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‘브로콜리너마저’ 윤덕원, 첫 책 발간 “열심히 대충해야 오래 일하죠”

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작성자 또또링2 작성일 25-09-05 19:14 조회 1회 댓글 0건

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인디밴드 브로콜리너마저의 윤덕원이 에세이 <열심히 대충 쓰는 사람>을 냈다. 싱어송라이터로는 약 20년의 경력을 지녔지만 책 출판은 처음이다. 그는 2일 서울 종로구 노무현시민센터에서 출간 기념 기자간담회를 열고 “음악을 들으며 했던 생각과 일상 생활에 대해 써봤다. 쓸 당시엔 몰랐는데 지나고 나서 돌아보니까 나름대로 하나의 결을 가지고 있더라”고 말했다.
부제에서 알 수 있듯 책에는 ‘가사, 노래, 글을 짓는 마음가짐’을 담았다. <씨네21>에 연재한 칼럼 등이 포함됐다. 시기적으로는 코로나19 유행기에 가장 많은 글이 쓰였다. 윤덕원은 “그 당시에 제가 대단히 많은 것을 시도했다. 온라인 공연도 하고, 브이로그 영상도 만들고, 칼럼 연재도 그중 하나였다”며 “신기할 정도로 ‘쓰기의 본질’에 집중한 것들만 그 이후의 시간에도 살아남아 있더라”고 했다.
책 발간 일주일 전인 지난달 25일에는 동명의 곡을 디지털 싱글로 발매했다. 윤덕원은 “음악을 일로 하고 있기 때문에, 책을 냈을 때 그것과 결합하고 싶은 마음이 있었다”며 “책의 OST라는 느낌으로 준비했다”고 밝혔다. 가사는 책 11페이지에 실려있다. 출판사인 세미콜론(민음사 계열사) 직원들이 코러스로 참여했다. 윤덕원은 “책 작업을 할 때 출판사 직원들과 대단히 많은 부분에서 협업했다”며 “이 책을 위해서 만들어진 노래인 만큼, 팀 워크를 다질 수 있는 것이 있었으면 좋겠다고 생각했다”고 밝혔다.
윤덕원은 책 제목에 있는 ‘열심히 대충’에 대해 “그런 마음을 유지해야 창작자로서 좀 더 건강하게 오래 일할 수 있겠다는 의미”라고 설명했다. “뭔가 ‘남는 것’을 만드는 사람들의 공통적인 면인 거 같아요. 마무리를 위해서 시간을 상당히 많이 쓰게 되잖아요. 그 꼼꼼함이 (작품의) 완성도에 큰 영향을 미치는 것은 사실이지만, 거기에 너무나 많은 에너지를 쏟다 보면 일과 삶의 균형이 없어지기도 해요. 마지막에 자신을 짜내는 과정은 조금 대충하고, 다른 부분은 열심히 하면 되지 않을까요.”
그는 책에 “‘글 쓰는 나’와 ‘음악하는 나’는 아주 다른 사람처럼 느껴진다”고 썼다. 이에 대해 묻자 그는 “글과 음악은 너무나 다른 장르처럼 느껴졌다”며 “기본적으로 텍스트의 양 차이가 컸다”고 답했다. 가사가 안 떠오를 땐 그냥 묵혀두고 조금씩 다듬기도 하는데, 줄글은 그게 아니어서 더 어려웠다고 한다. 그는 “책을 쓸 때 가장 큰 도움이 된 건 마감이다. ‘언제까진 써야 돼’ 하고 스스로를 몰아붙였다”며 웃었다.
그는 “가사는 멜로디에 기대는 부분도 있고 반복도 할 수 있어서, 정말 좋은 구절을 뽑고 뽑아서 아쉬움 없이 쓸 수 있다는 자신감이 있었다”고 말했다. 반면 글을 쓰면서는 부끄러움이 컸다고 한다. “줄글을 쓰면서는 저의 문체나 말투가 많이 작용을 하고, 호흡이나 리듬감도 글 자체에서 만들어야 해요. (글을 쓸 때는) 준비를 못하고 노래를 몇 시간 동안 불러야 될 때의 느낌처럼 부담이 컸어요.”
