스탠퍼드 연구진이 인공지능을 활용해 합성 바이러스를 어떻게 개발했는지
![대장균을 표적으로 하는 AI 생성 합성 바이러스]()
AI 분야 리더들은 생물학적 기능을 갖춘 AI 모델과 관련된 잠재적 위험을 강조했습니다. 출처: CDC/Unsplash
미국 연구진은 AI를 활용해 대장균을 표적으로 하는 최초의 합성 바이러스를 개발했으며, 앤트로픽(Anthropic)의 다리오 아모데이(Dario Amodei) CEO는 AI로 인한 생물학적 위협에 대한 우려를 제기했다.
미국 스탠퍼드 대학교의 과학자들은 인공지능을 활용해 자연계에는 존재하지 않는 바이러스를 설계해 냈다.
이 연구팀은 새로운 DNA 서열을 제안함으로써 복잡한 생물학적 과제를 해결하도록 설계된 생성형 AI 모델인 ‘Evo 2’가 생성한 게놈을 기반으로 연구를 진행했다.
이러한 획기적인 성과는 의료 및 의학 연구에 큰 가능성을 제시하는 한편, 심각한 안전 및 생물보안 문제를 야기하기도 한다.
앤트로픽(Anthropic)의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 구글 딥마인드(Google DeepMind) 의장 데미스 하사비스(Demis Hassabis)를 비롯한 AI 업계 리더들은 이미 AI 발전으로 인한 생물학적 위험에 대해 경고한 바 있다.
구글 딥마인드의 공동 창립자이자 CEO인 데미스 하사비스. 출처: 데미스 하사비스/링크드인
AI로 설계된 신종 바이러스
화학 공학자 브라이언 히(Brian Hie)와 생명공학 대학원생 사무엘 킹(Samuel King)은 자연적으로 박테리아를 사멸시키는 박테리오파지를 연구하며, 이를 잠재적인 새로운 항생제로 개발하고자 했다.
연구진은 이 과제에 생성형 AI 모델인 ‘Evo 2’를 적용했다. 스탠퍼드 대학교의 공식 간행물인 《스탠퍼드 리포트》에 따르면, 연구진은 박테리오파지 ΦX174를 기반으로 Evo 2가 제안한 새로운 DNA 서열을 활용했다.
연구팀은 이 모델을 활용해 대장균에 대한 효능을 테스트하기 위해 약 300개의 파지(박테리아를 감염시키고 내부에서 증식하며 박테리아를 사멸시키는 바이러스의 일종)를 합성하고 실험했다.
그 후 연구진은 대장균을 매우 효과적으로 사멸시키는 16종의 파지로 후보 목록을 좁혔다.
브라이언 히(Brian Hie), 스탠퍼드 대학교 조교수. 출처: 브라이언 히/LinkedIn
“이번 연구에서는 모델이 아무것도 추가하지 않은 상태에서 왼쪽에서 오른쪽으로 한 번에 전체 게놈을 끝에서 끝까지 생성하도록 지시했습니다.” 브라이언은 스탠포드 리포트와의 인터뷰에서 연구팀이 수천 가지의 후보를 도출해 낸 과정을 설명하며 이같이 말했다.
“실험실 테스트 결과, Evo가 제안한 몇 가지 파지가 천연 ΦX174보다 더 높은 적응도를 보였습니다.”
신흥 위험
BBC 뉴스에 따르면, 존스홉킨스 대학교 보건안보센터의 토마스 잉글스비(Thomas Inglesby) 박사와 모리츠 한케(Moritz Hanke) 박사는 이러한 연구 결과가 “시급한 생물안전 및 생물보안 문제”를 제기한다고 밝혔다.
그들은 이 문제가 더 이상 “생성형 바이러스 게놈 설계가 존재할 것인가”의 문제가 아니라, “심각한 피해를 초래하지 않으면서” 이를 사용할 수 있는지의 문제라고 주장했다. 예를 들어, 그들은 질병을 유발할 가능성이 있는 새로운 바이러스를 만드는 것은 “추구되어서는 안 된다”고 지적했다고 BBC 뉴스는 보도했다.
AI 분야 리더들은 생물학적 기능을 갖춘 AI 모델에서 비롯될 수 있는 잠재적 위험을 명확히 제시했다.
