# 뇌-컴퓨터 인터페이스의 미래: 시력 회복부터 초인적 능력까지

> 2026-03-09 · Y Combinator · 큐레이션 김태우
> https://challengekim.com/insights/brain-computer-interface-future-vision-restoration-superhuman-abilities-ko
> 원문: https://www.youtube.com/watch?v=5gspRJVp9dI

## 핵심 요약

- **망막 보철의 기적**: 40명 이상의 실명 환자가 뇌-컴퓨터 인터페이스를 통해 시력을 되찾음
- **신경 공학의 패러다임 전환**: 신약 개발 접근법에서 기술 기반의 신경 공학으로 의료의 근본적 재구성
- **AI와 신경과학의 융합**: 인공지능 모델이 뇌의 신경 표현과 놀라울 정도로 유사한 구조를 보유
- **바이오하이브리드 인터페이스**: 살아있는 신경세포를 이용한 차세대 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술
- **2035년의 미래 비전**: 인간 조건의 근본적 재구성과 초고대역폭 뇌-뇌 인터페이스의 가능성

## 천 살까지 사는 미래, 이미 시작되었다

생명공학이 점진적으로 발전해왔기 때문에 우리는 여전히 기술의 엄청난 변화를 충분히 인식하지 못하고 있습니다. 하지만 지금 일어나고 있는 일들 중 정말 흥미로운 점은 더 이상 점진적이라고 느껴지지 않는다는 것입니다. 우리는 현재 **도약의 시대** 에 진입했습니다. 천 살까지 살 첫 번째 인류가 지금 살아있을 가능성이 매우 높습니다.

이러한 변화의 중심에는 **뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)** 기술이 있습니다. 많은 사람들은 BCI를 단일 제품으로 생각하지만, 실은 하나의 카테고리입니다. 마치 의약품처럼, 다양한 유형의 프로브를 활용하여 여러 회사가 각기 다른 애플리케이션을 개발합니다. 우리는 이제 단순한 기술 진보가 아닌, **지구상에서 진정으로 새로운 것들이 일어나고 있는** 획기적 시대를 목격하고 있습니다.

## 실명을 빛으로 바꾼 프리마 임플란트의 기적

사이언스(Science)가 최근 발표한 뉴스는 의료 기술 역사에서 획기적입니다. 40명 이상의 실명 환자들이 처음으로 시력을 되찾게 된 **뇌-컴퓨터 인터페이스 치료** 를 받았습니다. 이것이 정확히 어떻게 가능할까요?

### 프리마 망막 보철의 작동 원리

프리마는 매우 작은 2mm × 2mm 크기의 실리콘 칩으로, 눈 뒤쪽 망막 아래에 이식됩니다. 이 칩은 기본적으로 **작은 태양 전지판 배열** 입니다. 시스템은 다음과 같이 작동합니다:

1. **카메라 안경**: 환자들은 세상을 보는 카메라와 눈에 이미지를 투사하는 레이저 프로젝터가 달린 특수 안경을 착용합니다.

2. **광 자극**: 레이저가 임플란트에 닿는 곳마다 태양 전지판이 빛을 흡수하여, 그 바로 위에 있는 망막 세포를 자극합니다.

3. **신호 전달**: 이 망막 자극기는 죽은 **간상세포와 원추세포**(정상적으로 눈을 빛에 민감하게 만드는 세포)를 우회하여, 이 세포들의 손실로 인해 시력을 잃은 환자들에게 다시 시각 신호를 전달합니다.

유럽 17개 지역에서 진행된 중요한 임상 시험에서 엄청난 효과가 확인되었습니다. 현재 규제 승인을 신청 중이며, 올해 말 시장에 출시될 것으로 기대됩니다. 10년 동안 얼굴을 볼 수 없었던 환자들이 이제 시력 검사표의 모든 글자를 읽을 수 있게 되었습니다.

## 뇌-컴퓨터 인터페이스란 무엇인가?

뇌는 강력한 컴퓨터이지만, **두개골 안에 갇혀** 있습니다. 마법처럼 사물과 연결되어 있지 않으며, 세상과 단지 몇 가지 연결 고리를 가지고 있습니다. 이것들이 우리가 익숙한 **감각과 운동 제어** 를 제공합니다.

### BCI의 세 가지 주요 응용 분야

**1. 상실된 기능의 복원**

현재 BCI 기술이 배포되는 주요 방식입니다:

- 시력을 잃었다면, 시력을 회복
- 청력을 잃었다면, 청력을 회복
- 마비되었다면, 움직임을 회복

이는 의료 적용에서 가장 실질적인 도움을 제공하는 분야입니다.

**2. 시뮬레이션된 현실과의 상호작용**

뇌를 다른 것으로 대체하거나 새로운 감각 경험을 제공하는 응용입니다. 매트릭스와 같은 시뮬레이션된 현실이 가능할 수 있지만, 아직 초기 단계입니다.

