양자역학과 인공지능의 교차점에서 바라본 놀라운 미래 — 연세대 박경덕 교수 | 세바시 2001회

양자 인공지능 연구자 박경덕이 세바시 X 퀀텀 코리아 2025 특집 '100년의 양자, 산업을 깨우다' 무대에 서서 풀어낸 18분. ChatGPT 첫 등장 시 첫 질문이 양자 컴퓨팅이었던 충격, 두 거대한 사이클이 겹치는 지점, 양자 머신러닝의 모순과 양자 데이터 임베딩의 3D 도시 비유, 그리고 "양자 컴퓨팅은 no risk high return"이라는 한 줄까지.

 

📌 한 줄 요약

양자역학과 인공지능 — 가장 정확한 자연의 언어와 가장 강력한 패턴 발견 도구가 만나는 지점에 우리는 서 있다. 양자 컴퓨팅은 "되냐 안 되냐"가 아니라 "언제 되느냐"의 문제다.

 

⭐ 추천 점수

★★★★★ 5/5

퀀텀 코리아 2025 시리즈 4회차 — 1997(보안)·1999(자석)·2000(철학)에 이어 박경덕 교수의 AI 융합편. ChatGPT부터 파인만의 칠판까지 18분이 깔끔하게 흘러가고, 마지막 "no risk high return"이 묵직하게 박힙니다. 양자 + AI 두 가지 흐름이 어떻게 만나는지 한 번에 정리하고 싶다면.

 

👥 이런 분께 추천합니다

① ChatGPT를 자주 쓰는 사람 — 그 첫 예시 질문이 "양자 컴퓨팅을 쉽게 설명해줘"였다는 사실의 의미

② AI·머신러닝에 관심 있는 사람 — 1950년대 퍼셉트론부터 양자 머신러닝까지 한 줄로 정리

③ 진로·연구에 도전 중인 사람 — "기계가 배울 수 있는 것과 없는 것의 경계는 무엇일까"라는 근본 질문에 끌리는 분

 

📑 목차

1. ChatGPT 첫 질문이 "양자 컴퓨팅"이었던 충격 — 두 흐름의 만남

2. 과학기술의 사이클 — 두 사이클이 겹치는 순간 도약이 일어난다

3. 양자 정보와 인공지능 — 100년의 두 거대한 흐름

4. 양자 머신러닝의 시작 — 자연이 AI에게 허락한 한계

5. 양자 데이터 임베딩 — 3차원 도시로 보는 새로운 패턴

6. 양자 오류 보정과 AI — "No Risk High Return" 선언

7. 파인만의 칠판과 노벨상 2022·2024 — 융합적 사고

 

세바시 X 퀀텀 코리아 2025 특집 강연회 — 박경덕 연세대 응용통계학과 교수

세바시 2001회 — 양자역학과 인공지능의 교차점에서 바라본 놀라운 미래

두 사이클이 겹치는 자리에서 새로운 문명이 시작됩니다

1. ChatGPT 첫 질문이 "양자 컴퓨팅"이었던 충격 — 두 흐름의 만남

박경덕 연세대 교수가 강연을 연다. "안녕하세요. 저는 연세대학교에서 양자 인공지능을 연구하고 있는 박경덕입니다." ChatGPT를 써 본 분이 많을 것이라며 한 가지 질문을 던진다. "ChatGPT가 처음 대중에게 공개되었을 때 첫 번째 예시로 등장한 질문이 뭐였는지 기억하시나요?"

바로 이거였다. "Explain quantum computing in simple terms — 양자 컴퓨팅을 쉽게 설명해줘." 박경덕 교수는 당시에 꽤 충격을 받았다고 한다. "이제는 인공지능이 양자 컴퓨터처럼 어렵고 복잡한 주제도 쉽게 설명할 수 있을 정도로 진화했구나. 그리고 정말 많은 분들이 양자 컴퓨터가 뭔지 궁금해 하기 시작했구나."

 

"ChatGPT 첫 예시 질문이 양자 컴퓨팅이었던 충격"

박경덕 교수의 핵심 질문. "인공지능이 양자 역학을 진짜로 만나면 어떤 세상이 펼쳐질까요?" 흥미롭지만 말만 들어도 어렵게 느껴진다. 그러나 잘 들여다보면 이 둘의 만남은 단순한 기술의 조합 그 이상이고, 과학 기술과 문명의 발전 흐름에서 보면 "예고된 만남"이었다고 한다.

 

2. 과학기술의 사이클 — 두 사이클이 겹치는 순간 도약이 일어난다

유행은 돌고 돈다고 한다. 음악·패션·문화처럼 과학 기술도 그렇다. 인류가 불을 사용한 초기 문명부터 지금까지 우리는 항상 같은 패턴을 따랐다고 박경덕 교수는 정리한다.

