259. 그랜드 퀘스트

대학원 수업 중에 AI 관련된 발표가 있어서 이 책을 읽게 되었어요. 서울대학교 국가미래전략원은 각 분야의 도전적인 문제, 즉 '질문' 을 찾고자 프로젝트를 기획했더라구요. 도전의 뜻을 담아 프로젝트의 이름을 '그랜드 퀘스트' 라고 했습니다. 10개의 도전적 문제를 도출하였는데 그 중에 인공지능관련 문제들이 많았습니다. 최근 메타도 최대 100개 언어를 실시간으로 음성 번역할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 출시하기도 했죠? 인공지능의 미래는 어떻게 될까요?  

10대 도전적 질문의 개요를 공유합니다.  

1) IT 산업의 패러다임을 바꿀 초미세, 초저전력 반도체를 만들 수 있을까? 

인공지능, 빅데이터 등 현재 컴퓨팅 서비스들이 요구하는 반도체 계산량과 에너지 소모량이 기하급수적으로 늘고 있다. 그러므로 현 세대의 반도체가 아닌 새로운 반도체가 개발되어야 한다. 신개념 반도체는 지금보다 매우 작아져야 하고, 동시에 전력 소모량도 함께 줄어야 하며, 반도체의 정보 계산 및 저장 원리로 기존의 디지털 방식뿐만 아니라 아날로그 방식까지 적용해야 한다. 이런 반도체를 개발할 수 있을까? 

2) 한 번 충전에 10,000 km, 10년 가는 배터리를 만들 수 있을까? 

이차전지의 에너지 밀도와 긴 수명은 상충관계이다. 에너지 밀도가 높으면서 수명을 길게 하려면 극단적으ㅗ 가벼운 소재에 기반하면서도 가역적인 전기화학 반응이 가능한 시스템을 찾야야 한다. 현재의 리튬이온배터리 기술의 한계는 어디일까? 리튬을 대체할 다른 금속을 주기율포에서 다시 찾을 수 있을까? 

3) 효소처럼 뛰어난 수소생산촉매를 만들 수 있을까? 
효율적인 촉매 없이는 물을 전기 분해해서 수소를 대량으로 얻을 수 없다. 지구상에 가장 효율적인 수소생산촉매는 인체 내의 효소다. 효소가 탁월안 촉매의 역할을 하는 메커니즘은 아직 이해하지 못하고 있다. 그럼에도 불구하고 효소처럼 효율적으로 작용하는 금속촉매를 만들 수 있을까? 

4) 변화하는 환경에 적응하는 로봇을 만들 수 있을까? 
제한된 환경에서 주어진 명령만을 수행하는 로봇은 재난 상황처럼 복잡하고 끊임없이 변화하는 환경에서는 쓸 수 없다. 변화된 환경을 인지하고, 이에 맞추어 행동을 적응시키면서 임무를 수행하는 로봇을 만들 수 있을까? 

5) 뇌와 같이 인지 구조를 적응적으로 생성하고 활용하는 인공지능을 만들 수 있을까? 
닫힌 환경의 한정된 데이터 기반으로 학습하는 현재의 인공지능은 끊임없이 변화하는 불확실한 환경과 문제에 스스로 대응하지 못한다. 반면, 사람의 뇌는 발달 과정에서 경험을 통해 인지 구조를 변형하고 성장시키면서 적응한다. 인간의 뇌와 같이 동적인 환경과 상호 적응하며 인기 구조를 형성하며 발달해 나가는 아기의 마음을 가진 인공지능을 구현할 수 있을까? 

6) 인과관계를 완전히 추론하는 인공지능을 만들 수 있을까? 
대답과 함께 그 이유를 설명하지 못한다면 인공지능을 믿고 쓸 수 없다. 신뢰할 수 있는 인공지능은 인과관계를 설명할 수 있어야 하지만 현재의 인공지능 패러다임에서는 인과관계 추론이 불가능하다. 인간이 납득할 수 있는 인과관계를 추론하고 제시할 수 있는 인공지능 알고리즘을 만들 수 있을까? 

7) 암호화된 데이터로 인공지능과 소통할 수 있을까? 

개인이나 조직의 중요한 정보를 인공지능에게 제공하지 않으면서도 인공지응을 활용할 수 있는 방법은 없을까? 암호화된 상태의 데이터로 인공지능을 학습시키고, 암호화된 질문과 답변을 주고받을  수 있는 궁극의 동형암호화체계를 만들 수 있을까? 

8) 노화 세포를 탐색하고, 제어할 수 있을까? 

노화 세포가 인체 각 조직에 노화를 전파하는 메커니즘을 이해하고 제어할 수 있다면 노화와 관련된 많은 질환을 치료할 수 있는 새로운 돌파구가 열릴 수 있다. 노화 전파의 메커니즘을 과학적, 실험적으로 해석할 수 있을까? 

9) 단백질 구조 예측 인공지능을 넘어 항체를 설계하고 생명체의 적응 면역계를 이해하는 인공지능을 만들 수 있을까? 
인류는 아직 적응 면역계의 메커니즘을 정확히 이해하지 못하고 있다. 이 메커니즘을 완전히 이해한다면 수많은 질병에 대해 맞춤형 신약을 만들 수 있다. 획기적인 규모의 항체 데이터베이스를 구축하고, 이를 학습하는 인공지능 알고리즘을 만들 수 있을까? 이를 통해 인간의 적응 면역계 작동 메커니즘을 새롭게 해석하는 것이 가능할까? 

10) 반도체 직접 회로 기술로 양자 컴퓨팅을 구현할 수 있을까? 
양자 컴퓨팅을 실용적으로 쓸 수 있으려면 고전 컴퓨만큼 오류가 낮아야 한다. 큐비트의 조작 가능성과 계산의 신뢰성을 동시에 만족시키면서 반도체 직접 회로 분야에서 축적된 한국의 역량을 활용할 수 있는 방법잉 무엇일까? 집적 회로 기반의 양자 컴퓨팅 플랫폼을 만들기 위해 풀어야 할 문제가 무엇일까? 

인류의 미래를 어디로 데려갈지 아직 알 수 없는 놀라운 신기술의 개발을 한국이 주도했으면 하는 바램입니다.