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스탠퍼드 연구팀, AI로 세계 최초 바이러스 개발

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.22 17:42
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(퍼플렉시티로 출처 기사를 요약)

최근 스탠퍼드 대학과 Arc Institute 연구진이 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 ‘이보(Evo)’를 활용해 세계 최초로 인공 지능이 바이러스 유전체를 설계하고, 실제로 기능하는 바이러스를 만들어내는 데 성공했다고 2025년 9월 17일 네이처에 발표했다. 이 바이러스들은 항생제 내성 균주를 포함한 여러 대장균(E. coli) 균주를 감염시키고 죽일 수 있는 기능성을 갖췄다.


복잡한 유전체 설계 도전


바이러스 등 생명체 유전체 설계는 매우 복잡해 기존 AI는 단백질 단위나 부분 유전체 생성 정도에 머물렀다. 이번 연구는 완전한 5,386개 염기쌍, 11개 유전자를 가진 단일 가닥 DNA 바이러스 ΦX174(파이엑스174)를 설계 모델로 삼았다. Evo AI는 이미 200만 개가 넘는 박테리오파지 유전체를 학습했으며, ΦX174 유전체와 유사한 구조를 갖되 E. coli 특정 균주를 감염시킬 수 있도록 설계 방향을 맞췄다.


AI 설계와 실험적 검증


연구진은 수천 개 AI가 생성한 후보 바이러스 유전체 중 302개를 선정해 실험실 합성 후 박테리아 배양에 투입했다. 그 결과 16개 바이러스가 실제로 대장균을 감염시키고 죽이는 능력을 보였으며, 일부는 자연계에 존재하지 않는 돌연변이 조합을 포함해 이전 바이러스가 공격하지 못했던 균주들도 감염시켰다.


신뢰와 안전을 위한 노력


“AI가 완벽한 유전체 설계를 달성한 것은 최초”라고 컴퓨테이셔널 생물학자 브라이언 히(Brian Hie)는 말했다. 그러면서 “향후 AI가 완전한 생명체를 설계하는 단계로 나아갈 것”이라 전망했다. 다만, 연구진은 바이오안전과 오남용 위험에 매우 신중하며, 동료평가 전임을 알리고 추가 실험과 안전 검증이 필요하다고 밝혔다.