**3. 구조적 신경 공학**

이것은 아직 우리가 많이 탐구하지 못한 미개척 분야입니다:

- 뇌가 정보를 어떻게 처리하는지 이해
- 새로운 뇌 영역을 추가할 수 있는지 탐색
- 우울증이나 중독과 같은 질환 치료법 개발
- 더 똑똑한 기계 개발

현재 초점은 질병이나 장애를 가진 사람의 능력을 복구하는 데 맞춰져 있습니다. 이러한 패턴은 AI에서도 나타나고 있습니다. 순수한 인지 능력이나 신경망이 없던 컴퓨터가 갑자기 수많은 뉴런을 갖게 되었고, AGI(인공일반지능)는 인간이 할 수 있는 것과 같은 능력의 복구를 의미합니다.

## 뇌는 우리의 API: 신경 신호로 현실이 결정된다

뇌에 대한 가장 중요한 통찰은 **뇌가 본질적으로 컴퓨터** 라는 것입니다. 비록 일부 신경과학자들이 이를 비판할 수도 있지만, 뇌는 폰 노이만 방식의 전기 컴퓨터와는 다른 독특한 아키텍처를 가지고 있지만, **정보를 처리** 합니다.

### 뇌의 신경-척추 API

정보는 제한된 수의 '케이블'을 통해 뇌로 들어가고 나옵니다:

- **12개의 뇌신경**: 이들은 뇌에서 신체로 직접 나가는 신경들입니다
  - 예: 시신경(제2 뇌신경) - 시각 정보 전달
  - 전정와우신경(제8 뇌신경) - 청각과 균형 감각 담당

- **31개의 척수 신경**: 척추를 따라 있으며:
  - 근육으로 운동 명령을 전달
  - 뇌로 감각 데이터를 전송

이러한 경로들은 **뇌의 API처럼 기능** 합니다. 이 경로들을 통해 신호를 제어할 수 있다면, 뇌가 인지하는 현실은 환경과의 마법 같은 연결이 아니라, **이 뇌신경과 척수신경을 따라 전달되는 스파이크에 불과** 합니다.

뇌가 이 정보를 받은 후 발생하는 처리는 엄청나게 복잡하며, 우리가 경험하는 모든 것을 구성합니다. 우리의 **현실은 직접적인 경험이 아니라, 뇌가 만들어낸 세계 모델** 입니다. 벽, 방, 빛을 보는 것은 우리가 생각하는 직접적인 지각이 아니라, 뇌가 구성한 것입니다.

## 망막 보철의 설계: 왜 양극 세포에 초점을 맞추었는가?

망막 보철 기술 개발 과정에서 과학팀은 **2×2 선택 매트릭스** 에 직면했습니다. 어떤 망막층을 자극할 것인가, 그리고 어떤 자극 방식을 사용할 것인가의 문제였습니다.

### 망막의 세 가지 주요 세포층

망막은 놀라운 생물학적 압축 시스템입니다:

1. **1억 5천만 개의 간상체와 원추체**: 빛을 감지하는 광수용체
2. **1억 개의 양극 세포**: 광수용체와 신경절 세포를 연결하며 광범위한 연산 수행
3. **150만 개의 신경절 세포**: 뇌로 신호를 보내는 최종 출력 세포

### 왜 신경절 세포 자극은 실패했는가?

초기 회사들(Second Sight)은 150만 개의 신경절 세포를 자극하려 했지만, 이는 망막의 **100배 압축을 역으로 가야** 했습니다. 이미지를 직접 투사했을 때, 신경절 세포의 신호는 이미 가장자리, 상대적 움직임, 다양한 모양과 색상과 같은 특징에 초점을 맞추고 있었기 때문에, 단일 세포를 자극해도 픽셀이 생성되지 않았습니다. 대신 **가장자리, 방향 또는 그라데이션의 추상적인 표현** 만 얻었습니다.

### 양극 세포 자극의 성공

과학팀의 혁신적 발견은 **양극 세포를 이미지로 자극하면 마음속에 일관된 이미지가 생성된다** 는 것이었습니다. 왜 이것이 작동할까요?

양극 세포는 망막이 수행하는 중요한 처리 단계를 나타냅니다. 이 층에 이미지를 투사하면:

- 뇌는 추가적인 처리를 수행할 충분한 정보를 가지고 있습니다
- 신경절 세포로의 압축이 아직 발생하지 않았습니다
- 뇌가 이를 일관된 시각으로 조합할 수 있습니다

이것이 사이언스가 달성한 주요 성과입니다. 이전에는 사람들이 개별 '섬광(phosphenes)'을 보았지만, 뇌는 이들을 마음속에서 게슈탈트 전체로 조합하지 못했습니다. 이제 처음으로 **일관된 형태의 시각이 생성** 되고 있습니다.

## 신경 가소성: 뇌의 끊임없는 학습 능력

신경 가소성은 종종 오해되는 개념입니다. 뇌가 얼마나 변할 수 있는지, 그리고 어디까지 적응할 수 있는지 이해하는 것은 BCI 기술의 성공에 필수적입니다.

