AI 단백질에 워터마크…딥마인드, 출처 식별 기술 공개

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구글 딥마인드가 AI로 설계한 단백질의 서열과 3차원 구조에 출처 식별 신호를 넣는 기술을 공개했다. 워터마크 단백질은 일부 실험에서 기능을 유지했지만 안전성을 증명하는 장치는 아니다. 구글 딥마인드가 인공지능(AI)으로 설계한 단백질의 출처를 식별하는 워터마크 기술을 공개했다. 단백질 아미노산 서열과 3차원 구조에 신호를 넣어 실제 합성된 단백질에서도 AI 설계 여부를 확인하는 방식이다. 구글 딥마인드 연구진은 9월 30일 네이처 논문에서 ‘SynthID Bio’를 소개했다. 구글 딥마인드는 같은 날 공식 발표문을 통해 이 기술이 디지털 모델뿐 아니라 실험실에서 합성된 실제 단백질에도 확인 가능한 신호를 남기는 것을 목표로 한다고 밝혔다. 서열에는 ProteinMPNN이 아미노산을 선택하는 과정에 워터마크 신호를 반영하고, 기능을 유지할 가능성이 있는 후보 가운데 신호에 맞는 아미노산을 우선 선택한다.

탐지자는 비밀 키를 이용해 워터마크 후보 아미노산이 전체 서열에 얼마나 자주 나타나는지 계산하는 방식으로 출처 여부를 판정한다. 구글 딥마인드는 구조 예측 정확도를 유지하면서도 워터마크 탐지 성능을 확보했다고 설명했다. AI 단백질 설계 도구는 기존 자연 단백질 데이터베이스와 유사성이 낮은 새로운 서열을 만들 수 있다. 다른 자연 단백질과 결합해 서열을 길게 만들면 워터마크가 희석될 가능성도 있으며, 통계적 판정 과정에서 오탐과 미탐이 발생할 수 있다. 키가 유출되면 출처 위조나 탐지 체계 교란으로 이어질 가능성이 있다.