강연 자료를 검토하다가 "양자 머신러닝이 No Risk, High Return"이라는 말을 읽은 순간, 반도체 주도주를 놓고 팀원들과 하이 리스크를 걱정하던 지난주 토론이 갑자기 떠올랐거든요. 그날 저는 발달심리센터에서 아이의 행동 패턴을 분석하다 왔던 참이었는데, 묘하게도 두 세계가 같은 언어로 말하고 있다는 느낌을 받았습니다.
양자 인베딩, 보이지 않던 것을 보는 눈
양자 머신러닝이 기대를 모으는 핵심 이유는 '양자 데이터 인베딩(Quantum Data Embedding)'에 있습니다. 여기서 양자 데이터 인베딩이란, 0과 1로 이루어진 고전 데이터를 양자 컴퓨터가 처리할 수 있는 양자 상태(quantum state)로 변환해 주는 작업을 말합니다. 마치 평면 지도만 보던 사람이 처음으로 3D 위성 지도를 손에 넣은 것과 같은 차원의 전환입니다.
제가 발달심리센터 부원장으로 일하면서 늘 부딪히는 문제가 바로 이 지점과 닮아 있습니다. 아이의 겉으로 드러나는 행동, 즉 관찰 가능한 고전 데이터만으로는 그 아이의 내면 구조를 온전히 읽어낼 수가 없습니다. 어떤 각도에서 바라보느냐에 따라 전혀 다른 심리 패턴이 보이거든요. 양자 인베딩이 고차원 공간에서 숨겨진 구조를 드러내듯, 저도 다층적인 관찰 틀을 갖추려고 애씁니다.
양자 상태 공간은 고전적인 벡터 공간보다 지수적으로 더 많은 정보를 담을 수 있습니다. 여기서 양자 상태 공간이란, 큐비트(qubit)—양자 컴퓨터의 기본 정보 단위로 0과 1을 동시에 표현할 수 있는 단위—로 이루어진 고차원 수학적 공간을 의미합니다. 기존 머신러닝이 놓쳤던 패턴을 이 공간에서 포착할 수 있다는 것이 이론적으로 입증되고 있습니다(출처: Nature - Quantum Machine Learning).
그런데 현실에서 한 가지 벽이 있습니다. 양자 머신러닝이 진짜 힘을 발휘하려면 '양자 데이터'가 필요한데, 일상에서 그런 데이터를 구하기란 거의 불가능합니다. 연구팀에서도 이 문제를 인식하고, 우리가 이미 갖고 있는 고전 데이터로 양자 머신러닝의 장점을 끌어낼 수 있는 방법을 탐색하고 있습니다. 저는 이 접근이 오히려 현실적이고 영리하다고 생각합니다. 없는 데이터를 기다리기보다, 있는 데이터를 더 잘 보는 눈을 키우는 방식이니까요.
현재 양자 머신러닝 연구가 집중하고 있는 핵심 과제들을 정리하면 다음과 같습니다.
- 고전 데이터를 양자 상태로 최적 변환하는 인베딩 방식 탐색
- 양자 오류 보정(Quantum Error Correction)에 인공지능을 접목하는 연구
- 열역학 이론을 활용해 양자 머신러닝 성능의 물리적 한계를 규명하는 작업
- 신약 개발, 재료과학, 금융, 에너지 분야에서의 실용화 가능성 검증
낙관론과 비판적 사고, 어느 쪽이 맞는가
"양자 컴퓨팅은 No Risk, High Return"이라는 주장에 낭만적 설득력이 있다는 건 인정합니다. 자연법칙이 불가능하다고 말하지 않으니, 결국 '언제'의 문제라는 논리도 이해합니다. 하지만 저는 여기서 잠깐 멈추고 싶었습니다.
팀원들과 반도체 관련 종목을 분석할 때 저도 처음엔 이런 낙관론에 쉽게 끌렸습니다. 기술이 결국 된다는 건 알겠는데, 투자의 현실에서는 '언제'가 곧 '비용'이고 '기회비용'입니다. 자연이 허락한다는 것과 인간의 한정된 자본과 시간이 그 장벽을 넘을 수 있다는 것은 다른 이야기입니다. 양자 컴퓨터 상용화의 공학적 난관은 이론적 가능성과는 차원이 다른 문제입니다.
심리학적 관점에서 또 하나 경계해야 할 것이 있습니다. 바로 '이해의 착각'입니다. 여기서 이해의 착각이란, AI가 복잡한 개념을 쉽게 설명해 줄 때 사람이 실제로는 이해하지 못했음에도 이해했다고 느끼는 인지 편향을 말합니다. ChatGPT의 첫 공개 시연 질문이 "양자 컴퓨팅을 쉽게 설명해 줘"였다는 사실 자체가 시사하는 바가 큽니다. 도구가 정교해질수록, 스스로 사고하지 않고 결괏값에 기대는 의존성도 함께 커질 수 있습니다.
제가 직접 느낀 것인데, 아이의 심리 평가 보고서를 AI 요약으로 받아볼 때와 제가 직접 원문을 읽고 해석할 때는 이해의 깊이가 완전히 다릅니다. 전자는 빠르지만 얕고, 후자는 느리지만 입체적입니다. 19층 계단을 매일 오르며 체력을 기르듯, 기술의 편리함에 기대면서도 동시에 그 불확실성과 오류 패턴을 스스로 점검하는 주체성이 필요합니다.
이 균형의 필요성은 연구 현장에서도 확인됩니다. 양자 컴퓨터는 주변 환경의 미세한 변화에도 계산 오류가 발생하는 양자 결어긋남(Quantum Decoherence) 문제를 안고 있습니다. 양자 결어긋남이란, 양자 시스템이 외부 환경과 상호작용하면서 양자 특성을 잃고 고전적 시스템처럼 행동하게 되는 현상입니다. 이 오류를 AI가 학습해 보정하는 연구가 진행 중이지만, 아직 상용 수준의 안정성에는 도달하지 못한 상황입니다(출처: IBM Quantum).
양자 정보 과학은 2022년 노벨 물리학상을, 인공지능의 기초를 놓은 연구는 2024년 노벨 물리학상을 받았습니다. 두 분야 모두 한때는 가능성 자체를 의심받던 시절이 있었습니다. 그 사실이 낙관론을 뒷받침하는 근거가 되는 동시에, 그 긴 시간과 비용을 감내했던 이들의 헌신을 가볍게 여겨선 안 된다는 경고이기도 합니다.
이 글은 개인적인 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 투자 조언이 아닙니다. 양자 머신러닝과 관련 기술 분야는 빠르게 변하고 있으므로, 투자 결정 전에는 반드시 전문가 상담을 권합니다. 결국 저는 낙관론과 비판론 사이 어딘가에 서 있습니다. 도전의 가치는 믿지만, 그 과정에서 질문을 멈추지 않는 것이 진짜 자산이라고 생각합니다. 파인만이 "내가 만들 수 없는 것은 이해한 것이 아니다"라고 했듯, 저도 제 포트폴리오를 직접 설계하고, 아이의 내면을 직접 읽어내려 애쓰는 이 과정 자체가 세상을 더 깊이 보는 눈을 만들어준다고 믿습니다.