Today I'm here, actually, to pose you a question. What is life? It has been really puzzling me for more than 25 years, and will probably continue doing so for the next 25 years. This is the thesis I did when I was still in undergraduate school. While my colleagues still treated computers as big calculators, I started to teach computers to learn. I built digital lady beetles and tried to learn from real lady beetles, just to do one thing: search for food. And after very simple neural network -- genetic algorithms and so on -- look at the pattern. They're almost identical to real life. A very striking learning experience for a twenty-year-old.
여러분께 질문 하나 드리겠습니다. 삶이란 무엇일까요? 저는 25년이 넘도록 이 질문에 대한 답을 찾아왔었는데 앞으로도 답을 찾기 위한 저의 고민은 계속될 것 같습니다. 제가 학부 시절에 작성한 논문입니다. 제 동료들이 컴퓨터를 계산의 용도로만 사용할 때 저는 컴퓨터가 학습 능력을 갖도록 했습니다. 저는 디지털 무당벌레를 만들었고, 실제 무당벌레의 특징을 학습하도록 했습니다. 식량을 찾도록요. 아주 간단한 신경망과 유전자 알고리즘을 통해 나타난 패턴을 보면 실제와 거의 유사합니다. 스무 살 청년에게는 아주 놀라운 경험이었습니다.
Life is a learning program. When you look at all of this wonderful world, every species has its own learning program. The learning program is genome, and the code of that program is DNA. The different genomes of each species represent different survival strategies. They represent hundreds of millions of years of evolution. The interaction between every species' ancestor and the environment.
삶은 학습 프로그램이라고 할 수 있죠. 이 아름다운 세상을 둘러보면 모든 종에게는 고유의 학습 프로그램이 있다는 걸 알 수 있습니다. 그 학습 프로그램은 바로 게놈입니다. 그리고 DNA가 그 프로그램의 규칙이라 할 수 있죠. 각 종의 고유한 생존 전략은 종마다 상이한 게놈으로부터 비롯되는데, 이는 수억 년 동안 이루어진 진화의 결과입니다. 각 종의 조상들과 환경 사이에 바로 상호작용이 이뤄진 거죠.
I was really fascinated about the world, about the DNA, about, you know, the language of life, the program of learning. So I decided to co-found the institute to read them. I read many of them. We probably read more than half of the prior animal genomes in the world. I mean, up to date.
저는 이 세상에 DNA에 삶의 언어와 학습 프로그램에 매료되었습니다. 그래서 저는 게놈을 해독하는 기관을 공동으로 설립했습니다. 저희는 많은 게놈을 해독했고, 선대에 살았던 동물 게놈의 절반 이상을 해독했습니다. 지금까지요.
We did learn a lot. We did sequence, also, one species many, many times ... human genome. We sequenced the first Asian. I sequenced it myself many, many times, just to take advantage of that platform. Look at all those repeating base pairs: ATCG. You don't understand anything there. But look at that one base pair. Those five letters, the AGGAA. These five SNPs represent a very specific haplotype in the Tibetan population around the gene called EPAS1. That gene has been proved -- it's highly selective -- it's the most significant signature of positive selection of Tibetans for the higher altitude adaptation. You know what? These five SNPs were the result of integration of Denisovans, or Denisovan-like individuals into humans.
저흰 정말 많은 것을 배웠습니다. 한 종의 게놈을 수도 없이 시퀀싱했어요. 인간의 게놈을요. 최초 아시아인의 게놈을 시퀀싱했고 저는 제 자신의 유전체를 여러번 시퀀싱 했는데 플랫폼을 활용해보려 했던 거죠. 저기 계속 반복되는 염기쌍을 보세요. ATCG요. 저것만 봐선 아무것도 이해하실 수 없겠지만 저 한 쌍의 염기쌍을 보면 AGGAA, 이 다섯 글자요. 저 다섯 개의 단일염기변이는 단상형 유전자를 나타냅니다. 티벳인에게서 나타나고 EPAS1 유전자 근처에 있지요. 이 유전자는 매우 선별적인 유전자입니다. 티벳인들에게서 나타나는 가장 뚜렷한 양성선택의 특징으로 높은 고도에서의 생존을 돕습니다. 그런데 그거 아세요? 이 다섯 단일염기변이는 데니소비언, 혹은 그 유사종이 인간으로 통합되는 과정에서 생겨난 결과입니다.
