안녕하세요, 메이저맵 에디터 가을입니다! 🍁
노벨문학상의 수상자 한강 작가님의 이야기에 이어서, 다른 노벨상은 어떤 기술이 수상했는지 조금 더 깊이 살펴볼까요?
수능과 정시에 가까운 학계의 소식인 만큼 새로운 소식은 알아두시는게 학생 여러분에게 큰 도움이 될 거라 생각합니다! 핵심만 쏙쏙 뽑아서 알려드릴게요~
1. 2024년 물리학상 : 인공 신경망 기술
올해 노벨 물리학상은 인공신경망을 통한 기계학습의 초기 모델을 고안한 공로로 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수에게 돌아갔습니다.
스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 이들의 연구가 인공신경망을 통한 기계학습을 가능하게 하는 기초적인 발견을 이루었다고 평가했습니다. 인공신경망은 복잡한 계산을 수행하는 데 필수적이며, 인간의 뇌 신경망 작동 방식을 모방하여 데이터 기반 예측과 의사결정을 가능하게 합니다.
홉필드 교수는 1980년대에 홉필드 네트워크를 제안하여 인공신경망에서 정보가 피드백을 받으며 처리되는 비선형 구조를 도입했습니다. 이는 물리학의 '스핀 글라스' 문제를 해결하는 데 영감을 주었으며, 최적의 상태를 찾는 AI 알고리즘 개발에 중요한 역할을 했습니다.
힌턴 교수는 이를 발전시켜 볼츠만 머신을 고안했으며, 이 알고리즘은 정보 처리의 효율성을 크게 높이는 데 기여했습니다. 이러한 공로를 인정받아 두 과학자는 노벨 물리학상을 수상하게 되었습니다.
AI에 대한 엇갈린 의견
올해 노벨 물리학상과 화학상은 인공지능(AI) 관련 분야의 연구자들에게 수여되었습니다. 이 연구자들은 AI 기술의 발전이 가져올 잠재적 위험성에 대해 경고하면서, 기술 경쟁이 과열되는 현상에 대해 우려를 표명했습니다. 노벨상 수상은 AI 분야의 선구자들 사이에서 인식 차이가 존재함을 다시금 부각시켰습니다.
제프리 힌턴 (토론토대 교수): 힌턴 교수는 AI가 산업혁명과 비견될 만큼의 잠재력을 가지고 있지만, 통제 불능의 위협도 있다고 언급하며 경고했습니다. 그는 구글을 떠나 더 자유롭게 AI의 위험성에 대해 발언할 수 있게 되었으며, 정부가 AI 안전 연구에 더 많은 자원을 투자하도록 하는 데 중점을 둬야 한다고 주장했습니다.
존 홉필드 (프린스턴대 명예교수): 홉필드 교수는 AI 기술의 발전이 조지 오웰의 소설 "1984"처럼 감시 사회를 현실로 만들 수 있다고 우려했습니다.
데미스 허사비스 (구글 딥마인드 CEO): 허사비스 CEO는 AI가 이로운 일에 사용될 수 있는 큰 잠재력을 지니고 있지만 해를 끼칠 수도 있다며 신중한 접근을 당부했습니다.
이러한 경고에도 불구하고, 얀 르쿤 (메타 수석 AI 과학자 겸 뉴욕대 교수)은 많은 전문가들이 AI의 능력과 위험을 과장하고 있다고 반론을 제기했습니다. 르쿤 교수는 현재 AI 모델이 인간은 물론 집고양이의 지능에도 못 미친다고 강조하며, AI의 능력이 과대평가되고 있다는 입장을 표현했습니다.
또한, AI 규제에 대한 입장에서도 차이를 보였습니다. 힌턴 교수와 요슈아 벤지오 교수는 캘리포니아주 AI 규제 법안을 지지하며, 이는 기술을 효과적으로 규제하기 위한 최소한의 조치라고 주장했습니다. 반면, 르쿤 교수는 이 법안이 혁신을 억제할 것이라며 반대했습니다. 해당 법안은 주 의회를 통과했으나 주지사의 거부권 행사로 입법이 무산되었습니다.
이렇게 AI 대부들 사이에서도 AI의 미래와 규제에 대한 견해가 엇갈리는 가운데, 이들의 주장은 AI 기술의 안전한 발전과 관련하여 중요한 논의를 이끌어 나가고 있습니다.
