보안과 건강을 재구성하는 두 가지 기술 이야기
MIT Technology Review의 최신 The Download 뉴스레터는 기술이 우리 세계를 재구성하는 방식에 관한 두 가지 매우 흥미로운 이야기를 함께 다룹니다. 한편으로는 범죄 조직이 정교한 전자 도구를 사용하여 럭셔리 차량을 전례 없는 속도로 도난하고 있습니다. 다른 한편으로는 한 선견지명 있는 연구자가 인류가 직면한 가장 긴급한 건강 위기 중 하나인 항미생물제 내성 문제를 해결하기 위해 인공지능을 활용하고 있습니다.
이 두 가지 이야기는 기술 환경에서 근본적인 긴장을 보여줍니다. 범죄 혁신을 가능하게 하는 동일한 도구와 기술이 존재론적 문제를 해결할 가능성도 가지고 있습니다. 이 방정식의 양쪽을 모두 이해하는 것은 현대 생활을 정의하는 복잡한 기술 환경을 탐색하는 데 필수적입니다.
기술이 범죄를 가능하게 할 때
럭셔리 자동차 도난의 확산은 연결된 기술이 새로운 취약점을 어떻게 만드는지에 대한 놀라운 사례입니다. 편의를 위해 설계된 전자 시스템으로 가득 찬 현대 자동차는 의도하지 않게도 적절한 도구를 갖춘 도둑들의 더 쉬운 표적이 되었습니다. 열쇠 신호를 증폭하는 중계 장치, 차량의 내부 네트워크를 장악하는 CAN 버스 주입 도구, 추적 시스템을 방해하는 GPS 재머 등이 모두 지하 시장에서 널리 구할 수 있게 되었습니다.
표적은 구체적이고 매우 수익성 있습니다. 람보르기니, 롤스로이스, 벤틀리 및 기타 수십만 달러 가치의 고급 자동차들이 체계적으로 확인되어 전문적으로 운영되는 범죄 조직에 의해 도난당하고 수출되고 있습니다. 손실은 엄청나며, 특히 차량이 국경을 넘어가면 회수율은 매우 낮습니다.
이 이야기가 광범위한 기술 커뮤니티에 특히 관련 있는 이유는 군비 경쟁의 속도 때문입니다. 자동차 제조업체가 새로운 보안 조치를 도입하면 범죄 조직은 몇 주 내에 도구를 개선합니다. 이것은 스마트폰에서 산업 제어 시스템에 이르기까지 모든 연결된 기기에 영향을 미치는 사이버보안 문제의 축소판입니다. 럭셔리 자동차 도난 문제는 단순한 범죄 이야기가 아니라 자동차 산업을 넘어서는 영향을 미치는 기술 이야기입니다.
항미생물제 내성에 대항하여 AI 활용하기
기술 스펙트럼의 다른 쪽에서 펜실베이니아 대학교의 연구자 César de la Fuente는 기존의 접근 방식이 해결하지 못한 문제를 해결하기 위해 인공지능의 extraordinary 잠재력을 보여주고 있습니다. 그의 목표는 세계보건기구가 세계 상위 10대 공중보건 위협으로 확인한 항미생물제 내성입니다.
항미생물제 내성은 박테리아, 바이러스, 곰팡이, 기생충이 이들을 죽이도록 설계된 약물에 저항하도록 진화할 때 발생합니다. 그 결과 감염이 점점 더 치료하기 어려워지거나 불가능해지며, 일상적인 의료 절차가 생명을 위협하는 사건으로 변합니다. 제약 회사들이 더 수익성 높은 약물 범주로 투자를 전환하면서 지난 수십 년 동안 새로운 항생제 파이프라인이 급속히 감소했습니다.
de la Fuente의 접근 방식은 토양 샘플과 미생물 배양에서 항미생물 활성을 가진 화합물을 검사하는 전통적인 항생제 발견과는 근본적으로 다릅니다. 대신 그의 팀은 기계학습 알고리즘을 사용하여 방대한 생물학적 수열 데이터베이스를 분석하고, 누구도 아직 찾지 못한 장소에서 항미생물 활성을 가질 가능성이 있는 펩타이드를 검색합니다.
AI 시스템은 인간 연구자가 작은 부분집합도 검사하는 데 걸리는 시간의 극히 일부 안에 수백만 개의 후보 분자를 평가할 수 있습니다. 더 중요하게도 알고리즘은 인간 분석가에게는 명백하지 않을 수 있는 항미생물 활성과 관련된 패턴과 구조적 특징을 식별할 수 있으며, 약물 발견을 위한 완전히 새로운 화학 영역을 열 수 있습니다.
새로운 항생제의 예상치 못한 출처
de la Fuente의 업적에서 가장 주목할 만한 측면 중 하나는 그가 탐색한 출처의 범위입니다. 그의 팀은 멸종된 생물의 게놈, 인간 신체 자체의 단백질, 그리고 전 세계 환경에서 수집된 방대한 메타게놈 데이터에서 잠재적 항생제 화합물을 발견했습니다. 다음 획기적인 항생제가 네안데르탈인의 유전 코드나 우리 자신의 면역계의 화학에 숨어 있을 수 있다는 생각은 새로운 약물이 어디에서 오는지에 대한 일반적인 가정에 도전합니다.
계산 접근 방식은 발견에서 개발로 이동하는 과정을 가속화합니다. 유망한 펩타이드를 확인하면 AI는 생물학적 시스템에서의 행동을 예측하고, 독성을 추정하고, 효과성을 개선할 수 있는 수정을 제안하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 종류의 컴퓨터 시뮬레이션 최적화는 전통적인 약물 개발 타임라인에서 수년을 단축할 수 있으며, 이는 내성 감염이 매년 약 127만 명을 죽이고 있을 때 매우 중요한 이점입니다.
더 광범위한 교훈
The Download 뉴스레터의 이 두 가지 이야기는 함께 우리의 기술 시대의 중심 주제를 강조합니다: 우리가 만드는 도구는 도덕적으로 중립적이며, 그 영향은 전적으로 사용 방식에 따라 달라집니다. 차량 보안 시스템을 악용하는 전자 기기와 생명을 구하는 약물을 발견하는 AI 알고리즘은 모두 동일한 혁신 문화의 산물입니다. 사회의 과제는 유익한 응용을 극대화하면서 해로운 응용을 최소화하는 인센티브와 보호 장치를 만드는 것입니다.
럭셔리 자동차 도난 확산은 더 나은 보안 엔지니어링, 국제 법 집행 협력, 기술 판매자에게 책임을 묻는 규제 프레임워크를 요구합니다. 항미생물제 내성 위기는 AI 기반 약물 발견에 대한 지속적인 투자, 제약 개발을 위한 개혁된 인센티브 구조, 새로운 항생제가 필요한 환자에게 도달하도록 보장하는 글로벌 조정이 필요합니다. 두 경우 모두 기술만으로는 충분하지 않습니다. 이는 건설적인 목적으로 지향할 수 있는 제도적 역량과 함께 짝을 이루어야 합니다.
이 기사는 MIT Technology Review의 보도를 바탕으로 합니다. 원문 기사 읽기.
