과학기술은 산업 발전의 핵심 동력이다. 우리가 물리적 세계를 깊이 이해할수록, 그 세계를 더욱 정확하게 예측하고 정밀하게 통제하며 창의적으로 설계할 수 있게 된다.
예컨대 유전자와 단백질에 대한 이해가 심화되면서, 질병의 원인을 밝히고 치료제를 개발하는 바이오 분야의 학문과 산업 역시 빠르게 진보해 왔다. 과학이 세상의 정밀한 ‘지도’를 그리는 역할을 한다면, 기술과 산업은 그 지도에 기반하여 길을 내고 도시를 세우는 역할을 한다.
최근 특히 주목할 만한 흐름은 인공지능(AI)과 과학의 융합이다. AI는 분자나 세포처럼 눈에 보이지 않는 미시 세계에 대한 이해를 비약적으로 끌어올리고 있으며, 앞으로 첨단산업 전반에 걸쳐 새로운 형태로 발전을 이끌 가능성을 보여주고 있다.
AI 이전의 과학은, 관찰된 현상을 바탕으로 수학적·논리적 추론을 통해 가설을 세우고, 이를 실험으로 검증하는 방식으로 발전해 왔다. 이 과정에서 과학 지식은 정교해졌고, 데이터가 축적되었다. 그리고 바로 이 지식과 데이터가 오늘날 과학 AI 혁신의 토대가 되고 있다.
이러한 흐름을 상징적으로 보여주는 대표적 사례가 바로 2024년 노벨화학상을 수상한 알파폴드(AlphaFold)이다. 필자는 이 소용돌이의 한가운데에서 연구를 이어가며, 과학 AI 혁신을 가능하게 한 핵심 요소는 무엇인지, 그리고 이러한 혁신이 어떻게 다른 분야로 확산될 수 있을지를 지속적으로 고민하고 있다.
콜럼버스의 달걀 사례처럼, 혁신은 일단 이루어진 후에는 누구나 당연하게 여길 수 있지만, 그 첫걸음을 내딛기 위해서는 과거의 경험을 바탕으로 미래를 향한 대담한 추론을 시도하고, 그에 기반한 용기 있는 도전이 반드시 필요하다.
알파폴드 이후, 생체분자 수준에서 시작된 AI 기반 혁신은 이제 생체 시스템 전반을 다루는 바이오 인공지능으로 확장될 가능성이 크다. 실제로 최근에는 가상세포 개발을 위한 초기 연구들이 활발하게 발표되고 있다. 이러한 바이오 현상에 대한 ‘과학적 지도’를 바탕으로 가장 먼저 변화를 주도할 분야는 바이오 제약, 특히 신약 개발 분야가 될 것이다.
그럼에도 불구하고 현재 바이오 인공지능은 우리나라의 국가전략기술 목록에 포함되어 있지 않다. 정부가 지정한 ‘첨단 바이오’ 기술에는 합성 생물학, 백신, 유전자 및 세포 치료제, 디지털 헬스케어 등이 포함되어 있다.
이 중 디지털헬스케어는 임상 및 건강 관리 중심의 데이터를 다루는 반면, 바이오 인공지능은 자연 현상으로서의 생명현상을 정밀하게 이해하고 예측하는 기술로서 분명히 구분된다. 더 나아가 바이오 인공지능은 앞선 기술들의 공통 기반이자 핵심 인프라로 작동하며, 미래 바이오산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도할 잠재력을 지니고 있다.
따라서 바이오 인공지능을 국가 전략기술로 인식하고, 체계적인 지원과 선제적 투자가 이뤄져야 한다.
다행히 우리나라는 생명과학 분야에서 우수한 연구자와 인프라를 어느 정도 확보하고 있으며, AI 인프라 구축과 인재 양성에도 힘을 쏟고 있어, 세계적 수준의 바이오 인공지능 기술을 개발할 수 있는 잠재력이 있다. 바이오 인공지능은 생물학, 의약학, AI가 융합되는 최첨단 분야인 만큼, 정교한 전략 아래 집중적으로 투자해야 AI 기술 패권 경쟁에서 주도권을 확보할 수 있다.
현재 우리나라는 AI 강국을 목표로 대규모 언어모델 개발을 시작으로 단계적인 기술 확보에 나서고 있다. 범용 AI가 산업별 특화 모델로 발전해 제조업과 서비스업 등 다양한 산업에 활용될 수 있다는 기대는 이미 널리 확산하고 있다.
그러나 이 과정에서 바이오 인공지능과 같은 ‘과학 AI’는 여전히 주요 정책 담론에서 소외되어 있다.
과학 AI는 단순한 AI 응용 기술이 아니라, 거시적 물리 세계부터 미시적 분자 수준까지 자연 현상에 대한 깊은 이해를 바탕으로 첨단 산업의 혁신을 이끄는 전략적 자산이다. 이제는 바이오 인공지능을 포함한 과학 AI에 대해 국가적 인식을 전환하고, 그에 걸맞은 집중 투자 및 제도적 뒷받침을 마련해야 할 시점이다.
*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.
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