2. 2024년 화학상 : 단백질 3차원 구조 예측 도구
올해 노벨화학상은 단백질의 3차원 구조를 예측하는 데 기여한 세 과학자에게 수여되었습니다.
데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수(62세), 데미스 허사비스 영국 구글 딥마인드 CEO(48세), 그리고 존 점퍼 구글 딥마인드 수석연구원(39세)이 공동 수상자로 선정되었습니다.
(39세 노벨화학상이라니...ㅎㄷㄷ 엄청나네요!)
베이커 교수는 아미노산을 사용해 새로운 단백질을 설계했으며, 이 단백질은 의약품, 백신 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 허사비스와 점퍼는 2020년에 알파폴드2라는 AI 모델을 개발해 단백질 구조 예측을 혁신적으로 개선했습니다. 이 모델은 전 세계적으로 200만 명 이상이 사용하며, 단백질 구조를 예측하고 설계하는 능력이 인류에게 큰 혜택을 제공한다고 노벨위원회는 평가했습니다.
알파폴드2 기술이란?
허사비스와 점퍼는 2020년 알파폴드2 모델을 발표하여 단백질 구조 예측의 새로운 장을 열었습니다. 이 AI는 과거에 인간이 밝혀낸 인체 단백질 구조의 17%에서 무려 36만5000여 종의 단백질 3차원 구조 예측을 가능하게 했으며, 그 덕분에 2억 개의 단백질 구조가 확인될 수 있었습니다.
이 기술은 실제로 코로나19 팬데믹 대응에도 중요하게 활용되었으며, 베이커 교수는 이 단백질 설계 기술이 미래의 팬데믹에 대응하는 데 크게 기여할 것이라고 전망했습니다. 이들의 연구는 생명과학 연구, 신약 개발, 질병 규명 등에 광범위하게 활용될 것으로 기대됩니다.
3. 인공지능의 미래?
2024년 노벨상은 특별히 주목받고 있습니다. 왜냐하면 이번에는 우리 일상생활에 이미 큰 영향을 미치고 있는 인공지능(AI) 분야의 연구자들이 수상했기 때문입니다.
이 연구들은 단순히 학문적인 성과를 넘어서, 실제로 우리의 삶을 바꿀 수 있는 가능성을 가지고 있습니다. 예를 들어, AI를 활용하면 새로운 약을 빠르게 개발하거나, 질병을 더 정확하게 이해할 수 있습니다. 특히, AI가 복잡한 단백질 구조를 분석하면, 이는 의학과 바이오 기술의 발전에 큰 도움이 될 것입니다. 또한, AI는 경제나 환경 문제 같은 현대 사회의 큰 난제를 해결하는 데에도 중요한 역할을 할 수 있습니다.
그러나 AI 기술의 빠른 발전은 위험성도 내포하고 있습니다. 제프리 힌턴 교수는 AI 기술이 인간에게 위험을 초래할 수도 있다고 경고했습니다. 이런 이유로, AI의 발전을 적절히 관리하고 규제하는 것이 중요합니다.
이번 노벨상은 AI 기술의 놀라운 가능성을 인정하는 동시에, 이 기술을 안전하게 사용할 방법을 모색해야 한다는 메시지를 전하고 있습니다.
노벨상의 이런 결정은 AI가 앞으로 우리 사회에 더 큰 영향을 미칠 것임을 보여줍니다. AI 기술이 우리 생활 곳곳에 스며들어 가치 있는 서비스를 제공하도록 노력해야 하며, 모든 국가와 기업이 AI를 활용하여 새로운 시대를 맞이할 준비를 해야 합니다.
인공지능이 우리에게 주는 영향이 어떤 것인지 항상 이야기하고 논의해왔지만, 이렇게 노벨상을 수상한 것을 보니 그 기술의 무게가 조금 더 묵직하게 다가오는 듯 해요. 앞으로 AI가 우리 생활을 어떻게 바꿀지 조금 더 구체적으로 논의해보고, 윤리적으로는 어떻게 다뤄야할지도 심도 있는 이야기가 오가야할 것 같습니다!
물리와 화학 계열을 지원하는 학생들은 주못해야할 이슈네요!
앞으로도 메이저맵과 함께 계속 뉴스를 따라가보기로 합시다~ 파이팅!💪🏻
참고한 페이지 : 동아사이언스, 한겨레, 경향신문, 전자신문