다리오 아모데이는 지난 6월 자신의 블로그에 “AI 모델은 간신히 일관된 코드 한 줄을 작성하던 수준에서, 주요 AI 기업에서 코드의 대부분을 작성하는 단계로 발전했다”고 썼다. 그는 생물학, 물리학, 수학, 금융, 법학, 번역 및 기타 분야에서도 유사한 발전이 이루어졌다고 언급했다.
안트로픽(Anthropic)의 공동 창립자 겸 CEO 다리오 아모데이. 출처: 게티 이미지
그는 첨단 모델로 인한 현재의 사이버 위험이 다른 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 강조하며 다음과 같이 말했다. “마이토스(Mythos)급 모델이 초래하는 사이버 위험이 우리가 직면해야 할 마지막 위험은 아닐 것이다. 생물학적 위험이 곧 뒤따를 것이며, 심각한 AI 자율성 위험도 머지않아 나타날 수 있다고 믿는다.”
생물학적 위협에 대해 엄중한 경고를 전하며, 다리오는 다음과 같이 썼다. “안트로픽(Anthropic)은 AI가 결국 수백만 명의 생명을 위협할 수 있는 생물학적 무기를 만들어내거나, 극단적인 경우 인류 자체를 위협할 수 있는 자율적인 오작동을 일으킬 수도 있다는 점을 분명히 인식하고 있었다.”

시사점 및 생물학적 가능성
스탠퍼드 연구진은 현재 이 연구 결과를 상용화할 계획이 없으며 ‘Evo 2’를 공개적으로 이용할 수 있게 했지만, 의료 및 의학 연구에 미치는 영향은 지대하다.
“브라이언 히(Brian Hie)의 획기적인 논문의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다,”라고 유전체학 전문가이자 DNA 합성 기업 제니로(Genyro)의 CEO인 에이드리언 울프슨(Adrian Woolfson)은 파이낸셜 타임스(Financial Times)에 말했다.
“이는 생물학계의 ‘라이트 형제 시대’를 상징하는 것으로, 우리는 더 이상 진화가 만들어낸 결과물을 단순히 관찰하는 데 그치지 않고, 미래 생물학적 가능성의 광활한 지평을 마주하게 될 것입니다.”
세계경제포럼(WEF)은 AI가 질병 표적 식별, 신규 화합물 생성, 안전성 예측 등 신약 개발의 핵심 단계를 가속화하고 최적화할 수 있다고 주장한다.
생물학, 신약 개발, 그리고 복잡한 문제에 대한 새로운 과학적 해결책 분야의 전례 없는 발전 속도는 제약 및 의료 분야 전반에 걸쳐 막대한 파급 효과를 가져올 것이다.
관련 기사
인공지능이 중국의 신약 개발 과정을 어떻게 가속화하는가
Insilico Medicine의 CEO 알렉사조르코프는 중국에서 인공지능을 실험실 연구와 통합함으로써 신약 개발 후보물 생성 기간을 약 1년으로 단축했다고 밝혔다.조르코프에 따르면, 홍콩 상장사인 이 회사의 가장 진전된 프로그램은 단 9개월 만에 후보물 지정을 달성했으며, 일반적인 기간은 13개월이다. 이는 동일한 마일스톤에 도달하는 데 일반적으로 약 4년 반이 필요한 기존 방법과 크게 대조된다.이러한 기간은 신약 상용화 전체 과정이 아닌,
솔(Sol)과 루나(Luna)가 합류함에 따라 OpenAI GPT-6, 벤치마크 전반에 걸쳐 토큰 비용을 절반으로 절감
Artificial Analysis에 따르면, GPT-6 Sol(max)은 지능 부문에서 1위를 차지했으며 가격은 48달러이다. 이미지 출처: 게티 이미지오픈AI가 GPT-6 Sol과 Luna를 출시한 후, 솔루션 엔지니어링 책임자인 맷 위버(Matt Weaver)는 AI 매거진과의 인터뷰에서 이 새로운 모델들이 기업에 어떻게 향상된 운영 유연성을 제공하는
헥사곤: 성인 절반 이상이 로봇에 흥미를 느끼고 있다
로봇이 비즈니스 운영에 점점 더 많이 도입되고 있다. 출처: 휴머노이드헥사곤(Hexagon)의 데이터에 따르면 성인의 59%가 로봇과 함께 일하는 것에 기대감을 나타내고 있지만, 성장 중인 ‘로봇 세대’인 어린이들은 AI가 도입된 직장을 훨씬 더 열망하고 있다헥사곤(Hexagon)의 새로운 데이터에 따르면, 성인의 절반 이상이 로봇과 함께 일하게 될 전망에
관련 특별 주제 추천
의견 (0)
0/500
AI 분야 리더들은 생물학적 기능을 갖춘 AI 모델과 관련된 잠재적 위험을 강조했습니다. 출처: CDC/Unsplash
미국 연구진은 AI를 활용해 대장균을 표적으로 하는 최초의 합성 바이러스를 개발했으며, 앤트로픽(Anthropic)의 다리오 아모데이(Dario Amodei) CEO는 AI로 인한 생물학적 위협에 대한 우려를 제기했다.
