"바이오 R&D AI 쏠림 우려…모든 연구에 AI 필요한 건 아냐"

한국생물공학회 국제심포지엄 바이오 신진과학자 인터뷰 

9일 전남 여수엑스포컨벤션센터에서 열린 '한국생물공학회 춘계학술발표대회 및 국제심포지엄' 신진과학자 공동인터뷰에서 4명의 과학자가 질문에 답하고 있다. 박준영 화학연 선임연구원(왼쪽부터), 이진규 동아대 교수, 임상훈 연세대 조교수, 김준우 인하대 생명공학과 조교수. 여수=조가현 기자

바이오 분야 신진 연구자들이 최근 연구 과제에 인공지능(AI) 키워드를 반드시 포함해야 한다는 암묵적 분위기에 대해 우려를 나타냈다. AI 활용 자체를 부정하는 것이 아니라 기초 연구와의 균형이 필요하다는 취지다.

9일 전남 여수엑스포컨벤션센터에서 열린 한국생물공학회 춘계학술발표대회 및 국제심포지엄 신진과학자 공동인터뷰에서 참석자들은 이 같은 현장의 분위기를 입을 모아 전했다. 인터뷰에는 박준영 한국화학연구원 바이오화학센터 선임연구원, 이진규 동아대 화학공학과 교수, 임상훈 연세대 융합과학공학부 조교수, 김준우 인하대 생명공학과 조교수가 참여했다.

합성생물학과 단백질공학을 연구하는 임상훈 조교수는 "과제 제안서에 AI 키워드가 없으면 선정이 어렵다는 인식이 팽배해 있다"면서도 "모든 연구에 AI를 강하게 연결해야 하는 것은 아니라고 생각한다"고 말했다. 

이어 "AI가 핵심 역할을 할 수 있는 분야는 확실하게 지원하되 상대적으로 AI가 덜 필요한 연구도 원래 방식대로 추진할 수 있도록 균형을 맞춰 주셨으면 한다"고 덧붙였다.

생체 재료와 인공 조직을 연구하는 이진규 교수도 비슷한 시각을 드러냈다. 그는 "요즘 연구 과제 이름에 AI를 꼭 넣어야 할 것 같은 분위기가 있다"며 "재생의학을 위한 이식재 개발 등 기존에 꾸준히 연구되던 의학적 분야도 계속 지원받을 수 있어야 한다"고 강조했다.

AI 기반 바이오 공정 자율화를 연구 중인 김준우 조교수는 AI 평가 기준의 표준화 문제도 짚었다. 그는 "정부 AI 과제를 보면 예측 정확도, 안정성 등 평가 지표가 과제마다 제각각이고 표준이 없다"며 "표준화 기관에서 분야별 AI 성능 개선 및 안정성에 대한 지표를 마련할 수 있도록 정부가 지원해야 한다"고 말했다.

이어 "핵심 산업에는 AI에 많은 자원을 투입해야 하지만 일반적인 데이터를 가진 분야에도 저렴하고 신속하게 AI를 적용할 수 있는 범용 기술 확산이 필요하다"고 강조했다.

바이오 플라스틱을 미생물로 제조하는 연구하는 박준영 선임연구원은 AI 훈련 데이터와 관련한 구조적 문제를 지적했다. 그는 "대부분의 연구 과제가 기존에 성공이 검증된 방향으로만 흘러가는 경향이 있는데 AI 훈련에는 실패 데이터도 중요한 학습 자료"라며 "실패 데이터도 데이터베이스화 해 AI 모델 훈련에 활용할 수 있는 과제가 나오면 좋겠다"고 제안했다.

다만 이들은 AI가 각자의 연구에서 이미 중요한 도구로 자리 잡고 있다는 점도 분명히 했다. 박준영 선임연구원은 “대장균 하나만 해도 유전자가 4000~5000개에 달하는데 이 방대한 데이터를 사람이 육안으로 파악하는 것은 불가능하다"며 자신의 연구에서 AI 활용 비중이 약 30%에 이른다고 밝혔다. 

임 조교수는 "알파폴드 같은 AI 기반 도구 덕분에 단백질 구조 예측이 훨씬 수월해졌고 전공 외 분야로도 연구의 폭을 넓힐 수 있게 됐다"고 말했다.

한편 신진 연구자로서의 현장 애로사항도 언급됐다. 약 10년간 CJ제일제당에서 바이오 제조 업무를 수행한 김 조교수는 "산업계에서 학교로 오니 시설이 노후하고 공간이 부족하다"며 "이는 교수뿐 아니라 결국 학생들에게 피해로 돌아가는 문제"라고 지적했다. 

[여수=조가현 기자 gahyun@donga.com]