전통적 노벨상의 시대의 끝 (feat. 인공지능과 딥마인드)

전통적 노벨상의 시대의 끝 (feat. 인공지능과 딥마인드)

 

단백질 구조를 예측하는 인공지능 알파폴드와 로제타폴드를 개발한 하싸비스, 점퍼, 데이비드 베이커가 노벨 화학상을 받았습니다. 얼마 전부터 "노벨상의 시대는 저물고 있는 것 같다. 지금 과학의 혁신을 이루는데 인공지능의 공이 제일 큰데 알파폴드와 로제타폴드에 줄 거냐, 이들이 사람이 아닌데.. 그럼 그 개발자를 줄 거냐. 애매하다. 인공지능을 개발한 사람이 원조인데"라고 떠들었는데,

 

노벨상 위원회는 딥러닝을 개발한 인공지능 아버지들에게 물리학상을 (수학상을 줄 수 없으니) 줘서 길을 터 주고 화학상에 알파폴드와 로제타폴드 개발자들을 줄 명분을 만들었다는 느낌입니다.

 

물론 예상하시듯이 이들이 혼자 하지 않았죠. 엄청난 팀이 뒤에 있었어요. 우리 바이오인공지능 연구단의 백민경 교수님도 로제타폴드의 공동 제1저자입니다. 석차옥 교수님의 제자로 워싱턴 주립대 David Baker에게 가서 포닥을 하며 RosettaFold 개발에 큰 공을 세웠죠.

 

알파폴드와 로제타폴드는 이미 우리 실험실의 주요 도구입니다. 밝혀진 단백질 구조의 패턴을 아미노산 서열과 맞추어 학습한 딥러닝 인공지능은 구조가 밝혀지지 않은 단백질의 아미노산 서열을 넣어도 얼추 그 구조를 예측해 주니 한 3달 걸려 할 실험을 2주 만에 할 수 있게 실험 디자인이 가능합니다. 아직 완전함과 거리가 있어 우리 실험실의 최애 단백질처럼 ^구조가 없는 IDR^ 단백질에는 힘을 못써요. 그래도 패턴이 있는 단백질 구조는 정말 잘 알려줘요.

 

인공지능이 생명과학에서 할 일은 무궁무진합니다. 그래서 아무리 딥마인드가 저 멀리 나가 있는 것 같아도 좋은 질문과 실험 시스템을 가지고 협업을 한다면 분명히 niche를 가질 수 있다고 생각합니다. 좋은 질문과 인공지능과 기꺼이 협업할 열린 실험 과학자가 더 중요할 거라 생각해요.

 

투자도 문제입니다. 딥마인드는 우리가 겨우 마련한 GPU cluster의 천 배를 보유하고 있다고 하고, Baker 연구실도 만만치 않다고 하죠. 딥마인드는 신약개발을 하겠다고 선언하고 박차를 가하고 있고 Baker는 그 누구보다 제약사와 커넥션이 좋습니다.

 

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우리 백민경 박사는 단백질-핵산 구조 예측 인공지능을 개발하겠다고 했는데 이리 천천히 소액 밖에 지원해 줄 수 없는 현실이  미안합니다. BAKER처럼 팍팍 지원받아야 하는데..

 

그 외 연구단의 재능 있는 과학자들, 비밀이 풀리기를 기다리는 모든 질문들에 빨리 달려가지 못하는 게 미안하네요.

 

노벨 위원회가 허를 찔렀네요. 사람에게 줘야 하니 바이오인공지능을 알아보기 힘들거라 했는데 딥러닝 개발자들에게 물리학상을 먼저 줘서 해결하네요.

 

그래도 전통적 노벨상의 시대는 간 것 같다는 제 견해는 아직 거두지 않겠습니다. 다학제적 협업의 시대에 딱 3명의 개인이 어떻게 뽑아질 수 있을지요? 과학이 변하고 있습니다. 우리나라의 노벨상 병이 쓸모없는 것이었다는 말이 곧 나올지 모릅니다.

 

그래도 과학. 날 좋은 한글날도 연구실에 나와 실험에 매진한 학생들, 심지어 학부 인턴 학생들이 눈앞의 단기 이익을 취하려고 과학자의 길을 가는 건 아닙니다. 풀고 싶은 질문이 있어 누가 뭐라고 해도 꾸준히 자기 길을 가고 있는 거예요.

 

과학에 심취해 있는 사람들이 응당 받아야 할 존중과 존경을 곧 받을 수 있기를 기도드립니다.

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