가전내구제 [최정균의 유전자 천태만상]생명연장의 꿈이 현실로…AI가 창조할 ‘호모 신테티쿠스’ 시대

가전내구제 인간 창작물·AI 생성물, 경계 모호생명의 언어 DNA까지 영토 확장단백질 구조 예측해 신약 앞당기고맞춤 ‘항암 백신’도 빠르게 찾아내
미지의 영역 ‘암흑물질’ 해독 도전유전체 합성 ‘인간 설계’ 시대 열어자연선택이란 진화의 굴레 벗어나질병·노화 극복, 무결점 인간 생성
AI의 힘을 빌려 다시 쓰일 인류우리는 어떤 ‘인간’을 바라고 있나AI는 ‘입력’될 내용에 따라 작동미래는 우리 선택에 따라 달라진다
알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단에게 거둔 승리는 많은 이들을 충격에 빠뜨리며 학계와 산업계에 딥러닝 열풍을 일으켰다. 그러나, 인공지능(AI)이 우리의 실생활을 파고든 계기는 알파고가 아닌 Chat(챗)GPT의 등장이었다. ChatGPT의 T는 transformer 즉 변환기를 의미한다. 현실 세계의 정보를 입력받아 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터로 변환하고, 연산을 통해 도출된 결과를 다시 현실 세계의 정보로 변환하여 출력해 주는 역할을 한다. 특히 언어라는 정보를 다룸으로써 인간과 대화가 가능해진 것이 우리의 삶에 큰 영향을 끼치는 요인이다.
알파고 때는 별로 문제의식이 없던 사람들도 자신들의 일이 되기 시작하자 이제서야 위기의식을 느끼고 우려의 목소리를 내고 있다. 엄청난 양의 문서를 빠르게 처리하고 분석하는 능력이 몇몇 전문 직종의 업무를 대체하는 것이 현실화되고 있다. 그뿐만이 아니다. ChatGPT의 G는 generative 즉 이것이 생성형 AI임을 뜻한다. 학습한 내용 외에 새로운 정보를 ‘창작’할 수 있다는 말이다. 문학 작품이나 학술 논문과 같은 인간의 창작물과 AI의 생성물 간의 경계는 불분명해지고 있다.
하지만 정말 본질적이고 실존적인 문제는 따로 있다. 각 개인뿐 아니라 인류라는 종으로서의 정체성마저도 AI를 통해 규정할 수 있는 시대가 온다는 점에서 그렇다. 쉽게 말해 AI가 인간의 창작물을 흉내내는 정도가 아니라 AI가 인간 자체를 창작할 가능성에 대한 이야기다. 그것은 바로 유전자(gene)가 DNA와 단백질이라는 ‘언어’로 설계되기 때문이다. DNA는 4개, 단백질은 20개의 알파벳으로 이루어진 언어 체계다. DNA로부터 단백질이 합성되는 과정을 ‘번역’이라고 부르는 것도 그런 이유다. 이러한 생명의 언어는 변환기를 통해 컴퓨터가 처리 가능한 코드로 바뀐다.
또 다른 요소는 데이터의 양이다. ChatGPT의 P는 pretraining 즉 사전학습을 의미한다. 지난 수십년간 수많은 과학자들이 DNA와 단백질의 서열과 구조를 밝혀내고 모든 정보를 데이터베이스로 만들어 왔다. ChatGPT가 엄청난 양의 인간 언어를 학습한 것과 마찬가지로, 생명의 언어를 분석하는 AI 모델들은 22억개 이상의 단백질 서열, 17만개 이상의 3차원 단백질 구조, 13만여개의 유전체에 들어 있는 9조3000억개의 DNA 글자를 학습에 활용했다(현재 출시된 모델 기준).
그중 하나인 알파폴드(AlphaFold)는 단백질의 아미노산 서열로부터 그것의 3차원 구조를 예측하는 기술이다. 알파폴드는 신약개발의 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 질병 원인 단백질의 3차원 구조를 빠르게 규명하여 거기 결합할 수 있는 화합물을 찾아낼 수 있어서다. 그러나 AI가 발굴한 후보물질이 곧바로 약으로 쓰이는 것은 아니다. 약물의 독성과 효과를 평가하는 지난한 과정을 거쳐야 한다.
