'구글 AI연구자 해고 파문'과 '단백질 구조 분석에 성공한 딥마인드 인공지능', 이 2가지 사건이 우리에게 주는 시사점은?

'구글 AI연구자 해고 파문'과 '단백질 구조 분석에 성공한 딥마인드 인공지능', 이 2가지 사건이 우리에게 주는 시사점은?

얼마 전, 구글의 인공지능(AI) 윤리 전문 연구자 팀닛 게브루 해고 사건이 보도되었습니다.

그리고 또 얼마 후, 구글 자회사인 딥마인드의 알파폴드가 단백질 구조 예측에 성공했다는 소식이 들려왔죠.

우연찮게 이 두 가지 사건 모두 구글 회사, 그리고 인공지능(AI)과 관련되어 있습니다. 오늘은 이 두 가지 사건에 대한 얘기와 함께 이 사건들이 주는 시사점을 한번 얘기해볼까 합니다.

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팀닛 게브루, 왜 해고되었나?

팀닛 게브루는 구글의 AI 기술이 편향됐다는 연구 논문을 내년 3월 국제 콘퍼런스에 발표할 예정이었습니다. 구글 측에서는 논문 철회를 요구했고, 팀닛 게브루는 철회를 지시한 사람이 누구인지 밝혀달라고 요청했지만 거절당한 뒤 사직 처리되었다고 합니다.

 

 

팀닛 게브루가 논문에서 지적한 구글 AI 언어모델 한계는 무엇인가?

 1. 지나치게 많은 전력 소모

 

 2. 인종차별, 성차별 우려

 

 3. 인간의 언어를 제대로 이해하지 못하고 흉내내는 수준에 불과

 

 4. 가짜뉴스, 딥페이크 등과 같이 악용될 우려

 

 

구글과 팀닛 게브루의 입장 차이

[구글 측 주장]

▶팀닛 게브루 박사가 회사를 떠나겠다는 의향을 밝혀 수용했다.

▶회사에 충분한 논문 검토 시간을 주지 않았다.

▶구글이 문제점을 해소하려고 노력한 점은 논문에 담기지 않았다.

[팀닛 게브루 및 AI 연구팀 직원들 주장]

▶팀닛 게브루 본인은 사직한 적이 없다.

▶구글 내 논문 검토 정책은 늘 유연하게 적용했는데, 이번에만 게브루에게 유독 깐깐하게 굴었다.

▶회사 측이 논문 저자로 이름을 올리지 말 것도 요구했다.

▶논문에 회사가 좋아할 내용만 쓰는 건 연구자에게 비윤리적인 일이다.

현재까지 1천 200명 이상의 구글 직원과 1500여 명의 학계 인사들이 팀닛 게브루의 부당 해고에 항의하는 청원에 서명했다고 합니다. 또한 게브루 논문 심사 전체 과정 공개를 요구하고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

구글 딥마인드의 AI인 '알파폴드'가 과학자와의 대결에서 승리

구글 자회사 딥마인드의 AI인 '알파폴드'가 단백질의 3차원 입체 구조를 정확하게 예측하는 데 성공했다고 합니다. 

알파폴드는 과학자들이 밝힌 단백질 모양과 아미노산 구조 데이터를 알파고와 같은 딥러닝(deep learning) 기술로 학습하였고, 단백질 구조 예측 대회에 출전해 92.4% 정확도 결과를 얻어내며 1위를 차지했습니다. 2위는 미국 과학자팀이 차지하였는데, 과학자팀은 43개 단백질 중에서 3개의 구조를 분석한 반면 알파폴드는 25개의 구조 분석에 성공했다고 하니 그 격차가 엄청나다는 걸 알 수 있습니다.

단백질 구조 예측 대회에서 43개 단백질 중 25개의 구조 분석에 성공하며,
3개를 풀어낸 미국 과학자팀을 이기고 1위를 차지!

 

 

알파폴드 알아낸 단백질 구조란 무엇이고 우리에게 어떤 영향을 줄까?

모든 생명의 움직임을 관장하고 있는 단백질은 그 기본 단위가 아미노산으로 되어 있습니다. 20여 종류인 아미노산의 숫자와 순서, 배열 등을 단백질의 구조라고 하는데요. 이 단백질 구조를 알면 질병이 생기는 과정도 더 잘 이해할 수 있어 신약 개발 및 유전병 치료에도 큰 도움이 된다고 합니다. 

또한, 의학뿐만아니라 식품 개발에도 영향을 미칠 것으로 예상되고 있습니다. 단백질 구조 정보를 통해서 원하는 단백질을 만드는 데 활용할 수 있다고 하네요.

알파폴드의 단백질 구조 예측은, 단백질 구조 한 종류를 분석하는 데 걸리는 수년의 시간과 1억 원이상의 비용을 크게 줄였다는 평가가 나오고 있습니다.

 

 

이 2가지 사건이 우리에게 주는 시사점은?

 

  구글의 AI연구자 부당 해고 사건과 관련하여, 구글의 직원들은 '구글의 AI 연구 원칙'에 연구 및 학문적 자유를 보장해야 한다고 지적합니다.  또한, 「뉴욕타임스」는 "구글이 투명성과 토론이라는 전통에서 멀어지며 기술 직군의 유토피아라는 명성을 잃어버리고 있다"라고 평가했습니다. 

현재, 구글 내부에서는 '팀닛을 지지한다'라는 해시태그 운동도 SNS를 통해 퍼지고 있다고 합니다. 대중에게서 일어나던 '테크래시'가 기업 내부에서도 일어나고 있는 것이죠.

직원에게 신뢰받지 못하는 기업이 과연 대중들에게 신뢰받을 수 있을까요?

 

  인공지능의 단백질 구조 예측으로 과학 연구의 판도가 바꼈다고 평가될 만큼 이 사건이 인간에게 유익한 영향을 가져올 거라는 사실만은 분명해 보입니다. 

앞으로 인공지능이 손을 뻗게 될 분야는 과학 연구 분야만은 아닐 것입니다. 이전까지는 인공지능이 바둑, 컴퓨터 게임, 체스 등의 분야에서 '인간보다 우위'를 차지했다고 보도되었습니다. 하지만 이번 사건을 단지 시작에 불과할 뿐, 인공지능은 앞으로 우리 세계의 여러 문제들을 풀기 시작할 것입니다.

 

단백질 구조 예측 대회에서, 수년간 단백질 구조를 분석하고 연구하던 과학자들이 며칠간의 벼락치기 학습을 한 인공지능 알파폴드에게 우승을 뺏긴 것처럼 '인간'의 설자리가 점점 좁아지는 느낌이 듭니다. 

앞으로의 다가 올 현실에서 인공지능과의 속도전에 적응하지 못한 인간들이 사회에서 도태되지는 않을지, 그로 인한 부작용은 없을지 걱정하지 않을 수 없는데요. 더군다나 IT 기업들이 기술 개발에 있어 윤리적 책임을 다하지 못한다면 앞으로의 '테크래시' 분위기는 더 강해지지 않을까 싶습니다. 기업 간의 경쟁과 속도전 속에서도 한 번쯤은 주위를 살피고 주변을 돌아볼 때가 아닌가 싶습니다.

기술 개발도 중요하지만 내부의 피드백, 대중의 목소리에 귀 기울이는 기업 마인드를 갖추는 것이 더 선행되어야 한다는 생각이 듭니다.

 

※ 테크래시 : 테크 기업에 대한 대중의 반발. 정보기술(IT) 기업이 성장하면서 사회에 부정적인 영향을 미치게 되자 IT 기업에 대한 반발심이 나타남. [기술(tech)+역풍(backlash)]