반려견에 대한 사랑이 AI와 만나 만들어낸 시너지

점점 양치기 소년이 되어가는 느낌이 든다. 학계 뒤집어 지는 소식들을 들고 와도, 심하면 칼럼 작성 중에 또는 작성 직후에 또 다른 소식이 연달아 터지고 있다. 하지만 오늘의 소식은 정말 학계를 뒤집어 놨다. 오늘 또 한 번 그 양치기 소년이 한번 되어보려 한다.

 

로지는 숲속에 버려진 채 발견된 믹스견이었다. 여덟 살이라는 적지 않은 나이에 호주 시드니의 IT 기업가 폴 커닝햄에게 입양된 로지는, 팬데믹 봉쇄의 긴 시간 동안 그의 곁을 묵묵히 지켜준 반려자였다. 그런 로지가 2024년, 비만세포종이라는 치명적인 암 진단을 받았다. 수천 달러를 들인 항암치료와 수술도 소용이 없었다. 종양은 좀처럼 줄지 않았고, 시한부라는 말이 현실로 다가왔다.

 

폴은 포기하지 않았다. 그는 의사도, 생물학자도 아니었다. 그저 데이터를 다룰 줄 아는 엔지니어였다. 그가 꺼낸 것은 메스가 아니라 ChatGPT였다. 무모해 보였다. 하지만 그는 잃을 것이 없었다. 로지는 이미 시한부였으니까.

 

강아지 로지와 그의 주인 폴 커닝햄

 

AI와의 대화 끝에 '면역 항암 치료'라는 방향을 잡은 폴은, ChatGPT의 조언에 따라 UNSW 대학의 유전체학 센터를 찾아갔다. 처음에 연구진은 당황했다. 일반인이 직접 DNA 시퀀싱을 의뢰하는 건 이례적인 일이었다. 하지만 폴은 물러서지 않았다. 로지의 정상 혈액에서 추출한 DNA와 종양 DNA를 모두 시퀀싱한 그는, 수 기가바이트에 달하는 유전자 데이터를 AI의 도움을 받아 직접 분석하기 시작했다. 구글의 단백질 구조 예측 AI인 알파폴드(AlphaFold)로 돌연변이 단백질을 찾아냈고, 치료 표적을 식별한 뒤 맞는 약물까지 매칭했다. 마치 고장 난 엔진의 손상 부위를 정확히 짚어내듯, 암세포가 정확히 어디서 어떻게 잘못됐는지를 파악한 것이다.

 

그 결과물을 건네받은 UNSW RNA 연구소의 교수는 처음엔 믿기지 않는다는 표정이었다. 하지만 데이터는 틀리지 않았다. 그는 반 페이지 분량의 수식으로 로지만을 위한 세상에 단 하나뿐인 맞춤형 mRNA 백신을 제조했다. 데이터를 검토한 연구진은 입을 다물지 못했다.

현재 학계가 경악하고 있는 포인트는 딱 하나, 생물학 배경이 전혀 없는 사람이 순수하게 반려견에 대한 사랑으로 이걸 해낸 것이다. 개에게 맞춤형 암 백신이 설계된 것도 이번이 처음이었다.

 

백신 투여 후 6주가 지났을 때, 테니스공만 하던 종양은 절반으로 줄어 있었다. 기력을 잃었던 로지는 반려견 공원에서 토끼를 발견하고는 울타리를 훌쩍 뛰어넘었다.

이 이야기가 우리에게 던지는 질문은 단순히 "AI가 대단하네"가 아니다. 진짜 질문은 이것이다. 지금까지 '연구자'는 누구였는가?

 

우리는 오랫동안 과학을 전문가만의 영역으로 여겨왔다. 의학 논문은 의사가 쓰고, 신약은 제약사가 만들고, 유전자 분석은 대학 연구실에서만 가능한 일이었다. 그 문은 높은 학력과 막대한 연구비, 수십 년의 훈련을 거친 사람들에게만 열려 있었다. 나머지는 그저 '환자'이거나 '보호자'일 뿐, 문제를 직접 풀 자격은 주어지지 않았다. 과학은 그렇게 소수의 언어로 남아 있었다.

 

폴의 사례는 그 문이 조금씩 열리기 시작했음을 보여준다. 전문 지식이 없어도, AI라는 번역기가 있다면 그 언어로 말할 수 있다. 방대한 유전자 데이터를 해석하는 법, 단백질 돌연변이를 분석하는 법, 치료 약물을 탐색하는 법이 모든 과정에서 AI는 비전문가가 전문가의 언어로 질문하고, 전문가의 방식으로 문제를 풀 수 있도록 돕는다. 지식의 보편화가 꿈이 아닌 현실이 되는 순간이다.

 

물론 신중함도 필요하다. 폴의 성공에는 그의 데이터 분석 역량과 윤리 승인 절차, 그리고 전문 연구진의 협력이 함께했다. AI가 모든 것을 대체한 것이 아니라, AI가 다리를 놓아 사람과 사람을, 지식과 지식을 이어붙인 것이다. 무분별한 자가 치료나 검증 없는 실험은 여전히 위험하다. 그 경계는 분명히 지켜져야 한다.

