‘2024 KAIST 실패학회’ 행사로 열리는 ‘망한 과제 자랑대회’ 포스터. KAIST 제공.

KAIST가 지난해에 이어 올해도 실패 경험을 공유하는 자리를 마련했다. KAIST 구성원들이 불합격 등의 실패 경험을 공유하고 실패를 주제로 한 전문가 강연도 듣는 자리다.

KAIST는 8~20일 ‘제2회 KAIST 실패학회’를 개최한다고 5일 밝혔다. KAIST 실패연구소가 주관하는 이 행사는 실패에 대한 기존 인식을 전환하고 학생들에게 도전과 혁신을 장려하기 위해 추진되고 있다.

8일에는 대전 본원 KI빌딩 1층 퓨전홀에서 실패 세미나가 열린다. ‘실패의 과학: 다른 시각으로의 초대’라는 주제로 권정태 KAIST 뇌인지과학과 교수와 이정모 전 국립과천과학관장 겸 과학커뮤니케이터가 연사로 나선다. 두 전문가는 각각 뇌과학과 자연사 관점에서 실패의 의미와 가치를 조명할 예정이다.

13일에는 지난해 개인 발표 형식으로 큰 호응을 얻었던 ‘망한 과제 자랑대회’가 부스 박람회 형태로 열린다. 팀을 이룬 학생들이 자신들의 실패 사례를 아이템, 사진, 영상 등 다양한 매체로 선보인다. 이 대회는 KAIST 학생동아리 아이시스츠(ICISTS)가 기획하고 준비한다.

망한 과제 자랑대회에서는 공감과 동점을 유발한 팀에게 수여하는 ‘치명상’, 가장 흥미롭게 실패를 풀어낸 팀에게 주는 ‘상상 그 이상’, 실패했지만 성공을 응원하고 싶은 팀에게 전달하는 ’화려한 비상‘ 등이 마련된다.

실패학회 2주간 KAIST 본원 창의학습관 1층 로비에서는 ‘거절’을 주제로 ‘We regret to inform you(안타까운 소식을 전하게 되어 유감입니다)’라는 제목의 상시 전시가 열린다. ‘실패 포토 보이스: 거절 수거함’ 캠페인을 통해 수집한 구성원들의 반려, 불합격 등의 인증 사진들을 콜라주 형태의 작품으로 감상할 수 있다. 에세이 공모전으로 선정된 실패 및 극복 이야기들도 선보인다.

실패연구소 설립 3주년을 맞아 국민 1500명을 대상으로 실시한 ‘도전과 실패에 대한 대국민 인식조사’ 설문 결과도 전시된다. 도전과 실패에 대한 세대별 인식 차이를 살펴볼 수 있는 전시다.

조성호 실패연구소장(전산학부 교수)은 “이번 행사를 통해 구성원들이 경험했던 실패와 거절을 공유하며 단순한 위로를 넘어 실패의 과학적 가치를 발견하고 도전의 동력을 얻는 계기가 되길 희망한다”며 ”실패연구소에서 야심차게 준비한 국민들의 세대별 도전과 실패에 대한 인식 차이에 대한 설문조사 결과에 대해서도 많은 관심을 부탁한다”고 전했다.

생성형 인공지능이 만드는 글은 여전히 인간이 쓰는 글보다 창의적이지 못하다는 분석 결과가 나왔다. Dall-E 2 생성 이미지

인조인간과 사랑에 빠지는 주인공에 대한 짧은 글을 써야 한다고 상상해보자. 주인공과 인조인간의 성별은 어떻게 할 것인지, 감동적 사랑 이야기가 될 것인지, 인류를 위협하는 디스토피아 이야기로 진행할 것인지 여러 가지를 결정해야 한다. 이를 두고 사람과 챗GPT가 쓴 글 중 어떤 것이 더 흥미로울까.