### 결정적 시기의 현실

초기 발달 과정에는 진정한 **결정적 시기** 가 존재합니다. 이 시기를 놓치면 나중에 특정 기능들을 연결하기가 매우 어려워집니다. 비극적인 사례가 이를 증명합니다:

선천성 백내장으로 인해 시각 장애를 가지고 태어난 환자들의 경우, 어린 시절 세상이 흐려 선명한 이미지를 형성할 수 없었습니다. 성인이 되어 이를 교정했을 때, **효과가 거의 없었습니다**. 그들의 뇌는 정보를 이해하지 못했고 완전히 압도당했습니다. 일부는 자살하기도 했습니다. 명확한 결정적 시기가 존재하며, 이를 놓치면 특정 기능들이 작동하지 않게 됩니다.

### 성인기의 뇌는 생각보다 훨씬 가소성이 높다

그럼에도 불구하고, **뇌는 일반적으로 알려진 것보다 평생 동안, 그리고 특히 성인기에도 훨씬 더 가소성** 입니다. 이것은 정말 다행스러운 일입니다.

실험을 상상해 봅시다. 뇌의 거의 모든 곳에 전극을 삽입하고, 수술 중에 깨워서 해당 뉴런이 얼마나 발화하는지에 비례하여 깜빡이는 빛을 보여준다면 (적어도 피질의 거의 모든 곳에서), **몇 분 안에 그 뉴런을 제어하는 방법을 배울 수 있습니다**. 뇌는 피드백이 주어질 때 매우 가소성이 높습니다.

### 피드백과 상호 학습의 힘

초기 BCI 실험에서는 이렇게 작동했습니다:

1. 몇 개의 뉴런을 선택하여 수집
2. 가중치를 고정: "이 뉴런이 더 많이 발화하면 화면이 위로 올라가고, 저 뉴런이 더 많이 발화하면 화면이 아래로 내려간다"
3. 아무 것도 맞추지 않아도 상관없음
4. 뇌가 이를 파악하여 제어하는 방법을 배움

이는 **두 개의 학습 시스템이 서로에게서 배울 수 있을 때** 강력해집니다. 뇌는 피드백이 주어질 때, 피질의 정보에 의미를 추출하는 데 정말 능숙합니다.

### 성인기에 가소성이 눈에 띄지 않는 이유

성인기에는 뇌가 그렇게 가소성이 높다고 여겨지지 않는 이유 중 하나는 **이미 현실에 잘 적응했기 때문** 입니다. 뇌 상태를 에너지 표면으로 생각한다면, 거기에는 언덕과 계곡이 있습니다.

정상적인 발달 과정에서 대부분의 사람들에게는 이 에너지 표면에 **거대한 분지** 가 있습니다. 발달 과정 동안 여러분은 이 분지로 내려가고, 현실에 적응했기 때문에 안정적인 상태가 됩니다. 이상한 자극을 받아도 그 상태에서 벗어나지 않습니다.

하지만 이 안정적인 끌개 상태에 있기 때문일 뿐, **뇌는 여전히 높은 가소성을 가지고 있습니다**. 이것은 분명히 선택된 결과입니다. 지속적인 가소성과 안정성 사이에는 **긴장이 존재** 합니다.

## AI와 신경과학의 융합: 잠재 공간의 발견

인공지능과 신경과학 사이에서 일어나고 있는 일은 정말 흥미롭습니다. 처음 예상과는 달리, AI 연구자들이 신경과학에서 배우는 것이 아니라 **신경과학자들이 AI에서 배우고 있습니다**.

### 뇌의 신경 표현: 잠재 공간

뇌를 이해하는 한 가지 방법은 뇌가 **'표상(representations)'** 이라고 부르는 것들로 가득 차 있다는 것입니다.

예를 들어, **일차 운동 피질** 은 근육으로부터 몇 개의 시냅스(보통 두 개의 시냅스) 떨어져 있습니다. 이곳의 표상은 이해하기 쉬운 편입니다:

- 손이 열려 있을 때 특정 뉴런이 발화
- 닫혀 있을 때 다른 뉴런이 발화
- 모든 가능한 손 상태에 해당하는 뉴런들이 있음

하지만 뇌 속으로 더 깊이 들어갈수록, 그것은 매우 빠르게 **매우 추상적인 것들로 폭발적으로 확장** 됩니다.

### 하측두 피질: 사물의 신경 지도

뇌에는 **하측두 피질** 이라는 부분이 있는데, 이곳의 표상은 **사물 지도** 와 같습니다:

- 바로 옆에는 **얼굴 지도** 가 있습니다
- 이것을 사물 공간의 지도로 생각할 수 있습니다
- 하나의 점이 있는데, 그것을 긴 숫자 목록으로 생각합니다:
  - 꽃병 같은 점
  - 에펠탑 같은 점
  - 자동차인 점
  - 사람인 점
  - 얼룩말 같은 점

이 **다변체(manifold) 안에서 움직이면**, 가능한 모든 사물의 지각을 얻으며, 뇌가 식별할 수 있는 가능한 사물들의 공간을 나타내는 수백만 개의 뉴런이 그곳에 있습니다. 이것이 바로 **잠재 공간(latent space)** 입니다.