브로콜리너마저는 ‘앵콜요청금지’, ‘사랑한다는 말로도 위로가 되지 않는’, ‘유자차’, ‘졸업’ 등으로 사랑받았다. 이 곡들은 윤덕원의 손에서 탄생했다. 숱한 명곡을 작사·작곡하고, 이제 작가로도 나서는 그에게 창작이란 뭘까. “창작물은 나의 자녀 같아요. 내가 그를 마음대로 할 수는 없지만, 그를 더 좋게 갈 수 있도록 해줄 순 있죠. 어느 순간은 친구 같고, 어느 순간엔 내가 그에게 기대게 되겠죠. 제가 일일이 돌봐야 될 대상도 아니에요. 언젠가는 그가 저를 돌봐주겠죠.”
바둑에서 ‘미생(未生)’은 생사가 불확실한 돌을 말한다. 동명의 인기 웹툰을 원작으로 한 드라마 <미생> 역시 완전하지 못해 회사에서 생존이 불확실한 직장인들의 애환을 사실적으로 그려내기도 했다.
이 같은 ‘미생’은 비단 기업 혹은 노동시장에만 존재하는 것이 아니다. 화려해 보이는 스포츠 세계 이면에서 프로 선수의 꿈을 이루지 못하고 하부 리그에서 뛰며 생사의 불확실함을 겪는 스포츠 선수들을 ‘스포츠 미생’으로 부른다. 그 규모의 크기와 사태의 심각함, 그리고 약자들에 대한 돌봄의 관점을 함께 고려할 때 이제는 ‘스포츠 미생’들에 대한 국가의 정책적 관여가 다음과 같이 제도화되어야 할 필요가 있다. 국가가 더 이상 이 문제를 미루거나 방관해선 안 된다.
첫째, ‘스포츠 미생’들을 지원하기 위한 국가 행정의 일원화와 거버넌스 체제가 시급하다. 스포츠의 사회적 효과와 의의의 다면성으로 인해 관련 업무들이 교육·보건복지·문화체육 등 영역으로 다기화돼 있어 정책 주체들이 분산될 수밖에 없다. 스포츠 부문 약자들을 지원하는 정책을 내려고 해도 각 정부 부처의 업무영역 간 ‘벽’으로 인해 정책의 통합성과 정책 간 상보성을 담보할 수 없는 상황이다. 따라서 정부 각 부처의 스포츠 관련 부문을 각자 부처 안에 갇혀 있게 하지 말고 타 부처와 횡적으로 연결시키는 구조를 만들어야 한다. 즉 ‘스포츠 미생’ 문제를 해결하는 행정의 일체화를 이뤄야 한다는 것이다.
물론 이러한 통합 행정기구의 정책 결정 과정에 스포츠 전문가와 시민사회의 거버넌스가 관철되는 것이 바람직하다. ‘스포츠 기본법’ 등 관련 제도는 이미 구축되어 있으나 정부 정책 루트의 비일체화로 인해 이를 제대로 활용하지 못하고 비상설 위원회 혹은 특정 분야에 범위를 좁힌 협회 등을 양산해 행정과 정책지원의 실패를 초래한 전철을 밟아서는 안 된다.
둘째, 통합적인 국가 정책 플랫폼 체계하에서 지역별 특성에 맞게 스포츠를 활용해 이를 ‘지역 살리기’를 위한 지렛대로 활용한 것 역시 ‘스포츠 미생’들을 위한 지원책으로 작용한다는 점을 인식해야 한다.
영국은 정책 체계상 일원화된 정부 부처(문화스포츠부)가 ‘스포츠 미생’들을 위해 교육·복지·노동 관점에서 통합적인 정책지원을 수행하면서도 잉글랜드·스코틀랜드·웨일스·북아일랜드 지역별로 스포츠 정책 로컬 플랫폼을 구축해 이들에게 지역 상황에 맞는 스포츠 산업화를 장려하며 재정을 지원한다. 일본 역시 정부 부처인 스포츠청이 지역별 스포츠위원회와 연계하고 현지 지도, 전문인력 지원 등을 통해 지역 균형발전과 인재 육성, 스포츠 흥행 등을 동시에 추진한다.
