Gun들지마의 Bioinformatics 생명정보학

몇 년 전 접시에서 키운 뇌세포가 퐁(탁구 게임)을 쳤다는 뉴스가 화제가 된 적이 있습니다. 그 연구를 했던 호주 스타트업 코티컬랩스가 이번에는 혼다 리서치 인스티튜트 유럽과 함께 한 단계 더 나아간 논문을 냈습니다. 인공지능 분야에서 가장 큰 학회 중 하나인 NeurIPS 2026에 실린 논문입니다.

내용을 한 문장으로 줄이면 이렇습니다. 사람 뇌세포에게 게임을 가르치려면 어떻게 말을 걸어야 하는지, 1,300가지 방법을 직접 다 시험해 봤다는 겁니다.

왜 뇌세포로 계산을 하려고 할까

요즘 인공지능은 엄청난 전기를 먹습니다. 반면 사람의 뇌는 20W 정도, 형광등 하나 수준의 에너지로 학습하고 판단합니다. 그래서 살아있는 뇌세포 자체를 컴퓨터 부품처럼 써보자는 연구가 몇 년 전부터 진행되고 있습니다.

그런데 여기에는 큰 벽이 하나 있습니다. 뇌세포가 내는 신호를 읽는 기술은 꽤 발전했지만, 반대로 컴퓨터의 정보를 뇌세포가 알아들을 수 있는 신호로 바꿔 넣는 일은 여전히 어렵습니다. 전기 자극을 얼마나 세게, 얼마나 빠르게, 얼마나 길게 줄지 조합이 끝도 없이 많은데, 지금까지는 연구자들이 경험에 기대 적당히 정해왔다고 합니다.

실험 재료: 칩 위에서 자란 사람 뇌세포

연구팀은 사람 줄기세포를 대뇌피질 세포와 해마 세포로 키웠습니다. 이걸 전극 60개가 박힌 손톱만 한 칩 위에 올려 두 달 넘게 길렀습니다. 칩 하나에 올라간 세포는 많게는 20만 개 정도입니다. 이 칩은 코티컬랩스가 만든 CL1이라는 장비 안에 들어가는데, 세포를 살려두는 인큐베이터와 전극을 제어하는 컴퓨터가 합쳐진 기계입니다.

어떤 게임을 시켰나

게임은 6x6 칸으로 된 작은 방에서 먹이를 찾아가는 겁니다. 뇌세포가 받는 정보는 딱 하나, 냄새가 가장 강한 방향입니다. 왼쪽인지, 정면인지, 오른쪽이나 뒤쪽인지만 알려줍니다.

이 정보는 전기 자극의 빠르기로 바뀌어 칩 가운데 구역에 전달됩니다. 그러면 칩 가장자리에 있는 세 구역 중 어디가 가장 활발하게 반응하느냐에 따라 행동이 정해집니다. 한 구역은 왼쪽으로 돌기, 한 구역은 앞으로 가기, 나머지는 오른쪽으로 돌기입니다. 먹이를 먹으면 점수를 얻고 벽에 부딪히면 점수가 깎입니다.

행동이 좋았으면 규칙적이고 예측 가능한 전기 자극을, 나빴으면 무작위 자극을 줬습니다. 사람으로 치면 칭찬과 꾸중이라기보다, 편안한 신호와 혼란스러운 신호에 가깝습니다. 퐁 게임 연구 때도 썼던 방식입니다.

여기서 중요한 점이 있습니다. 신호를 넣는 방식, 읽는 방식, 피드백 방식은 게임 중에 전혀 바뀌지 않습니다. 그러니 실력이 늘었다면 그건 온전히 뇌세포 쪽이 변한 결과라는 겁니다.

1,300가지 조합, 4,000시간의 실험

연구팀은 자극의 최소·최대 빠르기, 세기, 길이, 게임 진행 속도 등 여섯 가지 조건을 조합해 1,296가지 경우를 만들었습니다. 이걸 뇌세포 칩 26개로 나눠 시험했는데, 실시간으로 게임한 시간을 다 합치면 4,000시간이 넘습니다. 같은 조건을 여러 칩에 동시에 돌려서 평균을 내는 방식이라, 특정 칩만 운 좋게 잘한 결과는 걸러지도록 했습니다.

1차로 64개를 추리고, 2차에서 반복 실험을 거쳐 최종적으로 꾸준히 실력이 느는 조합 12개를 찾았습니다.

어떤 조건이 중요했는지도 분석했습니다. 가장 큰 영향을 준 건 자극의 최대 빠르기였는데, 너무 빠르지도 느리지도 않은 초당 40~60번 정도가 좋았습니다. 그밖에 자극은 조금 세게, 한 번의 자극은 짧게, 게임 진행은 빠르게 하는 쪽이 성적이 좋았습니다.

