우주에서 가장 복잡한 물체, 뇌 해독하고 마음 읽으려는 과학자들의 탐구 ②

복잡하고 수수께끼 같은 뇌를 해독하고 사람의 마음을 읽으려는 과학자들의 탐구 내용이 영국의 인터넷 국제정보지 '더 컨버세이션(THE CONVERSATION)' 7일자에 실려 주목받고 있다. 자연 속 생물에서 영감을 얻고 모방하는 혁신적 청색기술에 관심있는 《청색경제뉴스》 독자를 위해 동 내용을 3부로 나눠 싣는다.

첫 번째 임상 시험
프로토타입의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 환자의 뇌 활동을 기록하고 해독하여 컴퓨터 상의 신경 커서(neural cursor), 의족 또는 전동 외골격이 수행할 수 있는 동작으로 변환한다. 궁극적인 목표는 환자가 현실 세계에서 정확하게 의사소통을 하고 움직일 수 있도록 간섭 받지 않고 돕는 무선 비침습적 장치를 만드는 것이다. 이 목표를 달성하기 위해 인공지능(AI)은 매우 중요하며, 이미 BCI 시스템이 미세하게 제어되고 빠른 모터 움직임을 생성하는 데 사용되고 있다.

2004년에 브레인게이트(BrainGate) 팀은 척수 손상, 뇌간 경색, 잠김 증후군, 근이영양증 등 운동 시스템이 손상된 환자가 생각으로 컴퓨터 커서를 제어할 수 있도록 BCI를 사용한 최초의 임상시험을 시작한 바 있다.

2001년 목을 찔린 후 사지 마비가 된 환자 MN은 임상시험의 첫 번째 환자였다. 신경과학자인 리 호흐버그 박사팀은 환자의 1차 운동 피질의 손-팔 부위에 전극을 이식한 후 이메일을 열고, 페인트 프로그램을 사용하여 그림을 그리고, 커서를 사용하여 TV를 조작할 수 있게 되었다고 보고했다. 또한 뇌 활동이 환자의 의수 및 로봇 팔과 연결되어 물체를 잡고 옮기는 등의 초보적인 동작이 가능해졌다. 게다가 이러한 작업은 환자가 대화를 하는 동안에도 수행할 수 있었기 때문에 환자의 완전한 집중력을 요구하지도 않았다.

이후 다른 사지 마비 환자들이 다관절 로봇 팔에 연결된 BCI 장치를 사용하여 컵을 집어 마셨고, 2015년에는 잠금 증후군 환자가 장치를 이식한 지 5년 만에 포인트 앤 클릭 키보드를 조작하는 모습을 보여주었다. 고급 디코딩 알고리즘을 통해 커서 제어 능력이 향상되어 2015년에는 분당 24자를 입력하던 환자가 2년 후에는 분당 39자를 입력할 수 있게 되었다.

또한 2017년에는 브레인게이트 임상시험을 통해 환자가 척수의 손상된 부분을 우회하여 팔다리의 움직임을 회복하는 데 BCI를 사용할 수 있다는 최초의 증거가 보고됐다. 경추부 척수 손상을 입은 한 환자는 부상 후 8년 만에 손을 뻗어 컵을 잡을 수 있었다.

브레인게이트(BrainGate) 팀의 혁신적인 영상 [동영상=Brown University]

그리고 2021년에 브레이게이트 팀은 사지 마비 환자가 집에서 무선 시스템을 사용하여 태블릿 컴퓨터를 제어하고 있다고 보고했는데, 이는 BCI 장치가 사람들이 병원이나 실험실 밖에서 이동하고 소통하는 데 도움이 되는 미래를 향한 중요한 첫걸음이다. 또한 연구진은 이러한 장치를 더 많은 대중에게 제공하기 위해 '신경 신호 처리, 디코딩 알고리즘 및 제어 프레임워크의 상당한 발전과 패러다임 전환'을 기대한다고 말했다.

브레인게이트의 성공 외에도 최근 미국의 신경외과 의사 에드워드 창이 이끄는 또 다른 연구팀은 수술로 이식한 뇌전도 전극을 사용하여 마비된 환자가 하고 싶은 말을 전달할 수 있는 '디지털 아바타'를 만들었다고 보고했다. 인공지능의 도움으로 BCI는 환자가 마음속으로 생각하고 있는 말과 관련된 근육의 움직임을 해독했다(실제 의미적 내용을 해독하는 것은 아님).

'말하기'에 중요한 특정 뇌 영역에서 나타나는 활동 패턴이 이러한 유형의 BCI의 핵심 초점이다. 연구에 참여하지 않은 한 전문가는 '가디언'지와의 인터뷰에서 "이것은 이전 결과에서 상당히 비약적인 발전으로, 우리는 전환점에 와 있다"라고 말했다.

'마음 읽기' 기술의 새로운 시대
뇌 활동은 오랫동안 fMRI와 뇌파(EEG)와 같은 비침습적 이미징 방법으로 기록되어 왔다. 그러나 주로 진단 및 모니터링 도구로만 여겨졌던 뇌는 이제 최신 신경 통신 및 보철 장치의 핵심 요소이기도 하다.

2012년 캐나다의 신경과학자 아드리안 오웬이 이끄는 연구팀이 의식 장애를 앓고 있는 사람들과 신경 영상으로 의사소통을 하는 획기적인 순간이 찾아왔었다. 이 환자들은 행동에 반응하지 않고 의식이 거의 없는 상태임에도 불구하고 마음만 사용해서 '예/아니오' 질문에 대답할 수 있었다. 얼굴이나 눈동자 움직임을 통해 의사소통을 할 수 없는 환자들에게 이는 매우 희망적인 발전이었다(수년 동안 폐쇄병동 환자들이 사용할 수 있었던 방법이다).