This is the reason why we need to read those genomes. To understand history, to understand what kind of learning process the genome has been through for the millions of years. By reading a genome, it can give you a lot of information -- tells you the bugs in the genome -- I mean, birth defects, monogenetic disorders. Reading a drop of blood could tell you why you got a fever, or it tells you which medicine and dosage needs to be used when you're sick, especially for cancer.
이게 바로 우리가 유전자를 해독해야 하는 이유입니다. 역사를 이해하기 위해, 수백만 년의 세월동안 게놈이 거쳐온 학습과정을 이해하기 위해서요. 게놈을 해독함으로써 많은 정보를 얻어낼 수 있습니다. 게놈 안에 있는 버그, 그러니까, 선천성 결함이라던지 단성 유전자 장애도 알아낼 수 있죠. 피 한 방울을 해독함으로써 왜 열이 나는지 알 수 있게 되고 어떤 약을 얼만큼 먹어야 할지 알게 될 수도 있겠죠. 아플 때, 특히 암에 걸렸을 때요.
A lot of things could be studied, but look at that: 30 years ago, we were still poor in China. Only .67 percent of the Chinese adult population had diabetes. Look at now: 11 percent. Genetics cannot change over 30 years -- only one generation. It must be something different. Diet? The environment? Lifestyle? Even identical twins could develop totally differently. It could be one becomes very obese, the other is not. One develops a cancer and the other does not. Not mentioning living in a very stressed environment.
여러가지가 연구의 대상이 될 수 있겠지만, 보세요 30년 전까지만 해도 중국은 매우 가난했어요. 중국 성인 인구의 0.67% 만이 제 2형 당뇨병 환자였죠. 지금은 무려 11%입니다. 유전자가 30년 만에 그러니까 한 세대 만에 바뀌었을 리는 없는데, 뭔가 다른 요인이 있을 거예요. 식이요법? 환경? 라이프스타일 일까요? 일란성 쌍둥이라도 아주 다르게 발달할 수 있습니다. 한 명은 엄청 비만이고 다른 쪽은 아니게 된다던가 한 명이 암에 걸려도 다른 한 명은 아닐 수 있죠. 굉장히 스트레스 받는 환경에서 살면 말할 필요도 없죠.
I moved to Shenzhen 10 years ago ... for some reason, people may know. If the gene's under stress, it behaves totally differently. Life is a journey. A gene is just a starting point, not the end. You have this statistical risk of certain diseases when you are born. But every day you make different choices, and those choices will increase or decrease the risk of certain diseases. But do you know where you are on the curve? What's the past curve look like? What kind of decisions are you facing every day? And what kind of decision is the right one to make your own right curve over your life journey? What's that?
아실지도 모르겠지만 저는 10년 전에 이런저런 이유로 중국 심천으로 이주했어요. 유전자는 스트레스를 받게 되면 굉장히 다르게 반응합니다. 인생은 여행과 같다고들 하죠. 유전자는 시작점에 불과합니다. 끝이 아니라요. 태어날 때 특정 질병에 걸릴 위험이 통계학적으로 더 클 수는 있겠지만 우리는 매일 다양한 선택을 하고, 그 선택이 특정 질병의 위험을 높이거나 줄이게 됩니다. 그런데 여기서 본인이 곡선의 어느 부분에 있는지 알고 있나요? 과거의 곡선은 과연 어떤 모양일까요? 어떤 결정을 매일 마주하고 계신가요? 그리고 어떤 결정이 인생 여정에서 올바른 곡선을 만들기 위한 옳은 결정일까요? 대체 무엇일까요?
The only thing you cannot change, you cannot reverse back, is time. Probably not yet; maybe in the future.
우리가 유일하게 변화시킬 수 없는 것, 거꾸로 되돌릴 수 없는 것, 그건 바로 시간입니다. 물론 지금은 아니어도 미래엔 가능할 지도 모르죠.
(Laughter)
(웃음)
Well, you cannot change the decision you've made, but can we do something there? Can we actually try to run multiple options on me, and try to predict right on the consequence, and be able to make the right choice? After all, we are our choices.
우린 우리가 내린 결정을 바꿀 수는 없습니다. 하지만 뭔가 할 수 있는 게 있을까요? 여러 선택지를 자신에게 시험해보고 결과를 똑바로 예측해서 올바른 선택을 하는게 가능할까요? 결국 우리는 우리가 한 선택의 산물입니다.