미국 스탠퍼드 대학교의 과학자들은 인공지능을 활용해 자연계에는 존재하지 않는 바이러스를 설계해 냈다.
이 연구팀은 새로운 DNA 서열을 제안함으로써 복잡한 생물학적 과제를 해결하도록 설계된 생성형 AI 모델인 ‘Evo 2’가 생성한 게놈을 기반으로 연구를 진행했다.
이러한 획기적인 성과는 의료 및 의학 연구에 큰 가능성을 제시하는 한편, 심각한 안전 및 생물보안 문제를 야기하기도 한다.
앤트로픽(Anthropic)의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 구글 딥마인드(Google DeepMind) 의장 데미스 하사비스(Demis Hassabis)를 비롯한 AI 업계 리더들은 이미 AI 발전으로 인한 생물학적 위험에 대해 경고한 바 있다.
구글 딥마인드의 공동 창립자이자 CEO인 데미스 하사비스. 출처: 데미스 하사비스/링크드인
AI로 설계된 신종 바이러스
화학 공학자 브라이언 히(Brian Hie)와 생명공학 대학원생 사무엘 킹(Samuel King)은 자연적으로 박테리아를 사멸시키는 박테리오파지를 연구하며, 이를 잠재적인 새로운 항생제로 개발하고자 했다.
연구진은 이 과제에 생성형 AI 모델인 ‘Evo 2’를 적용했다. 스탠퍼드 대학교의 공식 간행물인 《스탠퍼드 리포트》에 따르면, 연구진은 박테리오파지 ΦX174를 기반으로 Evo 2가 제안한 새로운 DNA 서열을 활용했다.
연구팀은 이 모델을 활용해 대장균에 대한 효능을 테스트하기 위해 약 300개의 파지(박테리아를 감염시키고 내부에서 증식하며 박테리아를 사멸시키는 바이러스의 일종)를 합성하고 실험했다.
그 후 연구진은 대장균을 매우 효과적으로 사멸시키는 16종의 파지로 후보 목록을 좁혔다.
브라이언 히(Brian Hie), 스탠퍼드 대학교 조교수. 출처: 브라이언 히/LinkedIn
“이번 연구에서는 모델이 아무것도 추가하지 않은 상태에서 왼쪽에서 오른쪽으로 한 번에 전체 게놈을 끝에서 끝까지 생성하도록 지시했습니다.” 브라이언은 스탠포드 리포트와의 인터뷰에서 연구팀이 수천 가지의 후보를 도출해 낸 과정을 설명하며 이같이 말했다.
“실험실 테스트 결과, Evo가 제안한 몇 가지 파지가 천연 ΦX174보다 더 높은 적응도를 보였습니다.”
신흥 위험
BBC 뉴스에 따르면, 존스홉킨스 대학교 보건안보센터의 토마스 잉글스비(Thomas Inglesby) 박사와 모리츠 한케(Moritz Hanke) 박사는 이러한 연구 결과가 “시급한 생물안전 및 생물보안 문제”를 제기한다고 밝혔다.
그들은 이 문제가 더 이상 “생성형 바이러스 게놈 설계가 존재할 것인가”의 문제가 아니라, “심각한 피해를 초래하지 않으면서” 이를 사용할 수 있는지의 문제라고 주장했다. 예를 들어, 그들은 질병을 유발할 가능성이 있는 새로운 바이러스를 만드는 것은 “추구되어서는 안 된다”고 지적했다고 BBC 뉴스는 보도했다.
AI 분야 리더들은 생물학적 기능을 갖춘 AI 모델에서 비롯될 수 있는 잠재적 위험을 명확히 제시했다.
다리오 아모데이는 지난 6월 자신의 블로그에 “AI 모델은 간신히 일관된 코드 한 줄을 작성하던 수준에서, 주요 AI 기업에서 코드의 대부분을 작성하는 단계로 발전했다”고 썼다. 그는 생물학, 물리학, 수학, 금융, 법학, 번역 및 기타 분야에서도 유사한 발전이 이루어졌다고 언급했다.