영국과 일본이 지향하는 스포츠 정책의 ‘지역화(Localization)’는 지역 상황에 맞는, 지역에 뿌리내린 스포츠 산업화를 담보하며 지역 차원의 비즈니스와 인재 수요를 크게 창출하는데, 이 과정에서 ‘스포츠 미생’들은 지역 스포츠 리그에서 활동하거나 전문 스태프로 재취업하는 등 형태로 지역화 대응의 혜택을 직접적으로 받는다.
이뿐만이 아니다. 중앙정부의 일원화된 스포츠 정책 체계와 ‘지역화’가 잘 조합되면, ‘지역별 맞춤형 스포츠’를 활성화할 수 있다. 지역의 스포츠 인재가 지역에서 활동하는 것은 물론이고, 지역 스포츠 산업의 수익이 지역에 재투자되며 지역 내 고용도 창출해내는 이른바 ‘지역순환경제’까지 담보할 수 있게 된다.
스포츠판만큼이나 ‘살아날 가능성도, 또 죽을 가능성도 다 가지고 있는 돌’이 많은 영역도 없다. 이 ‘미생’을 살릴 수 있는 한 수(手)가 바로, 스포츠 정책을 중앙 차원의 일원화와 지역 차원의 다면화를 통해 ‘포용적(Inclusive) 사회정책’으로 기능할 수 있게 하는 것이다. 바둑판에서는 ‘미생’을 살려내야 이길 수 있다.
김건희 여사가 지난달 12일 구속된 뒤 하루 평균 3회꼴로 변호인 접견을 한 것으로 나타났다. 김 여사는 구속 내내 “건강이 악화했다”고 주장하면서도 변호인은 수시로 만났다.
3일 국회 법제사법위원회 소속 장경태 더불어민주당 의원실이 법무부로부터 제출받은 자료를 보면, 김 여사는 서울 구로구 서울남부구치소 독방에 구금된 지난달 12일부터 지난달 28일까지 총 36차례 변호인 접견을 했다. 접견을 할 수 없는 주말과 공휴일을 제외하면 12일 동안 하루 평균 3회 변호인을 만난 셈이다. 남편인 윤석열 전 대통령은 ‘재구속’된 지난 7월10일부터 같은 달 18일까지 총 16번 변호인을 만났다. 접견일 기준으로 하루 평균 2.3회였다.
김 여사는 이 기간 총 5차례 특별검사 소환 조사를 받았다. 소환 조사를 받은 날에도 김 여사는 변호인 접견을 한 것으로 알려졌다. 구치소에서 변호인 접견은 근무시간인 오전 9시부터 오후 6시까지 시간과 횟수 제한 없이 할 수 있다. 법무부는 김 여사가 변호인 접견을 할 때 소요된 시간은 공개하지 않았는데, 3회 정도 했다면 하루 대부분을 변호인 접견실에서 머물렀다고 볼 수 있다. 이와 관련 김 여사 측은 “여사의 몸 상태가 좋지 못해 길게 면회를 하지 못한다”라고 말했다.
수용자가 변호인을 접견하는 것은 헌법상 보장된 권리다. 다만 김 여사는 “건강이 악화했다”며 특검의 소환조사를 수시로 연기하면서도 변호사 접견은 빈번하게 나섰다. 김 여사는 지난 1일엔 저혈압 증상 등 건강 상태가 악화했다며 서울남부구치소에 외래 진료도 요청했다.
여러 변호인을 접견하는 과정에서 잡음도 생겼다. 김 여사는 지난달 19일 신평 변호사를 접견했는데, 신 변호사가 이후 자신의 페이스북에 “오죽했으면 우리 남편이 계엄을 했겠냐” “(전 국민의힘 대표) 한동훈이 어쩌면 그럴 수가 있었겠느냐” 등 김 여사의 말을 공개했다. 이에 정식 선임된 변호인단이 “사실과 다르다”며 해명에 나서기도 했다.
장경태 의원은 “건강상 이유로 특검 조사를 미루고, 특검 소환조사에는 진술거부권으로 일관하더니 막상 구치소에서는 윤석열보다도 많은 하루 최소 3회 이상 변호인과 접견을 한다는 것은 김건희의 모순을 그대로 보여준다”고 말했다.