These lady beetles came to me afterwards. 25 years ago, I made the digital lady beetles to try to simulate real lady beetles. Can I make a digital me ... to simulate me? I understand the neural network could become much more sophisticated and complicated there. Can I make that one, and try to run multiple options on that digital me -- to compute that? Then I could live in different universes, in parallel, at the same time. Then I would choose whatever is good for me.
이 무당벌레들은 결국 저한테 왔습니다. 25년 전, 저는 디지털 무당벌레를 만들어서 진짜 무당벌레를 흉내내보고자 했죠. 그럼 '디지털 나'를 만들어 나를 시뮬레이션 해 볼 수도 있을까요? 신경망이 훨씬 더 세련되고 복잡해져야 될수도 있겠죠. 하지만 '디지털 나'에게 여러가지 옵션을 줘서 시험해보고 결과를 계산해 볼 수 있을까요? 그렇게 된다면 여러 평행우주에서 동시에 살게 될 수도 있겠네요. 그런 다음 스스로에게 가장 좋은 걸 선택하는거죠.
I probably have the most comprehensive digital me on the planet. I've spent a lot of dollars on me, on myself. And the digital me told me I have a genetic risk of gout by all of those things there. You need different technology to do that. You need the proteins, genes, you need metabolized antibodies, you need to screen all your body about the bacterias and viruses covering you, or in you. You need to have all the smart devices there -- smart cars, smart house, smart tables, smart watch, smart phone to track all of your activities there. The environment is important -- everything's important -- and don't forget the smart toilet.
전 아마 세상에서 가장 종합적인 '디지털 나'를 가지고 있고 제 자신에게 엄청 많은 돈을 투자했는데 '디지털 나'는 유전적으로 신경통을 앓을 위험이 높다고 해요. 저기 저런 것들 때문에요. 여기에는 아주 다른 기술이 필요합니다 단백질과 유전자, 대사작용을 거친 항체가 필요할 거고, 온 몸을 스캔해서 몸 표면 혹은 몸 안에 있는 박테리아와 바이러스를 살펴봐야 해요. 또 여러 스마트장비가 필요할 겁니다. 스마트 자동차, 스마트 주택, 스마트 탁자 스마트 시계, 스마트폰 같은 걸로 모든 활동을 추적하는 거예요. 주변환경은 매우 중요하니까요. 모든 게 중요하죠. 참 스마트 화장실도 빼먹으면 안됩니다.
(Laughter)
(웃음)
It's such a waste, right? Every day, so much invaluable information just has been flushed into the water. And you need them. You need to measure all of them. You need to be able to measure everything around you and compute them.
참 낭비에요, 안 그런가요? 매일 수없이 많은 쓸모없는 정보가 물에 흘러가듯 버려지는데 그 정보는 사실 필요한 거예요. 모든 정보를 재고 따져봐야 하죠. 우리 주위를 둘러싼 모든 걸 따지고 계산할 수 있어야 해요.
And the digital me told me I have a genetic defect. I have a very high risk of gout. I don't feel anything now, I'm still healthy. But look at my uric acid level. It's double the normal range. And the digital me searched all the medicine books, and it tells me, "OK, you could drink burdock tea" -- I cannot even pronounce it right --
'디지털 나'는 제게 유전적 결함이 있다고 말했죠. 저는 신경통에 걸릴 위험이 매우 높아요. 지금은 아무것도 안 느껴지고 아직 건강하지만 제 요산레벨을 한번 보세요. 보통 사람의 두배예요. 그래서 '디지털 나'는 의학서적을 다 찾아보고 "그래, 그럼 우엉차를 마시자" 라고 합니다. 우엉차, 발음도 잘 안되는데
(Laughter)
(웃음)
That is from old Chinese wisdom. And I drank that tea for three months. My uric acid has now gone back to normal. I mean, it worked for me.
오래된 중국 민간 요법인데요. 그래서 저는 그 차를 세 달 간 마셨습니다. 그리고 제 요산 수치는 보통이 되었죠. 그러니까, 저한텐 통했다는 거죠.
