【실리콘밸리=홍창기 특파원】 구글의 인공지능(AI) 기업 딥마인드가 단백질 구조를 파악하는 AI 모델 '알파폴드'(AlphaFold)의 최신 버전 '알파폴드3'을 공개했다. 알파폴드3은 기존 모델이 제공하던 인체 내 단백질 구조 예측을 넘어 모든 생물학적 분자 형태와 상호작용까지도 예측할 수 있다.  딥마인드는 8일(현지시간) 알파폴드3가 입력된 분자 리스트를 통해 3차원(3D) 구조를 생성한 뒤 모든 분자가 어떻게 결합하는지를 보여준다고 밝혔다.  지난 2018년 처음 공개한 '알파폴드'와 2020년 나온 '알파폴드2'에 이은 알파포드3은 단백질, DNA, 리보핵산(RNA)과 같은 큰 생체 분자뿐만 아니라 리간드(ligand)라고 하는 작은 분자도 모델링한다. 또 세포의 건강한 기능을 파괴해 질병으로 이어질 수 있는 분자의 화학적 변형도 모델링할 수 있다.  관련 논문은 국제 학술지 '네이처'에도 실렸다.  논문은 알파폴드3이 거의 모든 생체분자 유형의 구조를 높은 정확도로 예측할 수 있고 생명체 구성 분자들의 광범위하고 정확한 모습을 보여줘 생물학 세계를 더욱 선명하게 조명하고 있다고 설명했다.  구글 딥마인드는 알파폴드3이 앞으로 신약 개발과 질병 치료 연구에 기여할 것으로 기대하고 있다.  구글 모회사 알파벳의 신약 개발 자회사인 아이소모픽 랩스는 알파폴드3을 이용해 신약 개발을 진행 중이다.  구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)는 이날 "수년 내 AI가 처음 설계한 약이 환자에 투여될 수 있을 것"이라고 밝혔다.  그는 "알파폴드2는 구조 생물학 분야에 혁신을 가져온 획기적인 기술이다"면서 "알파폴드3은 이러한 노력의 가장 최신 단계"라고 설명했다.  한편, 엔비디아는 지난 1월 단백질 구조 등을 예측하는 생성형 AI 기반 신약개발 플랫폼 '바이오니모'를 공개했다. 마이크로소프트(MS)도 지난해 9월 새로운 단백질을 생성하는 AI '에보디프'를 선보였다. theveryfirst@fnnews.com 홍창기 기자

"혁신적인 단백질 구조 검색도구 '폴드시크(Foldseek)'는 일주일 걸리던 검색작업을 5초로 단축시켰다." 미롯 미르디타 서울대학교 자연과학대학 생명과학부 박사후연구원은 18일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 제17회 서울국제신약포럼에서 '알파폴드 시대의 단백질 구조 예측 및 분석' 발표를 통해 이같이 말했다. 폴드시크는 서울대 마틴 스타이네거 연구원팀이 개발한 초고속 단백질 구조 검색엔진이다. 기존 검색도구 'TM-align'보다 1만배, 'DALI'보다 10만배 속도를 향상했다. 미르디타 연구원은 "폴드시크는 단백질 구조를 매우 빠르고 민감하게 비교할 수 있도록 설계된 도구"라며 "단백질의 3차원 구조를 1차원 서열로 표현하는 것이 핵심"이라고 설명했다. 중앙처리장치(CPU) 대신 그래픽처리장치(GPU)를 이용하면 속도는 더 빨라진다. 미르디타 연구원은 "최대 8개의 GPU를 사용할 경우 폴드시크 CPU 버전에 비해 최대 27배 빠르다"며 "이렇게 빠른 분석이 가능한 이유는 우리가 비교하는 대상이 단백질 구조 자체가 아니라 폴드시크에서 변환된 3Di 구조 서열이기 때문"이라고 강조했다. 검색 민감도는 기존 도구들과 비슷한 수준으로 맞췄다. 미르디타 연구원은 "단백질 구조 검색방법의 민감도는 '원거리 상동성'을 더 잘 찾아낼 수 있다는 점에서 중요하다"며 "이는 단백질 서열의 진화적 기원을 더 멀리까지 추적할 수 있게끔 한다"고 말했다. 원거리 상동성이란 진화의 기간이 길거나 돌연변이가 축적되는 속도가 빠를수록 변화가 많이 축적돼 상동 단백질 사이의 유사성이 점점 희미해지는 현상이다. 단백질 구조는 진화 과정에서 더 잘 유지되기 때문에 단백질 구조를 비교하면 원거리 상동성을 효과적으로 밝혀낼 수 있다. 특별취재팀 강중모 팀장 강경래 서지윤 신지민 기자