생성형 인공지능(AI) 챗GPT가 청소년 보호를 위한 보호자 관리 기능을 도입한다. 최근 미국의 한 10대가 챗GPT의 조언을 받고 스스로 목숨을 끊는 사건이 발생하자 안전 장치를 마련한 것이다.
오픈AI는 2일(현지시간) 공식 블로그를 통해 한 달 안에 보호자 관리 기능을 도입한다고 밝혔다.
이 기능을 활용하면 부모는 챗GPT가 자신의 10대 자녀에게 어떻게 반응할지 통제할 수 있다. 챗GPT가 이용자인 청소년이 심각한 위기에 놓여있다고 감지했을 경우 부모에게 알림을 보낸다. 해당 기능을 활성화시키려면 부모가 먼저 계정을 만들고, 챗GPT 사용 가능 연령인 만 13세 이상 자녀에게 e메일 초대를 보내 자녀 계정과 연결해야 한다.
해당 기능의 도입은 최근 미국 캘리포니아의 한 10대 소년이 챗GPT와 수개월간 대화를 한 뒤 자살하는 사건이 계기가 된 것으로 풀이된다. 소년의 부모는 “챗GPT가 아들에게 자살 방법을 알려줬다”며 오픈AI를 상대로 소송을 제기했다.
일각에선 오픈AI가 선보인 이번 기능이 근본적인 해결책이 아니라고 지적한다. 부모의 통제만으로 AI의 위험으로부터 자녀를 온전히 지키는 것이 어려운 데다 자녀가 우회하더라도 막기 어렵다는 것이다. 실제 최근 발생한 사건에서 챗GPT는 소년에게 위기 상담센터에 연락할 것을 권했지만, 그가 소설을 쓰기 위한 것이라며 안전 장치를 우회한 것으로 드러났다.
빅테크 기업들의 청소년 안전 장치 도입은 점점 늘고 있다. 메타는 최근 페이스북과 인스타그램에서 10대 사용자가 자해, 자살, 섭식장애 등 주제에 대해 AI 챗봇 답변을 받지 못하도록 AI를 훈련시킨다고 밝혔다. 틱톡은 부모가 자녀의 틱톡 사용 가능 시간을 직접 설정하고 팔로어 목록을 확인할 수 있게 했다.
인간 창작물·AI 생성물, 경계 모호생명의 언어 DNA까지 영토 확장단백질 구조 예측해 신약 앞당기고맞춤 ‘항암 백신’도 빠르게 찾아내
미지의 영역 ‘암흑물질’ 해독 도전유전체 합성 ‘인간 설계’ 시대 열어자연선택이란 진화의 굴레 벗어나질병·노화 극복, 무결점 인간 생성
AI의 힘을 빌려 다시 쓰일 인류우리는 어떤 ‘인간’을 바라고 있나AI는 ‘입력’될 내용에 따라 작동미래는 우리 선택에 따라 달라진다
알파고(AlphaGo)가 이세돌 9단에게 거둔 승리는 많은 이들을 충격에 빠뜨리며 학계와 산업계에 딥러닝 열풍을 일으켰다. 그러나, 인공지능(AI)이 우리의 실생활을 파고든 계기는 알파고가 아닌 Chat(챗)GPT의 등장이었다. ChatGPT의 T는 transformer 즉 변환기를 의미한다. 현실 세계의 정보를 입력받아 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터로 변환하고, 연산을 통해 도출된 결과를 다시 현실 세계의 정보로 변환하여 출력해 주는 역할을 한다. 특히 언어라는 정보를 다룸으로써 인간과 대화가 가능해진 것이 우리의 삶에 큰 영향을 끼치는 요인이다.
알파고 때는 별로 문제의식이 없던 사람들도 자신들의 일이 되기 시작하자 이제서야 위기의식을 느끼고 우려의 목소리를 내고 있다. 엄청난 양의 문서를 빠르게 처리하고 분석하는 능력이 몇몇 전문 직종의 업무를 대체하는 것이 현실화되고 있다. 그뿐만이 아니다. ChatGPT의 G는 generative 즉 이것이 생성형 AI임을 뜻한다. 학습한 내용 외에 새로운 정보를 ‘창작’할 수 있다는 말이다. 문학 작품이나 학술 논문과 같은 인간의 창작물과 AI의 생성물 간의 경계는 불분명해지고 있다.
