사이언스 제공

국제학술지 ‘사이언스’는 이번주 표지로 빨간색과 파란색의 블록으로 이뤄진 인간의 모습을 묘사한 그래픽을 실었다. 표지 왼편에는 ‘병을 일으키는 성질을 예측한다’는 문구가 적혀 있다.

인간이 가진 유전자는 약 2만개다. 수만 개의 유전자에서 발생하는 변이와, 변이로 인한 질병의 발생 가능성을 규명하는 것은 과학자들의 주된 과제다.

구글의 인공지능(AI) 기업 딥마인드는 AI프로그램인 ‘알파미스센스’가 7100만개에 달하는 인간 유전자 변이가 질병을 유발할 가능성을 평가하는 데 성공했다는 연구 결과를 19일(현지시간) 국제학술지 ‘사이언스’에 발표했다.

DNA는 아데닌(A), 시토신(C), 구아닌(G), 티민(T)의 4가지 염기로 구성됐다. 염기 중 하나가 빠지거나 순서가 바뀌는 변이가 발생하면 세포 조직이 제대로 형성되지 않아 질병이 발생할 수 있다. 이러한 염기의 잘못된 변화를 ‘미스센스 돌연변이’라고 한다. 알파미스센스는 DNA가 정상적인 형태를 유지할지 예측하는 방식으로 질병 발생 가능성을 평가한다.

알파미스센스는 구글 딥마인드가 앞서 개발한 단백질 구조 예측 모델 ‘알파폴드’를 토대로 개발됐다. 2020년 개발된 알파폴드는 당시 인간이 가진 단백질 중 약 2억 개의 구조를 파악했으며 2021년에는 36만5000개 이상 단백질의 3D 구조를 예측해냈다.

알파미스센스는 프로그램의 정밀도를 90%로 설정했을 때 분석 대상 유전자 변이 중 57%는 무해하고 32%는 질병을 일으킬 가능성이 있는 것으로 평가했다. 나머지는 영향을 확실하게 파악하지 못했다.

연구팀은 “알파미스센스의 해독법은 인간의 언어와 비슷하다”며 “영어 문장에서 어떤 단어가 다른 단어로 대체됐을 때, 영어에 능숙한 사람이 대체된 단어가 문장의 의미를 어떻게 바꿀지 여부를 알 수 있는 것과 비슷하다”고 설명했다.

씨즈더퓨쳐 영상 캡쳐

“저희가 한 일은 뇌세포가 ‘퐁(Pong)’이라는 게임 세계에서 동작하도록 시뮬레이션한 것입니다. 성공 여부를 보여주기에는 퐁 게임이 명쾌하고 좋았죠.”

화상 인터뷰로 만난 호주 생명공학 기업 ‘코티컬 랩스’의 최고과학책임자(CSO) 브렛 케이건 연구원은 뇌세포에게 퐁 게임을 가르친 이유를 이렇게 설명했다.

퐁은 1972년 처음 발매된 고전 아케이드 게임이다. 화면 이리저리 튀어 다니는 공을 판으로 쳐서 반대편으로 날려 보내면 된다. 판으로 공을 되받아치지 못하면 게임 오버다. 하지만 가장 궁금한 건 왜 하필 ‘뇌세포’에게 퐁 게임을 가르쳤는지다. 이에 대해 케이건 연구원은 “뇌세포가 잘 할 수 있는 일이 있기 때문”이라고 답했다.

● 접시뇌는 어떻게 퐁 게임을 배웠나

케이건 연구원팀은 작년 말 발표한 논문에서, 배양 접시에서 키운 뇌세포인 ‘접시뇌(DishBrain)’를 컴퓨터에 연결해 퐁을 플레이하도록 학습시켰다. 접시뇌는 5분 만에 퐁을 하는 방법을 익혔다. 비교를 위해 인공지능(AI)에게 퐁을 학습시켰을 때는 90분이 걸렸다. 접시뇌가 18배 빨리 학습한 것이다.

접시뇌는 인간이 퐁 게임을 하는 것과 비슷한 과정으로 퐁 게임을 한다. 인간은 게임 화면(자극)을 눈으로 보면(입력), 뇌에서 판을 어디로 움직일지 결정한다(처리). 그리고 손으로 방향키를 조작해(출력) 판을 움직인다(반응). 자극-입력-처리-출력-반응, 이게 게임을 하는 동안 일어나는 정보의 흐름이다.

