올해 노벨상 화두는 'AI' … 물리 이어 화학상 '2관왕' 이변

올해 노벨화학상은 '컴퓨터를 이용한 단백질 설계'에 이바지한 미국 생화학자 데이비드 베이커와 단백질 구조를 파악하는 AI 모델 '알파폴드'를 개발한 구글의 AI 기업 딥마인드의 데미스 허사비스, 존 점퍼에게 돌아갔다.

전날 노벨물리학상을 인공신경망을 이용한 AI 머신러닝 '대부' 2인이 거머쥐는 등 올해 과학계 노벨상에서는 AI 분야가 휩쓰는 분위기다.

스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 이 같은 공로로 세 사람을 화학상 공동 수상자로 선정했다고 9일(현지시각) 발표했다.

노벨위원회는 이들은 "컴퓨터와 AI를 통해 단백질의 비밀을 밝혀냈다"며 "두 가지의 서로 다른 발견이지만, 이것들은 서로 긴밀하게 관련돼 있다"고 말했다.

베이커는 미국 워싱턴대 생화학 교수이자 생체공학, 화학공학, 컴퓨터공학, 물리학 겸임교수다. '알파고의 아버지'로 불리는 허사비스는 영국의 컴퓨터 공학자이자 영국 런던에 본사를 둔 딥마인드의 CEO이며 미국 화학자인 점퍼는 딥마인드의 연구원이다.

노벨위원회는 "2024년 노벨 화학상은 생명의 독창적인 화학 도구인 단백질에 관한 것"이라며 "데이비트 베이커는 단백질의 완전히 새로운 종류를 구축하는 거의 불가능한 위업에 성공했다"고 밝혔다.

이어 "데미스 허사비스와 존 점퍼는 50년 된 문제인 단백질의 복잡한 구조를 예측하는 AI 모델을 개발했다"고 덧붙였다.

노벨위원회는 단백질은 생명의 기반인 모든 화학반응을 조절하고 조종한다면서 이들 발견은 엄청난 잠재력이 있다고 평가했다.

특히 베이커가 이전에 존재하지 않은 단백질을 만들어내기 위해 컴퓨터를 이용한 방법을 개발했으며 이러한 단백질은 다수의 경우 완전히 새로운 기능을 가진 것들이었다고 설명했다.

노벨위원회는 단백질은 보통 20개의 다른 아미노산으로 구성되며 이는 생명체의 구성요소라고 할 수 있다면서 베이커는 2003년 이러한 구성요소들을 이용해 다른 어떤 단백질과도 다른 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했다고 밝혔다.

이후 베이커의 연구그룹은 제약, 백신, 나노소재 등에 사용될 수 있는 단백질을 포함해 창의적인 단백질을 하나씩 만들어냈다고 평가했다.

허사비스와 점퍼의 발견은 단백질 구조 예측과 관련한 것이다. 1970년대 이래 연구자들이 아미노산 서열에서 단백질 구조를 예측하려고 노력해온 가운데 이는 악명높게 어려운 작업이었으나, 4년 전 깜짝 놀랄 돌파구가 마련됐다고 노벨위원회는 밝혔다.

노벨위원회는 허사비스와 점퍼가 2020년 '알파폴드2'라는 AI 모델을 내놨으며 그 덕에 그들은 연구자들이 확인한 사실상 모든 2억개 단백질 구조를 예측할 수 있게 됐다고 설명했다.

이후 전세계 190개국에서 200만명이 넘는 사람들이 알파폴드2를 사용했으며 연구자들은 이제 항생제 내성을 더 잘 이해하고 플라스틱을 분해할 수 있는 효소 이미지를 생성할 수 있게 됐다고 덧붙였다.

노벨위원회는 "허사비스와 점퍼는 거의 알려진 모든 단백질의 구조를 예측하는데 AI를 성공적으로 이용했다"고 평가했다.

딥마인드가 개발한 '알파폴드'는 단백질 구조에 관해 구글 '검색엔진'과 같은 역할을 해 기초생물학 등 관련 분야의 발전을 가속했다고 평가받는다.

화학자가 아닌 허사비스 CEO가 노벨 화학상을 받은 것도 이변으로 받아들여진다.

점퍼는 노벨화학상 분야에서 1952년 분배 크로마토그래피를 연구·발명한 공로로 수상한 리처드 싱(당시 38세) 이후 72년 만에 최연소 수상자(39)다. 40대인 허사비스와 60대 초반인 베이커 등 첫날 노벨생리의학상과 둘째날 물리학상보다 수상자들의 연령대도 확 낮아졌다.

구글 딥마인드는 엑스(X, 옛 트위터) 계정을 통해 "이것은 AI, 컴퓨팅생물학 그리고 과학 자체에 있어 기념비적인 성과"라고 자평했다.

베이커는 수상자로 발표된 직후 노벨위원회에 "매우 기쁘고 영광"이라면서 "데미스와 존이 단백질 구조 예측 분야에서 이룬 획기적인 성과는 우리에게 AI의 힘을 실감하게 했다"고 말했다.

그는 어떻게 단백질을 만드는 암호를 풀었냐는 질문에는 "나는 거인들의 어깨에 올라서 있었다"고 답했다.

상금은 1100만 스웨덴 크로나(약 13억원)로, 기여도에 따라 절반은 베이커에게, 나머지 절반은 허사비스와 점퍼에게 간다.

무엇보다 전날 물리학상 수상자로도 AI 머신러닝의 기초를 확립한 존 홉필드 미국 프린스턴대 명예교수와 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 선정되면서 과학계는 그간 보수적인 성향이었던 노벨상에서 '이변'이 일어난 것으로 평가했다.

특히 힌턴 교수가 그간 AI 기술의 인류 위협을 경고해온 학자라는 점에서 미국 유력 매체인 폴리티코는 "AI 종말론자가 노벨상을 받았다"고 진단하기도 했다.

실제 힌턴 교수는 수상 이후 노벨위원회 인터뷰에서도 AI 대기업을 향해 경고를 날리기도 했다. 그는 "정부가 할 수 있는 한 가지는 대기업들이 안전성 연구에 그들의 자원을 훨씬 많이 쓰도록 강제하는 것"이라며 "가령 오픈AI 같은 기업들이 안전성 연구를 마냥 미루지 못할 것"이라고 거론하기도 했다.

AI가 전세계적으로 인간생활 전반에 깊숙이 들어오면서 올해는 신기술, 특히 AI가 한 개 이상의 부문에서 수상할 수도 있다고 AP통신이 예상한 바 있다.

특히 글로벌 정보분석 서비스 기업 클래리베이트(Clarivate)의 과학정보연구소의 연구분석 책임자인 데이비드 펜들베리는 구글의 AI 기업 딥마인드의 과학자들이 화학상 후보로 고려되고 있을 수도 있다고 예측하기도 했다.

펜들베리는 향후 10년간 AI에 기반한 발견이 노벨상을 받지 않는다면 놀랄 것이라고 말했다.

노벨위원회는 이날 화학상에 이어 10일 문학상, 11일 평화상, 14일 경제학상 수상자를 차례로 발표한다. 시상식은 알프레트 노벨의 기일인 12월10일 스웨덴 스톡홀롬(생리의학·물리·화학·문학·경제상)과 노르웨이 오슬로(평화상)에서 열린다.