'생각하는 AI'에서 '행동하는 AI'로… WEF가 예고한 미래

|스마트투데이=심두보 기자| 세계경제포럼(WEF)은 매년 사회와 경제에 영향을 미칠 미래유망기술을 발표한다. 최근 보고서에서는 단연 AI 기술이 주인공이다. 2025년과 2026년 보고서에서도 AI가 개별 기술을 넘어 핵심 기반으로 자리 잡았음을 알 수 있다. 특히 AI의 포지션도 변화하는 것이 감지되고 있다.

2025년 보고서에서는 AI가 생성한 콘텐츠의 관리와 센서 데이터 처리에 주목했다. 반면 2026년에는 AI가 물리적 세계를 이해하고 약물 구조를 설계하는 등 능동적인 역할을 수행한다. 과학적 발견의 주체가 실험에서 모델 예측으로 이동하는 양상이다. 데이터 분석에 머물던 AI가 실질적인 문제 해결 도구로 진화했다.

이러한 변화는 산업 전반의 시스템 재편을 예고한다. AI는 배터리 소재부터 신약 후보 물질까지 다양한 분야의 개발 시간을 단축시킨다. 과거 수년이 걸리던 분자 설계가 몇 달 안으로 압축된다. 기존 산업의 한계를 AI 연산 능력을 통해 극복하는 시대가 도래했다.

특히 AI는 여러 기술이 교차하는 지점에서 시너지를 창출한다. 합성 생물학, 재료 과학, 에너지 시스템 등이 AI와 결합하여 새로운 해결책을 제시한다. 개별 기술의 발전을 넘어 전체 생태계의 효율성을 높이는 역할을 담당한다. 이는 단순한 기술 발전을 넘어 사회적 시스템의 근본적인 변화를 이끈다.

생성형 콘텐츠 식별 및 자율 센싱 고도화

2025년 보고서는 생성형 AI 워터마킹 기술을 비중 있게 다루었다. 이는 AI가 만든 텍스트, 이미지, 영상에 눈에 보이지 않는 마커를 삽입하는 기술이다. 구글 딥마인드의 신스ID(SynthID)나 메타의 비디오실(VideoSeal) 등이 대표적인 사례다. 정보 조작을 방지하고 디지털 콘텐츠의 출처를 확인하기 위해 필수적인 요소로 꼽힌다.

해당 기술은 특정 단어 배열이나 픽셀 값을 미세하게 조정하여 기계만이 인식할 수 있는 지문을 남긴다. 인간의 눈으로는 구별할 수 없으며 크기 조절이나 압축 등 편집을 거쳐도 유지된다. AI 생성물과 인간의 창작물을 구분하여 디지털 신뢰를 구축하는 데 기여한다. 주요 AI 기업들은 규제에 대응하여 이 기술을 플랫폼에 통합하고 있다.

분산된 센서를 AI와 결합하는 협력 센싱 기술도 2025년의 핵심 의제였다. 가정, 차량, 작업장에 분산된 센서들이 서로 연결되어 AI 기반 시스템과 통합된다. 이는 자율주행 차량이나 도시 인프라가 주변 환경을 정확하게 인식하도록 돕는다. 단일 센서의 한계를 극복하고 네트워크 전체의 판단 능력을 향상시킨다.

협력 센싱은 국지적인 데이터를 모아 거시적인 통찰력을 생성한다. 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 복잡한 내비게이션 환경에서 경로를 최적화하는 연구도 진행 중이다. 신호등과 차량이 데이터를 교환하여 교통 체증을 줄이고 사고를 예방할 수 있다. 물리적 인프라가 AI와 연결되어 지능형 도시로 거듭나는 토대를 제공한다.

신약 개발과 바이오 공학의 AI 혁신

바이오 분야에서도 AI의 활용도가 크게 높아졌다. 2025년 등장한 공학적 생체 치료제는 AI를 통해 박테리아의 기능을 안전하게 설계한다. 임상 조건에서 AI가 미생물의 치료 성능을 최적화하고 인체 적합성을 검증한다. 체내에서 약물을 직접 생산하는 미생물 공장을 안전하게 통제하는 핵심 기술이다.

2026년 보고서에 포함된 정밀 발효 기술 역시 AI의 도움을 받는다. 연구자들은 실험을 진행하기 전에 AI를 활용해 가장 효율적인 생물학적 경로를 모델링한다. 분자 설계에 소요되는 기간이 수년에서 수개월로 단축된다. AI 기반 공정 제어를 통해 상업적 규모의 연속 발효를 실현할 수 있다.

개인 맞춤형 mRNA 암 백신 개발에도 AI와 전산 분석이 필수적이다. 환자의 종양 프로필을 분석하여 백신 서열을 설계하는 과정이 빠른 속도로 처리된다. 기존의 표준화된 면역 치료제와 달리 환자 고유의 변이를 식별하는 데 AI 기술이 결합된다. 데이터 처리 능력이 높아짐에 따라 맞춤형 치료법의 설계 단가와 시간이 줄어든다.

신약 발견을 위한 양자 시뮬레이션 기술도 2026년의 주요 AI 관련 동향이다. 고성능 컴퓨팅과 양자 프로세서가 결합된 아키텍처가 제약 작업 흐름에 통합된다. AI가 융합된 컴퓨팅 환경은 약물 후보 물질이 실험실에 들어가기 전에 반응을 원자 단위로 예측한다. 과거에는 시도하기 어려웠던 복잡한 질병 표적에 대한 전산학적 연구가 가능해진다.

3차원 물리 공간과 에너지망의 지능화

2026년에 소개된 세계 모델(World models)은 AI가 3차원 공간을 이해하고 행동하게 만든다. 텍스트로 학습하는 기존 모델과 달리 물리적 현실의 경험에서 학습하도록 설계되었다. 비디오, 압력 수치 등 다중 감각 데이터를 하나의 공간으로 압축하여 사물의 움직임을 파악한다. 단순한 표면적 외관이 아닌 사건의 구조와 역학을 AI가 인지하게 된다.

세계 모델은 로봇 공학이나 자율주행, 산업용 센서가 마주하는 낯선 상황에 대처할 수 있게 단다. 과거의 상황을 저장한 데이터에 의존하지 않고 사물이 어떻게 행동할지 내부 모델을 통해 추론한다. 날씨 예측이나 물류 터미널 일정 조정 등 실시간 변수가 많은 환경에서 의사결정을 돕는다. AI가 관찰자를 넘어 물리적 환경의 능동적 참여자로 발전했다.

에너지망 운영과 소재 개발에도 AI의 개입이 본격화되었다. 2026년의 '모든 것을 전력망으로' 기술은 분산된 배터리를 하나의 자원으로 엮는다. AI 조정 시스템이 수백만 개의 분산 자원을 실시간으로 조율하여 전력망을 안정시킨다. 2025년의 구조용 배터리 복합재 설계 과정에서도 AI가 복합 소재의 대안을 찾도록 돕는다.