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[IT뉴스]AI가 만든 바이러스…축복일까, 재앙일까?

온카뱅크관리자

2026-09-06 07:07:25

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 <img alt="AI 생성 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/06/kbs/20260906070212645evob.png" data-org-width="1672" dmcf-mid="9g0PUf5Th4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/06/kbs/20260906070212645evob.png" width="658">
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 AI 생성 이미지
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 전 세계를 공포로 몰아넣었던 코로나19 팬데믹을 모두 기억하실 겁니다.
 천문학적인 사회, 경제적 피해를 일으키고 수많은 인명을 앗아간 이 세기적 대재앙의 원인을 두고 여러 가설이 제기됐는데요, 그 중 하나가 중국 우한의 연구소에서 바이러스가 유출되었을 가능성입니다.
 미국 정보기관과 일부 국가 기관은 새로운 바이러스를 연구하던 중 실험실 사고나 안전 규정 위반 등으로 유출된 바이러스가 확산했을 가능성에 무게를 두는 분석을 내놓기도 했습니다. 
 만약 자연발생적으로 생겨난 바이러스가 아닌 인간에 의해 만들어진 신종 바이러스가 그토록 엄청난 재앙을 일으킨 것이라면, 상상만으로도 끔찍한 일이 아닐 수 없습니다.
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 <img alt="2019년 코로나19 출현 당시 첫 발생지로 꼽히는 중국 우한 화난수산물도매시장." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/06/kbs/20260906070214094czox.png" data-org-width="730" dmcf-mid="bKVg4iB3ll" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/06/kbs/20260906070214094czox.png" width="658">
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 2019년 코로나19 출현 당시 첫 발생지로 꼽히는 중국 우한 화난수산물도매시장.
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 그런데, 최근 한 연구진이 내놓은 충격적인 발표가 전 세계를 술렁이게 만들고 있습니다. 그들의 주장은 다음과 같습니다.
 "인공지능이 DNA의 설계도를 스스로 깨쳐 자연계에 존재하지 않는 완전히 새로운 바이러스를 만들어냈다."
 영화 속 이야기처럼 들리겠지만, 이는 이미 현재 과학계에서 벌어지고 있는 일입니다.
 "AI가 바이러스를 만들었다니, 도대체 실험실에서 무슨 일이 벌어지는 거지?"
 이런 질문을 하실 것 같습니다. 그렇다면 AI는 어떻게 생명의 비밀에 다가갔을까요?
 ■ 언어를 배우듯…AI, DNA의 문법을 깨치다!
 모든 것은 AI에게 생명체의 설계도인 DNA를 학습시키는 것에서 시작되었습니다. DNA는 마치 알파벳 4개(A, T, G, C)로 이루어진 긴 문장과도 같아서, 그 안에는 생명체의 모든 유전 정보가 담겨 있습니다. 
 스탠퍼드대학교와 아크연구소의 과학자들은 AI에게 이 DNA 언어를 가르치기로 했습니다.
 아기가 처음 말문을 열 듯, AI는 DNA 문장을 조금씩 읽어 나갔습니다. 낱말과 문법을 익히듯 DNA의 규칙과 패턴을 하나둘 깨우쳐 갔는데요. 마치 우리가 영어 공부를 하면서 주어, 동사, 목적어의 순서를 익히고 문장을 만드는 법을 터득하듯 말이죠.
 ■ 9조 개 DNA 데이터 위에 쌓아 올린 통찰
 하지만, AI가 DNA 언어를 마스터하기 위해서는 엄청난 양의 학습 자료가 필요했습니다. 마치 우리가 책을 많이 읽을수록 언어 실력이 늘듯이, AI도 DNA 데이터를 많이 볼수록 더 똑똑해지기 때문입니다. 그래서 연구진은 동물, 식물, 미생물 등 지구상의 다양한 생명체에서 DNA 정보를 추출해 총 9조 개나 되는 방대한 데이터를 AI에게 제공했습니다.