하지만 정말 본질적이고 실존적인 문제는 따로 있다. 각 개인뿐 아니라 인류라는 종으로서의 정체성마저도 AI를 통해 규정할 수 있는 시대가 온다는 점에서 그렇다. 쉽게 말해 AI가 인간의 창작물을 흉내내는 정도가 아니라 AI가 인간 자체를 창작할 가능성에 대한 이야기다. 그것은 바로 유전자(gene)가 DNA와 단백질이라는 ‘언어’로 설계되기 때문이다. DNA는 4개, 단백질은 20개의 알파벳으로 이루어진 언어 체계다. DNA로부터 단백질이 합성되는 과정을 ‘번역’이라고 부르는 것도 그런 이유다. 이러한 생명의 언어는 변환기를 통해 컴퓨터가 처리 가능한 코드로 바뀐다.
또 다른 요소는 데이터의 양이다. ChatGPT의 P는 pretraining 즉 사전학습을 의미한다. 지난 수십년간 수많은 과학자들이 DNA와 단백질의 서열과 구조를 밝혀내고 모든 정보를 데이터베이스로 만들어 왔다. ChatGPT가 엄청난 양의 인간 언어를 학습한 것과 마찬가지로, 생명의 언어를 분석하는 AI 모델들은 22억개 이상의 단백질 서열, 17만개 이상의 3차원 단백질 구조, 13만여개의 유전체에 들어 있는 9조3000억개의 DNA 글자를 학습에 활용했다(현재 출시된 모델 기준).
그중 하나인 알파폴드(AlphaFold)는 단백질의 아미노산 서열로부터 그것의 3차원 구조를 예측하는 기술이다. 알파폴드는 신약개발의 속도를 획기적으로 높일 수 있다. 질병 원인 단백질의 3차원 구조를 빠르게 규명하여 거기 결합할 수 있는 화합물을 찾아낼 수 있어서다. 그러나 AI가 발굴한 후보물질이 곧바로 약으로 쓰이는 것은 아니다. 약물의 독성과 효과를 평가하는 지난한 과정을 거쳐야 한다.
그런데 최근 혁신적인 치료법으로 주목받고 있는 항암 백신은 AI의 예측을 곧바로 치료에 적용한다는 점에서 새롭다. 백신이 암 치료를 위해 사용될 수 있는 이유는 우리 몸에서 암세포가 감염체처럼 인식되기 때문이다. 암세포는 정상세포에는 없는 수많은 단백질 조각들을 만들어 낸다. 이들은 MHC라는 단백질과 결합하여 세포 표면에 제시되어 T 세포들에 의해 외래 물질, 즉 항원으로 인식된다. 백신은 이 과정을 촉진시켜 T 세포가 암세포를 사멸시키는 것을 도울 뿐 아니라 우리의 면역 체계가 같은 암의 재발을 방지하게끔 한다.
항암 백신을 개발하기 위해서는 수많은 단백질 조각들 중 어떤 것이 해당 환자의 MHC와 결합하여 T 세포와 반응할 수 있는지를 찾아내야 한다. MHC는 사람의 단백질 중 유전학적으로 가장 다양하다. 주된 MHC 유전자 6개 각각이 최소 2000가지 이상 존재하는데 사람마다 그 6개의 조합조차 다르다. T 세포 역시 수많은 종류의 병원체에 반응할 수 있을 만큼 다양하다. T 세포 수용체의 이론적인 가짓수는 수천조를 넘어선다.
AI는 이러한 천문학적인 양의 단백질 언어를 처리하여 가장 효과적일 것으로 예상되는 항원들을 추려낸다. 다른 약물과 달리 이러한 항암 백신은 비교적 안전할 뿐 아니라 환자마다 다르게 만들어지기 때문에 각 건별 허가 절차를 거치지 않고 곧바로 치료에 사용된다. 즉 AI가 직접 약을 제조하므로 그 성능이 치료 효과에 직결된다는 것을 의미한다.
