"AI가 단백질 설계해도, 결국 질문하고 답을 고르는 건 사람"

인공지능(AI)이 과학 연구의 속도와 방식을 바꾼다는 말은 더 이상 새롭지 않다. AI 덕분에 계산은 빨라졌고, 예측은 정교해졌으며, 설계는 사람이 손으로 따라가기 어려운 수준까지 복잡해졌다. 기술이 강해질수록 ‘AI가 정말 연구자의 자리를 대신하게 될까’ ‘그렇다면 연구자는 앞으로 무엇을 해야 할까’라는 질문은 더 선명해진다.

2024년 노벨 화학상 수상자 데이비드 베이커(David Baker) 미국 워싱턴대 교수는 최근 서울 서대문구 연세대에서 가진 조선비즈와 인터뷰에서 “AI가 단백질 설계 연구를 완전히 바꿔놓았다”면서도 “AI는 어디까지나 도구”라고 선을 그었다. AI로 더 어려운 문제를 풀 수 있게 된 것은 사실이지만 연구의 방향을 정하고 결과의 의미를 가려내는 책임까지 대신할 수는 없다는 뜻이다.

베이커 교수는 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 AI로 설계하며 생명과학의 새 영역을 개척한 인물이다. 그는 1990년대 단백질 구조 예측 소프트웨어인 ‘로제타’를 개발했으며, 이후 구글 딥마인드의 ‘알파폴드’ 등장에 발맞춰 AI 기반 단백질 구조 예측 프로그램 ‘로제타폴드’도 선보였다. 현재는 단백질 설계를 바탕으로 한 의약품 개발과 상용화에도..