초파리 뇌를 흉내 낸 에이전트가 자전거를 배우자, 방은 국내판 활용법을 농담처럼 쏟아냈다

이날 아침, 스탠포드 학생이 초파리 뇌 신경망(커넥톰)을 기반으로 만든 에이전트에게 자전거 운전을 학습시켰다는 소식이 방에 올라왔다. 초파리는 사람보다 훨씬 적은 수의 뉴런만으로도 실제 움직임을 흉내 낼 만큼 정교한 신경 지도를 갖고 있다는 설명이 뒤따랐다. 08시47분, 한 참여자는 이 소식에 "한국에선 파리에게 뜨개질 학습"이라며 농담 섞인 반응을 내놓았고, 1분 뒤에는 "파리가 40대 클라우드 머신 관리"라는 말을 덧붙였다.

곧 논의는 진지한 방향으로 옮겨갔다. 11시00분, 한 참여자는 "초파리 뉴런 이용하면 뭐 전력비가 어마어마 하다는? 그런 아티클을 본것 같아요 ㅋㅋ 이미 생물의 뇌는 지금의 ai보다 진화되어 있았다"라며 생물학적 신경망의 에너지 효율성을 지금의 인공신경망과 비교했다. 이어 11시18분에는 "알고보면 초파리들끼리 연결된 신경회로망? 수명은 짧지만 공유하고 있던 네트워크망"이라는 관측이 나왔고, 11시21분에는 "초파리로 글자 인식도 시키긴 하더라구요"라는 사례가 덧붙었다. 이날 이 화두에는 12명이 참여해 98건의 발화를 남겨, 저녁 세션 전체에서 가장 많은 발화가 오간 주제로 꼽혔다.

농담으로 시작된 반응과 뒤이은 진지한 논의가 한 화두 안에 나란히 놓인 점은 눈여겨볼 만하다. "뜨개질"이나 "클라우드 머신 관리" 같은 과장된 비유는 초파리 뇌 신경망이라는 낯선 개념을 곧바로 실감나게 옮기려는 시도로 보이고, 그 직후 이어진 전력비·뉴런 수·글자 인식 사례는 그 비유가 완전히 허황된 것만은 아니라는 점을 뒷받침한다. 상대적으로 적은 규모의 초파리 신경망이 자전거 운전 같은 복합 동작을 학습해낸다는 점은, 대형 언어 모델이 방대한 파라미터로 밀어붙이는 지금의 접근과는 다른 효율성의 축이 있다는 것을 시사한다. 방의 반응이 유머에서 출발해 실제 활용 사례(글자 인식)로 옮겨간 흐름은, 이 화두가 단순한 신기술 소식 소비에 그치지 않고 "적은 자원으로 얼마나 정교한 행동을 뽑아낼 수 있는가"라는 질문으로 이어졌음을 보여주는 것으로 보인다.

초파리 커넥톰을 이용한 실험은 드론 제어나 음성 처리, 광학 문자 인식(OCR) 등으로 확장될 수 있다는 언급도 나왔지만, 구체적으로 어떤 방식으로 응용될지에 대한 세부 논의는 이어지지 않았다. 그럼에도 이날 대화는 거대 모델 중심의 AI 개발 흐름과는 다른 방향, 즉 생물학적으로 검증된 소규모 신경망 구조를 참고하는 접근이 방 안에서 실질적인 관심사로 자리잡고 있음을 보여준다. 뉴런 수가 적을수록 전력 소모와 연산 비용이 줄어든다는 점은 에이전트를 실제 서비스에 붙이는 실무자들에게 특히 민감한 지점이며, 이날의 농담 섞인 첫 반응이 결국 효율성이라는 실용적 화두로 수렴된 것은 우연이 아닌 것으로 보인다.