 

그러나 그 경계 안에서, 우리가 상상할 수 있는 세계는 점점 넓어지고 있다. 희귀 질환을 앓는 아이의 부모가, 의료 공백 지역의 활동가가, 혹은 사랑하는 반려동물을 포기할 수 없었던 한 사람이 AI라는 도구를 손에 쥐고 연구자가 되는 세상. 실제로 UNSW의 연구진은 이 사례를 두고 이런 질문을 던졌다. "개에게 이것이 가능하다면, 왜 암에 걸린 모든 사람에게 이 기술을 적용하지 못하겠느냐." 전문가만이 과학을 독점하던 시대가 서서히 저물고 있다.

 

그렇다면 이쯤에서 한 가지 질문을 던져보자. AI가 전문가와 일반인의 경계를 허물고 있다면, 그 끝은 어디일까? 의지와 목표가 있는 사람이면 누구나 연구자가 될 수 있다는 건 이해했다. 그런데 만약, 의지도 목표도 없다면?

 

답은 생각보다 빨리 나왔다. 강아지였다.

 

모모

 

최근 유튜브에는 묘한 영상이 하나 화제가 됐다. '모모'라는 강아지가 키보드 위를 어슬렁거리며 발로 아무 키나 밟는다. "fjdksalfjdksalf", ";;zxcmvbn". 어떤 의미도, 어떤 의도도 없는 완벽한 무작위 타이핑이다. 그런데 이 입력값이 AI 코딩 도구인 Claude Code로 전달되자, AI는 이 강아지 발도장을 진지하게 해석하기 시작했다. 숨겨진 의미를 찾고, 맥락을 추론하고, 결국 실제로 작동하는 게임 코드를 뚝딱 만들어냈다.

 

모모는 아무것도 몰랐다. 그저 따뜻한 키보드 위에서 낮잠 잘 곳을 찾고 있었을 뿐이다. 이것이 바이브코딩(Vibe Coding)이다. 테슬라 AI 디렉터 출신의 안드레이 카르파티가 2025년 처음 명명한 이 개념은, 코드를 직접 작성하는 대신 AI에게 원하는 것을 말로 설명하면 AI가 알아서 만들어주는 방식이다. "그냥 느낌대로 가고, 코드가 존재한다는 사실조차 잊어버려라." 카르파티의 말이다. 프로그래밍 언어를 몰라도 된다. 알고리즘을 이해하지 않아도 된다. 그냥 원하는 걸 말하면 된다. 모모는 이 철학을 인류 누구보다 그리고 어떤 반려동물보다 충실하게 실천했다.

 

모모가 만든 게임 Quasar Saz

 

웃고 넘기기엔 이 현상이 품고 있는 무게가 제법 묵직하다. 바이브코딩이 등장한 지 불과 몇 달 만에, 실리콘밸리의 유명 스타트업 액셀러레이터 Y Combinator는 입주 스타트업 중 25%가 전체 코드베이스의 95% 이상을 AI로 생성했다고 밝혔다. 개발자가 코드를 짜는 게 아니라, 개발자가 방향을 알려주고 AI가 코드를 짜는 시대가 된 것이다. 심지어 리눅스를 만든 리누스 토르발스조차 자신의 프로젝트 일부를 바이브코딩으로 만들었다고 인정했을 정도다.

물론 그늘도 있다. AI가 만든 코드를 개발자가 제대로 이해하지 못한 채 사용하다 보안 취약점이 생기고, 어떤 AI 개발 도구는 "절대 데이터베이스를 건드리지 마"라는 명령을 무시하고 데이터를 통째로 삭제하는 사고를 내기도 했다. 전문가들은 경고한다. 바이브코딩은 주말 프로토타입엔 재밌지만, 실제 서비스에 쓰기엔 위험하다고. 모모처럼 아무 생각 없이 발로 두드리는 것과, 목표를 갖고 AI와 협력하는 것 사이에는 아직 분명한 차이가 있다.

 

하지만 본질은 같다. 폴이 반려견의 암을 치료했던 것도, 모모가 게임을 '만든' 것도, 결국 AI가 입력의 문턱을 극단적으로 낮추고 있다는 이야기다. 그 입력이 전문가의 정교한 명령이든, 강아지 발바닥의 무작위 타이핑이든, AI는 거기서 무언가를 만들어 낸다. 중요한 건 결국 '도구를 쥔 사람'이다. AI는 가능성을 열어줄 뿐, 그 가능성을 어디에 쓸지는 여전히 인간의 몫이다. 폴이 그 도구를 집어 든 것은 포기하지 않겠다는 의지 때문이었다. 모모는? 모모는 그냥 따뜻했던 것뿐이지만.

 

로지는 오늘도 뛰어다니고 있다. 모모는 오늘도 키보드를 밟고 있다. 한 마리는 살아남기 위해 AI를 만났고, 한 마리는 그냥 따뜻한 자리를 찾다가 AI를 밟았다. 그런데 결과는 둘 다 놀라웠다. 세상은, 생각보다 훨씬 빠르게 바뀌고 있다. 정말로 개나 소나 코딩하는 시대 이게 지금 우리가 살고 있는 시대다.