관측 → 이해 → 예측·제어 → 기술 개발 → 더 정밀한 도구 → 새로운 이해 → 새로운 기술. 이렇게 하나의 커다란 사이클이 수없이 반복되며 문명이 발전해 왔다.

 

 

그런데 진짜 흥미로운 순간은 따로 있다. "서로 다른 두 사이클이 겹치는 순간 — 그때 세상이 한 번 더 도약합니다. 지금 우리가 바로 그런 지점에 서 있습니다." 한쪽에는 양자 정보 기술, 다른 쪽에는 인공지능. 각자 엄청난 속도로 발전해 온 두 분야가 이제 서로를 마주 보고 있다는 것.

이 둘이 만나면 단순히 계산이 빨라지는 게 아니라 더 근본적인 질문이 시작된다고 한다. "기계가 배울 수 있는 것과 배울 수 없는 것 사이의 경계는 무엇일까? 자연이 인공지능에게 허락한 물리적인 한계는 어디까지일까?" 바로 이런 질문에서 양자 머신러닝이라는 새로운 도전이 시작된다.

 

관측 → 이해 → 기술 → 도구 → 새로운 이해 — 문명의 사이클

3. 양자 정보와 인공지능 — 100년의 두 거대한 흐름

20세기 초 과학자들은 세상을 바라보는 완전히 새로운 눈을 갖게 된다. 바로 양자 역학. 한편 이 시기에 또 다른 혁신도 태동한다. 정보 기술. 이 둘은 겉보기와 달리 매우 밀접한 관계에 있다. 박경덕 교수의 정리. "궁극적으로 정보 기술의 한계는 물리 법칙에 의해서 결정됩니다. 우리가 정보라고 부르는 건 결국 물리적 장치에 담겨 물리적 법칙에 따라 처리되기 때문입니다."

현재 우리가 쓰는 대부분의 정보 처리 장치는 고전 역학 기반이다. 디지털 컴퓨터가 대표적. 하지만 우리가 알고 있는 가장 정확한 이론은 양자 역학. 그래서 양자 역학의 법칙을 따르는 시스템으로 정보를 처리하는 것은 자연스럽고도 필연적인 흐름.

 

"두 사이클이 겹치는 순간 세상이 한 번 더 도약합니다"

비슷한 시기에 또 다른 질문이 떠올랐다. "기계가 사람처럼 배우고 생각할 수 있을까?" 우리는 인공지능을 최근 기술로 생각하지만, 기계가 스스로 배우게 하려는 시도는 오래 전부터 있었다. 1950년대 심리학자 프랭크 로젠블랫이 인간의 뇌로부터 영감을 받아 만든 '퍼셉트론(Perceptron)' 학습 모델이 시작점. 당시에는 비판도 많았지만 이 모델은 수십 년의 발전을 거쳐 지금의 딥러닝이 됐다. 신경과학·수학·물리학·컴퓨터 과학이 함께 얽혀 만들어진 인공지능.

 

20세기 양자역학 + 정보 기술 — 두 거대한 흐름의 동시 태동

4. 양자 머신러닝의 시작 — 자연이 AI에게 허락한 한계

두 거대한 흐름이 교차하는 이름이 양자 머신러닝. 양자 역학은 자연을 설명하는 가장 정확한 언어, 머신 러닝은 데이터를 통해 패턴을 발견하는 강력한 도구. 이 두 가지가 만나면 지금껏 놓쳤던 패턴, 지금껏 보지 못했던 새로운 질서를 찾아낼 가능성이 열린다.

양자 머신러닝이 기대를 모으는 이유는 명확하다. 데이터가 양자 역학적 성질을 가질 경우 양자 컴퓨터는 기존 고전 머신러닝보다 더 빠르고 더 똑똑하게 학습할 수 있다는 사실이 이론적으로 잘 알려져 있다. 우리는 지금껏 관측·실험 데이터를 고전 컴퓨터로 처리하며 자연을 이해해 왔는데, 이는 '고전 역학이라는 색안경을 끼고 세상을 보는 것'과 같다고 한다.

 

양자 머신러닝 — 자연이 AI에게 허락한 물리적 한계는 어디까지인가

최근에는 실험에서 얻은 양자 데이터를 양자 메모리에 직접 저장하고 양자 컴퓨터로 바로 처리하는 시대가 열리고 있다. 훨씬 적은 노력으로 더 많은 정보를 끌어낼 수 있다는 사실이 과학적으로 입증되는 중. 그런데 박경덕 교수는 한 가지 모순을 짚는다.