결과 1: 쉬어가며 할 때 더 잘 배웠습니다

개인적으로 가장 재미있었던 부분입니다. 같은 150번의 움직임을 시키더라도, 쉬지 않고 한 번에 150번 하게 한 경우보다 30번씩 다섯 판으로 나눠 판 사이에 2분씩 쉬게 한 경우의 성적이 더 좋았습니다.

다섯 판으로 나눈 실험을 보면 처음 두 판은 별 차이가 없다가 세 번째 판부터 실력이 확 오르기 시작합니다. 첫 판에서는 이리저리 헤매던 움직임이 다섯 번째 판에서는 먹이를 향해 꽤 똑바로 가는 모습으로 바뀝니다. 특히 앞으로 가야 할 순간을 점점 정확하게 잡아냈다고 합니다. 칩 위의 신경 활동도 처음에는 신호가 들어오는 가운데 근처에만 몰려 있다가, 다섯 번째 판에서는 행동을 결정하는 가장자리 구역까지 고르게 퍼졌습니다.

공부도 벼락치기보다 나눠서 하는 게 낫다는 말이 떠오르는 결과인데, 연구팀은 아직 이걸 '기억'이라고 부르기에는 이르다며 조심스러워했습니다.

결과 2: 같은 연습량이면 인공지능보다 나았습니다

비교를 위해 강화학습에서 널리 쓰이는 DQN이라는 인공지능도 같은 게임을 같은 횟수만큼 하게 했습니다. 인공지능 쪽도 9,500가지 설정을 시험해 가장 좋은 조건을 찾았습니다.

결과는 뇌세포 쪽이 1.2배 정도 높은 점수를 냈습니다. 인공지능이 뇌세포의 다섯 판 성적을 따라잡으려면 최소 네 배 이상의 판수가 필요했다고 합니다.

다만 이건 정확히 읽어야 합니다. 비교에 쓴 인공지능은 아주 작은 모델이었고, 연습량을 200배로 늘리면 인공지능이 결국 더 높은 점수에 도달합니다. 이 결과의 의미는 뇌세포가 인공지능보다 똑똑하다는 게 아니라, 적은 경험으로 빨리 배운다는 쪽에 있습니다.

정말 뇌세포가 배운 게 맞을까

연구팀은 이걸 확인하려고 두 가지 비교 실험을 했습니다. 하나는 뇌세포 없이 배양액만 담긴 칩으로 같은 게임을 돌린 것인데, 행동이 맞을 확률이 10% 정도에 머물렀습니다. 다른 하나는 잘한 기록을 가져와서 세 구역과 행동의 연결만 뒤섞어 본 것인데, 이 경우 실력 향상이 사라지고 찍는 수준(33%)으로 돌아갔습니다.

반면 가장 잘한 조건에서는 정답 행동을 고를 확률이 첫 판 39%에서 다섯 번째 판 53%까지 올랐습니다. 신호가 들어가는 곳과 읽는 곳이 물리적으로 떨어져 있어서, 그 사이를 뇌세포가 스스로 연결해야만 풀 수 있는 구조였다는 점도 의미가 있습니다.

흥미로운 건 가장 못한 조건들입니다. 이 경우 정답률이 판이 거듭될수록 오히려 떨어졌습니다. 연구팀은 이것도 뇌세포가 변하고 있다는 증거로 봤습니다. 다만 엉뚱한 방향으로 변한 것이죠. 같은 세포라도 어떻게 말을 거느냐에 따라 배우기도 하고 엇나가기도 한다는 겁니다.

전기는 얼마나 쓸까

CL1 장비 67대의 전력 사용량을 이틀 동안 측정해 보니 대부분 20W대 초반이었습니다. 연구팀이 비교 대상으로 든 고성능 GPU 워크스테이션은 평균 600W 안팎입니다. 다만 연구팀은 뇌세포가 정확히 얼마만큼의 계산을 하는지 아직 측정할 방법이 없어서, 이 숫자만으로 효율을 직접 비교하기는 어렵다고 분명히 적어두었습니다.

한계도 분명합니다

정보가 세 가지뿐인 아주 단순한 게임이었고, 시험한 조건도 연구팀이 미리 골라둔 범위 안이었습니다. 실험과 실험 사이 휴식도 2분이라 이전 실험의 영향이 남았을 가능성을 배제할 수 없습니다. 이번에는 신호를 넣는 방식만 최적화했기 때문에, 신호를 읽는 방식이나 피드백 방식까지 손보면 결과가 또 달라질 수 있습니다.

