특검 압수수색에 국힘 의원들 집단 농성···장동혁 “이재명 정권에 반격 시작”

국민의힘 의원들이 3일 국회 내 원내대표실 등을 겨냥한 내란 특검의 이틀째 압수수색 시도를 막겠다며 집단행동에 돌입했다. 장동혁 대표는 “무도한 압수수색이 이재명 정권의 목숨을 단축하는 시발점이 될 것”이라며 원외 세력과 결합한 “반격”을 예고했다.
국민의힘은 이날 오전부터 국회에서 긴급 최고위원회의와 긴급 의원총회, 규탄대회를 연달아 열고 국회 본청 내 국민의힘 원내대표실·원내행정실을 대상으로 한 내란 특검의 압수수색 시도를 비판했다. 특검이 전날에 이어 이날도 추경호 의원(전 원내대표)의 12·3 불법계엄 당시 계엄 해제 요구 결의안 표결 방해 혐의로 압수수색에 나서자 집단행동에 착수한 것이다.
장 대표는 “원내대표실과 원내행정국은 국민의힘의 모든 전략·전술과 국회의원 한 명 한 명, 당원들의 모든 소중한 자산들이 있는 곳”이라며 집단행동을 이끌었다. 그는 규탄대회에서 “더불어민주당의 터무니 없는 내란 정당 몰이가 끝나는 순간 이재명 정권의 생명도 끝날 것”이라며 “온 당원, 온 국민과 함께 힘을 합쳐서 내란 정당 몰이를 종식하고 이재명 정권에 반격을 시작하겠다”고 말했다. 그는 각지의 원외 당원협의회 위원장들과 만나 “기존의 투쟁 방식을 버리고 원내에서 원외까지 확장해 우리가 힘을 합쳐서 싸워야겠다”고 했다.
특검이 오후부터 원내대표실·원내행정실을 압수수색한다는 소식이 알려지자 의원들은 두 사무실 앞 복도에 앉아 저지 농성에 돌입했다. 송언석 원내대표는 “압수수색이 무산될 때까지 무기한 농성을 시작하겠다”고 했다.
특검 관계자가 원내대표실로 진입하는 장면을 국회사무처 방호 관계자가 촬영하자 국민의힘 의원들이 “정당 사찰”이라며 강하게 반발했다. 국민의힘 원내지도부 요구로 농성 현장에 온 김민기 국회 사무총장은 “이런 경우 보고용으로 찍었다고 한다”며 “의심을 살만한 행위라 생각돼 사과드린다”고 말했다.
송 원내대표는 “우원식 국회의장이 전날 임의제출 방식을 (당과 특검이) 협의하도록 시간을 충분히 주겠다고 말했다”며 “협의를 계속해 의견이 상당 부분 좁혀졌는데 우 의장이 (압수수색을) 언제 허가했나”라고 항의했다. 김 사무총장은 “(오늘 오전) 이학영 부의장에게 전화하니 오전 중 협의를 마치고 하라고 (이 부의장이) 말씀 주셨다”라고 말했다. 우 의장은 중국 전승절 80주년 기념식 참석차 중국을 방문 중이다.
장 대표는 “우 의장이 임의제출 협의가 안 되면 (압수수색을) 허가해도 좋다는 지침을 내리고 출발했다고 본다”며 “민주당 소속이었던 국회의장이 대놓고 민주당 쪽에 서 계신다는 말씀을 강하게 드리고 매우 유감스럽다”고 말했다.
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>
국방부가 입대한 모든 장병이 드론 조종을 할 수 있도록 하겠다고 4일 밝혔다. 드론이 현대전에서 핵심 전력이 된 것에 대응하기 위해서다.
안규백 국방부 장관은 이날 강원도 원주시 육군 36사단에서 열린 ‘소형드론·대(對)드론 실증 전담부대’ 지정식에서 “50만 드론 전사 양성을 추진하겠다”고 밝혔다. 안 장관은 이날 육군 36사단을 드론 실증 전담부대로 지정했다.
50만 드론 전사 양성 사업은 모든 장병이 드론 조종 자격증을 취득하도록 해, 드론을 활용한 전투력을 증강하겠다는 게 골자다. 육군의 상비부대와 교육기관에 분대당 1대 이상씩 드론이 보급된다. 장병들이 운용하는 드론의 핵심 부품을 국내 업체에서 조달하겠다는 계획도 담겼다.
이 사업을 위해 내년 국방비에 204억5000만원이 편성됐다. 올해 관련 예산 23억7900만원에서 많이 늘어난 수치다.
구체적으로 보면 장병들이 조종 기술을 익힐 때 사용하는 저가의 소모성 교육훈련용 드론 1만1184대를 도입하는 데 190억원이 투입된다. 드론 전문교관 양성에 14억3000만원이 책정됐다. 드론 교육은 부대 내 풋살장이나 체육관 등에 안전 펜스와 그물망, 비행 장애물 등을 설치해 진행된다.