머신러닝은 보통 정답이 있는 라벨 데이터로 모델을 학습한다. 하지만 양자 머신러닝은 보통 고전 컴퓨터로 풀기 어려운 양자 문제를 위해 사용되는데, 이런 문제는 애초에 정답이 없는 경우가 많아 학습 데이터 자체가 없다. 게다가 양자 데이터를 머신러닝에 적합한 형태로 수집하는 것도 현재로서는 매우 특수한 실험 환경에서만 가능하다. "양자 머신러닝이 가장 잘 작동할 수 있는 진짜 양자 데이터는 우리 주변에 별로 없다."

 

5. 양자 데이터 임베딩 — 3차원 도시로 보는 새로운 패턴

박경덕 교수의 연구팀은 다른 방향을 고민했다. "지금 우리가 가지고 있는 고전 데이터로도 양자 머신러닝의 장점을 살릴 수는 없을까?" 우리가 다루는 대부분의 데이터는 0과 1로 이뤄진 디지털 정보인데, 양자 컴퓨터는 전혀 다른 방식으로 데이터를 처리한다.

이를 가능하게 해주는 것이 양자 데이터 임베딩(Quantum Data Embedding). 마치 외국어를 번역해 주는 통역사처럼 고전 데이터를 양자 상태로 변환하는 작업. 단순 변환을 넘어 기존에 보이지 않던 구조를 볼 수 있게 해 준다.

 

양자 데이터 임베딩 — 고전 데이터를 양자 상태로 통역하는 작업

박경덕 교수의 비유. 도시를 바라보는 지도. 평면 지도로는 건물 위치는 알 수 있지만 어느 건물이 높은지·입체 관계는 파악하기 어렵다. 그런데 시선을 조금만 틀어 3차원 공간에서 도시를 바라보면? 건물의 높이·구조·거리감까지 한눈에 들어온다. 양자 임베딩도 마찬가지. 고전 시각에서는 보이지 않던 패턴이 고차원 양자 상태 공간에서는 자연스럽게 드러난다.

 

 

같은 데이터라도 양자 상태로 변환하는 방식이 수없이 많다. 어떤 방식이 머신러닝 성능이 가장 잘 나올까? 박경덕 교수의 연구팀은 이걸 머신러닝으로 최적화한다. 고전 컴퓨터는 어떤 방식으로 데이터를 바꾸면 좋은지 배우고, 양자 컴퓨터는 그 방식이 실제로 효과가 있는지 알려준다. 이 방식이 학습 성능과 일반화 성능 모두를 극대화 시킬 수 있음을 확인했다고 한다. 또 열역학 이론을 접목해 양자 머신러닝 성능의 궁극적 한계를 밀어붙이는 연구도 하고 있다. 신약 개발·재료과학·금융·에너지·환경 등 실생활에 밀접한 문제들에 양자 머신러닝 활용 가능성을 탐구 중.

 

3차원 도시 비유 — 평면에서 보이지 않던 패턴이 고차원에서 드러난다

6. 양자 오류 보정과 AI — "No Risk High Return" 선언

또 하나의 과제. 양자 컴퓨터의 불안정성. 양자 정보는 주변의 아주 작은 변화에도 영향을 받아 계산 중 오류가 자주 발생한다. 박경덕 교수의 농담. "이것 때문에 사실 다행히도 아직까지는 우리의 은행 계좌가 안전합니다." 양자 오류는 양자 컴퓨팅 기술 완성을 위해 반드시 넘어야 하는 산.

여기서도 머신러닝이 등장한다. 인공지능이 양자 컴퓨터의 오류 패턴을 학습해서 어떻게 보정할지 알려주는 것. 박경덕 교수의 연구실은 인공지능을 통해 양자 컴퓨터 결과값의 신뢰도를 높여 주는 연구도 수행 중이다.

 

양자 컴퓨터의 오류 패턴을 인공지능이 학습해 보정

박경덕 교수의 강한 한 마디. "양자 컴퓨팅 연구는 흔히 high risk high return으로 알려져 있지만 저는 오히려 no risk high return이라고 생각합니다." 왜? "우리가 알고 있는 가장 정확한 이론에 따르면 양자 컴퓨터를 만드는 것이 자연의 법칙상 불가능하지 않습니다. 자연은 우리가 양자 컴퓨터 만드는 것을 허락해 주고 있는 거죠. 결국 되냐 안 되냐가 아니라 언제 되느냐의 문제입니다."