### AI 모델의 뇌 같은 구조

이미지 모델이나 언어 모델을 훈련할 때, 그 안에 얻는 표상들이 **뇌에서 보는 표상들과 매우 유사** 합니다. 이것은 정말 흥미로운 발견입니다:

- AI 모델들이 뇌와 유사한 구조를 가지고 있다는 것의 증거
- AI 연구자들이 올바른 길을 가고 있다는 실제적인 힌트
- "확률적 앵무새"나 "미화된 자동 완성" 같은 비판은 구조의 깊이를 이해하지 못한 것

실제로 신경과학 분야의 많은 사람들이 AI로 넘어갔습니다. 왜냐하면 **모델에서 신경과학을 하는 것이 훨씬 더 쉽기 때문** 입니다.

## 신경 공학 대 신약 개발: 패러다임의 전환

신약 개발과 신경 공학 접근 방식의 차이는 정말 근본적입니다. 이것이 사이언스가 성공한 이유의 핵심입니다.

### 신약 개발의 한계

신약 개발에서는 질병에 따라 달라지는 **막대 세포나 원뿔 세포의 정확한 분자적 오작동** 에 깊이 관심을 가집니다. 예를 들어:

- **인류는 신약 개발에 그리 능숙하지 않습니다**
- 가끔 GLP-1과 같은 놀라운 약물을 발견하기도 합니다
- 하지만 훨씬 더 흔한 경우는 10년 동안 한 길을 가다가 결국 답이 아니라는 것을 깨닫는 것입니다

실명을 막거나 회복시키는 약물을 찾기 위한 엄청난 노력이 있었지만, **기본적으로 효과는 없었습니다**. 환자당 백만 달러에 달하는 유전자 치료법도 처음부터 극히 일부 환자에게만 미미한, 혹은 전혀 없는 이점을 제공했습니다.

### 신경 공학의 접근법

사이언스의 접근 방식은 완전히 다릅니다:

- **막대 세포나 원뿔 세포가 왜 죽었는지 필수적으로 알 필요가 없습니다**
- **초점은 컴퓨터에 데이터를 입력하는 것과 유사하게 시각 신호를 뇌로 다시 전달하는 것**
- 입력과 신호에 집중합니다
- 병인(질병의 원인)이 아닌 해결책에 집중합니다

### 임상 시험 결과: 기적의 순간

망막 보철을 통해 임상 시험에서 확인한 것은 정말 놀랍습니다:

**10년 동안 얼굴을 볼 수 없었던 환자가 시력 검사표의 모든 글자를 읽을 수 있게 되었습니다.**

이것이 신약과 신경 공학의 차이를 보여줍니다:

- 뇌는 어떤 심오한 의미에서 진정으로 중요한 유일한 기관입니다
- **우리는 경험적으로 뇌를 공학적으로 다루는 데 훨씬 더 능숙합니다**

이는 의학에 대한 **정말 근본적인 재구성** 을 가능하게 합니다.

## 바이오하이브리드 신경 인터페이스: 아바타의 '큐(queue)'

다음 세대의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 전기 자극만으로는 달성할 수 없는 능력을 제공할 것입니다. 바로 **바이오하이브리드 신경 인터페이스** 입니다.

### 자연에서 배운 초고대역폭 연결

뇌가 어떻게 초고대역폭 연결을 만드는가를 생각해 봅시다. 뇌는 약 **2억 개의 섬유로 구성된 뇌량(corpus callosum)** 으로 연결된 두 개의 반구를 가지고 있지만, 우리는 단일하고 통합된 순간을 경험합니다.

한 가지 흥미로운 자연 사례 연구가 있습니다. 캐나다에는 실제로 **하나의 머리에 네 개의 반구를 가진 샴쌍둥이** 가 있습니다. 각 쌍둥이 뇌의 두 반구는 정상적으로 연결되어 있지만, **시상(thalami)을 연결하는 이 하나의 케이블** 을 제외하고는 서로 연결되어 있지 않습니다. MRI에서 볼 수 있는 큰 생물학적 케이블이 있습니다.

이를 통해 그들은 의식적인 경험의 의미 있는 요소들을 공유할 수 있습니다. 흥미로운 질문은 다음과 같습니다:

- 그들이 어느 정도 서로의 눈을 통해 볼 수 있을 때, 그것이 새로운 시야로 나타나지 않으면 어떻게 직접적으로 경험될까?
- 그들은 두 개의 이미지 모드(눈을 뜨고 보는 시각과 상상력)를 가지고 있는데, 세 가지 또는 네 가지 이미지 모드를 가질까?
- 각자 개별적으로 내적 독백을 하지만, 이 채널을 통해 명확하게 소통할 수 있음
- 그들은 아무 말 없이도 일을 조율할 수 있는 과제를 수행했지만, 그것을 의식하고 있으며 서로 혼동하지 않음

### 살아있는 신경세포로 만든 생물학적 포트

혹시 제임스 카메론의 아바타 영화를 보셨나요? 외계인들이 가지고 있는 **포니테일 같은 그것** 입니다. 기본적으로 **끝에 커넥터가 달린 거대한 새로운 뇌신경** 처럼 생각할 수 있습니다.

