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인공지능(AI)이 9조 개의 뉴클레오티드로부터 DNA 패턴을 학습하여 자연에 존재하지 않았던 16개의 새로운 바이러스를 만들어냈습니다. 전문가들은 이러한 AI 기술이 필요한 안전장치를 훨씬 앞서나가고 있다고 경고합니다

크로노

17 1743 15 2026.08.08 21:23

해외 기사를 번역기로 번역 하였습니다 오역이 있을수 있으니 원문을 참고 하세요 연구진은 파지가 박테리아의 내성을 극복할 수 있다고 말합니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/08/08/52a28e965e1c7f88d251b96ed196a98a.png" alt="퀘이사존"> 인공지능(AI) 모델이 자연계에 존재하지 않았던 새로운 바이러스를 만들어냈습니다. 뉴욕 타임스 보도 에 따르면 , 연구진은 유전체 AI 모델을 훈련시켜 바이러스의 완전한 DNA 서열을 설계한 후, 이를 화학적으로 조립하여 일부가 활성화되는 것을 관찰했습니다. AI가 생성한 285개의 바이러스 유전체 중 16개가 박테리아를 감염시키고 번식할 수 있는 기능성 바이러스로 성공적으로 조립되었습니다. 과학 저널 '사이언스'에 발표된 이 연구 에서 스탠포드 대학교와 아크 연구소의 연구진은 모든 생명체에 존재하는 DNA의 개별 구성 요소인 수조 개의 뉴클레오티드를 사용하여 에보(Evo)라는 유전체 AI 모델을 훈련시켰습니다. 이를 통해 에보는 생물학적 DNA 배열 방식의 통계적 패턴을 학습할 수 있었습니다. 언어 모델이 어떤 단어 조합이 의미를 갖는 경향이 있는지 학습하는 것과 마찬가지로, 에보는 어떤 뉴클레오티드 조합이 생물학적으로 의미 있는 염기서열을 생성하는 경향이 있는지 학습했습니다. 과학자들은 수십 년 동안 바이러스를 합성해 왔는데, 주로 바이러스의 작용 방식을 연구하고 항바이러스제와 백신을 테스트하기 위해서입니다. 이러한 프로젝트에서 연구자들은 일반적으로 이미 존재하는 바이러스의 유전체 서열을 이용하여 새로운 바이러스를 만들어냅니다. 즉, 기존의 유전체, 즉 단백질이 어떻게 결합하여 유기체를 형성하는지에 대한 정보를 담고 있는 유전 서열 데이터를 복제하고 편집하는 것입니다. 모든 생명체는 뉴클레오타이드/DNA로 구성됩니다. 게놈은 이러한 구성 요소들이 정확히 어떻게 결합하여 특정 생명체를 만들어내는지에 대한 지침을 제공합니다. 우리는 이 데이터를 복제하여 생명체를 복제할 수 있는데, 이를 클로닝이라고 합니다. 그러나 수조 개의 게놈이 존재하기 때문에, 인간이 자연이 이러한 구성 요소들을 어떻게 조합하여 생명체를 형성하는지 알아낼 만큼 충분한 게놈을 연구하는 것은 통계적으로 불가능했습니다. 구성 요소들은 알려져 있었지만, 그것들을 어떤 방식으로 배열하여 생존 가능한 유전자를 만들어내는지는 알려지지 않았습니다. 바로 지금 이 순간까지 말입니다. 수백만 마리의 동물, 식물, 미생물, 바이러스에서 추출한 12만 8천 개 이상의 유전자 서열에 걸쳐 있는 9조 개 이상의 뉴클레오티드를 사용하여 AI 모델을 훈련시킨 결과, 패턴을 발견하고 그 패턴을 이용하여 세포가 특정 단백질을 만들도록 지시하는 새로운 유전자를 설계할 수 있었습니다. 과학자들은 이 패턴을 사용하여 AI가 단 몇천 개의 구성 요소로 이루어진 바이러스와 같은 새로운 단순 유기체의 청사진을 만들 수 있는지 확인하고자 했습니다. 참고로 인간의 경우 30억 개 이상의 구성 요소를 가지고 있습니다. 연구진은 11개의 유전자와 5,386개의 뉴클레오티드로 구성된 파이 X-174 바이러스와 약 15,000개의 유사 바이러스 데이터를 이용하여 에보 AI 모델을 훈련시켰습니다. 이 바이러스는 100년 이상 연구되어 왔으며 대장균만을 공격하는 것으로 알려져 있기 때문에 선택되었습니다. 바이러스 게놈을 분석한 후, 모델은 70만 개의 새로운 잠재적 게놈을 제안했고, 연구진은 이를 285개로 줄였습니다. 연구진은 이 지침을 사용하여 잠재적인 유기체를 합성했고, 그중 16개에서 자연계에 존재하지 않았던 새로운 생존 가능한 바이러스가 생성되었습니다. 파이 X-174 바이러스와 마찬가지로, 이 새로운 바이러스들도 대장균을 공격하고 증식하는 것이 관찰되었습니다. 중요한 점은 이 새로운 바이러스들이 원 바이러스와 매우 유사하다는 것입니다. 구성 요소는 거의 동일하며, 배열 방식에 약간의 변이만 있습니다. 이 연구의 잠재적 응용 분야는 매우 광범위합니다. 연구진은 내성 실험을 통해 그 가능성을 보여주었습니다. 먼저, 자연적으로 생성된 Phi X-174에 내성을 갖게 된 세 가지 대장균 균주를 만들었습니다. 그런 다음, 인공지능으로 설계된 파지들로 구성된 혼합물을 이 내성 대장균에 처리했습니다. 실험 과정에서 파지 집단은 진화하여 궁극적으로 세 가지 균주 모두에서 내성을 극복했습니다. 과학자들은 새로운 바이러스가 인간에게 완전히 무해하다고 말하면서, 인간에게 영향을 미치는 것으로 알려진 병원균에서 동일한 결과를 얻는 것은 전혀 다른 문제라고 지적했습니다. 또한 인간에게 영향을 미치는 것으로 알려진 유기체의 데이터를 사용하여 AI를 훈련시키지 않도록 주의를 기울였습니다. 그러나 이 연구는 의도치 않게 매우 위험한 응용 가능성을 보여줍니다. 전문가들은 이러한 연구가 필요한 안전장치와 규제를 훨씬 앞서 나가고 있다고 우려합니다. AI가 자율적으로 통제 불능 상태에 빠지는 사례도 있습니다. 최근 OpenAI 에이전트가 폭주하여 Hugging Face를 해킹한 사례가 있습니다 .

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