접시뇌가 퐁 게임을 배운 과정을 설명하는 씨즈 영상 갈무리

케이건 연구원팀은 이 정보의 흐름을 접시뇌에서 재현했다. 접시뇌는 배양 접시에 전기 신호를 주고받을 수 있는 미세전극판을 깔고 그 위에 뇌 세포를 키운 장치다. 전극판 위로 80~100만 개의 뇌세포를 배양했다. 뇌세포는 생쥐 배아에서 추출한 것과 사람의 줄기세포를 분화시켜 얻은 뇌세포를 사용했다.

뇌세포들은 아무렇게나 연결돼 서로 무작위 전기 신호를 주고받는다. 연구팀은 이런 뇌세포들을 임의로 ‘입력 영역’과 ‘출력 영역’으로 나눠 컴퓨터와 연결했다. 그리고 퐁 게임의 판과 공 사이 거리를 전기 신호(자극)로 변환해 입력 영역의 뇌세포에 가했다(입력).

자극을 받은 뇌세포들은 연결된 주변 세포로 전기 신호를 흘려보냈다. 연구팀은 출력 영역의 뇌세포에 흘러 들어온 신호를 다시 퐁 게임에서 판을 움직이는 신호로 변환했다(출력). 그리고 이 신호를 이용해 게임을 플레이했다(반응).

하지만 뇌세포는 알아서 게임을 배우지 않는다. 게임을 전기 신호로 변환해 입력했다고 해도, 입력 영역과 출력 영역 사이를 무작위로 연결한 뇌세포는 무작위 출력 신호를 낸다. 뇌세포들끼리 어떻게 연결돼 있는지에 따라서 어떤 뇌세포 연결은 날아온 공을 잘 되받아쳐 게임을 이기도록 하고 다른 연결은 판을 움직이지 못해 게임을 지도록 한다.

케이건 연구원팀은 게임에서 이기는 신호를 출력한 뇌세포의 연결이 강화되도록 보상을 줬다. 반대로 지는 신호를 출력한 뇌세포의 연결은 약화되도록 했다. 뇌세포는 일정한 자극을 좋아하고 예측할 수 없는 무작위적인 전기 자극을 싫어하는데 이를 ‘자유 에너지 원리’라 부른다.

연구팀은 뇌세포에게 이길 때마다 일정한 자극을, 질 때마다 무작위한 자극을 가해 게임을 잘하는 뇌세포의 연결만 강해지도록 만들었다. 접시뇌에 게임을 학습시키는 되먹임(feedback) 회로를 만든 셈이다.

사람의 뇌와 컴퓨터를 비교하는 논문을 소개하는 씨즈 영상 갈무리

● 뇌세포+컴퓨터, 간단한 수학 방적식도 풀어

뇌세포를 사용한 바이오컴퓨터를 제작하려는 계획은 또 있다. 미국 인디애나대 블루밍턴 캠퍼스 펭 구오 교수팀은 뇌 오가노이드를 사용해 AI 기기 ‘브레이노웨어(Brainoware)’를 만들어 간단한 수학 방정식을 풀었다고 밝혔다.

이 논문은 3월 1일 동료평가를 거치지 않은 상태로 논문 사전 공개 사이트인 ‘바이오 아카이브’에 올라왔다. 오가노이드는 줄기세포를 배양해 만든 미니 장기로 폐나 간 등을 모방한다. 뇌 오가노이드는 줄기세포를 뇌세포로 분화시켜 만든 3차원 형태의 ‘미니 뇌’다.

케이건 연구원팀의 접시뇌는 평면에서 자란 뇌세포로, 뇌 오가노이드라고 부르기엔 무리가 있다. 만약 인간 뇌와 비슷한 3차원 뇌 오가노이드를 바이오컴퓨터에 사용한다면 계산 성능 향상은 물론, 기존에서는 상상도 못한 잠재력을 발휘할 수도 있을지 모른다.

2월 28일 토머스 하퉁 미국 존스홉킨스 블룸버그 공중보건대 교수가 이끄는 국제 공동 연구팀은 뇌 오가노이드로 만들 차세대 바이오컴퓨터를 ‘오가노이드지능(OI·Organoid Intelligence)’이라 부르자는 논문을 국제학술지 ‘프런티어즈 인 사이언스’에 발표했다. AI(인공지능)와 비교하는 의미에서 오가노이드지능(OI)이라는 표현을 도입한 것이다.