바이오하이브리드 신경 인터페이스의 개념은 자연의 해결책에서 나옵니다. 만약 자연이 **초고대역폭 뇌-뇌 연결, 또는 심지어 '인터넷 신경'을 만들고 싶었다면 어땠을까?** 자연의 답은 **새로운 신경을 성장시키는 것** 입니다.

### 기술적 구현

사이언스의 접근 방식은 혁신적입니다:

1. **살아있는 신경세포 배양**: 실험실 환경에서 뉴런은 일반적으로 함께 성장하여 새로운 생물학적 연결을 형성합니다

2. **저면역원성 줄기세포 유래 뉴런**: 이 세포들이 특별한 이유는 "저면역원성(hypoimmunogenic)"이기 때문입니다
   - 신체의 면역 체계로부터 숨겨져 있음
   - 환자 맞춤형 제조의 필요성을 피함
   - 비용 절감 및 시간 단축

3. **생물학적 연결 형성**:
   - 조작된 뉴런을 장치에 로드
   - 접시에 담아 연결을 형성하게 함
   - 장치를 뇌에 이식

4. **안전성과 가역성**:
   - 전선을 뇌에 직접 삽입하지 않음 (되돌릴 수 없음)
   - 환자의 기존 뉴런을 유전적으로 변형하지 않음 (위험할 수 있음)
   - 이식된 세포가 작동하지 않거나 죽으면 단순히 제거 가능

이는 **더 안전하고 가역적인 접근 방식** 을 제공합니다.

### 미개척 영역

이러한 바이오하이브리드 접근법은 다음과 같은 가능성을 가지고 있습니다:

- 뇌 전체에 걸쳐 성장
- 모든 곳에 생물학적 연결 형성
- 동물 모델에서 이미 관찰됨
- 인간에게는 아직 적용되지 않음

## 운동 디코딩: 피질 신호에서 의도로의 변환

초기 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구의 상당수는 운동 기능을 해독하는 것과 관련이 있었습니다. 이것이 가장 잘 이해된 분야이며, 현재 가장 실용적인 BCI 애플리케이션입니다.

### 왜 운동 디코딩이 작동하는가?

운동 디코딩은 매우 고전적인 작업이며 여러 가지 방법으로 할 수 있습니다. 인간에게 커서 제어나 키보드 제어를 제공하는 것은 **1990년대 후반에 처음 이루어졌습니다**.

많은 BCI 회사들이 지금 운동 디코딩을 하고 있는 이유:

- **확실히 작동한다는 것을 알고 있음**
- **환자의 명확한 필요** 가 존재
- **전자공학 문제에 불과함** (물론 매우 복잡한)

### 전자 장치의 도약: 스마트폰 배당금

이전에도 그런 종류의 운동 디코딩을 할 수 있는 장치들이 있었지만, 문제가 있었습니다:

- **두피를 통해 나오는 커넥터 필요**
- 피부가 열려 있는 한 **감염 위험** 이 존재
- **감염이 그곳을 타고 내려가서 정말 힘든 하루를 보내게 될 위험**

피부를 닫을 수 있다는 것이 정말 중요한 이유:

- **완전히 이식할 수 있을 만큼 작은 전자 장치 필요**
- **전력 효율적이어야 함** (뜨거워지지 않아야 함)

우리가 **"스마트폰 배당금"** 이라고 부르는 것이 이를 가능하게 했습니다:

- BCI는 이것을 해낼 수 없었음
- 하지만 **애플과 삼성 등은 이런 종류의 전자 장치를 세상에 존재하게 만들기 위해 엄청난 돈을 쏟아부음**
- 이제 우리 같은 사람들이 그것을 사용할 수 있게 됨

이것이 뉴럴링크가 처음으로 정말로 해낸 일입니다. 이전에는 피부 밖으로 나오는 커넥터가 필요했지만, 이제는 **완전히 이식 가능한 시스템** 이 가능합니다.

## 혈관계 관류 기술: 또 다른 패러다임 전환

사이언스의 세 번째 프로젝트인 혈관(vessel) 프로그램은 장기 이식을 포함한 의료 분야에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.

### 한 소년의 윤리적 딜레마에서 시작된 여정

약 10년 전, 의학 저널 '더 랜싯(The Lancet)'에 실린 한 기사를 읽고 이 분야의 필요성을 처음 알게 되었습니다. 그 기사는 **폐 이식을 기다리던 보스턴의 17세 소년** 에 대한 사례 연구였습니다.

