오늘, 우리는 생명의 기본 구성 요소인 AI 설계 단백질에 워터마크를 삽입하고 이를 탐지하는 방법인 SynthID Bio 를 발표했습니다.
이는 인류가 기능성과 워터마크를 동시에 갖춘 AI 설계 단백질을 성공적으로 합성한 최초의 사례라고 생각합니다. @GoogleDeepMind 연구팀이 이뤄낸 놀라운 공학적 성과이자, 우리가 생물학 연구의 변혁기로 접어드는 시점에서 반드시 필요한 안전장치이기도 합니다.
생성형 AI 는 AlphaProteo 및 RFDiffusion 과 같은 시스템을 통해 기능성 단백질과 같은 새로운 생물학적 산물을 설계하도록 과학계를 돕고 있으며, 심지어 박테리오파지 설계에도 활용되고 있습니다. 이 강력한 기술은 효과적인 질병 치료제 개발 방식을 한 단계 발전시킬 수 있지만, 동시에 오남용될 가능성도 내포하고 있습니다. 예를 들어, AI 가 생성한 단백질은 유전자 합성 기업이 사용하는 생물보안 심사 조치를 우회하거나 공유 과학 데이터베이스를 오염시킬 위험이 있습니다.
수년간 저와 Google DeepMind 팀은 AI 모델의 안전성을 확보하기 위해 노력해 왔으며, 생성형 AI 결과물의 출처를 추적하는 데 도움이 되는 솔루션을 구축해 왔습니다. 이러한 연구의 결실로 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트 등 AI 가 생성한 결과물에 품질 저하 없이 눈에 보이지 않는 워터마크를 삽입하는 최첨단 솔루션 SynthID 를 개발하게 되었습니다. 이미 SynthID 는 1,000 억 개 이상의 이미지와 동영상, 그리고 총 6 만 년 분량에 달하는 오디오에 워터마크를 적용하는 데 사용되었으며, OpenAI, NVIDIA, Kakao 를 비롯한 주요 업계 파트너들도 이를 활용하고 있습니다.
SynthID 를 생물학 영역에 맞게 적용하는 것은 결코 쉬운 일이 아니었습니다. 이미지, 동영상, 오디오 분야에서는 사람이 인지하지 못하도록 하면서 시각적 노이즈나 음향 왜곡을 피해야 했습니다. 하지만 생물학은 다릅니다. 단백질 서열은 단순한 문자열이 아니라, 자연계에서 실제로 작동해야 하며 실질적인 생물학적 결과를 초래하는 물리적 실체입니다. 워터마크는 결과물인 분자가 본연의 기능을 유지할 때만 의미를 갖습니다. 단백질의 경우 이는 워터마크가 없는 동일한 단백질과 정확히 똑같이 접히고(folding), 세포 수용체와 상호작용하며, 다른 분자들과 결합해야 한다는 뜻입니다.
SynthID Bio 를 통해 우리는 생물학적 활성을 그대로 유지하면서 효과적인 워터마킹을 구현했습니다. 단백질 서열뿐만 아니라 3 차원 단백질 구조 예측 결과에도 워터마크를 삽입할 수 있는 기술을 개발했습니다. SynthID Bio 에 대한 광범위한 테스트 결과, 워터마크가 삽입된 분자는 실제 생물학적 환경과 실제 치료 표적 모두에서 정상적으로 기능했습니다. 습식 실험(wet-lab)에서도 워터마크가 적용된 결합체가 워터마크가 없는 결합체와 동등한 수준의 성공률을 보여, 우리 시스템이 의도대로 작동한다는 사실을 입증했습니다.
저는 SynthID Bio 가 AI 생성 디자인을 추적하는 핵심 검증 계층으로 자리 잡기를 기대합니다. AI 가 생성한 단백질을 자동으로 식별함으로써, 합성 서비스 제공업체가 현재 필수적인 연구의 발목을 잡고 있는 느리고 수동적인 보안 검토 과정을 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
또한 SynthID Bio 는 과학적 공유 자산을 보호하는 데도 기여할 것입니다. AlphaFold 와 같은 혁신은 Protein Data Bank 와 같이 정제된 공개 데이터베이스에 의존하는데, 이러한 데이터베이스는 방대한 양의 AI 생성 예측 데이터로 오염될 위험에 처해 있습니다. SynthID Bio 는 잘못 분류된 데이터를 걸러내어 공유 데이터베이스와 향후 개발될 알고리즘이 정확성을 유지하고, 의도치 않게 잘못 라벨링된 예측 데이터로부터 자유롭도록 지켜줍니다.
우리는 계속해서 SynthID 를 개선하고 더 다양한 생물학적 모달리티로 확장해 나가고 있습니다. 그 첫 번째 사례로, Stanford University 및 Arc Institute 의 Hie lab 과 진행 중인 공동 연구를 통해 Evo 2 가 설계한 박테리오파지의 게놈에 워터마크를 삽입하도록 SynthID Bio 를 확장했다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다. 세균 배양을 통한 초기 실험실 테스트에서 우리의 워터마킹 방법이 박테리오파지의 기능을 온전히 보존할 수 있음이 확인되었습니다. 이는 초기 단계의 이정표이자 매우 유망한 기술적 개념 증명이며, 조만간 과학계에 더 자세한 내용을 공유하기를 기대합니다.
생물학적 출처 추적을 위한 효과적인 표준을 마련하는 일은 협력의 과정이어야 합니다. AlphaFold 데이터베이스 작업 당시와 마찬가지로, 우리는 과학계 및 생물보안 커뮤니티와 협력하여 이러한 기술을 함께 개발하고 있습니다. 그 첫걸음으로, 이번 연구의 생물보안적 이점을 최대한 실현할 수 있도록 방법론 논문을 발표하고 코드와 in vitro 데이터를 오픈소스로 공개하며, 연구 커뮤니티에 모델 가중치를 배포합니다.
우리는 이제 생물학이 관찰 중심의 과학에서 책임감 있게 설계할 수 있는 과학으로 변화하는 시대에 진입하고 있습니다. 워터마킹만으로 생물보안 문제가 모두 해결되지는 않겠지만, 이는 더 안전하고 회복력 있는 세상을 향한 중요한 진전입니다. 저는 우리가 이루어낸 진보를 단순히 모델링할 수 있는 생물학적 구조의 복잡성이나 그 잠재적 영향력으로만 평가해서는 안 되며, 이러한 고도화된 역량을 이끌어가는 선견지명과 책임감으로도 평가해야 한다고 믿습니다.
블로그 게시물: https://deepmind.google/blog/introducing-synthid-bio/ 및 기술 논문: https://www.nature.com/articles/s41586-026-10965-y