OI의 장점은 무엇일까. 하퉁 연구팀의 논문에 따르면 OI는 기존 슈퍼컴퓨터와 비슷한 연산 속도를 가지면서도 부피와 전력 소모가 매우 적다. 뇌세포의 연결이 기존 컴퓨터보다 훨씬 방대하기 때문에 학습에 필요한 데이터도 훨씬 적고 부피 대비 저장 용량도 크다.

케이건 연구원은 “이미지 학습과 같은 분야에서 (OI가 기존 컴퓨터보다) 훨씬 빠르고 효율적으로 작동할 수 있다”고 설명했다. 이미 학습에 필요한 데이터의 양 측면에서는 바이오컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 데이터를 훨씬 적게 필요로 한다.

물론 뇌세포 바이오컴퓨팅의 생물학적 원리를 밝히고 윤리적 문제를 해결하는 등 넘어야 할 산은 많다. 그러나 발전 속도도 빠르다는 것이 연구자들의 평이다. 케이건 연구원은 OI로 “5년 내로 신약의 성능을 예측하는 데 사용할 수 있을 것”이라 내다보며, “바이오컴퓨터 분야의 인텔이 되는 것이 목표”라고 포부를 밝혔다.

더 자세한 내용은 씨즈 영상에서 확인할 수 있다.

●씨즈 영상보기 : https://youtu.be/n_WL-vLrlfs

잘될거라는 믿음만으로는 성공하기 어렵다. 게티이미지뱅크 제공

간절히 원하면 온 우주가 도와준다거나 잘 될 거라고 생각해야 실제로 잘 된다는 등 많은 대중서와 자기계발 연사들이 긍저적 사고의 중요성에 대해 이야기해왔다. 이렇게 나의 내적 사고방식이 외부 세계로 전달되어 어떤 실체가 있는 효과를 일으킬 것이라는 믿음은 생각보다 흔히 나타난다.

예컨대 내가 경기를 보면 꼭 지니까 안 보겠다고 하는 것이나 행운의 색깔 등에 대한 믿음, 어떤 우주적 ‘기운’에 대한 믿음과 내가 그 흐름을 바꿀 수 있다고 하는 믿음 등 많은 이들이 ‘마음’에 어떤 초자연적인 효과가 생각하는 듯한 경향을 보인다.

물론 긍정적인 믿음이 어떤 자기 예언적 효과를 나타내는 경우도 존재한다. 예컨대 자신은 할 줄 아는 게 아무 것도 없으며 사람들은 모두 다 자신을 싫어한다는 믿음을 갖고 있는 경우 어떤 일을 시작하거나 새로운 관계를 만나려는 노력조차 하지 않는 경향을 보인다. 어차피 해도 안 될거라고 생각하기 때문이다.

따라서 노력하면 할 수 있을 거라고 내가 잘 할 수 있는 게 존재하고 나와 잘 맞는 사람도 어딘가에 있을 거라는 믿음이 도움이 될 수 있다. 하지만 문제는 이렇게 내가 노력을 해본다던가 새로운 기회나 잘 맞는 사람을 찾아보는 것처럼 실천 가능한 범위를 넘어서 간절히 바라기만 하면 꿈이 현실이 될 것이라고 보는 ‘실천’과 멀리 떨어진 긍정적 사고는 되려 해로울 수 있다는 것이다.

호주 퀸즐랜드대의 연구자 루카스 딕슨과 동료들은 이렇게 단지 믿는 것만으로 어떤 결과를 실체화 시킬 수 있다는 믿음(belief in manifestation)에 대한 연구를 했다.

실체화에 대한 믿음을 측정하는 문항들은 “성공한 자신의 모습을 열심히 떠올리면 실제로 성공이 더 가까워진다”, “나 자신에게 긍정적인 이야기를 함으로써 성공을 이뤄낼 수 있다”, “내가 간절히 원하면 신이나 우주의 기운이 나를 돕는다”, “나의 영혼과 내가 가진 긍정직인 기운들이 성공을 끌어당긴다” 등이었다. 간절히 믿기만 하면 실제로 잘 될 거라는 믿음을 측정하는 문항들이었다.