**상황:**

- 폐 이식을 기다리는 동안 에크모(ECMO) 장치로 생명을 유지
- ECMO는 '체외막 산소 공급(Extracorporeal Membrane Oxygenation)'의 약자
- 심장은 괜찮았지만 폐가 기능을 잃음
- 이 장치가 그를 살려주고 있었음

**비극적 전개:**

- 이식 대기자 명단에 오른 지 얼마 후, 합병증 진단을 받음
- 더 이상 기증 폐의 우선 수혜자가 될 수 없게 됨
- 결국 이식 명단에서 제외됨

**윤리적 딜레마:**

- 그는 살아있고, 비디오 게임을 하고, 숙제를 하고, 친구들과 어울리고 있음
- 만약 장치를 끄면, 그는 즉시 사망할 것
- 반면에 그는 한 달에 **50만 달러에 달하는 중환자실 스위트를 사용** 하고 있음

**의사들의 질문:**

> "그의 가족과 친구들은 그의 생존이 지속됨으로써 이득을 얻고 있으며, 이는 공정성 문제를 제기한다. 왜냐하면 우리가 그를 더 오랫동안 지원한다면, 왜 모든 사람에게 그렇게 하지 않겠는가?"

### "희망 없는 다리"에서 "목표 치료"로

펍메드(PubMed)라는 의학 문헌 데이터베이스에서 "ECMO ethical dilemma"라는 검색을 하면 **여러 페이지의 결과** 가 나옵니다. 이는 일회성 문제가 아닙니다.

문헌들에 따르면:

- 에크모가 **"희망 없는 다리(bridge to nowhere)"** 로 사용되어서는 안 됨
- 많은 의사들이 이러한 위중한 환자들에게 에크모를 시도하는 것조차 가족들에게 **만류**
- 왜냐하면 그것이 "희망 없는 다리"를 만들고 나면 어떻게 해야 할지, 이러한 딜레마를 야기하기 때문

혁신의 핵심:

- **기술이 아직 충분히 좋지 않을 수도 있지만, 그것은 중요하지 않음**
- 실제 문제는 기술이 아니라 **경제성과 실용성**
- 기술적으로 가능한 것과 경제적으로 배치 가능한 것 사이에 **거대한 격차**

### 장기 이식 분야의 성공 사례

동일한 기본 기술이 이미 **장기 이식을 진정으로 변화** 시켰습니다. NMP(정온 기계 관류, normothermic machine perfusion)라고 부릅니다.

**20년 전의 상황:**

- 신장이나 간 이식이 필요할 때, 새벽 3시에 교통사고 발생
- 수술은 새벽 4시나 5시에 진행됨
- **시간이 매우 중요함**

**현재의 상황:**

- 이제는 오후나 **다음 날로 일정을 잡을 수 있음**
- 현재 미국에서 간 이식의 **75% 이상이 이러한 유형의 관류 기술 사용**
- 장기를 더 효과적으로 보존하고 운반할 수 있음

**흥미로운 현실:**

- 이를 위한 시스템은 **50만 달러에 달함**
- 전용기로만 운반할 수 있음
- 이 분야의 주요 기업 중 한 곳은 **전용기 물류 사업이 의료 기기 사업보다 더 큼**

### 비전: 배낭 같은 휴대용 기술

> 동해안으로 가는 유나이티드 항공편에 신장을 수하물로 부칠 수 있을 정도로 이 기술을 개선할 수 있다면 어떨까요?

> 17세 소년이 배낭처럼 집으로 가져올 수 있는 것을 만들 수 있다면 어떨까요?

이것이 근본 원리 사고방식의 실제 적용입니다.

### 혈관 기술의 필요성

피부 봉합과 감염 예방에 대한 실제적인 문제들:

- 뇌 임플란트 주변의 피부를 봉합하는 것
- 혈액 공급을 회로에 연결하는 튜브에 피부가 아물어 **감염 위험이 없도록 해야 함**
- 그렇지 않으면 매우 조심스럽게 청소해야 함

전반적으로:

> 과학적 돌파구가 명확히 가리키는 방향과 실제로 이루어지고 있는 것 사이에는 **엄청난 격차** 가 있습니다.

## 뉴럴링크: "미친 질문"에서 현실로

2016년, Y 콤비네이터의 샘 알트만으로부터 "미친 질문"이라는 제목의 이메일이 왔습니다: **"일론이 뇌-컴퓨터 인터페이스 회사를 시작하는데, 누가 운영해야 할까요?"**

### 처음의 반응

처음 반응은 사실 MIT에 있는 똑똑한 친구들을 추천하는 것이었습니다. 하지만 한 시간 뒤에 재고했습니다:

> "잠깐만. 제가 할 수 있을까요?"

