[2022 TOP5] ⑤ AI가 불러일으킨 눈부신 성과·뜨거운 논쟁

구글 알파폴드 2억개 단백질 정복…AI 미술대회 우승 갑론을박

2022년에는 AI와 등 첨단기술이 화두에 올랐다. ⓒGettyImagesBank

2022년에도 ‘AI 열풍’이 이어졌다. 특히 알파폴드는 드디어 단백질 구조를 정복하는 등 더욱 업그레이드된 성능을 자랑했다. AI는 과학 연구의 가능성을 한 층 더 넓혀줬으며, 타 분야에서도 AI와 메타버스가 대대적으로 활용됐다. AI 예술과 그 저작권에 대한 논의도 함께 이뤄졌다.

 

과학계의 슈퍼스타 AI, 알파폴드

구글 딥마인드(DeepMind)가 ‘알파고’에 이어 2018년에 내놓은 인공지능(AI) ‘알파폴드(AlphaFold)’는 발전을 거듭해 지난 7월, 이제까지 알려진 거의 모든 단백질 구조를 예측해냈다.

알파폴드가 예측한 단백질 구조의 모습. 단백질은 복잡한 3차원 구조를 갖춰 분석이 쉽지 않다.  ⓒDeepMind

생명활동에 필수적인 역할을 담당하는 단백질은 구조가 기능에 결정적인 역할을 한다. 즉 특정 단백질의 구조를 명확히 규명하면 기능 역시 알 수 있는 것인데, 그 구조가 너무 복잡해 이제껏 많은 어려움이 있었다.

단백질은 20종류의 아미노산 수백 개 이상이 긴 사슬로 이어져 있는 형태인데, 이 아미노산들이 서로 상호작용을 하며 이리저리 접히면서 복잡한 3차원 구조를 갖는다. 그만큼 변수가 너무 많아 입체구조 예측이 어려웠고, 수백 개 아미노산들의 상호작용을 분자단위로 하나하나 계산하며 구조를 찾아가는 기존 방식에는 많은 시간과 노력이 소요됐다.

이런 과정을 효과적으로 단축한 알파폴드는 올해 생물 100만 종으로부터 얻은 지구 상에 알려진 2억 개 이상의 거의 모든 단백질을 정복하는 업적을 달성했다.

이외에도 알파폴드의 대적자로서 페이스북의 모기업 메타가 만든 ‘EMS폴드(EMSFold)’가 ‘자동완성’ 기능을 활용하는 원리로 6억 개의 단백질 모양 예측에 성공했고, 타 과학분야에서도 AI의 활용이 널리 논의 및 활용되는 등 눈부신 성과를 이뤘다.

지난 5월 열린 교육기부 네트워킹 프로그램에서 롯데컬처웍스가 소개한 메타버스 교실(해피앤딩 영화제작교실). 학생들이 메타버스 공간에 모여 교육을 받고 있는 모습이다.  ⓒ롯데컬처웍스

연구뿐 아니라 산업계에도 큰 변화가 있었다. AI가 각종 산업에 침투함과 더불어 ‘메타버스’ 또한 크게 성장했는데, 이는 코로나19 팬데믹의 장기화의 영향으로 보인다. ‘게더타운’ 등의 플랫폼이 청소년 및 청년층에서 새로운 트렌드로 주목받기도 하고, 각종 회의와 교육에서 적극 활용됐다.

 

새로운 고민AI와 예술, 저작권 문제

또 지난 8월 미국에서 열린 미술대회에서 AI로 그린 그림이 우승을 차지하며, AI와 예술의 경계에 대한 논란이 뜨겁게 일었다.

해당 미술대회에서 우승한 AI가 그린 작품, 스페이스 오페라 ⓒJason M. Allen

미국 ‘콜로라도 주립 박람회 미술대회’에서 디지털아트 부문에서 우승을 차지한 작품, ‘스페이스 오페라 극장’은 특정 키워드들을 인풋으로 AI가 생성해낸 그림이다. 예술이라는 분야에 있어 AI가 승리했고 인간이 패배한 결과에 대해 갑론을박이 일었다. 주요 쟁점은 ‘AI로 생성한 작품이 표절인지’와 ‘AI가 예술도구(tool) 중 하나로 인정받고 안착할 수 있을지’ 여부였다.

국외뿐 아니라 우리나라에서도 광주과학기술원(GIST)가 개발한 작곡 AI ‘이봄’이 널리 활용되며, 한국음악저작권협회가 지난 7월 ‘이봄’이 작곡한 음악에 저작료 지급을 전면 중단하겠다고 선언하면서 논란이 점화됐다. AI가 만든 작품은 인간의 사상이나 감정을 표현한 창작물로 볼 수 없으며, 저작권료 지급의 법적 근거가 없다는 근거에서다.

AI를 활용했어도 예술이라 인정해야 한다는 측은, AI가 이미 활용되고 있는 포토샵 등 디지털 도구의 연장선이라는 의견이다. AI에 명령을 내리는 주체 또한 인간이며, 인풋으로 넣는 키워드 선정과 결과물의 재조합 모두 인간의 개입이 필요한 ‘인간의 활동’이라는 설명이다. 또 여기에 필요한 아이디어와 창의성이 예술의 영역이라고 봤다.

AI가 예술계를 위협할 것을 우려하는 측은, AI가 예술가들의 ‘잠재적 경쟁자’라는 점과 저작권 침해 문제를 우려했다. 키워드 입력만으로 간편하게 수준급의 작품을 생성해주는 AI의 기반(시드)은 결국 기존 예술가들이 창작해 낸 작품이기에, 경쟁자를 스스로 키워내는 모양새라는 우려다.

특히 AI 학습에 이용되는 기존 작품들에 저작권 보호 문제가 지속적으로 논의됐다. AI가 자신이 갈고닦은 능력으로 정성껏 그려낸 작품을 손쉽게 가져가고 그를 기반으로 새로운 작품을 만들어내는 것이 도용처럼 느껴진다는 의견도 있었다. 또 기존의 각국 저작권법이 AI의 학습 기반으로 이용되는 작품에 관련한 조항이 없기에, 관련 제도 정비가 계속해서 논의될 전망이다.

AI 기술이 더욱 고도화되는 만큼 빅데이터를 과학에 어떻게 활용할 수 있을지는 새해의 즐거운 고민이 될 것이다. 다만 이와 더불어, AI 예술의 법적 근거와 기업 지침을 어떻게 마련해야할지, 외국의 기준과는 어떻게 조율해야 할지도 고민을 지속해야할 것이다.

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