DeepMind·Isomorphic Labs, AI 생물안보 전략 공개…SynthID DNA 적용 검토

Google DeepMind 공식 블로그에 따르면 회사는 16일 Isomorphic Labs와 함께 AI 생물회복력 프로그램의 운영 방향을 공개했다. 생물학 분야에서 AI 모델이 악용될 가능성을 줄이는 한편, 감염병을 더 빨리 발견하고 의료 대응 수단을 개발하는 데 같은 기술을 활용하겠다는 이중 목표가 핵심이다.

두 회사는 프로그램을 오용 방지, 조기 탐지, 신속 대응의 세 축으로 구성했다. 지난 12개월 동안 정부기관과 생물안보 조직, 연구단체를 상대로 15건이 넘는 협력 관계를 진전시켰다고 밝혔으며, 앞으로 6~12개월 동안 이를 확대할 계획이다. 다만 공개 문서에는 모든 협력기관과 개별 사업 일정이 제시되지는 않았다.

오용 방지 분야에서는 Gemini 같은 범용 모델이 생물학 특화 모델, 데이터베이스, 도구와 결합할 때 커지는 위험을 평가한다. 위협 모델링과 전문가 적대적 시험, 무작위 대조시험 등을 통해 모델이 공격자의 기술적 병목을 낮추는지 살피고, 사후학습을 통한 유해 요청 거부와 분류기·탐지 도구, 사용자 활동 분석을 함께 적용한다는 설명이다.

DNA 합성 심사 방식도 연구 대상이다. 현재 합성업체들은 알려진 병원체와 독소 목록, 서열 비교 알고리즘을 활용하지만, 기능이 비슷하면서 서열이 다른 DNA가 설계되면 기존 방식의 한계가 커질 수 있다. 두 회사는 AI가 만든 생물학적 서열을 식별하도록 워터마킹 기술 SynthID를 생물학 데이터에 적용하는 방안을 검토하고 있다. 서열의 유사성보다 기능과 독성·병원성 가능성을 예측하는 심사 체계는 향후 연구 과제로 제시됐다. 실제 서비스 도입이 확정된 단계는 아니다.

조기 탐지 분야에서는 하수와 공기, 환자 검체에서 얻은 유전체 데이터를 실시간에 가깝게 분석하는 메타유전체 감시 체계를 제안했다. Google DeepMind는 앞서 Pacific Biosciences와 진행한 연구에서 AlphaEvolve가 DNA 시퀀싱 오류를 보정하는 DeepConsensus 모델을 개선해 변이 탐지 오류를 30% 줄였다고 발표했다. 회사는 시퀀싱 데이터 분석 알고리즘과 하드웨어 설계, AlphaGenome을 활용한 병원체 특성 분석으로 연구 범위를 넓히고 있다.

대응 분야에서는 신뢰할 수 있는 연구자에게 최신 AI 시스템 접근을 제공하고, Isomorphic Labs의 약물 설계 엔진을 새로운 감염병 대응에 투입할 전담 조직을 운영한다. 공동 문서는 Lawrence Livermore National Laboratory가 AlphaFold 3를 광범위 항체 설계 연구에 활용하는 협력, 미국 에너지부 국립연구소 연구진의 Co-Scientist 활용, 아시아 감염병 연구를 위한 700만달러 지원 약속을 사례로 들었다. 이들 활동은 연구와 협력 단계이며, 특정 백신이나 치료제의 개발 성과가 확정됐다는 의미는 아니다.

두 회사는 미국 정책당국에 국가 차원의 프런티어 AI 안전 체계와 DNA 합성 심사 의무화, 메타유전체 기반 조기경보 인프라 확대, 진단·치료제 개발 플랫폼 투자를 권고했다. AI 안전 논의가 모델의 답변 통제에 머물지 않고 DNA 합성 공급망과 감염병 감시, 의료 대응 체계까지 연결되는 흐름을 보여준다.

이번 발표는 AI가 생명과학 연구를 가속하는 수단인 동시에 새로운 오용 가능성을 키울 수 있다는 점을 하나의 운영 틀에서 다뤘다는 데 의미가 있다. 다만 SynthID의 생물학 적용과 기능 기반 DNA 심사는 아직 검토 단계다. 15건이 넘는 협력의 전체 명단과 성과 지표도 공개되지 않아 후속 확인이 필요하다.

출처: Google DeepMind https://deepmind.google/blog/our-approach-to-bioresilience/
출처: Google DeepMind·Isomorphic Labs 공동 문서 https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/our-approach-to-bioresilience/isomorphic-labs-our-approach-to-bioresilience.pdf
출처: Google DeepMind AlphaEvolve 연구 업데이트 https://deepmind.google/blog/alphaevolve-impact/
출처: 미국 에너지부 Genesis Mission https://genesis.energy.gov/