그런데 유전체에는 단백질 정보만 존재하는 것이 아니다. 인간 유전체의 30억개 DNA 글자 중 고작 1.5%만이 단백질로 번역된다. 나머지 비번역 DNA 안에는 각 단백질이 어떻게 번역되어야 하는지를 조절하는 명령어들이 흩어져 있음이 밝혀져 왔다. 그러나 오랜 진화의 세월 동안 정제되지 않고 쓰인 이 고대의 언어는 완벽히 해독하는 것이 불가능에 가까운, 유전체의 ‘암흑물질’이라고 불린다. 여기에 도전장을 내민 것이 구글 딥마인드의 알파게놈(AlphaGenome)과 엔비디아가 스탠퍼드 대학 등과의 합작으로 내놓은 에보(Evo) 등이다.
비번역 DNA가 중요한 이유는 사람 간 차이를 유발하는 변이들의 대부분이 이곳에 존재하기 때문이다. 각종 신체지수와 생리학적 수치, 수많은 질병들, 약물 반응성, 면역학적 특성들, 여러 인지기능과 행동방식, 성격이나 성향 등 5000가지가 넘는 형질들이 비번역 DNA 서열에 좌우된다는 것이 밝혀졌다. 즉 단백질 그 자체가 아니라 조절 명령어에 의해 통제되는 단백질 생성의 차이가 중요하다는 것이다. 현재까지 7000개가 넘는 논문을 통해 100만개에 이르는 변이-형질 연관성이 밝혀졌다(2025년 8월 기준).
앞으로 DNA 언어모델이 충분히 발전한다면, 마치 단백질 서열로부터 3차원 구조를 예측하듯이, 개인의 유전체 서열로부터 형질을 예측하는 것이 가능해질 것이다. 물론 사람의 형질은 매우 복잡하지만 이 역시 변환기를 통해 컴퓨터가 처리할 수 있는 코드와 사람이 이해할 수 있는 언어 사이를 오갈 것이다. 수천가지가 넘는 형질의 목록과 그에 대한 값의 나열은 인간의 두뇌가 처리하기 곤란한 형태다. 결국 ChatGPT와 대화하듯이 중요하거나 관심 있는 부분에 대한 질문과 대답이 오가는 형태가 될 것이다. 이러한 대화가 이루어지는 맥락은 자명하다. 부모가 앞으로 태어날 아이에 대해 궁금해할 때다.
1978년 첫 시험관 아기가 영국에서 태어난 후 전 세계 1000만명이 넘는 사람들이 체외수정을 통해 태어났다. 이때 배아에 대한 착상 전 유전자검사를 거칠 수 있지만 선택의 폭은 매우 좁다. 애초에 여성의 몸에서 추출할 수 있는 난자의 개수가 10개 남짓이기 때문이다. 그러나 실험실에서 난자를 대량으로 배양할 수 있다면 어떨까. 몸에서 떼어낸 세포를 줄기세포를 거쳐 난자로 전환하는 것이 가능하기 때문이다. 이미 2018년 ‘사이언스’ 연구에서는 여성 및 남성에서 유래된 세포를 난자 전 단계까지 키우는 데 성공했고, 2023년 ‘네이처’ 연구에서는 수컷 쥐로부터 난자를 만들어 다른 수컷 쥐의 정자와 수정, 정상적인 새끼 쥐를 낳는 데까지 성공했다. 이 기술이 실현되면 AI는 수백개의 배아에 대한 유전체 정보로부터 형질을 예측하여 부모에게 그중 하나를 선택하게 할 수 있다.
그러나 여기서 그치지 않는다. AI는 주어진 유전 정보를 분석만 하는 것이 아니라 수정안까지 제시할 수 있다. 결국 사람들은 이 능력에 눈을 돌리게 될 것이다. 두 사람의 조합으로는 만족할 수 없는 경우들, 즉 한 명이 치명적인 유전자를 가지고 있거나, 두 사람 모두 가지고 있는 유전자들로 인해 어떤 형질을 벗어날 수 없는 경우들 때문이다. 인공생식을 시도하기 전, 부모는 AI를 통해 자신들의 유전체 정보를 기반으로 시뮬레이션을 수행하고, 본인들이 원하는 아이를 얻으려면 어떻게 유전체를 ‘교정’하거나 ‘편집’해야 할지 살펴볼 것이다. AI는 가장 효율적으로 부모들이 원하는 바를 얻을 수 있는 DNA 수정 알고리즘을 내놓을 것이다. 유전자 가위(CRISPR)는 특히 정자와 난자의 대량 배양 과정에서 효율적으로 작동하여 AI가 추천한 서열이 정확히 반영된 배아를 만들어 낼 것이다.
