AI 설계 병원체 판별하는 엣지 모델 공개

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래디컬 뉴메릭스(Radical Numerics)가 자연 발생 병원체와 인공지능(AI)으로 설계된 병원체를 현장에서 판별하는 엣지 모델 ‘옴니 디펜스(Omnii Defense)’를 11일 발표했다. 와이어드에 따르면 이 모델은 노트북과 USB 유전자 시퀀서에서 작동하며, 인터넷 연결 없이도 쓸 수 있다. AI가 생물무기 개발에 악용될 수 있다는 우려에 AI 기반 방어 도구로 대응하겠다는 구상이다.¹

옴니 디펜스는 입력된 유전체 서열이 병원성을 띠거나 AI로 생성됐을 확률, 어느 분류군과 가장 가까운지 등을 함께 예측한다. 이어 비자연성 가능성과 기능 예측을 종합해 0부터 1까지 ‘위협 점수’를 매긴다. 점수가 높을수록 위협 가능성이 크다는 뜻이다.

기존 도구와의 차이는 알려진 서열과 정확히 일치하지 않는 병원체도 찾으려 한다는 데 있다. 미국 연방정부가 지원한 펠릭스(Felix·Finding Engineering-Linked Indicators) 같은 앞선 생물방어 도구는 관심 서열을 알려진 생물체 목록과 비교한다. 기존 병원체를 조금 변형한 경우에는 유용하지만, 목록에 없는 서열의 위험성을 예측하도록 설계되지는 않았다. 반면 옴니 디펜스는 DNA뿐 아니라 RNA, 단백질, 후성유전 신호까지 학습한 유전체 언어 모델 ‘옴니(Omnii)’를 바탕으로 생물학적 기능과 연관된 서열 패턴을 찾는다.

회사가 공개한 실험에서는 동아프리카 에볼라 유행을 일으키고 있는 분디부교 바이러스(Bundibugyo virus)를 학습 데이터에서 제외했다. 해당 종만 뺐을 때는 입력 서열의 33%를 병원성 가능성이 있는 것으로 탐지했고, 바이러스가 속한 속 전체를 제외했을 때도 22%를 표시했다. 회사 측은 비(非)AI 도구가 같은 조건에서 잠재적 위험을 사실상 알리지 못했다고 주장했다. 다만 이는 회사가 제시한 실험 결과이며, 와이어드는 독립 검증 결과를 전하지 않았다.

래디컬 뉴메릭스 공동창업자들은 스탠퍼드대 박사과정에서 오픈소스 DNA 파운데이션 모델 ‘에보(Evo)’와 ‘에보-2(Evo-2)’ 연구에 참여한 뒤 2025년 회사를 세웠다. 최고경영자 에릭 응우옌은 공격자와 방어자가 AI를 함께 쓰는 사이버보안과 비슷한 경쟁이 생물방어에서도 벌어질 것으로 본다. 그러나 많은 과학자는 AI 생물무기의 현실화 가능성을 낮게 평가한다. 래디컬 뉴메릭스는 옴니 디펜스가 연구자와 공중보건 담당자가 새롭게 부상하는 생물학적 위협을 식별하는 데 도움이 되기를 기대한다.¹

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