36사단 장병들은 이날 시연에서 경계용 드론으로 연병장에 있는 참호 내부의 적을 발견한 뒤 투하 드론을 이용해 수류탄을 참호에 떨어뜨렸다. 또 드론이 촬영한 영상을 실시간으로 전달받은 장병은 해당 드론이 장애물을 피하게끔 한 뒤 가상의 표적에 드론을 자폭시켰다. 드론 내부의 전자회로를 전자기파(EMP)로 격추하는 안티 드론 작전도 선보였다.
드론 전사 양성은 드론이 현대전에서 저비용 고효율 타격 수단이 됐다는 판단에 따른 대응이다. 최근 러시아·우크라이나 전쟁 등에서 드론은 적의 동향을 파악하고, 미사일을 탑재해 적을 공격하는 역할을 맡았다. 러시아 쿠르스크 지역에 투입된 북한군은 우크라이나군의 드론에 미숙하게 대응해 다수의 사상자가 발생했다. 이후 북한군도 러시아로부터 드론 조종법과 관련 전술을 교육받은 것으로 알려져 있다.
일상에서 우리는 자연스럽게 ‘중개 수수료’를 낸다. 배달 앱으로 음식을 주문하고, 온라인 장터에서 생필품을 사고, 대행업체를 통해 숙소를 예약한다. 플랫폼을 이용하면 한눈에 최저가를 알 수 있고, 후기를 쉽게 접할 수 있다.
선택지가 넓어진 듯 보이지만 플랫폼 영향력이 커질수록 수수료와 최종 가격은 함께 뛴다. 수수료는 소비자와 판매자의 몫이다.
지난 1일 용산 대통령실 앞에 자영업자와 소상공인, 프리랜서 노동자, 시민사회단체 활동가 등이 모여 ‘온라인 플랫폼 법(온플법)’ 제정을 촉구하는 기자회견을 열었다. 배달의민족, 에어비앤비, 쿠팡 등의 플랫폼 기업이 하는 끼워팔기와 과도한 수수료 부과 등 불공정 행위를 규제하자는 목소리였다. 이들은 이재명 대통령의 대선 공약이기도 했던 약속을 지켜달라며 진정서를 제출했다.
“혹시 한 번 누워주실 수 있을까요? 절박함을 표현하기에 좋을 것 같습니다.”
기자회견 사회자의 갑작스러운 제안에 망설이던 참가자들이 땅바닥에 눕는다. 손팻말을 든 배달 노동자, 숙박업과 음식점 사장, 가사 노동자가 함께 목소리를 높였다.
“온라인 플랫폼 법을 즉각 제정하라!”
빈곤을 경험했거나 학력이 낮은 청년들은 취업, 분가, 결혼이 늦어지고 이로 인한 불이익과 우울감이 강화되는 경향이 나타난다는 연구 결과가 나왔다.
2일 한국보건사회연구원은 전날 이 같은 내용의 ‘청년 이행경로 변화의 파급효과와 인구사회정책적 함의’ 보고서를 공개했다고 밝혔다. 연구진은 한국복지패널 1차년도(2005년)부터 18차년도(2022년)까지 조사에 24∼39세의 관측 자료가 남아 있는 1200여명을 추출해 이들을 분석 대상으로 삼았다.
분석 결과 빈곤 경험이 있는 집단은 빈곤을 겪지 않은 집단보다 졸업·취업·분가·결혼의 4가지 생애사를 모두 경험한 비율이 나이가 들수록 확연히 낮았다.
빈곤 경험이 없는 집단의 39세 기준 48.69%가 졸업·취업·분가·결혼을 모두 경험했지만, 빈곤 집단은 같은 나이에서 35.26%에 그쳤다. 졸업 이후에도 취업·분가·결혼으로 이어가지 못한 청년은 빈곤 집단에서 25세에 25.64%, 39세에도 10.90%를 기록했다. 반면 비빈곤 집단은 각가 8.10%, 4% 미만으로 큰 차이를 보였다.
학력 수준 역시 생애 이행에 뚜렷한 영향을 미쳤다. 고졸 이하 청년은 대졸 이상 청년에 비해 같은 나이에도 네 가지 생애사를 모두 경험한 비율이 낮았으며, 취업 시점이 늦을수록 우울감이 커지고 자존감은 낮아졌다. 결혼 역시 삶의 질에 큰 영향을 미쳐, 결혼이 늦거나 하지 않은 집단은 우울감이 더 크고 정서적 만족도도 낮았다.
연구진은 “청년기의 주요 이행 단계가 늦춰지거나 정체되면 그 부정적 영향이 누적될 수 있다”며 초기 청년 단계에서의 조기 개입이 필요하다고 강조했다. 이를 위해 청년의 필요에 기반한 금융·사회서비스·훈련을 지원하는 ‘청년 배낭 계좌’ 도입, 돌봄·기후 대응 등 사회적으로 중요한 분야에서 정부가 직접 청년 일자리를 제공하는 참여 소득형 일자리 보장제 등을 제안했다.

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