그런데 최근 혁신적인 치료법으로 주목받고 있는 항암 백신은 AI의 예측을 곧바로 치료에 적용한다는 점에서 새롭다. 백신이 암 치료를 위해 사용될 수 있는 이유는 우리 몸에서 암세포가 감염체처럼 인식되기 때문이다. 암세포는 정상세포에는 없는 수많은 단백질 조각들을 만들어 낸다. 이들은 MHC라는 단백질과 결합하여 세포 표면에 제시되어 T 세포들에 의해 외래 물질, 즉 항원으로 인식된다. 백신은 이 과정을 촉진시켜 T 세포가 암세포를 사멸시키는 것을 도울 뿐 아니라 우리의 면역 체계가 같은 암의 재발을 방지하게끔 한다.
항암 백신을 개발하기 위해서는 수많은 단백질 조각들 중 어떤 것이 해당 환자의 MHC와 결합하여 T 세포와 반응할 수 있는지를 찾아내야 한다. MHC는 사람의 단백질 중 유전학적으로 가장 다양하다. 주된 MHC 유전자 6개 각각이 최소 2000가지 이상 존재하는데 사람마다 그 6개의 조합조차 다르다. T 세포 역시 수많은 종류의 병원체에 반응할 수 있을 만큼 다양하다. T 세포 수용체의 이론적인 가짓수는 수천조를 넘어선다.
AI는 이러한 천문학적인 양의 단백질 언어를 처리하여 가장 효과적일 것으로 예상되는 항원들을 추려낸다. 다른 약물과 달리 이러한 항암 백신은 비교적 안전할 뿐 아니라 환자마다 다르게 만들어지기 때문에 각 건별 허가 절차를 거치지 않고 곧바로 치료에 사용된다. 즉 AI가 직접 약을 제조하므로 그 성능이 치료 효과에 직결된다는 것을 의미한다.
그런데 유전체에는 단백질 정보만 존재하는 것이 아니다. 인간 유전체의 30억개 DNA 글자 중 고작 1.5%만이 단백질로 번역된다. 나머지 비번역 DNA 안에는 각 단백질이 어떻게 번역되어야 하는지를 조절하는 명령어들이 흩어져 있음이 밝혀져 왔다. 그러나 오랜 진화의 세월 동안 정제되지 않고 쓰인 이 고대의 언어는 완벽히 해독하는 것이 불가능에 가까운, 유전체의 ‘암흑물질’이라고 불린다. 여기에 도전장을 내민 것이 구글 딥마인드의 알파게놈(AlphaGenome)과 엔비디아가 스탠퍼드 대학 등과의 합작으로 내놓은 에보(Evo) 등이다.
비번역 DNA가 중요한 이유는 사람 간 차이를 유발하는 변이들의 대부분이 이곳에 존재하기 때문이다. 각종 신체지수와 생리학적 수치, 수많은 질병들, 약물 반응성, 면역학적 특성들, 여러 인지기능과 행동방식, 성격이나 성향 등 5000가지가 넘는 형질들이 비번역 DNA 서열에 좌우된다는 것이 밝혀졌다. 즉 단백질 그 자체가 아니라 조절 명령어에 의해 통제되는 단백질 생성의 차이가 중요하다는 것이다. 현재까지 7000개가 넘는 논문을 통해 100만개에 이르는 변이-형질 연관성이 밝혀졌다(2025년 8월 기준).
앞으로 DNA 언어모델이 충분히 발전한다면, 마치 단백질 서열로부터 3차원 구조를 예측하듯이, 개인의 유전체 서열로부터 형질을 예측하는 것이 가능해질 것이다. 물론 사람의 형질은 매우 복잡하지만 이 역시 변환기를 통해 컴퓨터가 처리할 수 있는 코드와 사람이 이해할 수 있는 언어 사이를 오갈 것이다. 수천가지가 넘는 형질의 목록과 그에 대한 값의 나열은 인간의 두뇌가 처리하기 곤란한 형태다. 결국 ChatGPT와 대화하듯이 중요하거나 관심 있는 부분에 대한 질문과 대답이 오가는 형태가 될 것이다. 이러한 대화가 이루어지는 맥락은 자명하다. 부모가 앞으로 태어날 아이에 대해 궁금해할 때다.