미국 캘리포니아 버클리대(UC버클리) 정보학부, 역사학부 연구팀은 이런 생각에서 시작해 비교 문학에 관한 배경과 생성형 인공지능(AI)에 대한 지식을 활용해 특정 소재에 대해 인간과 챗GPT가 만들어 낸 응답을 비교한 결과, 아직은 인간이 훨씬 창의적이라고 31일 밝혔다. 이 연구 결과는 융합 과학 분야 국제 학술지 ‘인문학·사회과학 커뮤니케이션’ 10월 28일 자에 실렸다.

연구팀은 인간과 생성형 AI 모델의 응답을 비교할 공통의 이야기 구조를 정했다. 연구팀은 오비디우스의 시 ‘변신 이야기’에 등장하는 피그말리온 신화를 선택했다. 예술가가 자기가 조각한 조각상과 사랑에 빠지는 내용의 이 신화는 수많은 문학 작품에서 변형, 활용됐으며, 영화 ‘마이 페어레이디’는 물론 SF영화 ‘허’(Her), ‘엑스 마키나’ 등에도 쓰였다.

연구팀은 전문적으로 글을 쓰는 사람이 아닌 일반인과 챗GPT, 메타(구 페이스북)에서 만든 생성형 AI인 ‘라마’(Llama)에게 “한 사람이 인공 인간을 만들었다. 이 인간은 인공 인간과 사랑에 빠졌다” 또는 “한 인간이 인공 인간을 만들었다. 다른 인간이 인공 인간과 사랑에 빠졌다”라는 두 소재 중 하나를 선택해 글을 쓰도록 했다.

인간이 작성한 250개 글과 생성형 AI이 작성한 글 80개를 받았다. 연구팀은 이 글을 성별, 성적 지향성, 인종과 민족, 문화에 대한 논의 방식, 전체적 내러티브 구조의 복잡성 등 문학성을 평가했다.

그 결과, AI 모델은 수백만 개의 글을 기반으로 학습하고, 대중문화에서 변용된 것을 참조한 것으로 확인됐다. 약간의 변화를 줘 같은 이야기를 반복적으로 생성했으며, 캐릭터는 평면적이고 일반적이었으며 사랑에 빠지는 동기가 결여됐으며, 내러티브는 공식을 따랐고 긴장감이 빠졌을 뿐만 아니라 진부한 표현들이 많은 것으로 평가됐다. 반면 사람이 쓴 글은 캐릭터와 내러티브가 풍부하고 다양한 것으로 조사됐다.

그러나 연구팀은 놀라운 점을 발견했다. AI가 만든 이야기들의 4분의1은 동성애, 또는 복잡한 관계의 사랑을 다뤘지만, 사람이 쓴 글에서 동성애나 다른 형태의 사랑을 다룬 것은 7% 미만으로 확인됐다. 대신 최신 생성형 AI 버전은 사랑, 인류, 인간에 대한 이해가 점점 높아지는 것으로 확인됐다.

니나 베구스 연구원은 “생성형 AI는 점점 더 정교해지고 있지만, 현재 질 높은 창작은 여전히 인간의 영역”이라면서도 “대형 언어 모델은 인간의 가치를 모방하고 있는 만큼 인간을 따라잡을 수 있으며, 현재도 인간의 글쓰기 방식을 변화시키고 있다”라고 말했다.

한국 스포츠 역사에서 최고 스타인 김연아 선수는 올림픽 같은 큰 무대에서도 실수하지 않고 제 기량을 발휘해 2010년 벤쿠버 대회에서는 금메달, 2014년 소치 대회에서는 은메달(사실상 금메달)을 목에 걸었다. 소치 동계올림픽의 프리스케이팅 장면이다. 연합뉴스 제공

필자가 젊었을 때까지만 해도 동계올림픽 피겨 스케이팅 경기가 나오면 ‘이게 예술이지 스포츠인가’라며 동작의 아름다움을 감상했다. 당시만 해도 선수 대다수는 유럽과 북미, 특히 동구권 국적이었다. 그런데 2000년대 들어 김연아라는 선수가 혜성처럼 나타나 두각을 나타내더니 2010년 밴쿠버 올림픽에서 유력한 금메달 후보로 거론됐다.

