과학학과-한국과학기술학회 특별대담 새글 첨부파일 있음

이세돌-알파고대국 10주년 기념 특별대담
대담: 이세돌 사범(UNIST 특임교수), 석차옥 교수(서울대 화학부)

사회: 전치형 (KAIST, 과학기술학회회장)
축사: 이재욱 (서울대 AI연구원장)
일시: 3. 5.(목) 17:15~19:00
장소: 서울대학교 관악캠퍼스 자연과학대학 대형강의실(28동) 102호

"알파고에서 알파폴드까지, AI가 바꾼 인간의 지도"

- 이세돌 9단과 석차옥 서울대 교수, '인공지능 10년'의 변화를 논하다
- 바둑의 '절대자'가 된 AI, 과학의 '통합과 융합의 도구'로 진화

□ 대담회 개요
2016년 '알파고'와 이세돌의 대국이 세상을 놀라게 한 지 10년이 흘렀다. 당시 인간 사고의 창의성과 유연함을 보여주는 대표적 사례로 여겨졌던 바둑에서 인간과 인공지능의 대결은 그 패배의 충격 만큼이나 커다란 반향과 다가올 미래를 예견하는 사건이었다. 그로부터 시작된 인공지능(AI)의 혁신은 이제 과학의 미지 영역을 탐구하는 '알파폴드'로 이어져 과학기술의 미래와 우리의 삶을 바꾸고 있다.

이에 서울대학교 과학학과와 한국과학기술학회는 이세돌-알파고 대국 10주년을 맞아, 인공지능의 과학적·사회적 의미를 함께 성찰하는 특별대담을 마련했다. 이번 대담은 알파고 이후 지난 10년간 인공지능 기술이 이룬 발전과, 알파폴드 등 과학AI가 과학 연구 전반에 미친 파급 효과를 짚어보며, 인공지능이 우리 사회와 과학에 제기하는 도전과 기회를 함께 논의하는 자리이다. 이번 행사는 한국과학AI포럼의 후원으로 진행된다.

□ 이세돌, "AI는 이제 바둑의 '절대적 기준'... 양극화 문제 고민해야"
이세돌 9단(UNIST 특임교수)은 알파고 이후 10년 동안 바둑계가 겪은 변화를 '천지개벽'이라 표현한 바 있다. 과거에는 프로기사들이 바둑 프로그램을 연구의 대상으로 삼았으나, 이제는 AI를 '공부'하는 입장이 되었다. * 이해하지 못한 AI의 수: 특히 2016년 알파고와의 대결을 회상하며 이세돌은 인간의 기보를 학습하지 않은 '알파고 제로'의 등장을 언급하며, "AI가 두는 수의 의도를 전혀 파악할 수 없었던 경험은 큰 충격이었다"고 회상했다. * 실력의 양극화: AI 보급으로 실력이 상향 평준화될 것이라는 예상과 달리, AI를 잘 활용하는 상위 랭커와 그렇지 못한 이들 사이의 격차가 벌어지는 '양극화 현상'이 심화되었다고 진단했다. * 인간적인 결정의 가치: 그는 알파고 4국에서 둔 78수를 회상하며, "버그를 일으키기 위해 의도적으로 정수가 아닌 수를 두었던 것이야말로 당시 내가 할 수 있었던 가장 인간적인 결정이었다"고 소회를 밝혔다.

□ "알파고가 던진 질문, 알파폴드가 답하다"
당시 대중은 AI의 계산 능력에 경탄했지만, 과학계는 조용히 다른 질문을 던지고 있었다. "AI가 정해진 규칙이 없는 자연의 신비도 풀 수 있을까?" 그 질문에 대한 가장 강력한 대답은 2024년 노벨 화학상을 거머쥔 '알파폴드(AlphaFold)'였다.

□ 석차옥, "알파폴드는 과학적 직관과 데이터의 통합... 과학 연구의 패러다임 바꿀 것"
석차옥 (서울대 화학부 교수, 국가AI전략위 과학 및 인재 분과위원장, 갤럭스 대표이사)는 2016년 알파고 대국 이후 딥마인드 팀이 단백질 구조 예측이라는 '사이언스 문제'에 도전하여 거둔 성과를 조명했다. 2024년 노벨 화학상 수상으로 이어진 알파폴드의 혁신은 과학계에 엄청난 임팩트를 주었다. * 알파폴드에서 미래를 보다: 석차옥 교수는 "바둑은 정해진 법칙 내에서 정답을 찾는 문제지만, 과학은 자연 법칙 자체를 찾아가며 솔루션을 내야 하는 두 가지 문제가 겹친 영역"이라고 설명했다. 특히 2020년 등장한 알파폴드 2는 과학계에 거대한 충격을 안겼다. 석 교수는 이를 "평생 연구해도 도달하기 어려운 수준의 성취"여서 놀랐다고 회상하며, AI가 단순히 데이터를 학습하는 것을 넘어 단백질의 물리적 상호작용을 이해하는 '아키텍처의 혁신'을 이뤄냈다고 평가했다.

* 데이터보다 중요한 것은 과학적 통찰: 석차옥 교수는 AI의 성공을 '데이터의 힘'이라 부르지만, 알파폴드의 성공 비결은 달랐다고 지적했다. 단백질 구조 데이터는 바둑 기보나 언어 데이터에 비해 현저히 적은 15만 개 수준이었기 때문이다. 핵심은 알고리즘이었다. 알파폴드 2는 '트랜스포머' 구조를 도입하되, 이를 단백질이라는 대상에 맞게 재설계했다. 즉, 인간 과학자가 가진 '자연세계에 대한 직관'을 AI 모델링 속에 녹여낸 것이 성공의 열쇠였다.

* 과학AI와 과학적 통찰: 석 교수는 "과학 AI는 단순히 언어 모델의 하위 분야가 아니라, 미지의 영역을 탐구하기 위해 인간과 협력하는 도구"라고 강조하며, AI가 과학자를 대체하기보다 과학의 영역을 넓혀줄 것이라고 내다봤다. 석 교수는 "AI는 물리 법칙과 통계적 패턴을 통합하여 우리가 미처 보지 못한 신호를 끌어냈다"고 평가했다.

□ "AI는 결국 인간이 활용해야 할 파트너"
두 대담자는 AI가 지난 10년 동안 이미 우리 삶의 '절대적 기준'이나 '강력한 도구'로 자리 잡기 시작하며 큰 변화를 가져오고 있다는 데 공감했다. 이세돌 9단은 "AI를 활용할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 격차가 벌어지는 현상은 바둑계를 넘어 산업 전반의 과제가 될 것"이라고 경고했다. 석차옥 교수는 "과학은 정해진 대상을 두고 AI와 경쟁하는 것이 아니라, 열린 영역을 탐구하기 위해 협력하는 과정"이라며 AI를 통한 '통합과 융합'의 가치를 재차 강조했다. 이번 대담은 AI 기술의 진보가 인간의 창의성과 탐구 방식을 어떻게 재정의하고 있는지 확인하는 자리가 될 것이다.
(사전 인터뷰를 통해 작성되었으며 현장 대담 내용은 상황에 따라 달라질 수 있습니다)