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“인간 뛰어넘는다더니…” AI, 생물학 예측에서 굴욕적인 참패 맛봤다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.08.07 02:23

기사 3줄 요약

1 최신 AI, 유전자 활동 예측 시험에서 굴욕적 참패
2 단순 덧셈 계산보다 낮은 정확도, 복잡성 이해 못해
3 과학계, AI 맹신 경고하며 신중한 접근 필요성 강조

최근 AI가 인간 의사를 대체할 것이라는 기대가 컸습니다. 하지만 생물학 분야에서는 아직 갈 길이 멀어 보입니다. 세계적인 과학 저널 ‘네이처 메소드(Nature Methods)’에 실린 한 연구에 따르면, 최신 AI 모델들이 유전자 활동 예측 시험에서 충격적인 성적표를 받았습니다. 심지어 사람이 하는 단순 계산보다도 못한 결과를 보여준 것입니다.

그래서, 무슨 시험이었는데?

연구진은 AI에게 조금 어려운 문제를 냈습니다. 특정 유전자를 인위적으로 바꿨을 때, 다른 유전자들의 활동이 어떻게 변하는지 예측해보라는 과제였습니다. 우리 몸의 유전자는 약 2만 개에 달합니다. 이들은 서로 복잡하게 얽혀 있어 하나가 바뀌면 여러 개가 연쇄적으로 영향을 받습니다. 마치 거대한 거미줄 같다고 할 수 있습니다. 연구진은 ‘크리스퍼(CRISPR)’라는 유전자 가위 기술을 이용했습니다. 이 기술로 특정 유전자의 활동을 켜거나 끈 뒤, 세포 전체의 변화를 AI가 맞출 수 있는지 확인한 것입니다.

AI, 왜 그렇게 못했는데?

결과는 실망스러웠습니다. AI 모델들은 두 개 이상의 유전자가 동시에 변할 때 생기는 복잡한 시너지 효과를 거의 예측하지 못했습니다. 오히려 각 유전자의 변화 값을 단순히 더하는 ‘단순 덧셈 모델’이 AI보다 훨씬 정확했습니다. 이는 AI가 생물학의 엄청난 복잡성을 아직 제대로 학습하지 못했다는 뜻입니다. 생명 현상은 1 더하기 1이 2가 아닌, 3이나 100이 될 수도 있는 복잡계입니다. AI가 특정 단백질 구조 예측에서는 성공했지만, 이런 복잡한 상호작용 예측은 아직 역부족임이 드러났습니다.

그럼 AI는 희망이 없는 거야?

물론 이번 연구가 AI의 가능성을 완전히 부정하는 것은 아닙니다. 다만 AI에 대한 과도한 기대를 경계하고, 현실을 직시해야 한다는 중요한 메시지를 던집니다. AI가 몇몇 분야에서 성공했다고 해서 모든 과학 문제를 해결할 마법 지팡이는 아닙니다. 복잡한 생명 현상을 이해하려면, 여전히 꾸준한 실험과 데이터 축적이 필수적입니다. 이번 결과는 AI를 과학 연구에 적용할 때, 그 한계를 명확히 알고 신중하게 접근해야 한다는 교훈을 줍니다. AI는 훌륭한 조수일 뿐, 아직 만능 해결사는 아닙니다.

편집자: 이도윤 기자

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