤 전략으로 AI 바이오 강국으로 도약할 수 있을 것인가? 예를 들어, 알파폴드를 개발한 구글 딥마인드는 알파폴드3부터 상업적 사용을 제한하고 있으며, 후속 모델은 공개되지 않을 가능성이 크다. 이 기술은 구글의 신약개발과 바이오 연구에 독점적으로 활용될 것으로 예상되며, 이에 따라 학계와 산업계 간의 격차는 더욱 커질 것이다. 이러한 상황에서 국가 경쟁력을 확보하려면 AI 바이오 생태계를 전략적으로 구축하는 것이 필요하다. 다음은 이를 위한 세 가지 핵심 원칙이다. 첫째, 생명의 구조적 본질을 반영한 AI를 설계해야 한다. 바이오 AI는 단순한 데이터 기반 학습을 넘어서, 수십억 년 진화의 결과물인 생명체의 구조와 기능적 원리를 이해하고 구현할 수 있어야 한다. 데이터가 제한적인 바이오 분야에서는, 지식을 구조적으로 활용하는 방식이 핵심적이며, 부족한 데이터를 어떻게 보완·생성할 수 있을지도 AI의 시각에서 적극적으로 탐색해야 한다. 둘째, 국가 차원의 조직적 전략이 필요하다. 바이오 AI는 이제 개별 연구실의 역량과 자원만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다. 기초 연구부터 산업화까지 연결되는 국가적 설계, 그리고 인재·인프라 체계의 구축이 필수적이다. 거대 기업들이 기술을 독점하고 독자적으로 진화해 나갈 것임을 인식하고, 이에 대응하는 공공 주도의 전략적 방향 설정이 필요하다. 셋째, 안전성과 윤리성의 선제적 고려가 필요하다. 바이오 AI는 생명을 다루는 기술이므로, 기술의 잠재력과 함께 윤리적 고려가 병행되어야 한다. 이는 기술의 지속가능성과 사회적 수용성 확보의 핵심 조건이다. AI의 아버지 제프리 힌턴은, 복잡한 AI 시스템에서 '의식'이 창발할 가능성을 언급한 바 있다. 생명 역시 복잡한 시스템에서 나타난 창발적 결과다. 지금은 생명현상이 미지의 영역처럼 느껴지지만, 미래에는 스스로 진화하는 AI가 생명 이해의 열쇠를 풀어낼 가능성도 충분하다. 우리가 해야 할 일은 그 미래를 우리 손으로 준비하는 것이다. AI 바이오 생태계를 전략적으로 설계하고, 국가적 역량을 조직하는 일. 바로 지금이 그 적기다.
