누가 예상이나 했나! 인공지능과 구글이 석권한 2024년 노벨상

누가 예상이나 했나! 인공지능과 구글이 석권한 2024년 노벨상

해외에서 노벨상은 가을이라는 계절의 상징입니다. 10월 7일 생리학·의학상을 시작으로 올해도 노벨상이 발표되었습니다.
노벨 물리학상은 기계학습의 기초 원리 발견·발명에, 화학상은 단백질 설계와 기계학습을 이용한 단백질 구조예측에 수여되었습니다.

이 수상에 연구업계 사람들은 충격을 받았습니다.
기계학습이라는 것은 세상에서 대충 'AI'라고 부르는 기술의 기초로, 즉 AI의 기초와 응용이 노벨 물리학상과 화학상을 따버린 것입니다. 그리고 수상자 5명 중 3명이 구글 관계자입니다. 20세기에는 아무도 예상하지 못한 새로운 모습의 전개입니다.

또한 노벨상은 완강할 정도의 실험을 중시하는 것으로도 알려져 있습니다. 아무리 획기적이고 뛰어난 이론 연구라도 실험에 의해 실증되지 않으면 노벨상이 수여되는 경우는 거의 없습니다. 예를 들어 블랙홀의 '호킹 복사'를 이론적으로 이끈 스티븐 호킹 교수는 끝내 노벨상을 받지 못했습니다.

그런데도 올해의 노벨상 전형위원은, 컴퓨터 과학이라는, 다른 분야로부터 「저것은 자연법칙을 연구하는 학문이 아니다」라든가 「인간이 만든 문제를 풀고 있는 것에 지나지 않는다」라든가 「실재하는 사물의 이치를 연구하는 것이 아니라 가상 과학이다」라는 등 뒷담화를 당하고 있는 분야에, 양손을 들어 투항(surrender)해 버린 것처럼 보입니다.

이것은 다가올 AI 시대의 전조일까요? 향후 노벨상은 어떻게 되어 버리는 것일까요. 점점 AI 관련 연구가 상을 받아(그렇게 되었다), 지금까지 과학의 왕도를 자칭해 온 '정통파' 물리학은 조락해, 머지않아 구석으로 내몰리는 것일까요. 과학의 관점에서 살펴보는 내용입니다.

■ 노벨 화학상은 단백질 구조설계와 예측에
2024년 노벨 화학상은 계산에 의한 단백질 설계 공적과 단백질 구조예측 공적에 2분의 1씩 수여되었습니다. 전자는 미국 워싱턴대 데이비드 베이커 교수(1962-)가, 후자를 영국 구글 딥마인드의 데미스 하사비스 박사(1976-)와 존 점퍼 박사(1985-)가 수상했습니다. 주로 후자에 대해서 살펴봅니다.

단백질은 생명이 생명활동을 위해 이용하고 있는 복잡한 모습을 가진 분자입니다. 사람의 체내에서는 지금 이 순간도 다양한 종류의 단백질이 활발하게 합성되어 화학반응의 촉매로서, 세포를 형성하는 부품으로서 미시적인 건설기계나 공작기계로서, 정보전달물질로서, 그 외 아직 해명되지 않은 복잡하고 중요한 역할을 담당하며 바삐 움직이고 있습니다.

기본적으로 단백질은 아미노산이라는 부품이 수십 개~수만 개씩이나 사슬처럼 연결된 끈 모양의 분자인데, 이 끈이 여기저기서 꺾이고 접혀서 저쪽 부위와 이쪽 부위가 붙어서 입체구조가 완성되면 고도의 기능을 발휘하게 됩니다.

생명은 아미노산 사슬을 손으로 접어서 입체적인 구조의 단백질을 만드는데, 인간이 아미노산 배열에서 입체구조를 예상하려면 이게 굉장히 귀찮고도 귀찮은 것입니다. 제대로 계산하려고 하면 초고속계산기가 엄청난 계산시간을 들여도 잘 되지 않는 어려운 문제입니다. 연구자들은 몇 년 동안 쉽게 예상할 수 있는 방법이 없을까 하고 찾아 나섰습니다.

■ 충격의 알파폴드
이러한 상황하에서 1994년부터 개최된 「CASP(Critical Assessment of protein Structure Prediction) 모임」은, 단백질 구조를 예상하는 기술을 겨루는 대회입니다. 솜씨에 한가락하는(?) 프로그램이나 알고리즘이 세계에서 출전해 출제된 아미노산 배열에서 단백질 구조를 예상하고 실제 구조에 가장 가까운 것이 우승하는 것입니다. 1994년에 시작하여 매년 열리고 있습니다.

처음 몇 년 동안은 어떤 프로그램도 대단한 성능은 아니었지만, 2018년에 '알파폴드'라는 AI기술을 이용한 기법이 등장하면서 정체기를 보이던 이전 기록을 단숨에 10%나 뛰어넘는 점수를 내며 화제가 되었습니다.

그 이후 CASP 경기는 알파폴드 팀의 진보를 관찰하는 모임으로 만들어졌는데, 2020년에는 개량판 '알파폴드2'의 예상이 실제 단백질 구조와 약 90%의 '정확도'로 일치했습니다. 마침내 AI로 인한 단백질 구조예상이 실용 수준에 도달한 것입니다.

현재 알파폴드2의 프로그램과 학습용 데이터는 전 세계에 공개됐으며, 이미 200만 종 이상의 단백질 구조가 계산돼 있습니다. 이로 인해 의약품 개발, 의학, 생물학에 혁명적 진보가 현재형으로 진행 중입니다. 이것이 이번 노벨 화학상 수상 대상입니다.

