d라이브러리

노벨 물리학상, 화학상 수상자 발표 이후 전 세계 과학계가 시끄럽다. 일부 과학자들은 노벨위원회의 선정 결과에 불만을 제기하며 과학자들의 논쟁에 불이 붙었다. 노벨상이 'AI 과대광고'에 당한 것 같다는 말까지 나온 반면 이번 수상이 이례적이지 않다는 목소리도 나왔다. 과학자들의 생각은 어떤지 알아본다. 

ㆍ 노벨위원회가 AI 과대 광고에 당했다 😔 :  조나단 프리차드 영국 임페리얼칼리지런던 천체물리학부 교수는 자신의 소셜미디어(SNS) X에 “노벨위원회가 AI 과대광고에 당한 것 같다”고 썼다. 그는 “말문이 막힌다”며 “나도 기계학습과 인공신경망을 좋아하지만 이것이 물리학의 발견이라고 보기는 어렵다”고도 말했다.

ㆍ 물리학이 아니라 컴퓨터과학이다 😠 : 사빈 호센펠더 독일 뮌헨 수학철학센터 교수는 물리학상을 받은 연구가 “컴퓨터과학에 속한다”며 “노벨상은 물리학, 그리고 물리학자들이 스포트라이트를 받을 수 있는 드문 기회지만 올해는 그렇지 않다”고 말했다.

ㆍ 여러 연구 분야 한데 모은 성과이니 괜찮다 😊 :  매트 스트라슬러 미국 하버드대 물리학과 교수는 “(물리학상을 받은) 홉필드와 힌턴의 연구는 물리학, 수학, 컴퓨터 과학, 신경과학을 통합한 학제 간 연구”라며 “이 모든 분야에 속한다고 볼 수 있다”고 밝혔다.

ㆍ 노벨 물리학상의 영역 계속 커져야 한다 😛 : 2021년 노벨물리학상을 받은 조르조 파리시 이탈리아 사피엔차대 교수는 “노벨 물리학상의 영역은 계속 확산돼야 한다고 생각한다”며 “물리학 영역은 점점 더 넓어지고 있으며 과거에는 존재하지 않았거나 물리학이 아니었던 다양한 지식 영역을 포함하고 있다”고 말했다.

ㆍ AI 기술뿐 아니라 꾸준한 지식 축적이 인정받은 것 😄 :  노벨화학상 수상 연구 중 하나인 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’의 첫 번째 버전에서 구글 딥마인드와 협력한 것으로 알려진 데이비드 존스 영국 유니버시티칼리지런던 생물정보학과 교수는 “AI의 파괴적 힘뿐 아니라 구조·계산생물학 분야의 꾸준한 지식 축적을 인정받은 결과”라고 분석했다. 이전에 실험을 통해 구축한 단백질 데이터가 아니었다면 알파폴드의 개발이 불가능했을 것이라는 분석이다.
 

백민경 서울대 생명과학부 교수는 베이커 교수의 제자로, 베이커 교수와 단백질 구조 예측 인공지능(AI) ‘로제타폴드(RoseTTAFold)’를 개발했다. 그런 백 교수는 베이커 교수와 화학과는 무관한 딥마인드 연구자들의 노벨상 공동 수상을 어떻게 해석할까? 

ㆍ 양측 공헌 둘다 인정하는 게 맞다 👩 : 백 교수는 “서로가 서로에게 영향을 주지 않았을까 생각한다. 단백질을 설계하는 과정에서 단백질 구조 예측은 필수불가결하다. 원하는 기능을 하는 구조가 뭔지, 어떤 아미노산 서열이 이 구조를 만드는지 예측할 수 있어야 하기 때문이다. 단백질 설계는 단백질 구조 예측 없이는 불가능하고, 단백질 구조 예측 기술은 이전의 연구 없이는 어려웠을 것이다. 결국 알파폴드도 과거 연구자들이 마련한 단백질 구조 데이터를 학습해 기능하다. 양측의 공헌을 다 인정하는 게 맞는 선택이었다.”라고 과학동아와의 인터뷰에서 밝혔다.
 

▶기사 원문 보기  과학동아 2024년 11월호 특집