스웨덴 왕립 과학 아카데미가 워싱턴 대학 데이비드 베이커 교수, 구글 딥마인드(Google DeepMind) 창립자인 데미스 하사비스와 선임 연구원 존 M. 점퍼에게 2024년도 노벨 화학상을 수여한다고 발표했다. 수여 이유는 계산을 통한 단백질 설계 및 단백질 구조 예측에 대해로 대규모 계산을 통한 단백질 설계와 구조 분석, AI를 이용한 단백질 구조 예측이 평가받았다.
단백질은 아미노산 20종류가 연쇄되어 복잡한 구조를 가진 분자다. 호르몬, 신호 물질, 항체 등 단백질은 생명 기초가 되는 모든 화학 반응을 제어하고 다양한 조직 구성 요소로도 기능한다.
하지만 단백질 개발에 있어 중요한 건 그 구조다. 단백질은 긴 줄과 같이 연결된 아미노산이 접힘으로써 3차원 구조를 가지며 이 구조가 단백질 기능에 큰 영향을 미친다. 아미노산 서열 자체는 설계도가 되는 DNA나 RNA 게놈 분석을 통해 알 수 있지만 그 긴 아미노산 사슬을 접었을 때 어떤 구조가 될지 예측하는 건 어려웠다.
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— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 9, 2024
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 #NobelPrize in Chemistry with one half to David Baker “for computational protein design” and the other half jointly to Demis Hassabis and John M. Jumper “for protein structure prediction.” pic.twitter.com/gYrdFFcD4T
베이커 교수는 2003년에 아미노산으로부터 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했다. 이후 베이커 교수는 의약품, 백신, 나노 재료, 소형 센서로 사용할 수 있는 단백질 등을 개발하고 있다.그가 주도한 프로젝트로 알려진 건 로젠타@홈(Rosetta@home)이다. 이는 단백질 구조 예측을 연구하기 위해 전 세계 컴퓨터 처리 능력을 빌려 단백질 구조 분석을 수행하는 자원봉사 프로젝트다.
그리고 2018년 당시 구글 자매 기업이었던 딥마인드는 유전자 서열 정보로부터 단백질 입체 구조를 AI로 예측하는 알파폴드(AlphaFold)를 개발했다.
딥마인드는 추가 연구를 거쳐 2020년에 알파폴드2를 발표하고 단백질 구조 분석을 과제로 하는 폴딩 문제 해결을 선언했다. 이로 인해 지금까지 특정된 2억 종류 이상 단백질 구조를 거의 모두 예측하는 게 가능해졌다.
알파폴드 등장으로 단백질 구조 예측이 간단해져 새로운 약물 개발이나 새로운 효소 발명이 용이해졌다. 스웨덴 왕립 과학 아카데미는 단백질이 없으면 생명은 존재할 수 없다며 단백질 구조를 예측하고 독자적인 단백질을 설계할 수 있게 된 건 인류에게 최대 이익이라고 논평했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
한편 스웨덴 왕립 과학 아카데미가 10월 8일 인공 신경망을 통한 기계 학습을 가능하게 한 기초적 발명을 이유로 2024년 노벨 물리학상을 미국 프린스턴 대학의 존 홉필드 교수와 캐나다 토론토 대학 제프리 힌튼 교수에게 수여했다. 그리고 같은 날 열린 수상자 연설에서 힌튼 박사는 자신이 자랑스럽게 생각하는 건 제자 중 1명이 샘 알트만을 해고했다는 것이라고 말했다.
힌튼 박사는 홉필드 박사가 개발한 홉필드 네트워크라고 불리는 데이터를 저장하고 재구성할 수 있는 패턴 매칭형 신경망 기술을 기반으로 신경망에 학습을 가능하게 하는 역전파라는 알고리즘을 개발했다.
이들은 물리학과 통계적 방법 등 접근으로 이런 기술을 개발했고 그 공로를 인정받아 스웨덴 왕립 과학 아카데미는 이들에게 노벨 물리학상을 수여했다.
이후 진행된 수상자 연설에서 힌튼 박사는 운이 좋았던 건 자신보다 훨씬 더 똑똑한 학생이 많았다는 것이라며 그들은 수많은 훌륭한 업적을 남겼고 가장 자랑스러운 것은 자신의 제자 중 1명이 샘 알트만을 해고했다는 사실이라고 말했다.
오픈AI는 2023년 11월 17일 갑자기 알트만 CEO 퇴임 및 퇴사를 발표했다. 이 전격 해임 소동은 알트만 CEO와 오픈AI 이사회 대립으로 인해 일어난 것으로 보이며 알트만 CEO 해임을 주도한 게 이사 중 1명이었던 일리야 서츠케버였다고 보도되고 있다.
2012년에 힌튼 박사는 당시 토론토 대학 학생이었던 서츠케버 등과 함께 신경망 아키텍처인 알렉사넷(AlexNet) 논문을 발표하며 신경망 기술 기초를 마련했다.
이후 서츠케버는 오픈AI 공동 창업자 겸 수석 연구원으로 취임했으며 AI 기술 위험성에 대해 자신이 잘못했다고 말하며 그동안 오픈해 왔던 AI 연구 정보 공개를 제한하는 방침으로 전환했다. 이는 힌튼 박사도 마찬가지로 2013년부터 구글에서 AI 시스템 연구를 해온 힌튼 박사는 AI 위험성에 대해 자유롭게 발언하기 위해 2023년 4월 구글을 퇴사했다.
보도에선 힌튼 박사는 제자인 서츠케버가 AI 개발을 추진하는 알트만 CEO를 해임한 걸 AI 안전성에 있어서의 성공으로 여기는 것 같다고 평하기도 했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.