안트로픽(Anthropic)의 공동 창립자 겸 CEO 다리오 아모데이. 출처: 게티 이미지
그는 첨단 모델로 인한 현재의 사이버 위험이 다른 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 강조하며 다음과 같이 말했다. “마이토스(Mythos)급 모델이 초래하는 사이버 위험이 우리가 직면해야 할 마지막 위험은 아닐 것이다. 생물학적 위험이 곧 뒤따를 것이며, 심각한 AI 자율성 위험도 머지않아 나타날 수 있다고 믿는다.”
생물학적 위협에 대해 엄중한 경고를 전하며, 다리오는 다음과 같이 썼다. “안트로픽(Anthropic)은 AI가 결국 수백만 명의 생명을 위협할 수 있는 생물학적 무기를 만들어내거나, 극단적인 경우 인류 자체를 위협할 수 있는 자율적인 오작동을 일으킬 수도 있다는 점을 분명히 인식하고 있었다.”

시사점 및 생물학적 가능성
스탠퍼드 연구진은 현재 이 연구 결과를 상용화할 계획이 없으며 ‘Evo 2’를 공개적으로 이용할 수 있게 했지만, 의료 및 의학 연구에 미치는 영향은 지대하다.
“브라이언 히(Brian Hie)의 획기적인 논문의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다,”라고 유전체학 전문가이자 DNA 합성 기업 제니로(Genyro)의 CEO인 에이드리언 울프슨(Adrian Woolfson)은 파이낸셜 타임스(Financial Times)에 말했다.
“이는 생물학계의 ‘라이트 형제 시대’를 상징하는 것으로, 우리는 더 이상 진화가 만들어낸 결과물을 단순히 관찰하는 데 그치지 않고, 미래 생물학적 가능성의 광활한 지평을 마주하게 될 것입니다.”
세계경제포럼(WEF)은 AI가 질병 표적 식별, 신규 화합물 생성, 안전성 예측 등 신약 개발의 핵심 단계를 가속화하고 최적화할 수 있다고 주장한다.
생물학, 신약 개발, 그리고 복잡한 문제에 대한 새로운 과학적 해결책 분야의 전례 없는 발전 속도는 제약 및 의료 분야 전반에 걸쳐 막대한 파급 효과를 가져올 것이다.
인공지능이 중국의 신약 개발 과정을 어떻게 가속화하는가
Insilico Medicine의 CEO 알렉사조르코프는 중국에서 인공지능을 실험실 연구와 통합함으로써 신약 개발 후보물 생성 기간을 약 1년으로 단축했다고 밝혔다.조르코프에 따르면, 홍콩 상장사인 이 회사의 가장 진전된 프로그램은 단 9개월 만에 후보물 지정을 달성했으며, 일반적인 기간은 13개월이다. 이는 동일한 마일스톤에 도달하는 데 일반적으로 약 4년 반이 필요한 기존 방법과 크게 대조된다.이러한 기간은 신약 상용화 전체 과정이 아닌,
솔(Sol)과 루나(Luna)가 합류함에 따라 OpenAI GPT-6, 벤치마크 전반에 걸쳐 토큰 비용을 절반으로 절감
Artificial Analysis에 따르면, GPT-6 Sol(max)은 지능 부문에서 1위를 차지했으며 가격은 48달러이다. 이미지 출처: 게티 이미지오픈AI가 GPT-6 Sol과 Luna를 출시한 후, 솔루션 엔지니어링 책임자인 맷 위버(Matt Weaver)는 AI 매거진과의 인터뷰에서 이 새로운 모델들이 기업에 어떻게 향상된 운영 유연성을 제공하는
헥사곤: 성인 절반 이상이 로봇에 흥미를 느끼고 있다
로봇이 비즈니스 운영에 점점 더 많이 도입되고 있다. 출처: 휴머노이드헥사곤(Hexagon)의 데이터에 따르면 성인의 59%가 로봇과 함께 일하는 것에 기대감을 나타내고 있지만, 성장 중인 ‘로봇 세대’인 어린이들은 AI가 도입된 직장을 훨씬 더 열망하고 있다헥사곤(Hexagon)의 새로운 데이터에 따르면, 성인의 절반 이상이 로봇과 함께 일하게 될 전망에





집






