MIT 테크놀로지 리뷰 - 미래 기술 10선 (2021년)

MIT 테크놀로지 리뷰가 선정한 올해 10대 미래 기술 10선

01. 바이오 - 메신저 RNA 백신 (Messenger RNA Vaccines)

코로나19 바이러스에 대한 가장 효과적인 백신 두 제품은 지난 20년 연구되어 온 mRNA 기술에 기반을 두고 있다. 이 기술은 신종 코로나 백신 개발 이전에는 신약 개발에 쓰인 적이 없었다. mRNA 백식은 코로나 마이러스가 계속 변이되도 이에 맞춰 쉽고 빠르게 수정할 수 있다. 또한 저렴한 유전자 치료가 가능해져 이후, 암 치료에도 도움이 될 것이다.

02. 인공지능 - GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer-3)

쓰고 말하는 법을 배우는 대규모 자연어 컴퓨터 모델은 세상을 더욱 잘 이해하고 상호작용할 수 있는 AI를 향한 큰 발걸음이 되었다. GPT-3는 현재까지 가장 규모가 크고 가장 문해력이 높은 인공지능 언어 모델이다. 수천 권의 책과 방대한 인터넷 텍스트로 훈련된 GPT-3는 인간이 쓴 텍스트를 기묘하고 때로는 독특하면서도 사실적으로 모방할 수 있다. 기계 학습을 사용해 제작한 언어 모델 중 가장 인상적이다.

03. 기술과 사회 - 틱톡 추천 알고리즘 (TikTok Recommendation Algorithms)

틱톡의 '추천(For You)' 피드를 작동시키는 알고리즘은 사람들이 온라인에서 유명세를 얻는 방식을 바꿔 놓았다. 타 플랫폼이 대중성에 기반에 콘텐츠 노출을 하는 반면 틱톡의 알고리즘은 이미 유명한 스타를 노출하는 것만큼이나 무명의 크리에이터를 새로 발굴하는데 능하다. 또한 특정 관심사나 정체성을 공유하는 사용자들의 소규모 커뮤니티에 관련 콘텐츠를 제공한다.

04. 기후변화 - 리튬금속 배터리 (Lithium-metal Batteries)

현재 리튬이온배터리는 상대적으로 비싸고, 주행거리도 짧고 충전하는 시간은 주유하는 시간에 비해 휠씬 더 오래 걸린다. 현재 개발 중인 배터리는 리튬금속배터리이다. (전고체 배터리라고 불림) 이 배터리는 아직 시제품에 불과하지만 상용화에 성공한다면, 전기차는 수백만 명의 대중들에게도 충분히 매력적인 상품이 될 것이다.

05. 컴퓨팅 - 데이터 트러스트 (Data Trust)

데이터 트러스트는 개인정보를 대신 수집하고 관리하는 법적 실체이다. 이러한 트러스트의 구조와 기능은 아직까지 정의되어가는 과정이고 많은 의문점이 남아 있지만, 데이터 트러스는 개인정보 보호와 보안에 있어 오랫동안 지속된 문제에 대한 유력한 해결책으로 주목할 만하다.

06. 기후변화 - 친환경 수소 에너지 (Green Hydrogen)

수소는 화석 연료의 좋은 대안으로 간주되어 왔다. 대부분의 쳔연가스로부터 만들이지며, 이 공정은 공해를 유발하고 많은 에너지를 소비한다. 그러나 태양광과 풍력 발전의 비용이 낮아지면서 청정 수소를 저렴한 비용으로 생산할 수 있는 길이 열렸다. 물에 전기를 가하는 것만으로 전기를 얻을 수 있다. 유럽은 필요한 인프라를 건설하며 앞서나가고 있다.

07. 기술과 사회 - 코로나19_디지털 추척 (COVID19_Digital Contact Tracing)

디지털 추적에 실패한 나라는 서구권 사회이며, 적어도 우리나라는 아닌 듯.

08. 스마트시티 - 초정밀 위치정보 기술 (Hype-accurate Positioning)

GPS는 우리의 일상과 많은 경제 활동의 모습을 변화시켜왔다. 통상 5-10m 수준의 정확도를 가진 기존 GPS를 넘어 수 cm, 심지어 수 mm 수준의 정확도를 가진 초정밀 위치정보 기술이 주목받고 있다. 산사태 예고, 배달 로봇과 자율주행 차량의 안전 운행 등 새로운 시장 가능성을 예고한다.

09. 기술과 사회 - 원격의 시대 (Remote everything)

이번 팬데믹은 우간다 등 아프리카 국가들에 원격 의료가 확대되는 계기가 되었다. 상시적 의료 인력 부족에 시달리던 이들 국가에 원격 의료는 생명줄이 되었다. 아시아에서의 온라인 교육 그리고 아프리카의 원격 의료는 팬데믹에 대한 성공적인 대응 사례중 하나다.

10. 인공지능 - 다재다능한 AI (Multi-skilled AI)

인공지능은 근래 엄청난 발전을 이뤘지만 여전히 제대로 해 내지 못하는 일이 많다. 이 문제를 해결할 한가지 방법은 인공지능의 감각을 확장하는 것이다. 인공지능이 보고, 듣고, 느끼고, 소통할 수 있다면 보다 생산적으로 인간을 도울 수 있을까? 다양한 감각을 감지하는 인공지능은 주변 세상을 더 잘 이해하고, 보다 유연한 지능을 얻을 수 있을 것이다.