[2025.12.01 뉴스레터] 알파폴드의 미래: 구글 딥마인드 노벨상 수상자와의 인터뷰
안녕하세요?
오늘 뉴스레터에서는 지난해 노벨상을 수상한 구글 딥마인드의 존 점퍼 박사와의 인터뷰를 전해드립니다.
5년 전, 단백질 구조 예측이라는 50년 난제를 단 몇 시간 만에 해결하며 과학계를 뒤흔든 구글 딥마인드의 알파폴드를 기억하십니까?
알파폴드는 현재 처음 예상됐던 신약 개발이나 병원체 분석을 넘어, 꿀벌의 질병 저항성 연구, 합성 단백질 설계, 심지어 단백질 상호작용을 검색하는 엔진처럼 활용되는 등 생각지도 못한 새로운 활용법을 만들어 가고 있습니다.
알파폴드를 개발한 점퍼 박사는 이제 알파폴드와 LLM을 결합해 논문을 읽고, 가설을 만들고, 예측을 검증하며 스스로 개선하는 새로운 형태의 과학용 AI를 구상하고 있습니다. 그는 “과학을 더 빠르고 정확하게 만드는 작은 혁신들을 이어가고 싶다”고 말했습니다.
감사합니다. |
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‘알파폴드’가 단백질 구조 예측 분야를 혁신한 지 5년이 흘렀다. 알파폴드 개발로 지난해 노벨상을 수상한 구글 딥마인드의 존 점퍼(John Jumper) 박사는 현재 알파폴드에 대형언어모델(LLM)의 추론 능력을 결합하는 것을 목표로 하고 있다. 그는 “과학 분야에서 LLM의 영향력이 점점 더 커지지 않는다면 오히려 놀라울 것”이라고 말했다.
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꽃의 형태는 해당 지역과 전 세계 기후 조건이 복합적으로 작용해 만들어낸 결과물이다. 그렇다면 앞으로 기후가 계속 변한다면 꽃은 어떤 모습으로 바뀌게 될까? 예술 연구 프로젝트인 ‘식물의 미래(Plant Futures)’는 한 종의 꽃이 2023년부터 2100년까지 기후변화에 따라 어떻게 진화할지 상상하며, 점점 더워지는 지구가 가져올 복잡하고 장기적인 영향을 되돌아보게 한다. |
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삼바노바(SambaNova) 로드리고 리앙(Rodrigo Liang) CEO는 AI 인프라가 맞닥뜨린 ‘전력’의 한계를 “GPU 기반 기업들의 전력 비용은 이미 한계에 도달했다”고 설명했다. AI가 요구하는 것은 더 큰 모델이 아니라 지능이 흘러가는 경로가 효율적으로 설계된 구조라는 그는 "AI의 주도권은 더 이상 단순한 연산 성능에서 오지 않는다. 전력 효율 중심으로 인프라가 재편되고 있다"고 말했다. |
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MIT 테크놀로지 리뷰 11-12월호
당신은 AI와 일할 준비가 되어 있는가?
AI가 더 이상 ‘도구(tool)’에 머물던 시대는 끝났습니다. MIT 테크놀로지 리뷰 11·12월호는 일의 정의 자체가 다시 쓰이고 있는 지금, 그 변화의 중심으로 독자를 안내합니다. 또한 스스로 학습하며 진화하는 자율형 AI의 다섯 가지 비밀, 동물 인지에서 착안한 ‘비둘기와 강화학습’, AI 전쟁의 최전선과 사회적 충돌에 대한 다양한 기사들이 준비돼 있습니다.
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