이러한 실체화에 대한 믿음이 높은 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 미래에 자신이 성공할 확률을 더 높게 보는 것으로 나타났다. 이들은 자신을 긍정적으로 바라보는 자존감 또한 더 높은 편이었다.

그런 한편 이들은 의사결정을 할 때 신중하고 이성적인 사고방식보다 어떤 영감이나 충동적으로 떠오르는 생각에 기대는 경향을 보였다. 또한 평소 자극적이고 위험한 일에 끌리는 편이라고 응답했으며 실제로 가상화폐 같은 위험 자산에 투자한 경험도 더 많이 가지고 있었다.

또한 높은 위험 추구 성향와 충동성 때문인지 실체화에 대한 믿음이 높은 사람들은 그렇지 않은 사람들에 비해 “사기”를 당한 경험 또한 더 많은 것으로 나타났다.

자신은 남들과 다르게 단기간 내에 일확천금이나 엄청난 성공을 이뤄낼 수 있을 거라는 믿음 또한 더 강했다. 하지만 안타깝게도 이들은 사업에서 망하거나 파산한 경험 또한 더 많았다.

잘 될거라고 생각하면 어떻게든 될 거라는 믿음은 긍정적인 것을 떠나 다소 무책임해 보이기도 한다. 때에 따라 개인이 무언가를 할 수 있는 상황이 아닌데도 어떤 영적인 파워를 발휘하지 못했기 때문에 망한 거라고 현실적인 범위를 넘어선 일들마저 개인의 책임으로 떠넘기는 부작용 또한 있을 것 같다.

내가 충분히 간절하지 않아서 잘 안 된 거라고 생각하고 마는 것은 실패의 진짜 원인을 찾아서 해결하는 행동과도 거리가 있어 보인다.

오직 자신이 하면 잘 될 거라는 믿음 하나로 단 몇 달 만에 별 다른 준비도 없이 시작했다가 현실이 예상과 너무 다르다며 곤혹스러워하던 사람을 본 적이 있다. 별 다른 준비도 없이 아무런 사전 지식이나 경험도 공부도 없이 그냥 자신감 하나로 밀어붙이던 일이었기 때문에 옆에서 보기에는 전혀 놀랍지 않았다.

되려 자신이 망할 가능성은 0이라고 자신했다는 점이 놀라웠다. 세상에 쉬운 일이란 없는데 자기가 하면 다 잘 될 거라는 믿음 하나로 사업을 너무 만만하게 본 것이 큰 패착이었다.

어떤 믿음이 자기실현적 예언이 되려면 거기에는 반드시 구체적인 계획과 준비, 목표 설정, 실패가 따라야 한다. 실천 없이 믿음만 가지고 잘 되기를 바라는 것은 어느 날 기적같이 초자연적인 현상이 일어나길 바라는 것에 지나지 않을지도 모르겠다.

어떤 일을 하든 항상 예기치 못한 장애물을 만나게 되는데 다 잘 될 거라고만 생각하면 정작 작은 장애물 앞에서도 크게 당황할 것 같기도 하다. 믿음이 현실이 되게 만드는 것은 오랜 준비와 지난한 노력임을 기억하자.

Dixon, L. J., Hornsey, M. J., & Hartley, N. (2023). “The secret” to success? The psychology of belief in manifestation. Personality and Social Psychology Bulletin, 01461672231181162.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다

한국표준과학원(KRISS)이 개발 중인 50큐비트 초전도 양자컴퓨터 모형. KRISS 제공.

[편집자주] 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19·코로나19) 사태가 어느 정도 진정세를 보이고 있지만 우리 사회는 일본 후쿠시마 오염수, 기상 재해 등 과학기술과 관련된 이슈가 지속적으로 불거지고 있습니다. 우주개발, 양자컴퓨팅, 챗GPT 등 첨단 과학기술도 어느새 피부로 체감할 정도로 성큼 다가오고 있습니다. 정부는 국가전략기술을 선정하고 과학기술 중심의 패권 경쟁을 선도하겠다고 의지를 보이고 있습니다. 이 과정에서 알려지는 다양한 전문용어는 국민들이 편하게 받아들이기에는 너무 어렵습니다. 동아사이언스는 국어문화원연합회와 수년째 과학기술, 의학 용어에 대한 국민들의 이해를 높이는 방안을 찾는 기획을 진행했습니다. 올해는 정부가 의지를 보이고 있는 국가전략기술 관련 용어들을 들여다보고 국민들의 세금이 투입되는 국가전략기술에 대한 이해를 높이는 기획을 진행합니다.