10년이 지난 지금, 텍사스대의 후스랩(HuthLab) 연구소는 의사소통을 가능케 하는 신경 영상 시스템의 진화에 있어 패러다임의 전환을 가져왔다.

연구의 첫 번째 단계에서는 참가자들을 fMRI 스캐너에 앉히고 16시간 분량의 팟캐스트를 듣는 동안 뇌 활동을 기록했다(모델 훈련 데이터 세트는 미국의 '나방 라디오 아워(Moth Radio Hour)'와 '모던 러브(Modern Love)'에서 가져온 5~15분 분량의 82개 이야기로 구성됨). 그런 다음 이 두뇌 활동 데이터를 참가자들이 듣고 있던 오디오 조각과 연결하여 특정 의미적 콘텐츠를 머릿속에 담고 있을 때 두뇌 활동 패턴이 어떻게 나타나는지 그려냈다.

그리고 나서, 동일한 참가자들에게 이전에 들어본 적이 없는 새로운 오디오 조각을 노출하거나 이야기를 상상하도록 요청했다. 그 다음에는 디코더를 이 새로운 뇌 활동 데이터 세트에 적용하여 참가자들이 듣거나 상상했던 이야기를 '재구성'한 결과 몇 가지 놀라운 결과가 나타났다. 예를 들어 환자에게 아래와 같은 오디오를 들려주었다.

아직 운전면허증이 없는데 필요할 때 바로 뛰어내렸더니 '우리 집에 다시 오면 태워다 줄게요'라고 하더군요. 저는 알겠다고 했죠.

그리고 디코더로 다음과 같이 재구성했다:

그녀는 아직 운전을 배우기 시작하지도 않았는데 저는 그녀를 차에서 밀어내야 했습니다. 저는 '이제 집에 데려다 주겠다'고 말했고 그녀는 동의했습니다.

실험 전체에 걸쳐 상당한 수의 실수도 있었지만, 정확한 단어 일치를 포함해 뇌 활동 패턴만을 바탕으로 연속적인 언어를 재구성하는 것은 우리가 지금까지 누군가의 생각을 진정으로 읽는 데 가장 근접한 방법임에 틀림없다.

운동 의지를 생성하는 뇌의 능력은 여러 종에 걸쳐 공유되는 반면, 언어를 생성하고 인지하는 능력은 인간만이 가지고 있는 고유한 능력이다. 따라서 언어 인식에 사용되는 영역(주로 뇌 피질의 연합 및 전전두엽 영역)의 뇌 활동에서 실제 의미 내용을 해독하는 것은 우리를 인간으로 만드는 데 더 근본적인 역할을 하는 것으로 보인다.

또한, 후스랩의 연구는 뇌 활동을 추론하기 위해 뇌의 혈액 산소 수준을 측정하는 신경 영상 촬영의 한 형태인 비침습적 fMRI 기술을 사용했다. fMRI는 뇌 신호를 느리게 측정할 수 있다는 단점이 있다(일반적으로 2초 또는 3초에 한 번씩 뇌 부피 측정). 이 연구는 단어 순서의 확률, 즉 사람의 생각에서 다음에 나올 가능성이 가장 높은 단어를 예측하는 생성적 AI 언어 모델(챗GPT와 유사)을 사용하여 이 문제를 극복했다.

연구진은 무성 단편 영화 클립을 시청하는 환자들을 대상으로도 연구를 진행했다. 그들은 이 시스템이 청각적 지각뿐만 아니라 시각적 지각을 통해서도 의미적 콘텐츠를 해독하는 데 사용될 수 있음을 입증했다.

중요한 점은 이러한 기술이 개인의 정신적 프라이버시를 잠재적으로 위협할 수 있다는 점을 명시적으로 언급했다는 점이다. 이 연구의 수석 연구원 중 한 명인 제리 탕(Jerry Tang)은 다음과 같이 말했다.

저희는 이러한 기술이 나쁜 목적으로 사용될 수 있다는 우려를 매우 심각하게 받아들이고 이를 방지하기 위해 노력해왔습니다. 저희는 사람들이 원할 때만 이러한 유형의 기술을 사용하도록 하고 싶고, 그것이 사람들에게 도움이 되기를 바랍니다.

이 의미론적 디코더는 오랜 기간에 걸쳐 각 개인에 대해 개별적으로 훈련되어야 한다는 사실 자체가 강력한 안전장치가 된다. 즉, 언어 디코더 개발의 주요 장애물 중 하나인 보편적으로 적용할 수 없다는 사실이 개인정보 침해에 대한 가장 강력한 안전장치 중 하나가 되는 것이다.

그러나 악의적인 기업이 길거리에서 무작위로 사람의 생각을 읽을 수 있게 될 위험은 없지만, 그럼에도 불구하고 이 기술이 발전함에 따라 고려해야 할 중요한 윤리적, 법적 및 데이터 보호 문제가 있다.

우리는 이미 기업이 개인 데이터와 온라인 행동에 자유롭게 접근할 경우 어떤 결과를 초래할 수 있는지 보아왔다. 신경 데이터가 대규모로 수집되고 처리되는 시대는 아직 멀었지만, 기술 발전의 초기 단계에서는 급증하는 윤리적 문제를 고려하는 것이 중요하다.

윤리적 함의에 대해서는 《3부에서 계속됩니다》.