[파이낸셜뉴스] 글로벌 인공지능(AI) 대표 기업 엔비디아가 신약 개발에 나설 것이란 전망이 나오면서 파로스아이바이오가 장중 강세다. 신약 개발 파트너로 자리매김할 것이란 예상에 수혜 기대감이 나오는 것으로 풀이된다. 9일 오전 9시 23분 현재 파로스아이바이오는 전 거래일 대비 13.55% 오른 7040원에 거래되고 있다. 이날 한 매체에 따르면 엔비디아는 지난해 전주기 AI 신약개발 플랫폼 '바이오니모(BioNeMo)'를 출시했다. 최근에는 가속 컴퓨팅 기술 등을 활용해 분석 속도 제고 등 고도화를 완료했다. 엔비디아는 바이오니모 등 자체 AI 솔루션을 기반으로 한 글로벌 AI 의료 생태계 구축을 목표로 하고 있어 관심이 쏠린다. 신성장 동력이 글로벌 산업 성장 확대에 기여할 것이란 분석이다. 실제 엔비디아는 미국, 유럽은 물론 중국, 일본 등 아시아 지역 제약 바이오 기업과의 파트너십을 확대하고 있다. 파로스아이바이오는 국내에서 엔비디아 바이오니모 도입 여부가 공개된 곳으로 이날 기대감을 모았다. 파로스아이바이오는 2023년 엔비디아의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 참여해 바이오니모 사용 권한을 받았다. 특히 이 회사는 암젠과 마찬가지로 바이오니모를 활용해 자체 AI 플랫폼인 '캐미버스'를 고도화하는 작업을 진행하고 있다. 앞서 지난 7일 열린 '바이오코리아 2025'에서는 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 시스템과 강력한 칩셋 기반의 하드웨어 등 가속 제품군이 구글이 개발한 '알파폴드2'보다 처리 속도가 5배 빠르고 17배 이상의 비용 절감 효과도 있다고 공개됐다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

복잡한 문서나 멀티미디어 자료를 음성 콘텐츠로 전환해 제공하는 구글의 노트북LM 'AI 음성 개요' 기능이 이제 한국어로도 제공된다. 구글 마이클 첸 소프트웨어 엔지니어는 30일 아시아태평양 지역 기자 대상으로 열린 온라인 미디어 브리핑에서 "노트북LM은 AI를 통해 문서 업무·연구 환경을 바꾸고 있다. 이용자는 자신의 자료 바탕으로 시각화, 문서 검색, 다국어 음성 요약 기능을 단일 환경에서 이용할 수 있다"고 말했다. 이번에 새롭게 지원되는 'AI 음성 개요' 기능은 사용자가 업로드한 문서, 웹페이지, 영상 등 다양한 자료를 요약해 팟캐스트 형태의 오디오 콘텐츠로 제공하는 것이 핵심이다. 사용자는 별도 작업 없이 주요 내용을 음성으로 청취할 수 있고, 원하는 주제나 이해 수준에 따라 요약 방식도 조정 가능하다. 구글의 최신 생성형 AI 모델인 '제미나이 2.5 프로'를 기반으로 작동하며, 한국어를 포함한 76개 언어를 지원한다. 예를 들어, 아마존 열대 우림에 대한 수업을 준비하는 교사는 포르투갈어 다큐멘터리, 스페인어 연구 논문, 영어 학습 보고서 등 다양한 언어로 된 자료를 공유하면, 학생들은 자신들이 선호하는 언어로 핵심 내용을 음성으로 학습할 수 있다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO의 노벨상 강연 '알파폴드와 AI가 왜 중요한지'에 대한 내용을 'AI 음성 개요'로 학생이 이해할 수 있도록 쉽게 설명하거나, 해외 유명 유튜브 강연을 한글로 요약해 들을 수도 있다. 