미래의 바이오테크놀로지


이번 연구는 향후 항생제 내성균 대응을 위한 파지(박테리아 감염 바이러스) 치료법 개발, 유전자 전달벤치마킹과 합성생물학 응용 등 바이오기술 혁명에 한 획을 그을 큰 진전으로 평가된다. AI가 바이러스 같은 유전체 단위 생명 설계를 현실화하면서 맞춤형 생명공학과 의료 분야에 혁신을 가져올 전망이다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)엘론 머스크의 xAI는 오늘 테네시주 멤피스에 8천만 달러 규모의 수질 재활용 시설 개장을 기념하는 행사를 개최했으며, 이 시설은 세계 최대 규모의 세라믹 막 생물 반응기를 갖추고 있다고 회사 측은 주장했다. 이 최첨단 시설은 인공지능 회사가 대규모 콜로서스 데이터 센터 운영을 확장하는 동시에 물 사용에 대한 지역 사회의 우려를 해소하는 주요 환경적 이정표를 나타낸다.세계 최대 세라믹 멤브레인 기술이 시설은 독일 회사 Cerafiltec이 개발한 첨단 세라믹 멤브레인 생물반응기 기술을 활용하여 매일 최대 1,300만 갤런의 도시 폐수를 처리합니다. 이 프로젝트를 이끄는 xAI의 폐수 엔지니어 Mark Carroll에 따르면, “CERAFILTEC의 견고한 세라믹 멤브레인 기술은 우리의 최첨단 슈퍼컴퓨터를 지원하기 위한 초고신뢰성 및 효율적인 수처리에 대한 까다로운 요구사항을 충족합니다”.이 공장의 세라믹 멤브레인은 섬유 파손 및 복잡한 세척 요구사항과 같은 기존 멤브레인 솔루션과 관련된 일반적인 문제를 극복하는 동시에, 회사의 고성능 컴퓨팅 시스템에 우수한 신뢰성과 효율성을 제공합니다. 이 시설은 xAI가 필요로 하는 것보다 더 많은 폐수를 처리할 예정이며, 잉여 처리수는 Tennessee Valley Authority 및 인근 철강 제조업체 Nucor를 포함한 지역 산업체에 제공되어 Memphis Sands Aquifer에 대한 부담을 크게 줄일 것입니다.환경 문제 해결물 재활용 시설은 xAI가 멤피스에서 급속한 확장에 대해 환경 단체와 지역 주민들로부터 지속적인 비판을 받고 있는 가운데 등장했습니다. 이 시설은 현재 Colossus 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 35개의 무허가 메탄 가스 터빈을 운영하고 있으며, 환경 단체들은 이것이 청정 대기법을 위반한다고 말합니다. Southern Environmental Law Center는 xAI가 운영을 시작한 이후 주변 지역의 이산화질소 수치가 크게 증가했다고 기록했습니다.Protect Our Aquifer의 전무이사인 Sarah Houston은 이 처리 시설이 멤피스의 식수 공급을 보호하는 “올바른 방향으로의 큰 진전”이라고 말했지만, 프로젝트의 장기적 지속 가능성에 대한 우려는 여전히 남아 있습니다. 멤피스 시의회는 2025년 3월에 xAI에 시 소유 토지 13에이커를 이 시설을 위해 820,000달러에 판매하는 것을 승인했습니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)Anthropic의 새로운 연구는 인공지능 시스템의 놀라운 취약점을 밝혀냈습니다: 신중하게 제작된 악의적인 문서 250개만으로도 크기에 관계없이 대규모 언어 모델을 손상시킬 수 있으며, 이는 AI 보안에 대한 근본적인 가정에 도전하고 고객 서비스 챗봇부터 엔터프라이즈 소프트웨어까지 모든 것을 구동하는 시스템의 안전성에 대한 긴급한 질문을 제기합니다.10월 8일 영국 AI 보안 연구소 및 앨런 튜링 연구소와의 공동 연구로 발표된 이 연구는 지금까지 진행된 가장 큰 규모의 데이터 중독 조사를 나타내며, 이미 보안 문제로 고심하고 있는 업계에 충격적인 소식을 전달합니다. 연구 결과에 따르면 130억 개의 매개변수를 가진 모델—6억 개 매개변수를 가진 더 작은 모델보다 20배 이상 많은 데이터로 훈련된—도 동일한 소수의 중독된 문서에 의해 손상될 수 있음을 보여줍니다.모델 규모 전반에 걸친 지속적인 위협이전 연구에서는 공격자가 학습 데이터의 일정 비율을 제어해야 한다고 제안한 것과 달리, Anthropic의 연구 결과에 따르면 데이터 오염 공격은 “모델 크기와 관계없이 거의 일정한 수의 문서가 필요하다”고 나타났다. 연구진은 ““와 같은 트리거 문구를 사용해 모델이 활성화되었을 때 의미 없는 텍스트를 생성하도록 백도어를 성공적으로 만들었으며, 이를 통해 공격자가 AI 시스템을 조작해 해로운 결과물을 만들어낼 수 있음을 보여줬다.Anthropic는 연구 논문에서 “우리의 결과는 공격자가 학습 데이터의 일정 비율을 제어해야 한다는 일반적인 가정을 뒤집는다. 