
Stephanie Arnett/MIT Technology Review
A data bottleneck is holding AI science back, says new Nobel winner
노벨상 수상자 “데이터 병목 현상이 AI 과학 발전 막는다”
AI를 과학적 발견의 도구로 유용하게 사용하려면 고품질 데이터가 필요하다.
데이비드 베이커(David Baker) 미국 워싱턴 대학교 교수는 피곤하지만 기분이 좋았다. 노벨 화학상을 받았기 때문이다.
한밤중에 그를 깨운 것은 스웨덴 왕립 과학원에서 온 전화였다. 아니, 정확히는 그의 아내였다. 워싱턴 D.C.의 자택으로 걸려 온 전화를 받은 아내가 그가 노벨상을 받았다며 소리를 질렀던 것이다. 이 상은 그가 생화학자로서 이룬 공로에 대한 최고의 인정이었다.
발표 다음 날 그는 필자에게 “어제는 새벽 2시에 깼고 하루 종일 파티와 축하 행사들로 일정이 가득 차 전혀 자지 못했다”며 “오늘은 조금이나마 일상으로 돌아갈 수 있기를 바란다”고 말했다.
이번 노벨상은 인공지능(AI)의 역사에서 중대한 이정표가 되었다. 두 부문에서 AI와 관련된 발견으로 수상자가 나왔기 때문이다.
베이커는 유일한 노벨 화학상 수상자가 아니다. 스웨덴 왕립 과학원은 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 공동 창립자이자 CEO인 데미스 허사비스(Demis Hassabis)와 역시 구글 딥마인드의 수석 연구원인 존 점퍼(John M. Jumper)에게도 노벨 화학상을 수여했다. 구글 딥마인드는 단백질의 구조를 예측하는 도구인 알파폴드(AlphaFold)에 대한 연구를, 베이커는 AI를 활용해 새로운 단백질을 설계한 연구를 인정받아 노벨상을 받았다. 더 자세한 내용은 본지 기사에서 확인할 수 있다.