정부는 범부처 민관합동으로 ‘12대 국가전략기술’ 육성 프로젝트를 준비하고 있지만, 국민들은 첨단 과학기술 용어를 어렵게 느끼고 있다.(관련기사: “처음 들어봐요”…난해한 전략기술 용어, 육성 걸림돌 우려)

양자는 12대 국가전략기술 중 하나다. ‘양자컴퓨팅’, ‘양자통신’, ‘양자센싱’ 등의 세부 중점기술이 있다. 비전문가들에게 익숙하지 않은 용어로 과학기술 육성에 대한 국민 참여도를 높이기 위해선 해당 용어들에 대한 이해가 필요하다는 지적이 나온다.

양자는 물리량이 취할 수 있는 최소량을 의미한다. 물리학에선 상호작용을 할 수 있는 모든 물리적 독립체의 최소단위를 양자라 표현한다. 양자의 다양한 특성은 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 양자 기술로 이어진다. 양자 기술의 대표적인 특성으론 원자보다 작은 두 개 이상의 입자가 거리에 무관하게 공동의 통일된 양자상태로 연결되는 현상인 ‘양자 얽힘’, 두 개 이상의 양자 상태가 합쳐진 ‘양자 중첩’ 등이 대표적이다.

● 양자컴퓨팅

양자컴퓨터는 물리적으로 매우 작은 원자나 광자 등에서 나타나는 양자 현상을 정보처리에 직접 이용하는 미래형 컴퓨터다. 현재 디지털컴퓨터는 정보 기본단위를 0과 1로 표현하는 비트(bit)를 쓰는 반면 양자컴퓨터는 양자중첩 현상을 활용해 0과 1이 동시에 처리되는 큐비트(qubit)를 기본 단위로 사용한다. 이를 통해 대량의 병렬연산을 수행해 기존 컴퓨터가 해결할 수 없거나 시간이 오래 걸리는 문제들을 빠르게 해결할 수 있는 성능을 가질 수 있다. 양자컴퓨팅은 양자컴퓨터를 활용한 연산을 말한다.

● 양자통신

양자통신은 빛의 양자 현상을 이용한 통신 기술이다. 기존의 통신 방법과는 달리 정보를 양자 상태의 빛에 입력해 실어 보내며, 양자 물리학 법칙으로 정보가 해킹당하는 것을 원리적으로 차단해 보안이 뛰어나다는 장점이 있다. 암호통신을 위한 암호키를 생성하고 주고받거나, 양자컴퓨터 등의 양자정보처리 장치를 연결하기 위해 사용된다.

● 양자센싱

양자 시스템을 이용해 대상체의 물리적 성질을 분석하거나 감지하고 계측하는 기술이다. 기존 센서가 감지할 수 없는 미세 신호를 양자역학적인 성질을 활용해 더 정확하게 측정할 수 있다. 센서 이미징의 정밀도를 획기적으로 개선한 초정밀 양자센서, 이미징 기술이 개발되면 의료, 국방, 정보통신(IT) 기술 등 다양한 산업 분야에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

이승우 한국과학기술연구원(KIST) 양자정보연구단 책임연구원은 “”미래 핵심기술로 주목받는 양자정보처리 분야는 연구개발 단계를 넘고 산업 생태계 조성이 필요한 단계에 접어들었다”며 “산업 초기에는 기술 장점에 대한 과도한 부풀림, 유사기술의 침투, 검증되지 않은 기술의 홍보 등 다양한 문제가 발생할 수 있기 때문에 기술의 정확한 용어, 가능성, 한계 등에 대한 대중 인식의 확산이 필요한 시점이다”라고 말했다.

한편 정부는 양자 분야와 관련해 향후 5년 내 50큐비트급 양자컴퓨터를 구축한다는 계획이다. 반도체 등 첨단산업연계를 통해 초정밀 양자센서 개발에 나선다. 중장기적으론 상용 확장이 용이한 한국형 양자컴퓨팅시스템을 개발한다. 양자정보 전송을 위한 양자중계기와 양자인터넷 기술 개발에도 나선다.