읽고 나서 든 생각

뇌세포가 게임을 한다는 것 자체보다, 같은 세포라도 말을 거는 방법에 따라 결과가 완전히 달라진다는 점이 더 인상 깊었습니다. 1,300가지 중 12가지만 통했다는 건, 앞으로 이 분야가 발전하려면 세포를 잘 키우는 것만큼 대화하는 법을 찾는 게 중요하다는 뜻이겠죠.

연구팀은 장기적으로 로봇 제어처럼 적은 전력으로 실시간 판단이 필요한 곳에 쓰일 수 있다고 봤습니다. 아직은 6x6 방에서 먹이를 찾는 수준이지만, 몇 년 뒤에는 어떤 이야기가 나올지 궁금해집니다.

원문: Zhou J, Tanneberg D, et al. (2026). Embodied Neurocomputation: A Framework for Interfacing Biological Neural Cultures with Scaled Task-Driven Validation. NeurIPS 2026.
https://arxiv.org/abs/2605.13315

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TV 예능에서 누가 크게 실수하는 장면이 나오면 화면을 못 보고 고개를 돌리게 될 때가 있습니다. 내 일도 아닌데 괜히 얼굴이 화끈거리는, 흔히 말하는 공감성 수치입니다. 그런데 이런 순간에도 유독 아무렇지 않아 보이는 사람이 있습니다.

오늘(10월 27일) 신경과학 학술지 Cerebral Cortex에 바로 이 장면을 다룬 연구가 실렸습니다. 나르시시즘 성향이 강한 사람들은 남이 망신당하는 순간 뇌가 다른 사람들과 다르게 반응한다는 내용입니다. 핀란드 알토대학교를 중심으로 헬싱키대, 투르쿠대 등 여러 대학이 함께 진행한 연구입니다.

여기서 말하는 나르시시즘은

나르시시즘이라고 하면 자기애성 성격장애를 먼저 떠올리기 쉽지만, 이 연구는 환자가 아닌 일반인을 대상으로 했습니다. 실제로 정신과 진단이 있는 사람은 참여 대상에서 제외했습니다. 내가 남들보다 특별하다는 생각, 주목받고 싶은 마음, 대접받아야 한다는 느낌 같은 성향은 누구에게나 어느 정도 있는데, 그 정도가 유난히 높은 사람과 낮은 사람을 비교한 겁니다. 그중에서도 자신감 넘치고 과시적인 쪽, 이른바 '과대형 나르시시즘'에 초점을 맞췄습니다.

실험은 이렇게 진행됐습니다

연구팀은 먼저 935명에게 온라인으로 나르시시즘 성향 설문을 받았습니다. 그중 점수가 상위권인 사람들과 하위권인 사람들을 골라 MRI 촬영에 초대했습니다. 촬영 중에 머리를 많이 움직인 사람을 빼고 나니 최종 분석 인원은 성향이 높은 그룹 28명, 낮은 그룹 30명이었습니다.

참가자들은 MRI 안에서 영상을 봤습니다. 영상 속 인물은 학창 시절이나 최근에 칭찬받았던 일, 혹은 따돌림당했던 일을 이야기합니다. 실제로는 전문 배우였습니다. 이야기가 끝나면 다른 사람이 등장해 피드백을 주는데, 이 피드백이 꽤 아픕니다. 칭찬받았다는 이야기에는 정말 그럴 자격이 있었는지 의심하고, 따돌림당했다는 이야기에는 본인이 원인을 제공한 것 아니냐는 식으로 말합니다.

여기서 중요한 점은 참가자들에게 "공감해 보세요" 같은 지시를 전혀 하지 않았다는 겁니다. 그냥 다른 사람이 받는 피드백을 보라고만 했습니다. 기존 연구들은 대부분 감정 표정 사진을 보여주고 공감하라고 지시하는 방식이었는데, 이번에는 실제 생활에 훨씬 가까운 상황에서 사람들이 저절로 어떻게 반응하는지 보려고 한 겁니다.

이 실험의 배경에는 사회학자 어빙 고프먼의 '체면' 개념이 있습니다. 고프먼은 사람들이 대화할 때마다 자기가 어떤 사람인지 보여주려 하고, 그 이미지가 무너지면 당사자뿐 아니라 옆에서 지켜보는 사람도 같이 민망해진다고 봤습니다. 그래서 사람들은 서로의 체면을 함께 지켜주려 한다는 거죠. 연구팀은 나르시시즘 성향이 강한 사람들이 이 '함께 민망해지는' 순간에 어떻게 반응하는지 궁금했던 겁니다.

뇌가 얼마나 비슷하게 움직이는지를 봤습니다

이번 연구에서 쓴 분석 방법도 흥미롭습니다. 특정 부위가 얼마나 활발한지를 보는 게 아니라, 같은 영상을 볼 때 사람들의 뇌가 시간에 따라 얼마나 비슷하게 오르내리는지를 비교했습니다. 영화관에서 관객들이 같은 장면에 동시에 웃고 동시에 움찔하는 것처럼, 같은 걸 비슷하게 받아들이면 뇌 활동의 흐름도 비슷해진다는 원리입니다.