1978년 첫 시험관 아기가 영국에서 태어난 후 전 세계 1000만명이 넘는 사람들이 체외수정을 통해 태어났다. 이때 배아에 대한 착상 전 유전자검사를 거칠 수 있지만 선택의 폭은 매우 좁다. 애초에 여성의 몸에서 추출할 수 있는 난자의 개수가 10개 남짓이기 때문이다. 그러나 실험실에서 난자를 대량으로 배양할 수 있다면 어떨까. 몸에서 떼어낸 세포를 줄기세포를 거쳐 난자로 전환하는 것이 가능하기 때문이다. 이미 2018년 ‘사이언스’ 연구에서는 여성 및 남성에서 유래된 세포를 난자 전 단계까지 키우는 데 성공했고, 2023년 ‘네이처’ 연구에서는 수컷 쥐로부터 난자를 만들어 다른 수컷 쥐의 정자와 수정, 정상적인 새끼 쥐를 낳는 데까지 성공했다. 이 기술이 실현되면 AI는 수백개의 배아에 대한 유전체 정보로부터 형질을 예측하여 부모에게 그중 하나를 선택하게 할 수 있다.
그러나 여기서 그치지 않는다. AI는 주어진 유전 정보를 분석만 하는 것이 아니라 수정안까지 제시할 수 있다. 결국 사람들은 이 능력에 눈을 돌리게 될 것이다. 두 사람의 조합으로는 만족할 수 없는 경우들, 즉 한 명이 치명적인 유전자를 가지고 있거나, 두 사람 모두 가지고 있는 유전자들로 인해 어떤 형질을 벗어날 수 없는 경우들 때문이다. 인공생식을 시도하기 전, 부모는 AI를 통해 자신들의 유전체 정보를 기반으로 시뮬레이션을 수행하고, 본인들이 원하는 아이를 얻으려면 어떻게 유전체를 ‘교정’하거나 ‘편집’해야 할지 살펴볼 것이다. AI는 가장 효율적으로 부모들이 원하는 바를 얻을 수 있는 DNA 수정 알고리즘을 내놓을 것이다. 유전자 가위(CRISPR)는 특히 정자와 난자의 대량 배양 과정에서 효율적으로 작동하여 AI가 추천한 서열이 정확히 반영된 배아를 만들어 낼 것이다.
하지만 이것도 끝이 아니다. 앞서 언급했듯, 생성형 AI는 새로운 정보를 만들어낼 줄 안다. 예컨대 ChatGPT는 주어진 문장을 교정하거나 편집하는 데 그치는 것이 아니라 새로운 문장들로 이루어진 한 편의 글을 창작할 수 있다. 사람들이 사용하는 언어로부터 학습한 어휘, 문법, 어감, 뉘앙스 등을 살려 문맥과 목적에 맞게 정교한 작업을 수행하는 것이다. 이와 마찬가지로, 방대한 DNA 언어로부터 생명의 원리를 제대로 학습한 GeneGPT는 새로운 문장-단백질 서열 및 조절 명령어-들로 이루어진 한 편의 글, 즉 유전체 설계도를 창작해 낼 수 있다. 그 유전체가 낳게 될 수많은 형질들에 대한 예측과 함께 말이다.
교정과 편집을 유전자 가위가 실행한다면, 창작은 유전체 합성을 통해 실현시킬 수 있다. 2016년 ‘사이언스’와 2021년 ‘셀’에는 인공생명체 탄생이 보고된 바 있다. 유전체 전체를 디자인하여 합성 제작한 이 미생물은 스스로 생명을 유지할 뿐 아니라 번식까지 가능했다. 이 연구의 책임자인 크레이그 벤터는 “정말로 새로운 생명을 창조하고자 한다면 그것은 유전자 가위로는 불가능하다”고 말했다. 물론 합성 후 발견되는 오류들을 교정할 때는 유용할 것이다.