샘이 소개해준 후, 일론은 이미:

- 여러 사람을 만나고 있었음
- 스스로 회사를 시작하고 싶다는 아이디어를 가지고 있었음
- **'뉴럴링크'라는 이름도 가지고 있었음**

### 초기 그룹의 형성

2016년 하반기 내내, 변화하는 사람들로 구성된 그룹이 **일주일에 한 번 정도 저녁에 모임**:

- 눈덩이처럼 불어남
- 뉴럴링크로 진화함

**초기 그룹의 상당수:**

- 발표자가 듀크 대학에서 알던 사람들
- 원래 재봉틀 아이디어를 냈던 팀 한슨
- 발표자가 듀크에서 나왔던 연구실에 있던 학부생
- 그 교수님 밑에서 일하던 사람들
- UCSF에서 찾아갔던 교수님과 그들의 협력자
- 정말 작은 커뮤니티

### 일론의 비전

일론은 다른 많은 사람들보다 훨씬 더 명확하게, 훨씬 더 일찍 AI에서 다가올 일을 보았습니다. 그의 핵심 통찰:

> 만약 이것(초지능)을 갖게 된다면, 이것은 인류와 분리된 것이 될 수 없고 어떻게든 합쳐져야 한다.

**진정한 동기 부여 요인:**

- **인류를 뒤처지지 않게 하기**
- **인류를 업그레이드할 수 있도록 만들기**

지구의 자연사를 보면:

- 인류는 행성을 완전히 지배함
- 우리는 가장 가까운 살아있는 친척들이 멸종하지 않도록 **유리 상자에 가두어** 둠
- **더 높은 지능이 매우 위험하다는 실제 역사가 있음**

## 소프트웨어에서 하드웨어로: 경력의 진화

소프트웨어 엔지니어로 시작하여 신경 공학 분야의 리더가 된 여정은 전략적 선택의 결과였습니다.

### 2016년의 자신에게 주는 조언

**첫 번째: 명확한 목표와 끈기의 힘**

대학생 때 이미 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서 일하고 싶다는 것을 알고 있었습니다. 다녔던 듀크 대학교에 그 작업을 수행하는 훌륭한 연구실이 있었으며, **어떻게든 들어가기 위해 꽤 끈질기게 노력했습니다**.

- 그곳은 의료 센터에 있었고, **보통 학부생을 받지 않았음**
- 어느 시점에서 화학과에서 **독립 연구를 수강** 하여 영장류 신경과학 그룹으로 들어가는 뒷문을 만들었음
- 대학 교육의 대부분이 그 연구실에서 이루어짐

**실제 경력:**

- 프로그래밍을 하며 자랐음
- 가장 깊은 핵심 기술은 소프트웨어
- **2008년부터 폐쇄 루프 디코딩과 같은 영장류 뇌-컴퓨터 인터페이스에 참여**

**핵심 메시지:**

> 높은 수준의 주도성과 끈기가 필요합니다. 하지만 그것은 **자신이 진정으로 무엇을 원하는지 명확히 알 때만 효과** 가 있습니다.

### 두 번째: 멘토십의 가치

대학 졸업 후, 로봇 클라우드 연구소인 **Transcriptic** 이라는 회사를 시작했습니다.

**회사의 기원:**

- 대학 시절 합성 생물학 그룹에서 한 가지 측정값을 얻기 위해 **3일 동안 3시간마다 플레이트 리더의 버튼을 눌렀던** 경험
- "소프트웨어에서는 절대 이렇게 하지 않을 거야. 말이 안 돼. 우리는 자동화할 거야"라고 생각

**시장 타이밍:**

- AWS와 클라우드 컴퓨팅이 막 부상하던 시기
- 과학자들이 API를 통해 **원격으로 실험을 실행할 수 있는 중앙 로봇 클라우드 연구실** 이 필요하다고 느낌

**결과:**

- 상당한 자금을 모았음
- 2017년 CEO 자리에서 물러날 무렵 **수백만 달러의 매출** 을 올리고 있었음
- 유망한 초기 단계에 도달했다고 느꼈음
- 하지만 그 약속은 이후 10년 동안 **완전히 실현되지는 못함**

**어려운 시간:**

- 2012년부터 2016년까지 벤 호로위츠의 에세이 **'더 스트러글(The Struggle)'** 에 깊이 공감
- 정말 힘들었고, 고된 작업의 연속

**후회와 배움:**

> 돌이켜보면, 저는 **일론 머스크 같은 사람 밑에서 더 일찍 일했어야 했다고 생각합니다**. 그 경험은 저의 역량을 극적으로 향상시켰고, 이 게임의 복잡한 면모를 가르쳐주었습니다.

### 구전 전통으로서의 스타트업 문화

> 종종 모든 것을 스스로 해내겠다고 결심하고 회사를 시작하며 밀어붙이는 유망한 젊은이들을 봅니다. 때로는 그런 접근 방식이 통하기도 합니다.

**현실:**

- 페이팔 같은 그룹이 맨땅에서 모든 것을 알아낸 **몇몇 독특한 순간들이 있었음**
- 그러나 일반적으로 **소수의 실리콘밸리 문화권에서 구전 전통을 통해 전수되는 지식**
- 26세나 28세가 아닌 **20세에 그것을 제대로 파악하는 것은 당신의 경력 궤도에 상당한 영향**

## 2035년의 이벤트 지평선: 미래를 보는 한계

향후 미래를 예측하는 것이 점점 더 어려워집니다. 처음 경력에는 미래를 예측하는 능력에 자부심을 느꼈지만, 지금은 다릅니다.