내용이 많고 어려운 최신 산업이나 기술 보고서도 오디오로 빠르게 파악 가능하다. "언어의 장벽을 허물어 모든 이들이 정보에 더욱 쉽게 접근할 수 있다"고 구글은 전했다. AI 음성 개요 기능 외에도 노트북LM에는 다국어 출력 언어 설정 기능이 함께 추가됐다. 기본적으로는 로그인된 계정의 언어로 응답을 생성하지만, 이용자가 원하는 언어로 변경해 다양한 연구 및 학습 환경에 맞게 활용할 수 있다. 개념 간 연관성을 시각화하는 '마인드 맵', 사용자 키워드에 따라 고품질 자료를 자동 탐색하는 '소스 탐색' 기능도 추가됐다. yjjoe@fnnews.com 조윤주 기자

[파이낸셜뉴스] 복잡한 문서나 멀티미디어 자료를 음성 콘텐츠로 전환해 제공하는 구글의 노트북LM ‘AI 음성 개요’ 기능이 이제 한국어로도 제공된다. 구글 마이클 첸 소프트웨어 엔지니어는 30일 아시아태평양 지역 기자 대상으로 열린 온라인 미디어 브리핑에서 "노트북LM은 AI를 통해 문서 업무·연구 환경을 바꾸고 있다. 이용자는 자신의 자료 바탕으로 시각화, 문서 검색, 다국어 음성 요약 기능을 단일 환경에서 이용할 수 있다"고 말했다. 이번에 새롭게 지원되는 'AI 음성 개요' 기능은 사용자가 업로드한 문서, 웹페이지, 영상 등 다양한 자료를 요약해 팟캐스트 형태의 오디오 콘텐츠로 제공하는 것이 핵심이다. 사용자는 별도 작업 없이 주요 내용을 음성으로 청취할 수 있고, 원하는 주제나 이해 수준에 따라 요약 방식도 조정 가능하다. 구글의 최신 생성형 AI 모델인 ‘제미나이 2.5 프로’를 기반으로 작동하며, 한국어를 포함한 76개 언어를 지원한다. 예를 들어, 아마존 열대 우림에 대한 수업을 준비하는 교사는 포르투갈어 다큐멘터리, 스페인어 연구 논문, 영어 학습 보고서 등 다양한 언어로 된 자료를 공유하면, 학생들은 자신들이 선호하는 언어로 핵심 내용을 음성으로 학습할 수 있다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO의 노벨상 강연 ‘알파폴드와 AI가 왜 중요한지'에 대한 내용을 'AI 음성 개요'로 학생이 이해할 수 있도록 쉽게 설명하거나, 해외 유명 유튜브 강연을 한글로 요약해 들을 수도 있다. 내용이 많고 어려운 최신 산업이나 기술 보고서도 오디오로 빠르게 파악 가능하다. "언어의 장벽을 허물어 모든 이들이 정보에 더욱 쉽게 접근할 수 있다"고 구글은 전했다.  AI 음성 개요 기능 외에도 노트북LM에는 다국어 출력 언어 설정 기능이 함께 추가됐다. 기본적으로는 로그인된 계정의 언어로 응답을 생성하지만, 이용자가 원하는 언어로 변경해 다양한 연구 및 학습 환경에 맞게 활용할 수 있다. 개념 간 연관성을 시각화하는 '마인드 맵', 사용자 키워드에 따라 고품질 자료를 자동 탐색하는 '소스 탐색' 기능도 추가됐다. 마인드 맵 기능은 업로드된 사용자 문서와 노트북LM 내 개념 간의 관계를 시각적 다이어그램으로 표현해 쉽게 이해를 돕는다. '소스 탐색' 기능은 사용자가 키워드를 입력하면 웹상에서 신뢰도 높은 고품질 콘텐츠를 자동으로 탐색해 추천해 새로운 주제에 대한 연구를 시작할 때 유용하다. 첸 엔지니어는 “마인드 맵 기능은 중요한 개념이 어떻게 연결돼 있는지를 한 눈에 보여준다”며 “소스 탐색 기능은 기존 문서 외의 추가 자료 확보에 효과적”이라고 말했다. yjjoe@fnnews.com 조윤주 기자