 방대한 유전체 데이터를 밤낮으로 분석하던 AI는 어느 순간 깨달음을 얻었습니다. 단순한 정보의 나열이 아닌, 생명의 작동 원리가 DNA 안에 녹아 있다는 사실을 말이죠. 마치 무작위로 알파벳을 조합하던 아이가 처음 시를 써 내려가는 순간처럼, AI에게도 창조의 순간이 찾아온 것입니다.
 한강 작가의 책을 1만 번 읽고 필사를 한다면 정말 한강 작가처럼 그럴듯하게 한 편의 소설을 쓸 수 있지 않을까요? 그와 같은 방식으로 끊임없이 DNA의 패턴을 분석하던 AI는 세포의 종류를 1,000가지 이상으로 분류했고, 유전자가 단백질로 번역되는 복잡한 과정까지 모두 이해하게 되었습니다.
 ■ AI가 창조한 최초의 인공 바이러스, 에보(Evo)
 그리고 마침내 특이점을 맞이했습니다. DNA의 비밀을 깨우친 AI 모델 '에보(Evo)'가 등장했습니다.
 에보는 DNA에 대한 완벽한 이해를 바탕으로 그 어떤 생물학자도 만들어내지 못했던 전혀 새로운 바이러스 유전체를 스스로 설계해 냈습니다. 마치 작곡가가 음표를 조합해 멋진 교향곡을 만들어내듯, 에보는 A, T, G, C 네 가지 염기를 재배열해 무려 70만 개의 새로운 바이러스 유전자 조합을 설계해 냈습니다.
 ■컴퓨터를 뚫고 나온 16개의 살아있는 바이러스
 컴퓨터 모니터 속에만 존재하던 70만 개의 설계도 중, 연구진은 가장 성공 가능성이 높은 285개를 골라냈습니다. 그리고 이 유전자 정보를 바탕으로 실제 화학 물질을 합성해 컴퓨터 바깥세상으로 끌어냈습니다. 
 결과는 놀라웠습니다. 합성된 285개 중 무려 16개의 바이러스가 실제 '살아있는 상태'로 작동했습니다. 대장균에 들어가 스스로를 복제하고 공격하는 진짜 바이러스의 능력을 보여준 것입니다.
 특히 더 흥미로운 점은 AI가 만든 이 바이러스들이 단순히 살아 움직이는 수준에 그치지 않고, 인류에게 유익한 '착한 바이러스'로서의 놀라운 가능성을 보여주었다는 사실입니다. 기존의 강한 항생제에도 죽지 않고 버티던 '내성 대장균'까지 AI 바이러스가 정확하게 침투해 제압해 낸 것입니다. 기존 치료제로 막지 못했던 슈퍼박테리아를 AI가 만든 바이러스가 구원투수로 나서 해결할 수 있다는 희망을 보여준 셈입니다.
 그럼에도 불구하고 "신종 바이러스의 탄생"이라는 말에 덜컥 공포감이 들 수도 있지만, 다행히 안전장치가 있었습니다. 이번에 만든 바이러스는 인간이 아닌 오직 박테리아(대장균)만을 공격하는 '박테리오파지' 종류였고, 연구진이 인간 감염성 바이러스 데이터는 미리 빼고 학습시켰기 때문에 당장 인체에 위험은 없습니다.
 바이러스 생성 실험 결과는 지날달(8월) 사이언스(Science)에, 에보(Evo 2) 모델 자체는 2025년 임시 게재 이후 네이처(Nature)에도 관련 논문이 게재된 것으로 보도되었습니다.
 이번 실험은 AI가 마음만 먹으면 언제든 신종 바이러스를 만들어낼 수 있다는 가능성을 증명한 사건이었습니다. 물론 아직은 '박테리아 전용' 수준에 그쳐 인체에 위험을 끼치지는 않았지만, 기술이 발전하면 새로운 팬데믹을 일으킬 수 있다는 점에서 우려를 자아냅니다.
 ■양날의 검: 인류를 구할 약인가, 파멸을 부를 생화학 무기인가?
 AI가 스스로 생명의 설계도를 다시 그리는 시대, 이 기술은 우리에게 명확한 '양날의 검'입니다.
 선한 의도로 활용된다면 그 가능성은 무궁무진합니다. 기존 항생제가 듣지 않는 슈퍼박테리아나 희귀 유전 질환을 치료할 '맞춤형 바이러스 치료제'를 초고속으로 만들 수 있습니다. 또 다른 변종 팬데믹이 찾아왔을 때 단 며칠 만에 대항 백신을 개발해 수많은 생명을 구할 수도 있습니다.
 하지만 이 강력한 힘이 악의적인 손에 들어가는 순간, 상상조차 하기 싫은 비극이 현실이 됩니다. 치명적인 감염력을 가진 신종 바이러스의 설계도가 AI를 통해 테러 조직이나 불량국가의 손에 넘어간다면, 이는 과거의 코로나19와는 비교조차 할 수 없는 끔찍한 생화학 무기가 될 수 있습니다.
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 알파벳 4개로 된 DNA 언어의 문법을 깨우치고, 이제 자연계에 없던 새로운 생명까지 창조해 내는 인공지능. AI가 써 내려가는 이 새로운 생명의 설계도는 과연 인류에게 축복이 될까요, 아니면 거스를 수 없는 재앙이 될까요? 여러분은 어떻게 생각하십니까?
 
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 김학재 기자 (windows@kbs.co.kr)
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