### 2035년의 불확실성

**현재의 시야:**

- 앞으로 몇 년은 감이 옴
- 하지만 2035년이 되면 **뚫을 수 없는 안개와 같아서 그 너머를 전혀 볼 수 없음**

**이 시기는 다음에 의해 깊이 형성될 것:**

- 현재의 기술 변화
- AI와 BCI의 급속한 발전
- 이 두 분야의 수렴

### AI의 위협과 기회

**현재 상황:**

- 사람들은 인공지능의 현실을 이해하기 시작함
- 하지만 **여전히 저평가되고 제대로 인식되지 못하고 있음**

**BCI의 잠재력:**

- 아직 **완전히 파악하지 못하고 있음**
- AI와는 다른 이야기
- **병렬적이지만 서로 다른 이야기**

### 낙관주의의 근거

**지능의 민주화:**

- 지능은 **그것을 구현할 능력을 가진 사람들에게 널리 접근 가능해질 것**

**전반적 낙관주의:**

- 파멸의 가능성이 0은 아님
- 하지만 **확실히 50%보다 훨씬 낮음**
- "모든 질병을 치료"하는 수준에는 이르지 않을 수도 있음

### 인간 조건의 재구성

**신념:**

> 향후 15년 동안, **새로운, 횡적인 선택지들** 이 생겨날 것입니다. 이들은 **인간 조건에 대한 우리의 이해를 근본적으로 재구성** 할 것입니다.

**근본적 변화:**

- **컴퓨터와 인간 사이의 인터페이스** 를 근본적으로 재구성
- **인간들 사이의 인터페이스** 도 근본적으로 재구성

### 뇌-뇌 인터페이스의 가능성

**미래 기술:**

> 만약 뇌-컴퓨터 인터페이스가 많은 상황에서 **뇌-뇌 인터페이스와 유사해진다면**, 그것은 우리를 **완전히 새로운 영역** 으로 이끌 것입니다.

이는 단순한 기술적 진보가 아닌, **인류의 의식 자체의 변화** 를 의미합니다.

## 의식, BCI, 그리고 초지능의 미래

BCI에 대한 일반적인 인식은 종종 AI 이야기로 왜곡됩니다. 하지만 더 깊은 철학적 의미가 있습니다.

### BCI의 진정한 의미

일반적 인식:

- **인간과 기계를 융합하는 것**
- AI 중심의 관점

실제의 의미:

- **장수와 헬스케어 이야기**
- 더 즉각적이고 실질적인 목표

### 두 가지 다른 목표

**AI의 추구:**

- 초지능 기계의 능력
- 우월함의 추구

**BCI의 궁극적 목표:**

- **의식 있는 기계** 의 창조
- 의식의 본질적 이해

### 의식의 측정 불가능성

**근본적인 문제:**

> 우리는 다른 사람의 의식을 **객관적으로 측정할 수 없으며**, 오직 우리 **자신의 의식만을 경험** 할 수 있습니다.

**BCI의 필요성:**

- 의식을 **내부로부터 진정으로 이해** 하기 위해 필수적
- 외부 관찰만으로는 불가능

### 초고대역폭 연결의 의미

**신념:**

> 뇌의 **근본적인 물리적 특성이나 창발적 속성을 이해** 함으로써, 궁극적으로 **초고대역폭 연결을 통해 상호작용할 수 있는 초지능적이고 의식 있는 기계** 를 만들 수 있습니다.

**중요한 인정:**

- 이것이 **오늘날 BCI가 일반적으로 인식되는 방식과는 매우 다른 관점**
- 우리가 이 여정의 **아주 초기에 불과**

## 결론: 새로운 시대의 개막

우리는 현재 **도약의 시대**, 즉 인류 역사상 정말로 새로운 무언가가 일어나고 있는 시기에 살고 있습니다. 이는 **산업혁명** 과 같은 수준의 변화를 앞두고 있습니다.

### 산업혁명과의 비유

**역사:**

- 수천 년 동안 거의 변하지 않던 삶
- 산업혁명에서 사람들이 상상할 수 없었던 방식으로 급변

**미래:**

- 향후 15년 동안 **이와 유사한, 예상치 못한 변화가 일어날 것**
- 신경 공학, AI, 생명공학의 수렴

### 우리의 선택

우리는 이제 선택의 갈림길에 있습니다:

- **인류가 새로운 기술과 함께 진화할 것인가?**
- **아니면 뒤처질 것인가?**

맥스 호닥과 사이언스 같은 회사들은 **첫 번째 경로를 택한 선구자들** 입니다. 그들이 만들고 있는 것은:

- 단순한 의료 기기가 아님
- 인류의 미래를 **근본적으로 재구성하는 기술**
- 의식, 지능, 그리고 인간 경험 자체를 변화시킬 혁명

우리는 모두 이 역사적 순간의 목격자이며, 우리의 선택이 앞으로의 인류 진화의 방향을 결정할 것입니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 혁명은 이제 시작이고, 그 다음은 우리가 어떻

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원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=5gspRJVp9dI)