인공지능이 생물학적 위협까지 만들어낼 수 있다는 우려가 현실화되고 있습니다.
오픈AI는 최근 ‘AI 생물학 공격’ 가능성에 대비하기 위해 관련 스타트업을 지원하는 프로그램을 발표했습니다. AI가 단백질 설계나 병원체 분석에 활용되면서, 잠재적으로 생물학적 공격에 악용될 수 있다는 점이 이유입니다.
AI의 진보는 인류의 생산성과 혁신을 높이는 동시에, 예상치 못한 윤리적·안보적 문제를 낳고 있습니다. 오픈AI의 이번 행보는 이러한 위험을 산업계 차원에서 선제적으로 관리하려는 시도로 볼 수 있습니다.
이번 지원 프로그램은 생물안전(Biosafety)과 사이버보안을 결합한 신생 기업들을 대상으로 합니다. AI 모델이 생성하거나 학습하는 데이터 중 생명공학 정보의 유출·오용 가능성을 탐지하고 방지하는 기술을 개발하는 스타트업이 대상입니다. 즉, “AI로 생명정보를 다루되, AI로 이를 감시하자”는 접근입니다.
생활·업무 변화 요약
- 생활: AI가 신약 개발, 유전자 분석 등에 사용되면서, 개인 유전체 데이터의 안전성에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자는 단순 개인정보 보호를 넘어 ‘생물정보 보안’의 개념을 이해해야 합니다.
- 업무: 생명공학 스타트업과 AI 기업 간 협업이 늘어나는 가운데, 법적·윤리적 검증 절차가 중요해졌습니다. AI 연구팀 내부에 보안전문가를 두는 ‘AI Safety Officer’ 제도가 확대되는 추세입니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
- 생물안전(Biosafety): 실험이나 연구 과정에서 병원체나 생물학 물질이 유출되어 사람이나 환경에 피해를 주지 않도록 관리하는 체계입니다.
- AI 생물학 공격(Bio-AI Attack): AI가 생물학 데이터를 악용하거나, 병원체의 설계·합성에 이용되는 공격 시나리오를 말합니다. 예를 들어 AI 모델이 특정 독성 단백질 구조를 설계하도록 유도되는 경우가 있습니다.
핵심 포인트
[1] 오픈AI의 ‘AI 안전’ 전략 확대
오픈AI는 단순히 모델의 정확도 향상에 머물지 않고, AI의 사회적 안전성을 기술적으로 확보하는 전략을 강화하고 있습니다. 이번 스타트업 지원은 ‘AI로 인해 발생할 수 있는 생물학적 피해’를 탐지·차단하기 위한 생태계 구축의 일환입니다.
[2] 생물정보가 AI 훈련 데이터로 쓰이는 현실
신약 개발, 단백질 구조 예측 등에 사용되는 AI 모델은 방대한 생명 데이터셋을 학습합니다. 그러나 이 데이터에는 병원체 유전 정보나 합성 가능한 생물물질 정보도 포함될 수 있습니다. 데이터의 공개 수준이 높을수록, 악용 가능성도 커집니다.
[3] 정부·국제기구의 대응
미국 국립보건원(NIH), 영국 보건안보청(UKHSA) 등은 AI 기반 생명정보 분석에 대한 가이드라인을 발표했습니다. 유럽연합은 AI법(AI Act)에 ‘생물학적 위험 방지 조항’을 포함시키는 방안을 논의 중입니다.
국제기구 차원에서는 WHO가 “AI 생명공학 윤리 프레임워크”를 2025년 안에 마련할 계획입니다.
[4] 기술적 접근 — AI가 AI를 감시
현재 스타트업들은 AI 모델 내부에서 위험한 명령이나 생물정보 요청을 감지하는 ‘AI 거버넌스 필터’를 개발하고 있습니다. 예를 들어, 단백질 합성 관련 입력을 탐지해 차단하거나, 위험도가 높은 출력물을 자동 검열하는 방식입니다.
[5] 민간 스타트업 지원의 의미
오픈AI는 자사와 직접 경쟁하지 않는 분야에서, 안전성 연구를 시장 차원에서 분산시키려 합니다. 이는 일종의 ‘AI 안전 생태계 분업’ 전략입니다. 기술적 감시 체계뿐 아니라, 정책적 감시(Policy Watchdog) 기능을 민간이 수행하도록 유도하는 것이죠.
[6] 한국 기업에의 시사점
국내에서도 AI 신약개발, 합성생물학 기업이 늘고 있습니다. 정부는 AI 생명정보 활용에 대한 안전 가이드라인을 강화하고 있으며, 대학·연구소에서도 ‘AI 생물보안 윤리위원회’ 구성이 논의 중입니다.
Mini Q&A
Q1. AI가 실제 생물학 공격에 사용된 사례가 있나요?
현재까지 공개된 사례는 없습니다. 다만 2022년 한 연구팀은 AI가 독성 화합물 설계를 시뮬레이션할 수 있음을 입증했습니다.
Q2. 오픈AI가 지원하는 스타트업은 어떤 곳인가요?
AI 모델 감시, 데이터 위험도 평가, 생물정보 접근 제어 기술 등을 연구하는 초기 단계 기업들입니다.
Q3. 생물학 공격과 사이버 공격은 어떻게 다르죠?
사이버 공격은 디지털 시스템 파괴를, 생물학 공격은 생명체 또는 환경을 목표로 합니다. 그러나 AI를 매개로 할 경우 두 영역이 융합될 수 있습니다.
Q4. 일반 사용자는 어떤 점을 유의해야 하나요?
AI 서비스에 민감한 의료·유전 정보를 업로드할 때는 데이터 처리 목적과 보관 정책을 반드시 확인해야 합니다.
“AI는 생명을 살릴 수도, 위협할 수도 있습니다. 안전을 설계하지 않으면 혁신은 오래가지 못합니다.”
결론
AI 기술의 발전은 이제 생명공학의 경계를 넘어섭니다. 오픈AI의 스타트업 지원은 기술의 ‘공격적 활용’보다 ‘방어적 안전성’ 확보를 중시하는 전환점을 보여줍니다.
AI의 잠재적 위험은 기술의 문제이자 사회적 과제입니다. 기업과 연구기관 모두 AI 보안 역량을 독립적인 핵심 축으로 다뤄야 할 시점입니다.
3분 정리
- 오픈AI, ‘AI 생물학 공격’ 대비 스타트업 지원 발표
- AI가 생명정보를 악용할 가능성 선제 차단 목적
- AI 안전 생태계, 민간 협력 기반으로 확장
- 정부·국제기구, 생물보안 규제 강화 움직임
- 기술 혁신의 핵심은 이제 ‘AI 안전’
출처
- AI Times — 오픈AI, 'AI의 생물학 공격'에 대비한 스타트업 지원 (확인일 2025-10-26)
- WHO “AI for Biosafety Initiative” 발표문 (2025-10 기준)