[파이낸셜뉴스] 21세기에 과학계에 가장 많이 인용된 논문은 무엇일까. 이는 바이오도, 양자도 아닌 인공지능(AI)을 다룬 논문들이었다. 과학 저널 네이처는 2000년 이후 발표된 논문 가운데 인용 횟수가 가장 많은 연구들을 분석하며, 인공지능(AI) 기술이 현대 과학계의 핵심 위치를 차지하게 된 과정을 조명했다. 분석 결과, 가장 많이 인용된 논문 25편 중 다수가 AI 분야에 집중돼 있었다. 특히 빅테크들이 발표한 딥러닝 구조 및 오픈소스 기반의 연구들이 상위권을 휩쓸었다. 이는 생명과학이나 물리학처럼 전통적으로 강세를 보이던 분야를 제치고 AI가 과학의 도구로서 실제적인 영향력을 발휘하고 있다는 얘기다. 최다 인용 논문, MS의 'ResNet'인용 1위를 기록한 논문은 2016년 마이크로소프트가 발표한 딥러닝 모델 딥 레지듀얼 네트워크(ResNet) 관련 연구로, 구글 스칼라 기준 약 25만 회, 웹오브사이언스 기준 약 10만 회 이상 인용됐다. 이 논문은 딥러닝 핵심이 되는 인공신경망의 효율적 학습을 다뤘다. 이후 알파고·단백질 구조 분석 도구 '알파폴드'·오픈AI '챗GPT' 등 굵직한 인공지능(AI) 기술 탄생에 기여했다. AI 분야의 주요 논문들이 상위권을 차지했다. 2012년 제프리 힌튼 교수가 개발한 이미지 인식 기술 알렉스넷(AlexNet) 논문은 8위에 올랐으며, 2017년 구글이 발표한 자연어 처리 기술 트랜스포머(Transformer) 구조 논문 ‘Attention is All You Need’는 7위를 기록했다. 이 두 연구는 각각 이미지 분석과 언어 생성 기술의 기반을 다졌고, 이후 챗GPT 같은 거대 언어 모델(LLM)의 핵심이 됐다. 왜 AI가 휩쓸었나네이처는 AI 논문의 피인용 급증 원인으로 다학제 적용성과 오픈소스 생태계를 들었다. AI 알고리즘은 의료, 번역, 로봇공학 등 다양한 분야에 쉽게 통합될 수 있었으며, 많은 논문이 프리프린트 형태로 빠르게 공유된 점도 인용 확산에 기여했다. AI 외에도, 실험 도구 및 분석 소프트웨어를 소개한 논문들도 인용 상위권에 올랐다. 2위는 유전자 활성 변화를 측정하는 방법을 설명한 연구, 5위는 X선 산란 패턴 분석 프로그램인 셸렉스(SHELX) 소개 논문이었다. 미시간대 미샤 테플리츠키 교수는 “과학자들은 혁신적인 이론보다 직접적인 연구에 도움을 주는 도구 논문을 더 자주 인용한다”며, 실제 연구 현장에서는 ‘도구 중심’ 접근이 과학 발전을 견인하고 있다고 강조했다. ksh@fnnews.com 김성환 기자

[파이낸셜뉴스] 유전체 전문기업 제이에스링크는 지난 3일 영국 캠브리지대학에서 진행된 '캠브리지대학·구글 워크숍(Cambridge-Google Workshop)' 행사에 메인 스폰서 자격으로 참석했다고 7일 밝혔다. 이날 행사는 '인공지능(AI) 기반 신약 개발'을 주제로 진행됐다. 생물, 의학, AI 및 머신 러닝 분야의 다양한 전문가들이 참석해 교류했고 참가기관으로는 구글 알파폴드를 개발한 스위스 딥마인드 팀, 유럽 생물정보학연구소(EMBL-EBI), 캠브리지대학 소재 연구소(Milner) 및 캠브리지 AI 클럽, 구글, 등이다. 제이에스링크는 행사 참여를 통해 생물정보학 및 AI 분야의 최신 연구 동향을 공유하고, 관련 분야 전문가들과의 교류를 강화했다 특히, 이번 워크숍에서는 2024년 노벨상 수상을 통해 전 세계적인 주목을 받고 있는 구글 딥마인드의 알파폴드 기술을 신약 개발에 접목하는 부분에 대해 논의가 이뤄졌다. 구글은 알파폴드 기술과 제미니(Gemini), 버텍스(Vertex) AI를 GCP(Google Cloud Platform) 환경에서 통합 활용하는 혁신적인 접근법을 소개하고, 관련 분야 연구자들과 협력 방안을 모색하고 있다. 