오히려 소량의 정해진 데이터만 필요할 수 있다”고 밝혔다. 그 영향은 매우 크며, 대부분의 대형 언어 모델이 공개된 인터넷 데이터를 대량으로 학습하기 때문에, “말 그대로 누구나 모델의 학습 데이터에 포함될 수 있는 콘텐츠를 만들 수 있다”고 설명했다.토론토대학교 Citizen Lab의 선임 연구원 John Scott-Railton은 해당 위협의 확장성을 강조하며 다음과 같이 말했다: “LLM 학습 데이터 세트 내에서는, 희석이 오염에 대한 해결책이 아니다. 사이버보안 전문가라면 직관적으로 알 수 있을 것이다: 공격은 대량 확장될 수 있지만 방어책은 대부분 그렇지 않다”.산업 영향 및 시장 우려사항이 연구는 인공지능에 대한 열기로 주요 지수들이 신기록을 달성하며 AI 주식이 전례 없는 고점에 계속 도달하고 있는 가운데 나타났다. 그러나 증가하는 보안 취약점이 잠재적 시장 과대평가에 대한 이미 가열된 논쟁에 복잡성을 더하고 있다. JPMorgan Chase CEO인 제이미 다이먼은 최근 “AI는 실재한다”면서도 현재의 많은 투자들이 “아마도” 낭비될 수 있다고 경고하며, 앞으로 6개월에서 2년 내에 상당한 주가 하락에 대한 우려를 표명했다.특히 S&P 500 기업의 72%가 올해 규제 서류에서 AI를 “중대한 위험”으로 공시했다는 점에서 이 시점은 특별히 의미가 있다. 한편, OpenAI와 Anthropic은 훈련 데이터에 대한 저작권 주장과 관련된 수십억 달러 규모의 잠재적 소송을 해결하기 위해 투자자 자금을 사용하는 방안을 모색하고 있는 것으로 알려졌다.악의적 행위자들을 부추길 수 있는 연구 결과를 공개했음에도 불구하고, Anthropic은 “이러한 결과를 공개하는 것의 이익이 이러한 우려를 능가한다”고 믿으며, 취약점을 이해하는 것이 더 나은 방어 체계를 개발하는 데 중요하다고 주장했다. 회사는 공격자들이 실제로 독성 데이터를 훈련 세트에 삽입하는 데 여전히 상당한 어려움에 직면하고 있다고 언급했지만, 이 연구는 AI 업계 전반에 걸친 개선된 보안 조치의 긴급한 필요성을 부각시킨다고 했다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 핀테크 대기업 앤트 그룹(Ant Group)이 1조 개의 매개변수를 가진 오픈소스 대규모 언어 모델 Ling-1T를 공개했으며, 이 모델은 수학, 코딩, 추론 과제에서 DeepSeek, OpenAI 및 기타 주요 AI 개발사들의 경쟁 모델을 능가한다고 회사 측은 주장했다. 2025년 10월 9일 발표된 이번 공개는 단 두 달 만에 앤트가 두 번째로 공개하는 1조 매개변수 모델로, 대규모 AI 시스템 개발 분야에서 중국의 경쟁이 격화되고 있음을 보여준다.Ling-1T, AI 성능에서 새로운 기준을 세우다Ling-1T는 효율적인 추론 능력을 유지하면서 여러 복잡한 추론 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 2025년 미국 수학 경시대회 초청 시험(AIME)에서 이 모델은 문제당 평균 4,000개 이상의 출력 토큰 비용으로 70.42%의 정확도를 기록했으며, Google의 Gemini-2.5-Pro와 동등한 성능을 보이면서 DeepSeek, OpenAI, Moonshot의 경쟁 모델들을 능가했습니다.독립적인 평가자들의 종합적인 테스트에 따르면, Ling-1T는 대규모 다중작업 언어 이해(MMLU) 벤치마크에서 91.76%의 정확도를 달성하여 약 90%의 GPT-5, 89.1%의 Claude 4.5 Sonnet, 89.0%의 DeepSeek V3.1을 능가했습니다. 이 모델은 특히 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 강력한 능력을 보여주었으며, 1조 파라미터 모델 중 LiveCodeBench 평가에서 선두 성능을 보였습니다.전략적 오픈소스 접근 방식이 독점 모델에 도전하다이번 출시는 Ant Group이 9월에 출시한 Ring-1T-preview에 이어진 것으로, 회사는 이를 세계 최초의 오픈소스 1조 파라미터 사고 모델이라고 주장했습니다. Ant Group의 최고기술책임자(CTO) He Zhengyu는 다음과 같이 밝혔습니다: “Ant Group에서 우리는 인공일반지능(AGI)이 공공재가 되어야 하며, 인류의 지능적 미래를 위한 공유된 이정표가 되어야 한다고 믿습니다”.Ling-1T는 1/32 활성화 비율을 가진 Mixture-of-Experts 아키텍처를 사용하여 작동하며, 이는 총 1조 개의 파라미터를 포함하고 있음에도 불구하고 토큰당 약 500억 개의 파라미터만 활성화됨을 의미합니다. 