하지만 이것도 끝이 아니다. 앞서 언급했듯, 생성형 AI는 새로운 정보를 만들어낼 줄 안다. 예컨대 ChatGPT는 주어진 문장을 교정하거나 편집하는 데 그치는 것이 아니라 새로운 문장들로 이루어진 한 편의 글을 창작할 수 있다. 사람들이 사용하는 언어로부터 학습한 어휘, 문법, 어감, 뉘앙스 등을 살려 문맥과 목적에 맞게 정교한 작업을 수행하는 것이다. 이와 마찬가지로, 방대한 DNA 언어로부터 생명의 원리를 제대로 학습한 GeneGPT는 새로운 문장-단백질 서열 및 조절 명령어-들로 이루어진 한 편의 글, 즉 유전체 설계도를 창작해 낼 수 있다. 그 유전체가 낳게 될 수많은 형질들에 대한 예측과 함께 말이다.
교정과 편집을 유전자 가위가 실행한다면, 창작은 유전체 합성을 통해 실현시킬 수 있다. 2016년 ‘사이언스’와 2021년 ‘셀’에는 인공생명체 탄생이 보고된 바 있다. 유전체 전체를 디자인하여 합성 제작한 이 미생물은 스스로 생명을 유지할 뿐 아니라 번식까지 가능했다. 이 연구의 책임자인 크레이그 벤터는 “정말로 새로운 생명을 창조하고자 한다면 그것은 유전자 가위로는 불가능하다”고 말했다. 물론 합성 후 발견되는 오류들을 교정할 때는 유용할 것이다.
2025년 6월에는 더욱 충격적인 소식이 발표되었다. 세계 최대 의료연구재단인 영국의 웰컴트러스트(Wellcome Trust)가 미생물이 아닌 인간의 유전체 합성 프로젝트를 시작한다는 것이었다. 단기적으로는 염색체 하나를 합성하는 것을 목표로 하지만, 궁극적으로 전체 합성을 가능하게 하려는 야심찬 계획이다. 벤터와 함께 인간게놈프로젝트를 주도했던 프랜시스 콜린스는 “DNA 읽기의 다음 단계가 DNA 쓰기가 되는 것은 당연한 수순”이라고 한 바 있다.
이 기술이 완성된다면 인간은 자연선택이라는 진화의 굴레를 완전히 벗어나 ‘설계된’ 생명체로 거듭날 수 있게 된다. 그렇게 생겨난 인류의 후손은 더 이상 호모 사피엔스라 불리지 않을 것이다. 이는 AI가 현생인류를 멸종으로 이끄는 시나리오 중 가장 희망적인 것이다. AI 업계의 시선도 추상적 개념인 인공일반지능(AGI)보다는 다양한 분야에서 실질적 변화를 만들어내는 AI+X에 쏠려 있다. 인공일반지능이 지배하는 세상이 공상과학이라면, ‘AI+생물학’은 현실의 과학이다.
이렇게 합성될 새로운 인간 종, 호모 신테티쿠스(Homo syntheticus)는 자연적인 생식, 질병과 노화를 넘어서는 것은 물론이고, 우리가 지금은 상상하지 못하는 새로운 형질들을 갖출 수도 있다. “진정한 인간성은 자연으로의 회귀가 아니라 그로부터의 탈피에 있다”는 선언과 함께 시작한 본 연재는, 인간 사회의 온갖 부조리를 ‘자연에 굴복한 유전자’와 ‘유전자에 지배당한 인간’이라는 시각으로 해부해 왔다. AI의 힘을 빌려 다시 쓰게 될 새로운 인간성은 어떻게 형성될 것인가.
그것은 AI가 아닌 우리의 선택에 달려 있다. ChatGPT처럼 GeneGPT는 프롬프트 즉 우리의 입력을 기다리며 대기하고 있을 뿐이다. 우리는 어떤 인간을 바라는가? 인류의 미래는 결국 우리의 프롬프트에 의해 쓰여질 것이다. <시리즈 끝>

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