제이에스링크는 연세의료원 정재호 교수 연구팀과 '난치 위암 임상 예측-치료 표적-신약 후보물질 발굴 통합 프로그램 기반 고성능 유효성 검증 플랫폼 기술 개발' 과제를 수행 중이다. 제이에스링크 측은 "해당 과제를 통해 도출한 AI 기반 유효성 검증 성과를 바탕으로 향후 단백질 등과 상호 작용하는 신약 타겟을 발굴하기 위해 구글과 협력할 예정"이라고 밝혔다. 제이에스링크는 25년간 유전체 사업을 영위해 왔으며 최근 사업 다각화 차원에서 AI 기반 신약 개발 관련 연구 인력을 보강했다. 곧 관련 연구개발 역량 강화를 위해 캠브리지대학 AI 센터장인 한남식 교수와의 자문계약을 체결할 예정이다. 제이에스링크 박병규 박사는 “AI를 기반으로 여러 오믹스 데이터를 통합적으로 분석하는 멀티오믹스 접근법이 향후 신약 개발에 있어서 매우 유의미할 것으로 생각한다"라며 "연세의료원, 캠브리지대학 및 구글과의 협업을 통해 난치성 위암 치료를 위한 후보물질 발굴을 위해 노력하겠다”고 말했다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

인내자본(Patient Capital)은 실패 위험이 크고, 투자이익을 실현하기까지 10년 이상 장기간이 소요되는 딥테크 스타트업이나 첨단기술 개발 프로젝트에 장기적으로 투자하는 펀드를 의미한다. 알파고의 딥러닝 기술을 획기적으로 발전시켜 인공지능(AI) 시대를 연 딥마인드도 인내자본의 투자가 있었기에 뚜렷한 수익모델 없이 10년여 동안 기술을 발전시킬 수 있었다. 일론 머스크의 엔젤투자와 유명 벤처캐피털 파운더스 펀드는 AI 연구에 막대한 자본과 시간이 필요하다는 점을 알면서도 2010년 딥마인드 창립 직후 초기투자에 참여하였다. 2014년 4억파운드에 달하는 금액으로 딥마인드를 인수한 구글도 인내자본 투자를 한 것이었다. 이들의 투자에 힘입어 딥마인드는 AI 연구에 집중할 수 있었고, 단백질 구조 예측 AI 알파 폴드와 생성형 AI 제미나이를 탄생시켰다. 약 30년 역사를 가진 우리나라의 벤처투자는 연간 10조원 규모로 성장하였으며, 1조원 이상의 투자자금을 운용하고 있는 벤처캐피털도 10개 이상이 되었다. 하지만 국내 벤처캐피털들의 투자행태는 인내자본이라기보다는 투기자본에 가깝다. 총 7~10년 정도의 운용기간을 갖는 국내 벤처투자 펀드는 통상 결성된 후 4~5년 동안 투자하고, 이후 3~4년을 회수기간으로 운용한다. 투자에서 회수까지 길어야 7년 정도를 내다보고 투자하기 때문에 기술이 완성되어 시장성이 입증된 단계에 진입하지 못한 스타트업에는 투자하지 않는다. 실험실 단계의 신약개발 스타트업이나 공정기술을 확립하지 못한 소재부품 제조 스타트업이 자금난을 겪는 이유이다. 독자적인 AI 반도체를 개발하고 있는 퓨리오사AI도 국내에서 연구개발(R&D) 자금을 투자유치하는 데 어려움을 겪고 있다. 벤처투자의 역사가 오래되었고, 모험자본 시장이 크게 발달한 미국을 제외하면 순수 민간자본이 인내자본 역할을 하는 나라는 없다. 영국, 프랑스, 독일 등 유럽의 주요 국가들은 정부의 정책자금 출연과 국책은행의 출자를 통해 스타트업에 장기투자하는 인내자본을 조성하고 있다. 영국의 국영투자은행이 설립한 BPC(British Patient Capital), 독일의 국영개발은행 KfW가 설립·운영하는 HTGF(High-Tech Grunderfonds) 등이 대표적이다. 우리나라도 벤처캐피털의 투자펀드 조성에 있어서 정부가 중요한 역할을 하고 있다. 