이러한 설계는 계산 비용의 비례적 증가 없이 정교한 추론 능력을 가능하게 하여, 대규모 AI 배포의 핵심 과제를 해결합니다.모델 패밀리 확장에는 세 가지 주요 시리즈가 포함됩니다: 비사고 모델인 Ling 시리즈, 사고 모델인 Ring 시리즈, 그리고 멀티모달 Ming 시리즈입니다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 Ant Group이 오픈소스 개발에 대한 헌신을 유지하면서 다양한 AI 애플리케이션에서 경쟁할 수 있는 위치를 확보하게 하며, 잠재적으로 글로벌 AI 연구와 채택을 가속화할 수 있습니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)전 구글 딥마인드 연구원들이 설립한 1년 된 스타트업 리플렉션 AI(Reflection AI)는 목요일 20억 달러의 투자금을 조달해 기업 가치가 80억 달러에 이르렀다고 발표했다. 이는 리플렉션 AI가 중국의 오픈소스 인공지능 강자 딥시크(DeepSeek)에 대응하는 미국의 해답으로 자리매김함을 시사한다. 이번 투자 라운드는 불과 7개월 전 회사 가치가 5억 4,500만 달러였던 것에 비해 무려 15배나 증가한 수치다.이번 투자 라운드는 엔비디아이 8억 달러라는 대규모 투자를 주도했으며, 세쿼이아 캐피탈, 라이트스피드 벤처 파트너스, 전 구글 CEO 에릭 슈미트, 도널드 트럼프 주니어와 연계된 벤처 기업 1789 캐피탈 등도 참여했다. 이번 투자 유치는 2025년 3분기에 인공지능 기업들이 전 세계 벤처 투자 자금의 46%를 차지하며 총 970억 달러에 이르렀던 시점에 이루어진 것이다.코딩 에이전트에서 국가 AI 전략까지미샤 라스킨과 이오아니스 안토노글루가 2024년 3월에 설립한 Reflection AI는 처음에는 자율 코딩 에이전트에 집중했으나, 2024년 1월 DeepSeek가 시장을 뒤흔든 이후 더 광범위한 첨단 AI 개발로 방향을 전환했습니다. 딥마인드의 Gemini 프로젝트에서 보상 모델링을 이끈 라스킨과 2016년 세계 바둑 챔피언을 이긴 전설적인 AlphaGo 시스템의 공동 창작자인 안토노글루는 세계 최고 AI 연구소에서 수십 년의 경력을 쌓은 전문가입니다.라스킨은 TechCrunch와의 인터뷰에서 “DeepSeek와 Qwen, 그리고 모든 모델들이 우리의 경각심을 일깨워줬습니다. 우리가 아무것도 하지 않으면, 결국 세계적 지능의 표준이 다른 누군가에 의해 만들어질 것입니다”라고 말했습니다. 대표는 경쟁 구도를 냉전 시대에 비유하며 “현대판 스푸트니크 순간”이라고 표현했습니다.이 회사의 60명 규모 팀은 딥마인드와 오픈AI에서 영입한 AI 연구원과 엔지니어로 구성되어 있으며, “대규모 LLM과 강화 학습 플랫폼을 구축하여 첨단 규모에서 거대한 Mixture-of-Experts 모델을 학습할 수 있다”고 설명했습니다. Reflection AI는 “수십조 개의 토큰”으로 학습된 첫 첨단 언어 모델을 내년에 공개할 계획입니다.정치적 및 산업계 지원이번 자금 지원 발표는 트럼프 행정부 관계자들과 업계 리더들로부터 즉각적인 찬사를 받았습니다. 백악관 AI 및 암호화폐 책임자인 데이비드 색스는 소셜 미디어에 다음과 같이 게시했습니다: “더 많은 미국의 오픈 소스 AI 모델을 보게 되어 기쁩니다. 글로벌 시장의 의미 있는 부분은 오픈 소스가 제공하는 비용, 맞춤화 및 제어를 선호할 것입니다”.Hugging Face의 CEO인 클렘 들랑게는 이 개발을 “미국 오픈 소스 AI를 위한 좋은 소식”이라고 평가하면서도 “도전 과제는 오픈 AI 모델과 데이터셋의 공유 속도가 빠르다는 것을 보여주는 것”이라고 언급했습니다. 이러한 지원은 중국의 오픈 소스 AI 개발 지배력에 대한 우려가 커지는 것을 반영하며, 특히 DeepSeek의 획기적인 모델들이 훨씬 낮은 개발 비용으로 경쟁력 있는 성능을 입증한 이후 더욱 그러합니다.Reflection AI의 접근 방식은 공개 사용을 위한 모델 가중치를 공개하면서도 데이터셋과 훈련 인프라는 독점적으로 유지함으로써 개방성과 상업적 실행 가능성의 균형을 맞춥니다. 회사는 자사 모델을 기반으로 제품을 구축하는 대기업과 “주권 AI” 시스템을 개발하는 정부로부터 수익을 기대하고 있습니다. 라스킨에 따르면, 기업이 엔터프라이즈 규모에 도달하면 “소유권을 가질 수 있는 것을 원합니다. 자체 인프라에서 실행할 수 있습니다. 비용을 통제할 수 있습니다”.
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