당시 동구권 선수들은 주춤했고 공교롭게도 동갑인 일본의 아사다 마오 선수와 수년째 라이벌 구도를 이어왔다. 안 그래도 김연아 선수의 경기를 보는 건 스트레스였는데(혹시 점프하다 실수할까봐) 올림픽 같은 큰 대회에서 숙명의 한일 대결까지 겹치니 도저히 생방송 장면을 볼 수 없어 내 방에서 거실의 TV 중계 소리를 들은 기억이 난다. 지금 생각하면 우리나라 선수나 한일전 같은 비본질적인데 몰입돼 스포츠 자체를 즐기지 못한 게 아닌가 싶다.

● 김연아와 아사다 마오의 차이

그런데 막상 선수들은 어땠을까. 4년 동안 벼르던 그날 수많은 관중 앞에서 홀로 빙판 위에 선 순간 압박감은 엄청날 것이다. 십중팔구 그 전날 밤에는 잠을 설치지 않았을까. 아무튼 김연아 선수는 실수하지 않고 기량을 100% 발휘해 금메달을 목에 걸었다. 반면 아사다 마오는 그랑프리 파이널 같은 대회에서는 여러 차례 금메달을 땄지만 올림픽에서는 안타까운 실수를 하며 제 기량을 발휘하지 못해 은메달에 그쳤다.

이를 두고 아사다 마오 선수를 ‘유리 멘탈’이라고 평가하기도 했지만 사실 김연아 선수가 ‘강심장’이라고 봐야 한다. 많은 선수가 큰 경기나 역전을 할 수 있는 결정적 순간에서 너무 긴장한 나머지 실력 발휘를 제대로 하지 못하기 때문이다.

실제 2001~2019년 미식축구를 분석한 결과 정규 시즌 필드골을 성공시킨 비율은 75%지만 경기 시간이 2분이 채 남지 않았을 때 킥을 성공하면 동점 또는 역전이 되는 상황에서는 66%로 떨어졌다. 오죽하면 ‘큰 경기에 명승부는 없다’는 말이 있을까.

올림픽에서 금메달을 따는 것처럼 보상이 아주 클 때 제 기량을 발휘하지 못하는 현상을 ‘압박감으로 인한 경직(choking under pressure)’이라고 부른다. 이 현상은 스포츠 경기뿐 아니라 일상의 여러 상황에서 벌어진다.

예를 들어 다음 달에 있을 수능결과(성적)가 좋으면 엄청난 보상(원하는 대학이나 학과)이 따른다. 이로 인해 많은 수험생이 압박감으로 인한 경직을 경험할 것이다. 왜 이런 현상이 나타나는 것일까.

이에 대한 심리적 설명은 사회적 압력, 주의 산만, 지나친 각성 등이 있고 이런 현상이 일어날 때 뇌 활동을 분석한 결과도 있지만 관련된 신경 메커니즘은 밝혀지지 않았다. 이를 위한 마땅한 동물 모델이 없기 때문이다. 그런데 압박감으로 인한 경직이 동물에서도 나타날까.

● 보상 아주 크면 성공률 떨어져

얼핏 생각하면 압박감으로 인한 경직은 사람에서만 볼 수 있는 현상처럼 느껴진다. 뭔가에 의미를 부여하고 그것을 성취하려는 노력 등은 꽤 인위적인 설정 아래에서 벌어지는 것처럼 보이기 때문이다. 그런데 2021년 학술지 ‘미국립과학원회보’에 원숭이도 압박감으로 인한 경직을 보인다는 흥미로운 논문이 실렸다.

스티븐 체이스 미국 카네기멜론대 바이오의공학과 교수팀은 ‘속도+정확도 작업’이라는 행동 실험을 고안했다. 원숭이는 커서에 손을 대고 있다가 표적이 나타나면 재빨리 손을 표적으로 이동해야 한다.