정부는 매년 7000억원 내외의 예산을 한국벤처투자가 운용하는 모태펀드에 출자한다. 모태펀드는 벤처캐피털이 조성하는 민간투자 펀드에 평균 30% 내외의 지분투자를 하고 있다. 모태펀드가 조성한 운용자산은 40조원을 넘어섰다. 하지만 모태펀드의 출자를 받아 민간 벤처캐피털이 조성한 펀드들은 앞서 언급한 대로 인내자본 역할을 제대로 수행하지 못하고 있다. 그 이유는 정부와 공동으로 출자한 금융권의 민간자본이 단기간에 수익실현을 원하고, 펀드를 운용하는 민간 벤처캐피털도 같은 입장이기 때문이다. 긴 안목을 갖고 장기간 투자하는 인내자본을 조성하기 위해서는 다음과 같은 제도개선이 필요하다. 첫째, 모태펀드의 운용철학과 펀드 출자원칙을 새롭게 정립해야 한다. 단기 수익성을 중시하는 민간투자 펀드에 대한 출자를 지양하는 대신 지방의 소부장 스타트업과 같이 수익성이 낮아 민간자본이 투자를 회피하는 스타트업에 장기간 투자하는 펀드를 조성해야 한다. 둘째, 이러한 인내자본에 출자하는 민간 투자자에 대한 인센티브를 확대해야 한다. 개인이나 기업이 인내자본에 출자할 경우 그 금액의 일부를 소득세, 법인세, 상속세 등에서 감면해 주는 비율을 확대할 필요가 있다. 셋째, 퇴직연금 운용규정을 개정하여 인내자본 출자를 유도해야 한다. 이병헌 광운대 경영학부 교수

【파이낸셜뉴스 실리콘밸리=홍창기 특파원】 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)는 인간보다 더 똑똑한 범용인공지능(AGI)이 앞으로 5년에서 10년 사이에 등장할 것이라고 전망했다. 허사비스 CEO는 인간과 직접 경쟁할 수 있는 인공지능(AI)의 등장은 아직 멀었지만 가까운 미래에 현실화될 것이라고 내다봤다. 구글 딥마인드를 이끌고 있는 허사비스는 지난해 단백질 구조를 예측하는 AI '알파폴드'를 개발한 공로로 노벨 화학상을 수상한 바 있다. 17일(현지시간) 구글 딥마인드 허사비스 CEO는 영국 런던 딥마인드 본사에서 브리핑을 갖고 인간만큼 똑똑하거나 더 똑똑한 AGI가 향후 5~10년 내에 등장할 것이라고 말했다. 그는 "우리는 앞으로 5년에서 10년 사이에 AGI로 이동하기 시작할 것"이라면서 "그 전에 해야 할 연구 작업이 아직 많이 남아 있다"고 설명했다. 또한 허사비스 CEO는 초지능(ASI)에 대해서도 언급했다. 그는 "ASI는 AGI 이후에 등장할 것"이라면서 "ASI는 인간의 지능을 초월할 것이지만 그런 획기적인 일이 언제 일어날지는 아무도 모른다"고 덧붙였다. 허사비스 CEO의 이 같은 전망은 현재 나오고 있는 AGI 등장 시기 전망보다 훨씬 늦은 것이다. 오픈AI의 대항마 AI 스타트업 앤스로픽의 CEO인 다리오 아모데이는 지난 1월 개최된 다보스포럼에서 앞으로 2~3년 안에 AGI의 한 형태가 등장할 것이라고 예상했다. 또 테슬라 CEO 일론 머스크는 AGI가 내년에 등장할 수도 있다고 했고, 오픈AI 샘 올트먼은 AGI가 "가까운 미래에" 등장할 것이라고 전망했다. 이 밖에 시스코 최고제품책임자(CPO)인 지투 파텔은 "올해 AGI가 작동하는 의미 있는 증거를 보게 될 것"이라고 말한 바 있다. 허사비스 CEO는 AGI가 등장하는 데 가장 큰 도전은 AI가 현실세계의 맥락을 이해하는 수준에 도달하도록 하는 것이라고 설명했다. 그는 "문제는 AGI가 계획과 추론을 얼마나 빨리 할 수 있는지 그리고 그것을 일상에서 유연하게 대처하는 것"이라고 덧붙였다. 바둑 등 특정 게임에서 자율적으로 작업을 마치는 시스템을 개발하는 것은 현재도 가능하지만 수많은 변수들이 동시다발적으로 일어나는 현실세계를 이해하는 AI 모델은 여전히 만들기가 어렵다는 설명이다. 