구글 딥마인드·아이소모픽 랩스, AI로 생물학적 위협 대응 강화

Google DeepMind와 Isomorphic Labs가 인공지능을 활용해 감염병과 생물학적 위협에 대응하기 위한 공동 ‘바이오 회복력’ 전략을 공개했습니다.

두 조직은 2026년 7월 16일 공식 블로그를 통해 AI 모델의 악용을 방지하는 동시에, 정부와 과학자, 생물보안 전문가들이 AI를 활용해 미래의 감염병과 생물학적 위험에 보다 신속하게 대응할 수 있도록 지원하겠다고 밝혔습니다.

AI 악용 방지와 생물학적 위협 대응 병행

이번 전략은 크게 두 가지 목표를 중심으로 구성됩니다.

첫 번째는 위협 행위자가 AI 모델을 이용해 위험한 생물학적 정보를 생성하거나 악용하는 일을 방지하는 것입니다.

두 번째는 신뢰할 수 있는 정부 기관과 연구자, 생물보안 조직이 AI 기술을 활용해 새로운 병원체를 빠르게 발견하고 백신과 치료제 개발을 앞당길 수 있도록 지원하는 것입니다.

Google DeepMind와 Isomorphic Labs는 지난 12개월 동안 정부 기관과 생물보안 조직, 연구단체 등과 15건 이상의 협력 관계를 추진했다고 설명했습니다.

예방·탐지·대응으로 나뉜 바이오 회복력 전략

두 조직이 제시한 바이오 회복력 프로그램은 예방, 탐지, 대응이라는 세 가지 영역으로 나뉩니다.

예방 단계에서는 Gemini와 같은 AI 모델이 생물학적 위험 정보를 생성하거나 악용되지 않도록 위협 모델링과 안전성 평가, 위험 완화, 지속적인 모니터링을 수행합니다.

Google DeepMind는 AI가 생성한 위험 가능성이 있는 생물학적 서열을 DNA 합성 기업이 식별할 수 있도록, AI 콘텐츠 식별 기술인 SynthID를 생물학 분야에 적용하는 방안도 연구하고 있습니다.

AI로 새로운 병원체 더 빠르게 탐지

탐지 단계에서는 AI를 활용해 병원체 감시와 유전체 분석의 비용과 시간을 줄이는 데 집중합니다.

Google DeepMind는 알고리즘 설계 AI인 AlphaEvolve가 메타유전체 염기서열 데이터를 생성하고 분석하는 알고리즘을 개선하는 데 활용될 수 있다고 설명했습니다.

이와 함께 AlphaGenome과 단백질 기능 예측 기술을 이용해 유전체 서열에서 새로운 패턴을 발견하고, 기존 방식보다 빠르게 신종 병원체와 잠재적 위협을 식별하는 방안도 검토하고 있습니다.

백신과 치료제 개발 속도 높인다

대응 단계에서는 신뢰할 수 있는 연구자들에게 Google DeepMind의 최신 AI 시스템을 제공해 백신과 치료제 등 의학적 대응 수단의 개발을 지원합니다.

Isomorphic Labs는 새로운 감염병이 발생했을 때 자사의 AI 기반 신약 설계 엔진을 신속하게 투입하기 위한 전담 조직을 마련했습니다.

이 조직은 정부와 국제 보건기관, 비영리단체와 협력해 자연적으로 발생한 감염병뿐 아니라 첨단 AI가 악용돼 발생할 가능성이 있는 생물학적 위험에 대응할 치료제와 진단 기술을 개발할 계획입니다.

새로운 AI 모델 공개 아닌 공동 대응 전략

이번 발표는 Google DeepMind와 Isomorphic Labs가 단백질 구조나 세포 반응을 학습하는 새로운 공동 AI 모델을 공개한 내용은 아닙니다.

두 조직은 이미 개발된 AlphaFold와 AlphaGenome, AlphaEvolve, Isomorphic Labs의 AI 신약 설계 엔진 등을 활용해 생물학적 위협에 대응하는 방법과 안전 원칙을 제시했습니다.

또한 특정 유전자 변화나 환경적 요인이 생물체에 미치는 영향을 시뮬레이션하는 기능도 이번 발표에서 구체적으로 소개되지 않았습니다.

이번 공동 전략은 AI를 생물학적 위험 요소로만 바라보는 데서 벗어나, 감염병을 예방하고 신종 병원체를 탐지하며 백신과 치료제 개발을 앞당기는 방어 수단으로 활용하려는 움직임으로 평가됩니다.

다만 두 조직 역시 이러한 활동이 장기간에 걸쳐 진행될 복잡한 과제라고 밝혔습니다. 앞으로 정부와 생물보안 연구기관, 과학계와의 협력을 확대하며 AI 기술의 안전성과 활용 가능성을 함께 검증할 계획입니다.

이미지 출처: Pixabay / 작가: mammela