일정 시간 일정 범위 내에 손을 대야 성공하고 보상으로 달콤한 주스를 받는다. 이때 보상은 크기에 따라 네 가지로 나뉜다. 작은 보상은 주스 0.1㎖, 중간 보상은 0.2㎖, 큰 보상은 0.3㎖이고 저자들이 잭팟 보상이라고 부른 아주 큰 보상은 중간 보상의 10배인 2㎖나 된다. 참고로 각 보상은 표적의 색으로 구분할 수 있게 훈련했다.

원숭이를 대상으로 보상 크기를 달리해 ‘속도+정확도 작업’ 실험을 하면 큰 보상까지는 보상이 클수록 성공률이 높지만 잭팟 보상에서는 오히려 성공률이 떨어진다. 즉 동물에서도 압박감으로 인한 경직 현상이 나타난다. 원숭이는 커서(hand cursor)에 손을 대고 있다가 색으로 보상 크기(reward cue)를 알 수 있는 표적(target)이 나타나면 재빨리 손을 표적으로 이동해야 한다. 일정 시간 일정 범위 내에 손을 대야 성공하고 보상으로 달콤한 주스를 받는다. PNAS 제공

실험 결과 원숭이들은 큰 보상까지는 보상이 커질수록 작업 성공률이 높아졌다. 보상이 클수록 동기 부여도 커져 집중력이 높아진 결과로 해석된다. 그런데 표적에서 잭팟 보상 신호를 보면 오히려 성공률이 떨어졌다. 즉 보상 크기에 따른 성공률은 사람과 마찬가지로 ‘뒤집힌 U자(∩)’ 패턴을 보였다.

● 압박감으로 운동뉴런 활동 감소

동물도 압박감으로 인한 경직을 보인다는 논문이 나가고 3년이 흐른 지난 9월 학술지 ‘뉴런’에는 이런 현상이 생길 때 뉴런 활동의 변화를 분석한 같은 연구팀의 논문이 실렸다. 연구자들은 원숭이 뇌의 운동피질에 전극이 있는 칩을 꽂은 뒤 과제를 수행할 때 뉴런의 활성을 측정했다.

표적은 손이 놓인 커서에서 임의의 거리와 방향에서 나타나므로 그때마다 뉴런 활성 패턴이 달라진다. 이런 경향은 보상이 커질수록 뚜렷했는데 다만 큰 보상까지만 그랬다. 잭팟 보상이 주어졌을 때는 오히려 패턴의 차이가 줄어들었다. 즉 잭팍 보상에서는 표적의 위치를 나타내는 신호 정보가 약해졌고 그 결과 행동 속도가 느려지고 정확도도 떨어져 성공률이 낮아진 것이다.

한편 작은 보상과 잭팟 보상에서 실패율이 높지만 그 이유는 다르다. 즉 작은 보상에서는 동기 부여가 안 돼 집중력이 떨어진 결과이고 잭팟 보상에서는 압박감 때문이다.

흥미롭게도 이런 차이는 실패 패턴의 차이로도 드러난다. 즉 작은 보상에서는 이동한 손이 표적의 위치에 못 미쳐 멈추거나 지나쳐 멈춰 실패한 횟수가 비슷했다. 반면 잭팟 보상에서는 표적에 이르기 전에 멈춰 실패하는 횟수가 훨씬 많았다. 압박감으로 행동이 움츠러든 결과로 보인다.

● 경험 잦아지면 극복할 수 있지만…

이번 실험에서 네 가지 보상이 나타나는 빈도는 잭팟 보상이 5%이고 나머지 세 보상이 각각 31.6%로 같다. 즉 잭팟 보상은 20번에 1번꼴로 나오는 드문 기회다. 이렇게 배분한 이유는 2021년 실험 결과 때문이다. 잭팟 보상이 나오는 빈도를 나머지 세 보상과 같게 하면 성공률이 떨어지는 정도가 확 줄어든다. 압박감을 크게 느끼지 않는다는 말이다.