결과: 성향이 높은 사람들의 뇌는 제각각이었습니다

남이 면박당하는 장면을 볼 때, 나르시시즘 성향이 낮은 사람들의 뇌는 서로 꽤 비슷하게 반응했습니다. 반면 성향이 높은 사람들은 서로 비슷하지 않고 제각각이었습니다.

차이가 뚜렷하게 나타난 곳은 두 영역이었습니다. 하나는 이마 쪽 바깥에 있는 배외측 전전두엽으로, 상대 입장에서 생각하고 감정을 조절하는 일과 관련이 있습니다. 다른 하나는 뇌 안쪽 뒤편의 후방 대상피질로, 다른 사람의 상황을 내 경험에 비춰 이해하는 데 관여합니다. 둘 다 '머리로 하는 공감', 즉 인지적 공감과 관련된 곳입니다.

반대로 남의 감정을 함께 느끼는 정서적 공감과 관련된 섬엽에서는 통계적으로 의미 있는 차이가 나오지 않았습니다. 연구팀도 이건 예상 밖이었다고 밝혔는데, 차이가 나기 직전까지는 갔다고 합니다.

설문 결과도 같은 방향이었습니다. 성향이 높은 그룹은 다른 사람을 걱정하는 마음, 남의 입장에서 생각해 보는 경향 모두 스스로 낮게 답했습니다.

뇌가 덜 일한 게 아니었습니다

제가 이 논문에서 가장 흥미롭게 본 부분입니다. 같은 영역의 활동량 자체를 비교했을 때는 두 그룹 사이에 차이가 없었습니다. 그러니까 성향이 높은 사람들이 아예 무관심했다기보다는, 같은 장면을 보면서도 각자 다른 곳에 주목하고 다르게 해석했을 가능성이 크다는 겁니다.

연구에 참여한 피스파넨 연구원도 이들이 상황에 맞춰 반응하는 방식, 주의를 기울이는 지점, 상황을 해석하는 방식이 다를 수 있다고 설명했습니다. 논문에서는 이들이 면박당하는 사람보다 면박을 주는 사람 쪽에 더 감정을 이입했을 가능성도 언급합니다.

기존 연구와도 이어지는 부분이 있습니다. 나르시시즘 성향이 높은 사람들은 공감 능력 테스트를 시키면 다른 사람들만큼 잘 해낸다고 합니다. 능력이 없는 게 아니라 평소에 굳이 그 능력을 쓰려는 동기가 약하다는 해석입니다. 또 본인이 따돌림을 당할 때는 뇌가 오히려 더 강하게 반응한다는 연구도 있습니다. 자기 상처에는 민감하지만 남의 상처에는 덜 맞춰진다는 이야기입니다.

참고로 영상 속 인물이 긍정적인 피드백을 받는 장면에서는 두 그룹 차이가 없었습니다. 차이는 누군가의 체면이 깎이는 순간에만 나타났습니다.

감안해야 할 점

연구팀이 직접 밝힌 한계도 적어둡니다. 참가자 대부분이 대학을 통해 모집된 젊은 사람들이었고 여성이 70% 정도였습니다. 처음 촬영한 73명 중 15명이 머리 움직임 때문에 제외됐고, 일부 결과는 엄격한 통계 보정을 거치면서 의미가 사라지기도 했습니다. 또 뇌 반응이 제각각이라는 것이 꼭 공감이 부족하다는 뜻만은 아니고, 주의력 차이나 단순히 몰입을 덜 한 것일 수도 있습니다. 과시형이 아닌 '취약형 나르시시즘'도 영향을 줬는지는 이번 설계로는 구분할 수 없었다고 합니다.

읽고 나서 든 생각

같은 장면을 함께 보고도 누군가는 고개를 돌리고 누군가는 아무렇지 않은 데에는 이런 차이가 있을 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 연구팀은 이런 차이가 진심 어린 관계를 맺기 어렵게 만들고, 대화 중에 오해를 낳을 수 있다고 봤습니다.

개인적으로는 나르시시즘을 공감 능력이 없는 사람으로 단순하게 보기보다, 같은 상황을 다른 렌즈로 보는 사람으로 이해하는 쪽이 더 정확하겠다는 생각이 들었습니다. 그렇다고 그 차이가 상대에게 상처가 되지 않는 건 아니겠지만요.

원문: Piispanen M, Tuominen J, Wuolio M, et al. (2026). Reduced social brain coupling to others’ face threats in narcissism. Cerebral Cortex 36: bhag175.
https://doi.org/10.1093/cercor/bhag175

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