2025년 6월에는 더욱 충격적인 소식이 발표되었다. 세계 최대 의료연구재단인 영국의 웰컴트러스트(Wellcome Trust)가 미생물이 아닌 인간의 유전체 합성 프로젝트를 시작한다는 것이었다. 단기적으로는 염색체 하나를 합성하는 것을 목표로 하지만, 궁극적으로 전체 합성을 가능하게 하려는 야심찬 계획이다. 벤터와 함께 인간게놈프로젝트를 주도했던 프랜시스 콜린스는 “DNA 읽기의 다음 단계가 DNA 쓰기가 되는 것은 당연한 수순”이라고 한 바 있다.
이 기술이 완성된다면 인간은 자연선택이라는 진화의 굴레를 완전히 벗어나 ‘설계된’ 생명체로 거듭날 수 있게 된다. 그렇게 생겨난 인류의 후손은 더 이상 호모 사피엔스라 불리지 않을 것이다. 이는 AI가 현생인류를 멸종으로 이끄는 시나리오 중 가장 희망적인 것이다. AI 업계의 시선도 추상적 개념인 인공일반지능(AGI)보다는 다양한 분야에서 실질적 변화를 만들어내는 AI+X에 쏠려 있다. 인공일반지능이 지배하는 세상이 공상과학이라면, ‘AI+생물학’은 현실의 과학이다.
이렇게 합성될 새로운 인간 종, 호모 신테티쿠스(Homo syntheticus)는 자연적인 생식, 질병과 노화를 넘어서는 것은 물론이고, 우리가 지금은 상상하지 못하는 새로운 형질들을 갖출 수도 있다. “진정한 인간성은 자연으로의 회귀가 아니라 그로부터의 탈피에 있다”는 선언과 함께 시작한 본 연재는, 인간 사회의 온갖 부조리를 ‘자연에 굴복한 유전자’와 ‘유전자에 지배당한 인간’이라는 시각으로 해부해 왔다. AI의 힘을 빌려 다시 쓰게 될 새로운 인간성은 어떻게 형성될 것인가.
그것은 AI가 아닌 우리의 선택에 달려 있다. ChatGPT처럼 GeneGPT는 프롬프트 즉 우리의 입력을 기다리며 대기하고 있을 뿐이다. 우리는 어떤 인간을 바라는가? 인류의 미래는 결국 우리의 프롬프트에 의해 쓰여질 것이다. <시리즈 끝>
쿠데타 이후 4년여간 국제사회에서 고립돼온 미얀마 군정이 ‘반 서방 연대’를 강화하는 중국을 등에 업고 외교 고립에서 벗어나고 있다. 민 아웅 흘라잉 미얀마 최고사령관은 상하이협력기구(SCO) 정상회의와 전승절 80주년 열병식에 참석하며 외교적 입지를 다졌다.
흘라잉 최고사령관은 3일 중국 베이징 톈안먼에서 열린 열병식에 참석했다. 지난달 31일부터 이틀간 톈진에서 열린 SCO 정상회의에 초청된 그는 시진핑 중국 국가주석, 나렌드라 모디 인도 총리와 별도 양자 회담을 진행했다.
미얀마 매체 이라와디는 전날 이 같은 소식을 전하며 군정이 국내에서는 저항 세력에 잔혹한 공세를 펼쳐오다가 베이징 품 안에서 명성을 얻고 정치적 숨통을 틔워줄 무대를 찾았다고 평가했다.
미얀마와 가장 먼저 손을 잡은 나라는 중국이다. 중국은 2023년 미얀마 군정에 SCO ‘대화 파트너’ 지위를 준 데 이어 올해 SCO 정상회의에선 미얀마의 정회원 가입을 지지한다고 밝혔다. 또 중국 외교부는 올해 SCO에서 흘라잉 최고사령관을 ‘대통령 권한대행’이라고 지칭했다. 이전에 사용한 ‘미얀마 지도자’보다 더 격식 있는 호칭이다.
시 주석은 지난달 30일 흘라잉 최고사령관과 만나 오는 12월28일 군부 집권 이후 처음으로 열리는 미얀마 총선 지원 방안에 대해 논의하기도 했다. 미얀마에선 통치 정당성이 없는 군부 주최 선거 결과를 인정해선 안된다는 지적이 나오고 있다.
