"우리는 인간의 질문에 답하는 '인공지능(AI) 조수'를 넘어 스스로 새로운 항암 치료법을 발명하는 'AI 과학자'를 만들고 있습니다. 우리의 목표는 이러한 발명들을 대량으로 생산하는 '발명의 알파폴드 모멘트'를 일으켜 미래 과학 기술의 패권을 확보하는 것입니다."
이민형 아스테로모프 대표는 1일 서울 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주최 'AI 페스타 2025'의 '퓨처테크 콘퍼런스'에서 '독립적인 설계자로서 AI가 과학적 발견을 주도하는 방법'을 주제로 발표하며 이같이 말했다. 이 자리에서 그는 회사의 핵심 기술인 '스페이서'를 청중들에게 선보였다.
이날 발표는 AI 기술의 무게 중심이 언어 모델 경쟁을 넘어 인류의 과학적 난제 해결로 이동하는 거대한 흐름 속에서 AI가 인간 과학자의 '영감'까지 시스템화할 수 있다는 가능성을 제시해 업계의 이목이 쏠렸다.
과학계 '혁신의 위기'…구글 AI·LLM도 해답 아니었다
이 대표는 먼저 과학계가 직면한 구조적 위기를 정면으로 진단했다. 그는 "특허와 논문들이 시간이 갈수록 점점 혁신성이 줄어들고 있다"는 지난 2023년 네이처 논문을 인용하며 "지식의 양은 기하급수적으로 증가하지만 정작 획기적인 돌파구는 나오기 어려워졌다"고 지적했다.
이러한 '혁신의 위기'는 지나친 전문화와 세분화에서 비롯된다. 이 대표에 따르면 현대 과학의 기하급수적인 발전으로 연구자가 볼 수 있는 시야가 좁아지면서 그 시야 밖의 다학제적 연구가 일어나기 힘들어졌다는 설명이다.
현재 각광받는 AI 기술 역시 이 문제의 근본적인 해결책이 되지 못한다고 선을 그었다. 그는 구글 딥마인드의 'AI 코사이언티스트'를 예로 들며 "인간 과학자가 아주 잘 정제되고 디테일한 질문을 해야만 답을 내놓는 구조"라며 "여전히 인간이 연구의 '마스터' 역할을 차지하고 있다"고 설명했다.
거대언어모델(LLM)의 본질적인 한계도 마찬가지다. 이 대표는 "LLM은 사전 데이터셋을 통해 가장 자연스러운 단어를 연속적으로 예측하는 모델"이라며 "기존 지식의 확률적 재구성에 머물러 세상에 없던 유전자 가위 같은 개념을 스스로 생각해내기 어렵다"고 진단했다.
'영감' 품은 '스페이서' 과학자 AI…차세대 항암 치료법 제시한다
이 대표는 문제 해결의 열쇠로 독자 개발 AI인 '스페이서'를 제시했다. 스페이서는 인간의 '영감'과 '직관'에 의존했던 과학적 발견의 첫 단계를 AI가 대체하도록 설계된 시스템이다.
그는 "경쟁사들이 더 좋은 '연구 도구'를 만들 때 우리는 새로운 '과학자'를 만들고 있다"며 AI가 연구의 '주체'가 되는 새로운 패러다임을 선언했다.
그는 '스페이서'의 잠재력을 입증할 사례로 새로운 면역항암제 관련 가설을 공개했다. 기존 면역항암제는 'IL-2' 단백질을 활용해 면역세포를 활성화시키지만 암세포뿐만 아니라 몸 전체에 영향을 미쳐 심각한 독성을 유발하는 명확한 한계가 있었다. 암세포 주변에서만 약물을 정밀하게 활성화하는 것이 이 분야의 오랜 숙제였다.
'스페이서'는 이 난제를 풀기 위해 완전히 새로운 작동 방식을 고안했다. 먼저 암세포 주변의 콜라겐 골격(ECM)에만 달라붙는 'ECM 앵커' 분자를 활용해 IL-2 단백질을 암 주위에 고농도로 붙잡아 둔다.
이후 암세포가 내뿜는 특정 효소가 일정 수준 이상 축적되면 이것이 방아쇠 역할을 해 앵커와 IL-2의 연결을 끊어내면서 암 주변에서만 약물이 폭발적으로 방출되도록 설계했다.
이처럼 정교한 다단계 메커니즘이 인간의 개입 없이 AI에 의해 설계됐다는 점이 핵심이다. 이 대표는 "스페이서에게는 '암을 치료할 새로운 방법을 찾아보라'는 거대한 주제만 주어졌다"며 "이 복잡한 과정은 아무런 인간의 개입 없이 AI가 스스로 생각해낸 결과물"이라고 설명했다.
데이터로 입증한 '클래스'…'발명 공장'으로 과학기술 패권 노린다
'스페이서'가 내놓는 과학적 개념의 질은 객관적인 데이터로도 증명됐다. 이 대표는 '스페이서'가 생성한 가설과 'GPT-5' 등 최신 LLM들이 만든 가설, 실제 최상위 과학 저널 논문의 핵심 개념을 벡터 공간에 시각화한 자료를 공개했다.
분석 결과는 놀라웠다. 스페이서의 과학적 개념들은 '네이처'와 '사이언스'급 논문들과 같은 공간에 유의미하게 겹쳐 분포했다. 반대로 다른 LLM들이 생성한 아이디어는 전혀 다른 공간에 머물렀다.
이 대표는 "스페이서가 논리적, 개념적으로 실제 인간의 최상위 연구와 훨씬 유사하다는 것"이라고 강조했다.
아스테로모프는 이 기술을 통해 '발명의 알파폴드 모멘트'를 일으키겠다는 포부다. 과거 구글 딥마인드의 '알파폴드'가 단백질 구조 예측의 새 시대를 연 것처럼 스페이서가 과학적 발명 자체를 대량 생산하는 시대를 열겠다는 것이다.
그는 "인류가 그동안 생각해낸 모든 과학적 개념보다 더 많은 가능성을 AI로 아주 빠른 시간 내에 열 수 있다"고 말했다.
이 회사는 이를 실현할 핵심 사업 모델로 '더 라이브러리' 프로젝트를 추진한다. 스페이서가 발굴한 수만 개의 과학적 가설을 지적재산권(IP)으로 축적해 거대한 '지식 도서관'을 구축하는 전략이다. 이 지식 자산을 기반으로 전 세계 연구기관이나 기업에 라이선스를 제공하거나 직접 신약 개발에 나서는 것도 가능하다.
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궁극적인 목표는 과학 발견의 속도를 기하급수적으로 높여 산업의 판도를 바꾸는 것이다.
이 대표는 "그래픽처리장치(GPU) 자원이 많으면 하루에 수십 개가 아니라 수백, 수천 개의 과학적 개념을 계속 만들어낼 수 있다"며 "이를 통해 전 세계 과학 기술 패권의 지형이 뒤흔들릴 수 있다고 생각한다"고 말했다.
