코딩 교육의 종말, 생명공학 배워야 한다?
Nvidia 젠슨 황이 학부모들에게 쏘아올린 공
엔비디아 젠슨 황이 아주 재밌는 이야기를 최근 했습니다. 이제 코딩을 배우는 시대는 끝났으며 만약 자신이 다시 전공을 선택해야 한다면 ‘생명공학’을 선택하겠다고 합니다. 연신 언론에서는 “프로그래머 될 필요 없다. 생물학 연구해야” 같은 자극적인 타이틀을 뽑아내기 시작했습니다.
저와 같은 학령기 자녀를 둔 부모들은 이런 기사에 동공지진이 일어납니다. 제 주변 학부모들의 코멘트는 주로 이렇습니다.
“생명공학이니 결국 의사 하라는 이야기 아냐?”
하지만 제 생각은 조금 다릅니다. 젠슨 황은 표면적으로는 생명공학을 선택하라는 이야기이긴 하지만 핵심은 왜 하필 생명공학이냐는 데 있습니다.
Gen AI 기술은 ‘생성(generative)’에 핵심이 있습니다. 하지만 무에서 유를 창조하진 못합니다. Gen AI는 창조하는 듯 보이지만 결국 사람이 만들어놓은 데이터를 조합, 분석, 요약하여 재조합하는 데 있습니다.
Gen AI가 언어를 이해하여 새로운 문장을 생성해 내듯 유전자 데이터를 학습하면 Gen AI가 새로운 유전자를 만들어낼 수 있는 가능성이 열린다는 겁니다.
“챗GPT는 언어라는 것을 이해해 구문과 문법을 학습했고, 말의 의미와 전후 맥락을 파악해 새로운 언어를 생산해 낼 수 있다. 마찬가지로 유전자를 학습하면 생명공학 자체를 이해하고 새로운 유전자를 만들 수 있다. 화학 구조를 학습하면 화학공학을 이해하고 새로운 화학 구조의 분자를 만들어낼 수 있다. 영어, 한국어, 중국어 외 다양한 정보를 언어로 생각한다면, 배울 것이 많다는 사실이 놀랍지 않나.” (출처: 바이라인네트워크)
유전자를 재조합하여 새로운 유전자를 만들어낼 수 있다면 영화 <할로우맨>의 투명인간이 현실가능한 이야기가 될 지 모르겠습니다.종합해 보자면, 젠슨 황은 의사가 되라는 이야기를 한 것이 아니라 이제 AI가 정복해야 할 분야는 생명공학분야라는 것입니다. 공학과 과학의 경계가 모호해지고, 이 두 개 분야는 곧 융합될 것입니다. 즉 컴퓨터공학적 접근으로 질병의 한계를 극복하는 시대로 우리는 진입했다는 것을 예고합니다.
“신약 개발은 생성 AI 적용 시 잠재력이 가장 큰 분야 중 하나로 꼽힌다. 지금까지의 신약개발 방식은 후보 물질 탐색부터 임상 시험 이후 허가까지 평균 10년 이 상의 시간이 걸렸다. 투자 금액도 평균 25억 달러(약 3조 3000억 원)에 달한다. 하지만 세포 수준에서 반응을 학습한 AI가 나타나면 신약 후보물질 탐색은 물론, 임상까지 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. “ (출처: 조선일보, 신의 영역 뛰어든 '1800조 사나이'… 젠슨 황 '신약' 찍었다.)
그럼 이런 미래를 살아가는 우리 자녀들에게 필요한 교육은 무엇일까요?
바로 사람과 생명, 자연환경에 대한 관심과 호기심을 불러일으킬 수 있는 다양한 자극입니다.
아이들에게 생명의 소중함과 자연의 아름다움을 알려주고, 그것을 지키기 위한 노력을 함께 몸소 실천합니다.
계절의 변화에 따라 아름답게 변하는 자연 풍경을 함께 감상합니다.
할아버지가 엄마고양이를 잃어버리고 울고 있는 새끼고양이를 집에 데리고 왔습니다. 아이는 고양이에게 ‘코코’라는 이름을 지어줬습니다.아이에게 자연과 생명을 사랑하는 마음을 알려주면 아이는 그것들을 지키기 위한 방법을 스스로 찾아갈 것입니다.