속도+정확도 작업은 일정 시간 내에 표적의 일정 범위 내에 손을 대야 성공하고(위) 못 미치거나(가운데) 지나치면(아래) 실패한다. 잭팟 보상이 주어지면 압박감으로 인한 경직으로 못 미쳐 실패하는 비율이 높아진다. 뉴런 제공

이는 주변에서 흔히 볼 수 있는 현상이다. 예를 들어 신인 아이돌 그룹이 처음 음악 방송에 출연하면 긴장한 나머지 제 실력을 발휘하지 못하는 경우가 많다. 그러다 보니 “라이브 실력이 별로”라는 식의 혹평을 듣기도 한다. 그러나 무대를 반복하면 긴장이 풀리면서 제 실력이 나온다. 즉 잭팟 보상 경험이 잦아지며 더 이상 잭팟 보상으로 느껴지지 않게 된 결과다.

물론 이들도 더 큰 무대에 서면 다시 잭팟 보상의 압박감으로 인한 경직 현상이 나타날 수 있다. 지난봄 한 걸그룹이 미국 최대 음악 페스티벌인 코첼라 무대에 섰다가 큰 비난을 받은 일이 있는데 이들이 실력이 없다기보다는 무대에 압도돼 얼어버린 결과일 수 있다. 2년 전 또 다른 걸그룹도 역시 코첼라 무대에서 비슷한 일을 겪었다.

블랙핑크는 데뷔 3년 차인 2019년 미국 최대 음악 페스티벌인 코첼라의 서브헤드라이너(두 번째로 큰 무대)에서 엄청난 퍼포먼스를 선보이며 일약 세계적인 걸그룹으로 올라섰다. 엄청난 잭팟 보상을 앞둔 압박감으로 인한 경직을 극복한 대표적인 사례다. YG 제공

그런데 두 경우 모두 비교 대상이 있었으니 바로 블랙핑크다. 이들은 2019년과 2023년 두 차례 코첼라 무대에 올라 엄청난 퍼포먼스를 보여줬다. 특히 불과 데뷔 3년 차였던 2019년 무대의 인상적인 활약으로 일약 세계적인 걸그룹으로 떠올랐다.

이들의 대성공이 운인지 실력의 결과인지는 모르겠지만 하나 확실한 건 엄청난 잭팟 보상 상황에서 압박감으로 인한 경직을 극복했다는 점이다. 블랙핑크 멤버나 김연아 선수나 다들 강심장의 소유자라는 말이다.

※ 필자소개
강석기 과학칼럼니스트 (kangsukki@gmail.com). LG생활건강연구소에서 연구원으로 근무했으며, 2000년부터 2012년까지 동아사이언스에서 기자로 일했다. 2012년 9월부터 프리랜서 작가로 활동하고 있다. 직접 쓴 책으로 《강석기의 과학카페》(1~7권),《생명과학의 기원을 찾아서》가 있다. 번역서로는 《반물질》, 《가슴이야기》, 《프루프: 술의 과학》을 썼다.

사이언스 제공

이번 주 국제학술지 ‘사이언스’ 표지에는 ‘그래핀 20세(GRAPHENE AT 20)’라는 문구와 함께 벌집 모양의 탄소 원자들이 여러 층으로 쌓여 있는 그림이 실렸다. 사이언스는 맨 왼쪽은 ‘그래핀’, 가운데는 ‘그래핀 나노플레이트’, 오른쪽은 ‘그래핀 산화물’이라고 설명했다.

올해는 ‘꿈의 물질’이라고 불리는 소재 ‘그래핀’ 탄생 20주년이다. 11일 사이언스는 그래핀 발견 20주년을 기념해 그래핀 발견의 역사와 그래핀의 잠재력을 소개하는 글을 실었다.

그래핀은 흑연의 구성 물질인 탄소 원자들이 벌집 모양으로 연결된 2차원 막이다. 두께가 원자 한 층 수준인 0.35nm(나노미터·1nm는 10억분의 1m) 정도로 얇다. 2004년 영국의 과학자 안드레 가임과 러시아의 과학자 콘스탄틴 노보셀로프는 스카치테이프로 연필심의 재료인 흑연을 계속해서 붙였다 뗐다 하는 방법으로 그래핀을 흑연에서 분리해냈다. 1940년대부터 이론으로만 존재한 그래핀을 탄생시킨 것이다.