허사비스 CEO는 이 단계에 도달하기 위해 구글 딥마인드가 많은 작업을 진행하고 있다고 소개했다. 그가 언급한 한 가지는 인기 전략게임인 스타크래프트를 게임하는 방법을 알아내기 위한 AI 에이전트를 개발하는 연구다. AI 에이전트는 질문에 단순한 답을 하는 챗봇이 아니라 인간과 상호작용하면서 능동적으로 대응할 수 있는 AI 모델이다. 허사비스 CEO는 "에이전트 간 커뮤니케이션을 생각할 때, 에이전트가 자신을 표현할 수 있도록 하는 것도 우리가 하고 있는 일"이라고 했다. theveryfirst@fnnews.com 홍창기 기자

【실리콘밸리=홍창기 특파원】 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)는 인간보다 더 똑똑한 범용인공지능(AGI)이 앞으로 5년에서 10년 사이에 등장할 것이라고 전망했다. 허사비스 CEO는 인간과 직접 경쟁할 수 있는 인공지능(AI)의 등장은 아직 멀었지만 머지않아 현실화 될 것이라고 내다봤다. 구글 딥마인드를 이끌고 있는 허사비스는 지난해 단백질 구조를 예측하는 AI '알파폴드'를 개발한 공로로 노벨 화학상을 수상한 바 있다. 17일(현지시간) 구글 딥마인드 허사비스 CEO는 영국 런던 딥마인드 본사에서 브리핑을 갖고 인간만큼 똑똑하거나 더 똑똑한 AGI가 향후 5~10년 내에 등장할 것이라고 말했다. 그는 "우리는 앞으로 5년에서 10년 사이에 AGI로 이동하기 시작할 것"이라면서 "그 전에 해야 할 연구 작업이 아직 많이 남아 있다"라고 설명했다. 또한 허사비스 CEO는 초지능(ASI)에 대해서도 언급했다. 그는 "ASI는 AGI 이후에 등장할 것"이라면서 "ASI는 인간의 지능을 초월할 것이지만 그런 획기적인 일이 언제 일어날지는 아무도 모른다"라고 덧붙였다. 허사비스 CEO의 이 같은 전망은 현재 나오고 있는 AGI 등장 시기 전망보다 훨씬 늦은 것이다. 오픈AI의 대항마 AI 스타트업 앤스로픽의 CEO인 다리오 아모데이는 지난 1월 개최된 다보스포럼에서 앞으로 2~3년 안에 AGI가 의 한 형태가 등장할 것이라고 예상했다. 또 테슬라 CEO 일론 머스크는 AGI가 내년에 등장할 수도 있다고 했고, 오픈AI 샘 올트먼은 AGI가 "가까운 미래에" 등장할 것이라고 전망했다. 이밖에 시스코 최고 제품 책임자(CPO) 지투 파텔은 "올해 AGI가 작동하는 의미 있는 증거를 보게 될 것"이라고 말한 바 있다. 허사비스 CEO는 AGI가 등장하는데 가장 큰 도전은 AI가 현실 세계의 맥락을 이해하는 수준에 도달하도록 하는 것이라고 설명했다. 그는 "문제는 AGI가 계획과 추론을 얼마나 빨리 할 수 있는지 그리고 그것을 일상에서 유연하게 대처하는 것"이라고 덧붙였다. 바둑 등 특정 게임에서 자율적으로 작업을 마치는 시스템을 개발하는 것을 현재도 가능하지만 수많은 변수들이 동시 다발적으로 일어나는 현실 세계를 이해하는 AI 모델은 여전히 만들기가 어렵다는 설명이다. 허사비스 CEO는 이 단계에 도달하기 위해 구글 딥마인드가 많은 작업을 진행하고 있다고 소개했다. 그가 언급한 한 가지는 인기 전략 게임인 스타크래프트를 게임하는 방법을 알아내기 위한 AI 에이전트를 개발하는 연구다. AI 에이전트는 질문에 단순한 답을 하는 챗봇이 아니라 인간과 상호작용하면서 능동적으로 대응할 수 있는 AI 모델이다. 허사비스 CEO는 "에이전트 간 커뮤니케이션을 생각할 때, 에이전트가 자신을 표현할 수 있도록 하는 것도 우리가 하고 있는 일이다"라고 했다. theveryfirst@fnnews.com 홍창기 기자