성공하면 우리가 꿈꾸는 그 이상의 변화가 이뤄질 것이고, 만약 실패한다면? "어쩌면 우리는 자연의 법칙을 어딘가 근본적으로 잘못 이해하고 있었던 것일지도 모릅니다. 그 순간이야말로 우리가 이 세상을 더 제대로 이해하기 위한 새로운 이론의 출발점이 될 수도 있습니다." 그리고 다시 새로운 기술로 이어지는 또 하나의 사이클이 시작될 것.

 

7. 파인만의 칠판과 노벨상 2022·2024 — 융합적 사고

박경덕 교수는 리처드 파인만 교수가 마지막으로 칠판에 남긴 문구를 소개한다. "What I cannot create, I do not understand." 진정으로 무언가를 안다는 것이 어떤 의미인지에 대한 파인만의 철학.

박경덕 교수는 이 문장을 조금 다른 관점에서 풀어낸다. "우리가 어떤 것을 만들려고 애쓰는 그 과정 자체가 결국 진정한 이해로 이어진다는 것입니다. 처음에는 잘 모르더라도 만들기 위해 계속 시도하다 보면 어느새 점점 더 잘 알게 되죠." 양자 인공지능도 마찬가지. 그 기술을 만들고 실험하고 다듬어 가는 여정이 결국 자연과 우리 자신을 더 깊이 이해해 가는 과정이다. 우리는 지금 그 여정의 시작점에 서 있다.

 

 

2022년 노벨 물리학상은 양자 정보과학, 2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초를 놓은 연구에 수여됐다. 두 분야의 공통점. "모두가 가능성을 의심하고 관심이 식고 연구가 외면당하던 시기에 몇몇 연구자들이 끝까지 포기하지 않았다는 것입니다. 결국 새로운 문명은 끝까지 질문을 놓지 않는 이들의 손에서 시작됩니다."

 

 

박경덕 교수의 마무리. "양자 기술은 물리·수학·공학자들만의 전유물이 아닙니다. 다양한 분야가 서로 연결되고 겹치는 그 지점에서 비로소 새로운 도약이 시작됩니다. 융합적 사고가 자연에 대한 이해의 경계를 넓힙니다. 그리고 그 경계를 넘어가는 순간 우리는 단지 기술을 만든 것이 아니라 새로운 질문을 던질 수 있는 문명을 만들게 되는 것입니다."

 

 

✍️ 내가 밑줄 친 세 문장

"진짜 흥미로운 순간은 바로 서로 다른 두 사이클이 겹치는 순간입니다. 그때 세상이 한 번 더 도약합니다."

"양자 컴퓨팅은 high risk high return이 아니라 no risk high return입니다. 결국 되냐 안 되냐가 아니라 언제 되느냐의 문제입니다."

"결국 새로운 문명은 끝까지 질문을 놓지 않는 이들의 손에서 시작됩니다."

 

📝 블로거 한 줄 후기

그리고 그 AI가 양자 역학과 만나면 어떻게 될지 — 지금까지 막연했던 그 미래가 오늘 손에 잡혔습니다. 가장 깊게 박힌 건 "양자 컴퓨팅은 no risk high return"이라는 선언이었습니다. "이 블로그가 정말 자리잡을까?" 묻는 사람들에게 "되냐 안 되냐가 아니라 언제 되느냐의 문제"라고 답하고 싶어집니다. 들으려고 시도하는 그 과정이 결국 듣지 못하는 사람이 세상을 이해하는 방식이 됩니다. 양자·AI에 막연했던 분들, 그리고 지금 막연한 미래를 견디고 있는 모든 분께 권합니다. 1997·1999·2000과 묶어서 보면 양자 기술의 산업·연구·철학·AI 4갈래가 한 번에 정리됩니다.

 

💡 오늘, 단 한 가지만 해본다면

오늘 하고 있는 일 중 하나를 떠올린 뒤 "이건 high risk high return인가, 아니면 no risk high return인가?" 자문해 보세요. 자연의 법칙이 허락한 일이라면, 그건 사실 "되냐 안 되냐"가 아니라 "언제 되느냐"의 문제입니다. 그 질문 하나가 시작하지 못한 일을 시작하게 해줄 수 있습니다.

 

📚 더 보면 좋을 자료

같은 퀀텀 코리아 2025 시리즈 회차들과 묶어 보시면 양자 기술의 전체 지도가 그려집니다 — 1997 엄상윤(보안 산업)·1999 김갑진(자석 양자 컴퓨터 연구)·2000 정연욱(양자역학 철학)·2001 박경덕(양자 인공지능). 양자 머신러닝에 더 관심 있다면 2022·2024 노벨 물리학상 수상 연구를 함께 살펴 보시면 좋습니다. 그리고 리처드 파인만의 명언이 담긴 책 『파인만 씨, 농담도 잘하시네!』도 가벼운 입문서로 추천드립니다.