가임과 노보셀로프는 그래핀을 발견하고 그 특성을 밝힌 공로로 2010년 노벨상을 받았다. 그래핀은 실리콘에 비해 100배 이상 전기 전도도가 높고 강도는 강철보다 200배 강하다. 열 전도성은 구리나 알루미늄에 비해 10배 이상 좋다. 구조적으로도 굉장히 안정적이다. 면적의 20%를 늘려도 끄떡 없을 정도로 신축성도 좋다. 더구나 이렇게 구부리거나 늘려도 전기 전도성이 사라지지 않는다.

이같은 특성 때문에 당시 그래핀은 새로운 반도체 소자가 될 수 있다는 기대를 받으며 과학계에 스타로 떠올랐다. 유기화학 반응을 이용해 그래핀 반도체를 만들 경우 기존 실리콘 기반 트랜지스터를 대체할 수 있다고 생각했기 때문이다. 또 그래핀을 활용해 셀로판지처럼 얇은 두께의 컴퓨터 모니터나 시계처럼 팔에 착용할 수 있는 휴대전화, 구부러지는 터치스크린, 태양전지판, 종이처럼 접어 지갑에 넣고 다니는 컴퓨터를 만들 수 있을 것으로 예상했다.

하지만 발견 20년이 지난 지금까지 그래핀은 상용화되지 못하고 있다. 그래핀을 얻을 수 있는 혁신적인 기술이 나오지 않아 대량 생산하기 어렵기 때문이다. 그래핀을 만드는 데 너무 많은 돈이 든다는 이야기다. 또 그래핀은 큰 면적으로 제조하는 것이 어렵고, 전류의 흐름을 통제할 수 없다는 등의 한계를 갖고 있다. 고유의 성질을 유지하면서도 다양한 형태로 가공하기 어려웠다.

초기부터 지금까지 그래핀 연구는 그래핀 나노플레이트와 그래핀 산화물 이용에 집중돼 있었다. 그래핀 나노플레이트는 그래핀을 여러 층으로 쌓아 100nm(나노미터, 1nm는 10억분의 1m) 미만 두께의 판 형태로 만든 것이다. 그래핀 나노플레이트 형태로 그래핀을 여러 가지 물질과 섞으면 그래핀의 성질을 유지하면서도 다양한 형태로 가공할 수 있다.

그래핀 산화물은 그래핀 표면에 산화를 일으켜 만든 물질이다. 그래핀 산화물은 물에 풀어져 마치 용액처럼 다룰 수 있어 다양한 형태로 제품을 제작하는 데 유용하다. 그래핀 나노플레이트와 그래핀 산화물은 코팅 및 보강재처럼 기존 제품의 기능을 향상시키며 상용화되고 있다. 그래핀 나노플레이트는 부식 방지 코팅, 난연제, 전자파 차폐 재료로 쓰였다.

하지만 사이언스는 여전히 그래핀 자체도 다양한 잠재력을 가진 덕분에 활발히 연구되고 있다고 설명했다. 스페인, 덴마크, 영국 등 유럽을 중심으로 반도체 제조 라인에 대량 사용할 수 있도록 그래핀을 간단하게 만드는 방법을 연구 중이다. 국내에서는 홍병희 서울대 화학부 교수가 2009년 그래핀 대면적 합성기술을 구현하고 2012년 ‘그래핀스퀘어’를 창업해 전 세계 그래핀 시장을 선도하기 위해 준비 중이다.

또 2차원 물질을 쌓아 올려 물성을 측정하는 ‘트위스트로닉스’ 연구에서도 그래핀에 주목하고 있다. 미국물리학회 학술대회에서 미국 매사추세츠공대 (MIT) 연구팀이 그래핀 두 장을 다른 각도로 비틀어 붙여 초전도체가 되는 것을 실험적으로 증명하면서부터다. 사이언스는 그래핀이 하루빨리 실험실을 벗어나 산업에서도 유용하게 쓰일 수 있길 바란다고 기대했다.