^{<출처: 스웨덴 왕립과학원 노벨상위원회 홈페이지 캡처>}

AP를 비롯한 외신들은 스웨덴 왕립과학원 노벨상위원회는 9일 구글 AI 기업 딥마인드 데미스 하사비스 최고경영자와 존 점퍼 수석과학자, 생화학자인 데이비드 베이커 미국 워싱턴대학 교수를 2024년 노벨상 수상자로 선정했다고 발표했다.

인공지능(AI) 분야의 두 거장이 물리학상과 화학상을 각각 수상하며 AI의 영향력을 다시 한번 세상에 알렸다. ‘AI 대부’로 불리는 제프리 헌튼(Geoffrey Hinton)은 노벨 물리학상을, 알파고의 개발로 널리 알려진 ‘알파고 대부’ 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 노벨 화학상을 수상했다. 이들은 AI 기술의 발전을 통해 물리학과 화학에서 혁신적인 연구 성과를 이루어낸 공로를 인정받았다.

제프리 헌튼은 인공지능의 한 분야인 딥러닝(deep learning)의 선구자로, 현대 AI의 발전에 지대한 영향을 미친 인물이다. 그의 연구는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방해 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 기초를 마련했으며, 특히 신경망(neural network) 기술의 개척자로 평가받는다.

헌튼의 이번 노벨 물리학상 수상은 딥러닝이 물리학 연구의 새로운 도구로 자리 잡았다는 점을 시사한다. 그는 딥러닝을 활용해 물리학 문제를 해결하거나, 고차원 데이터를 분석하고 해석하는 데 혁신적인 기여를 했다. 특히, 복잡한 물리 현상을 설명하는 데 필요한 수많은 변수를 단순화하거나, 기존의 이론적 한계를 극복하는 데 딥러닝 기술이 중요한 역할을 했다.

헌튼은 수상 소감에서 “AI 기술은 물리학뿐만 아니라 모든 학문 분야에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줄 것”이라며, “앞으로도 AI와 과학의 융합을 통해 더 많은 발견과 혁신이 일어날 것”이라고 말했다.

데미스 하사비스는 인공지능 기반의 신약 개발과 화학 반응 예측을 선도한 공로로 노벨 화학상을 수상했다. 그는 구글 딥마인드(DeepMind)의 창립자이자 알파고(AlphaGo) 개발의 주역으로, 인간을 능가하는 인공지능의 잠재력을 세상에 처음으로 알린 인물이다.

하사비스는 알파고의 성공 이후, AI를 활용한 화학 연구에 집중했다. 특히 딥러닝과 강화학습(reinforcement learning)을 화학적 문제 해결에 접목시켜, 분자 구조 예측과 새로운 화합물 개발 등에 혁신적인 성과를 냈다. 그는 인공지능 모델을 통해 단백질 구조를 예측하는 기술(AlphaFold)을 개발했는데, 이는 수십 년간 미해결 상태로 남아 있던 단백질 접힘 문제를 해결함으로써 생명과학과 화학 연구에 새로운 지평을 열었다.

하사비스는 “AI 기술이 화학 분야에서 실질적인 응용이 가능하다는 것을 보여주기 위해 노력해왔다”며, “AI를 통해 인간이 상상하지 못했던 새로운 약물과 화합물을 개발할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다. 그는 앞으로도 AI 기술이 신약 개발과 재료 과학에 미칠 긍정적인 영향을 기대한다고 전했다.

제프리 헌튼과 데미스 하사비스의 노벨상 수상은 AI 기술이 과학 연구의 중요한 도구로 자리 잡았음을 의미한다. 인공지능은 복잡한 계산과 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 능력 덕분에, 기존의 연구 방법으로는 접근하기 어려웠던 문제들을 해결할 수 있게 도와준다. 물리학에서 딥러닝을 통한 데이터 해석, 화학에서 AI를 이용한 분자 구조 예측 등 이들의 연구 성과는 다양한 분야에서 AI의 잠재력을 증명하고 있다.

이번 수상은 AI 기술이 전통적인 학문 분야에 혁신을 가져오는 중요한 계기가 될 것으로 보인다. AI와 과학의 융합은 새로운 학문적 패러다임을 창출하며, 앞으로도 다양한 분야에서 획기적인 연구 성과를 만들어 낼 것으로 기대된다.

제프리 헌튼과 데미스 하사비스의 수상은 AI가 단순히 기술적 도구를 넘어 인류의 삶을 변화시키는 중요한 요소로 자리 잡고 있음을 시사한다. 헌튼의 딥러닝 연구는 인간의 사고방식을 모방하는 AI를 발전시키며 과학적 발견의 도구로 자리 잡았고, 하사비스의 연구는 알파고에서 신약 개발에 이르는 AI의 실용적 응용을 보여주었다.

이들의 노벨상 수상이 AI 기술이 과학의 발전뿐만 아니라 인류의 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 다시금 일깨워 준다. 앞으로도 AI 기술이 과학과 산업 전반에 걸쳐 어떤 변화를 이끌어낼지 주목된다.