시 주석은 당시 “미얀마와 함께 국경 지역의 평화를 수호하겠다”며 미얀마 북부를 점령하고 있는 반군도 겨냥했다. 중국은 무기 밀수나 온라인 사기 등 반군의 주요 수익원을 국경에서 단속하는 방식으로 반군을 압박하고 있다.
이 같은 움직임은 그간 미얀마 군부에 미적지근한 반응을 보여온 동남아시아국가연합(아세안), 인도, 러시아 등에 중국이 미얀마 군부 통치를 공식 인정한다는 메시지를 준 셈이라고 이라와디는 분석했다. 인도 외무부는 “모든 이해 관계자가 참여하는 공정하고 포괄적인 방식으로 선거가 실시되길 바란다”며 총선을 공식 인정했다.
최근 상호관세 50%를 부과받으며 미국과 갈등을 겪은 인도 역시 미얀마 군정과 밀착하고 있다. 흘라잉 최고사령관과 회담을 마친 모디 총리는 지난달 31일 “미얀마는 인도의 동방정책과 이웃 우선 정책의 중요한 기둥”이라며 “우리는 무역, 에너지, 희토류 채굴, 안보 등 분야에서 관계를 강화할 수 있다는 데 동의했다”고 밝혔다.
희토류 생산국인 미얀마는 중국과 인도에 광물 자원 외교를 펼치는 한편, 반서방 움직임에 동참하고 있다. 흘라잉 최고사령관은 지난 1일 SCO 정상회의에서 “몇몇 주요 국가들이 자국의 민주주의 모델을 다른 국가에 강요하고 있다”며 “미얀마의 내부 상황을 무시하고 있다”고 발언했다. 이는 군부에 제재를 가한 서방 국가들을 겨냥한 것으로 보인다.
군부 제재와 다국적 기업 철수 등을 겪으며 미얀마가 심각한 경제난을 겪고 있는 상황에서 미얀마 군정은 SCO를 전후로 자국 기업인들과 중국 투자자와의 만남을 주선하고 중국 측에 투자를 요청했다.
미얀마 인권단체 ‘저스티스 포 미얀마’는 “군부의 SCO 가입을 지지하는 것은 군부가 국민을 상대로 벌이는 테러 활동을 더욱 강화하도록 돕는 것”이라며 중국에 미얀마 군정을 위한 정치·군사 지원을 즉시 중단할 것을 촉구했다.
GS건설이 3일 서울 성동구의 한 아파트 건설 현장에서 노동자 사망사고가 발생하자 해당 사고 현장의 공정을 즉시 중단하고 특별점검하겠다고 밝혔다.
GS건설은 허윤홍 대표이사 명의로 이날 사과문을 배포하고 “이번 사고는 건설 현장에서 근로자의 생명을 지켜야 할 의무가 있는 건설사에서 절대로 일어나서는 안 될 일”이라며 “변명의 여지가 없다”고 말했다.
GS건설은 이어 “이번 사고를 ‘용납할 수 없는 사태’로 받아들이고, 철저히 조사해 재발 방지를 위해 할 수 있는 모든 방법을 찾겠다”며 “사태 수습에 모든 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 또한 “경찰, 고용노동부 등 관계 당국이 사고 원인을 조사하는 데 적극적으로 협조하겠다”고 했다.
GS건설은 “현재 해당 사고 현장의 모든 공정을 즉시 중단하고, 전 현장의 안전 점검 및 위험 요인 제거를 위한 전사적 특별 점검을 시행할 예정”이라고 밝혔다.
안전사고 재발 방지도 약속했다. GS건설은 “안전 시스템 구축을 지속적으로 해왔음에도 사고를 왜 막지 못했는지, 근로자의 안전을 지키기 위해 현장에서 더 필요한 것은 무엇인지 등 안전관리 문제점을 하나하나 되짚겠다”고 강조했다. 이어 “‘제로베이스’에서 다시 시작한다는 각오로 철저하게 되돌아보고, 뼈를 깎는 노력으로 근로자 안전을 최우선으로 하는 현장 관리 체계를 강화하겠다”고 덧붙였다.
이날 오전 GS건설이 시공을 맡은 서울 성동구 용답동 아파트 건설 현장에서 노동자 1명이 추락해 숨지는 사고가 발생했다.

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