세계 최초의 ‘합성 생물학적 지능’—인공지능의 새로운 패러다임

기존 인공지능(AI)은 알고리즘과 컴퓨팅 파워에 의존해 데이터를 처리합니다. 그러나 최근, 인간의 살아있는 뇌 세포를 활용한 새로운 형태의 ‘합성 생물학적 지능(Synthetic Biological Intelligence, SBI)’이 등장하면서 AI 기술의 패러다임이 바뀌고 있습니다. 호주의 코티컬 랩스(Cortical Labs) 는 세계 최초로 인간 세포 기반의 지능형 컴퓨팅 시스템 CL1을 개발하며, 생물학과 컴퓨팅 기술의 경계를 허무는 혁신을 선보였습니다.

CL1: 살아있는 세포를 활용한 지능형 시스템

기존 AI 시스템은 반도체 칩과 알고리즘을 기반으로 동작합니다. 하지만 CL1은 살아있는 인간 뉴런(뇌 세포) 을 실리콘 기반 하드웨어에 직접 결합한 최초의 시스템입니다. 코티컬 랩스는 인간의 줄기세포에서 유래한 뉴런을 배양하여 전자 시스템과 연결했고, 이를 통해 CL1은 외부 컴퓨터 없이도 독립적으로 학습하고 작동할 수 있습니다.

또한, 이 시스템은 코티컬 클라우드(Cortical Cloud) 를 통해 원격으로 접근할 수 있어, 연구자들은 기존의 데이터 기반 AI와 비교하여 새로운 형태의 학습 방식을 실험할 수 있습니다.

합성 생물학적 지능(SBI)의 가능성

CL1을 포함한 SBI 기술은 기존의 AI 시스템과는 완전히 다른 방식으로 학습과 사고를 합니다. 살아있는 뉴런은 단순한 프로그래밍 코드가 아니라, 실제 인간의 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리합니다. 이를 통해 다음과 같은 혁신적인 가능성이 열리고 있습니다.

1. 효율적인 연산 능력
   • 기존 AI는 방대한 데이터를 처리하기 위해 엄청난 전력과 하드웨어 자원이 필요합니다.
   • 반면, 살아있는 세포 기반 시스템은 훨씬 적은 에너지를 소비하면서도 높은 연산 효율을 보여줄 가능성이 있습니다.
2. 뇌 연구와 신경과학 발전
   • 살아있는 뉴런을 활용한 시스템은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 연구하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.
   • 알츠하이머나 파킨슨병 같은 신경퇴행성 질환을 이해하는 데도 활용될 수 있습니다.
3. 새로운 AI 학습 방식
   • 전통적인 AI는 정형화된 데이터를 학습해야 하지만, SBI는 보다 유기적으로 학습할 가능성이 있습니다.
   • 인간의 직관적 사고나 감정과 유사한 연산 방식이 가능할 수도 있습니다.

기술적, 윤리적 도전 과제

합성 생물학적 지능이 실용화되기 위해서는 아직 해결해야 할 기술적, 윤리적 문제들이 많습니다.

• 기술적 문제:
  • 살아있는 뉴런을 안정적으로 하드웨어와 통합하는 과정이 필요합니다.
  • 뉴런이 시간이 지나면서 변화하는 특성(퇴화, 돌연변이 등)을 어떻게 관리할 것인가에 대한 연구가 필요합니다.
• 윤리적 문제:
  • 인간 세포를 기반으로 한 지능형 시스템이 자율성을 갖게 된다면, 윤리적으로 어떻게 다루어야 할 것인가?
  • 생물학적 AI가 스스로 사고하고 판단할 경우, 기존 법적·사회적 규범이 이를 수용할 준비가 되어 있는가?

미래 전망

코티컬 랩스의 CL1은 아직 초기 단계의 기술이지만, 미래 AI의 새로운 방향성을 제시하고 있습니다. 전통적인 기계 기반 AI와는 다른 에너지 효율적이고, 유기적인 학습 모델이 가능해진다면, 앞으로 SBI 기술은 의료, 컴퓨팅, 로봇공학 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.

이 기술이 단순한 실험적 단계에서 벗어나 실용적인 형태로 발전한다면, 인간과 AI의 관계는 새로운 국면을 맞이할 것입니다. 합성 생물학적 지능이 AI 발전의 새로운 돌파구가 될지, 아니면 윤리적·기술적 장벽에 가로막힐지, 앞으로의 연구와 발전이 주목됩니다.

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출처: https://newatlas.com/brain/cortical-bioengineered-intelligence/