■ 구글이 노벨상 석권
알파폴드는 AI 기술을 내세우는 기업 '딥마인드'의 (무상)제품입니다. 이번에 수상한 하사비스 박사와 점퍼 박사는 딥마인드의 소속이고, 하사비스 박사는 딥마인드의 창립자 중 한 명이기도 합니다. 딥마인드는 또한 바둑을 플레이하는 프로그램 '알파고'의 개발로도 알려져 있습니다. 알파고 또한 기계학습을 응용한 AI로, 그 힘은 인간을 압도합니다.

딥마인드는 현재 구글 소속으로 있기 때문에 하사비스 박사와 점퍼 박사의 수상은 구글 관계자의 수상이라고 할 수 있습니다.

사실 2024년 노벨상 수상자 중에는 또 구글 관계자가 있습니다. 물리학상은 기계학습 기술의 기초원리를 발견 발명한 공로로 미국 프린스턴대 존 홉필드 교수(1933-)와 캐나다 토론토대 제프리 힌튼 명예교수(1947-)가 각각 수상했습니다. 힌튼 명예교수는 「AI의 아버지」라고 불리고(있는 사람들의 한 사람으로), 일찍이 구글에 소속되어 있습니다. 다만 현재는 그만두었고, 최근에는 AI가 사회에 악영향을 미칠 가능성을 지적하고 있습니다.

대학이나 국립 연구기관이 아닌 기업의 연구자가 노벨상을 받는 것은 드문 일이 아닙니다. 일본에서도 시마즈 제작소의 다나카 고이치(田中耕一)가 2002년에 노벨 화학상을 수상했습니다. 그러나 지금까지의 수상 기업은 대부분이, 시마즈제작소나 IBM, 벨연구소 등, 하드웨어(기계 장치)를 제조·판매하는 제조사였습니다. 그러다가 올해는 소프트웨어를 개발하는 기업이 갑자기 3명이나 수상자를 낸 것입니다.

이것은 매우 시사적이고 상징적인 사건입니다.

■ 21세기는 노벨 AI학상이 신설되나?　
노벨상은 인류에게 큰 공헌을 한 사람을 표창할 목적으로 1901년에 창설되어 이후(몇 번의 중단은 있지만) 120년 이상에 걸쳐, 연구자나 문학자나 활동가 등에게 수여해 왔습니다. 자연과학 분야에서는, 생리학·의학, 물리학과 화학의 3분야가 노벨상의 대상입니다. 노벨상이 창설될 당시 이 분야가 인류의 이익에 기여하는 두드러진 과학 분야라는 데 별다른 이견이 없었을 것입니다.

그러나 과학이라는 것은, 진보와 함께, 내용이나 중심이 변화해 가는 것입니다. 19세기는 화학의 시대라고 불렸지만, 20세기는 물리학의 시대였습니다. 1920년대에 미시적인 물체의 물리법칙인 양자역학이 발견되면서 물리학은 예상 밖의 도약을 이루었습니다. 화학은 양자역학의 기법 없이는 성립하지 않게 되었고, 노벨 화학상은 양자역학의 성과에도 주어지게 되었습니다.

또한 원소 주기율표에 기재되지 않은 새로운 원소를 발견하는 것은 중요한 과학적 업적입니다. 이것은 종래, 예를 들면 광석을 녹이거나 분석하는 등의 화학적 기법이 중심이었지만, 20세기에는 입자가속기로 원자핵을 합성하는 물리학적 기법으로 이루어지게 되었습니다.

즉, 과학의 중심이 화학에서 물리학으로 이동한 것입니다.

양자역학과 함께 20세기 과학을 바꾼 또 다른 발견이 있습니다. 생물의 유전정보가 DNA라는 물질에 기록되는 구조가 밝혀진 것입니다. DNA나 그 구조의 연구는 분자생물학이라고 부르며, 순식간에 인류의 흥미와 관심의 중심이 되었습니다. 생명의 구조는 미묘하고 의외여서, 분자 생물학은 차례차례로 놀라운 새발견을 보고했습니다. 노벨 생리학·의학상도 화학상도, 분자생물학 분야에 대한 수여가 연이어 나오게 되었습니다. 노벨 분자 생물학상이 필요한 기세입니다.

그런데 2024년 노벨상은 물리학상이 AI의 기초원리에, 화학상이 AI 응용에 수여되면서 갑자기 3분야 중 두 분야가 AI 연구에 차지되었습니다. 그리고 수상자의 배경에는 AI 연구를 이끄는 거대 소프트웨어 기업 구글의 그림자가 보입니다.

이번 수여는 어쩌면 21세기 과학을 암시하는 것일 수도 있습니다. 20세기에 화학에서 물리학으로의 전환이 있었던 것처럼, 이번에는 「과학의 왕도」물리학에서, 컴퓨터과학 혹은 차라리 「AI학」으로, 과학의 중심이 옮겨져 가는 것의 전조일 수도 있습니다. 20세기의 사회와 생활을 양자역학의 응용제품(전자기기, 레이저, 원자력, 의약품,··)이 극적으로 바꾼 것처럼, 금세기는 AI의 응용제품이 혁신하는 것일 수도 있을 것입니다.

21세기 노벨상은 분자생물학과 AI 응용기술이 줄줄이 가져갈 것으로 예상됩니다. 예전에는 IBM이나 벨연구소 등 하드웨어 제조업체가 수상자를 배출했듯이 구글 등 IT기업이 단골이 될 것입니다.

'노벨 AI학상' 혹은 '노벨상'이 새로운 시대의 상으로 필요할까요?

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