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[IT뉴스][과학기술에 미래를 묻다④]생성형 AI기반 생명공학의 기대와 우려, 그리고 우리의 숙제

온카뱅크관리자

2025-05-25 09:27:29

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PyUxkvqyWX">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0d33146bb409cf4e09f881c7b74ee92754191677a3a388f460d1777d51ae5ce7" dmcf-pid="QWuMETBWhH" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="남진우 한국연구재단 차세대바이오단장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/25/dt/20250525092315541prrn.jpg" data-org-width="487" dmcf-mid="6p2oC58tWZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/25/dt/20250525092315541prrn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            남진우 한국연구재단 차세대바이오단장
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          <p contents-hash="97f55e5d70ad0b2a4c7cbd1721a282859aa03154d00af6342360ea25596a44b6" dmcf-pid="xY7RDybYCG" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 그리는 미래 생명공학의 모습은 급속히 현실이 되고 있다. 최근 주목받는 생성형 생명공학은 대규모 언어모델(LLM)과 분자 생성 AI를 통해 신약 개발, 합성 생물학, 바이오 제조 등 전 분야에 걸쳐 혁신을 예고하고 있다. 예를 들어, 대규모 바이오 AI 모델은 DNA 서열 분석과 단백질 구조 예측을 통해 신약 개발 시간과 비용을 획기적으로 단축하고, 실험 자원의 소모를 줄이는 데 기여한다. </p>
          <p contents-hash="1925bb8ffb739b22003d3f578ce6336a2d7c811cad6bcbd0d4887488396b6532" dmcf-pid="yeEGBMmeTY" dmcf-ptype="general">하지만 이런 생성형 AI기반 바이오 연구의 전환은 기대 못지않게 과학적·사회적·안보적 우려도 함께 수면 위로 떠오르고 있다.</p>
          <p contents-hash="f3b0d52371b9ea3a25afbc757d311dfa7cf44570853daa2477811186233753e7" dmcf-pid="WdDHbRsdCW" dmcf-ptype="general">첫째, 생성형 AI의 검증 가능성 부족이다. AI가 제안한 단백질 구조나 소분자 화합물은 그 자체로는 과학적 해석이나 검증이 어렵고, 모델 간 결과 재현성도 낮은 경우가 많다. 이는 생명과학의 '재현 가능성' 원칙과 충돌할 수 있으며, 안정적 재현이 필요한 임상연구에서 큰 한계가 생길 수 있다. </p>
          <p contents-hash="66cab2cada0cc25c9f2a4fc128c07a303b9a58cc7f0c8678c4c0f663dcc127d0" dmcf-pid="YJwXKeOJCy" dmcf-ptype="general">따라서, AI 결과에 대해 실험 기반의 검증 연계 체계를 반드시 구축해야 하며, 이러한 생성형 AI모델 특성을 고려한 임상 제도에 대한 고려가 필요한 시점이다. 국내 민·관·산·학·연·병 협력으로 AI 설계-합성-검증을 통합한 공동 검증 플랫폼을 마련과 관련 규제혁신과 제도 마련이 시급하다.</p>
          <p contents-hash="b0457ae28df97eb1839e5833ff411174190b38f24bb61b1bf4b5befc096c28cc" dmcf-pid="GirZ9dIiWT" dmcf-ptype="general">둘째, 학습 데이터·모델의 편향과 비가시성이다. 현재의 생성형 모델은 공개된 생물학 논문, 특허, 화합물 데이터 등을 학습하지만, 이 데이터는 서구 중심의 상용화 목적에 치우쳐 있으며 비영어권 연구정보와 인구정보는 제한되어 반영되고 있다. 이러한 이유로 모델의 편향이 가시적이지 않아 여러 가지 과학적·기술적·사회적 편향 문제를 야기할 수 있다. </p>
          <p contents-hash="3a65fcbc8a39bf3084db7e9fce6b6bbd22bc209ce0c0ba96aa8b2a2ac7386ada" dmcf-pid="Hnm52JCnvv" dmcf-ptype="general">한국 과학계의 독창적 연구성과가 AI 모델에서 소외될 우려가 있으며, 한국인 특성을 잘 반영하지 못한 생성형 AI모델 개발로 국내 임상연구, 신약개발 연구에 한계가 생길 수 있다. 국내 바이오 데이터 자산을 국가 단위로 표준화·개방해 K-바이오 특화 AI 모델을 학습·훈련할 수 있는 공공 데이터 인프라가 필요한 시점이다.</p>
          <p contents-hash="2f3dcd07e5f90ce12da4a19449e64e6f96bde9d9ef07427bbf6455fd1210099c" dmcf-pid="XLs1VihLlS" dmcf-ptype="general">셋째, 윤리·책임·안전·안보의 공백이다. AI가 생성한 생물학적 설계물에 대한 지식재산권, 생물안전성, 보건안보 실패 책임의 주체 등은 현재 법·제도상 모호하다. 특히 합성생물학 영역에서 AI가 만든 유전자·세포체는 의도치 않은 생태적, 사회보건적, 안보적 영향을 유발할 수 있어 이에 대한 면밀한 시뮬레이션이 필요하다. </p>
          <p contents-hash="adee5474f99102e6d72c83bf513734bab7d9ed3d3e7ffcd763383e7e500800da" dmcf-pid="ZoOtfnloTl" dmcf-ptype="general">이에 따라 생성형 바이오의 사용·등록·공유에 대한 사전 영향평가 체계를 정비하고, 이를 모니터링하고 사후 평가 할수 있는 AI바이오 안전기술 개발과 함께 필요할 것이다. 더 나아가 생물학자-AI개발자-정책 입안자가 함께 참여하는 다학제 윤리위원회 구성이 필요한 시점이다.</p>
          <p contents-hash="b070eac83ea2a59e3704e9fa7a125b85328de04a2c1a9d3395e419d39e02476f" dmcf-pid="5gIF4LSglh" dmcf-ptype="general">그럼에도 불구하고, 생성형 생명공학이 제공할 기회는 명백하다. AI는 신약 탐색을 기존보다 수십 배 빠르게 만들고, 수요 맞춤형 생체소재 제작, 바이오 제조 최적화에 기여할 수 있다. 특히 기존 기술로 접근이 어려웠던 희귀난치질환 치료제 개발을 포함한 많은 바이오 난제를 해결할 수 있는 '게임 체인저'가 될 수 있다.</p>
          <p contents-hash="b97b7cdea7bb878889354d43a0392bae5b621cb228f17c4e89b6b8ac540bef56" dmcf-pid="1aC38ovayC" dmcf-ptype="general">우리는 지금 AI가 그리는 바이오의 미래에 단순히 탑승할 것인지, 그 방향을 설계할 것인지를 결정해야 할 시점에 와 있다. 과학적 검증체계, 데이터 주권, 책임윤리 등 '디지털바이오의 숙제'를 같이 고민하지 않으면, 기대는 곧 위기로 전환될 수 있다. 기술의 가능성을 극대화하고, 부작용을 선제적으로 관리하는 정책적 상상력이 절실하다.</p>
         </section> 
        </div> 
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