All those thousands of years of wisdom worked for me. I was lucky. But I'm probably not lucky for you. All of this existing knowledge in the world cannot possibly be efficient enough or personalized enough for yourself. The only way to make that digital me work ... is to learn from yourself. You have to ask a lot of questions about yourself: "What if?" --
그 수천년간 이어져 내려온 지혜가 저한텐 먹혔어요. 운이 좋았죠. 하지만 모두가 운이 좋은 건 아닐 겁니다. 세상에 존재하는 모든 지식이 모두에게 딱 맞고 효율적일 순 없을 거에요. '디지털 나'가 제대로 작동하려면 자기 자신으로부터 배워야겠죠. 스스로에게 아주 많은 질문을 던져야 합니다. "만약?" 이라는 질문을요.
I'm being jet-lagged now here. You don't probably see it, but I do. What if I eat less? When I took metformin, supposedly to live longer? What if I climb Mt. Everest? It's not that easy. Or run a marathon? What if I drink a bottle of mao-tai, which is a Chinese liquor, and I get really drunk? I was doing a video rehearsal last time with the folks here, when I was drunk, and I totally delivered a different speech.
제가 지금 아직 시차에 적응을 못해서 보시기에 티가 잘 안날지 몰라도 저 스스로는 느껴지네요. 만약 소식(小食)을 한다면? 메트포르민약을 먹으면 더 오래 살까? 만약 에버레스트 산에 오른다면? 쉽지는 않겠죠. 아님 마라톤을 뛴다면? 마오타이주(酒)라고 중국 술이 있는데, 그걸 마시고 엄청 취하면 어떻게 될까? 지난 번에는 여기 있는 분들을 모시고 비디오 리허설을 했었는데요. 제가 좀 취해 있어서 아주 다른 내용의 강연을 했었죠.
(Laughter)
(웃음)
What if I work less, right? I have been less stressed, right? So that probably never happened to me, I was really stressed every day, but I hope I could be less stressed. These early studies told us, even with the same banana, we have totally different glucose-level reactions over different individuals.
일을 덜 했다면? 그렇죠? 스트레스를 덜 받았다면? 물론 제게 그런 일이 생기진 않았죠. 매일 엄청난 스트레스에 시달렸으니까요. 하지만 전 덜 스트레스 받게 되기를 바랍니다. 이런 초기의 연구들이 동일한 바나나라도 당도에 대한 반응은 개인에 따라 완전히 다를 수 있다는 걸 보여줍니다.
How about me? What is the right breakfast for me? I need to do two weeks of controlled experiments, of testing all kinds of different food ingredients on me, and check my body's reaction. And I don't know the precise nutrition for me, for myself.
나는 어떨까요? 뭐가 나에게 맞는 아침식사일까요? 2주 간 여러 식재료들을 가지고 종합 대조 실험을 해서 몸의 반응을 체크해봤는데 아직 정확히 어떤 영양소가 저에게 맞는지 모르겠어요.
Then I wanted to search all the Chinese old wisdom about how I can live longer, and healthier. I did it. Some of them are really unachievable. I did this once last October, by not eating for seven days. I did a fast for seven days with six partners of mine. Look at those people. One smile. You know why he smiled? He cheated.
그래서 중국 고대 지혜를 샅샅이 뒤져 더 오래, 더 건강하게 사는 법을 찾아봤어요. 몇 개는 도저히 해낼 수 없는 거였지만 작년 10월에 한번 7일간 굶어봤어요. 6명의 동료와 함께 7일 동안 단식을 한 거예요. 이 사람들을 보세요. 한 명이 미소짓고 있네요. 왜 혼자만 미소짓고 있는지 아세요? 부정행위를 했거든요.
(Laughter)
(웃음)
He drank one cup of coffee at night, and we caught it from the data.
밤에 커피 한 잔을 마셨다고 하길래 그건 데이터에서 빼 버렸습니다.
(Laughter)
(웃음)
We measured everything from the data.
데이터로부터 모든 걸 검사했어요.
We were able to track them, and we could really see -- for example, my immune system, just to give you a little hint there. My immune system changed dramatically over 24 hours there. And my antibody regulates my proteins for that dramatic change. And everybody was doing that. Even if we're essentially totally different at the very beginning. And that probably will be an interesting treatment in the future for cancer and things like that.
다 추적해 봤는데 저희가 뭘 봤냐면요 힌트를 드리자면 예를 들어 제 면역체계는 24시간 후에 정말 급격히 변화했습니다. 그리고 제 항체는 단백질을 조절했죠. 급격한 변화에 맞춰서요. 이건 모두가 똑같았어요. 처음에는 서로가 근본적으로 아주 달랐는데도 말이에요. 그래서 이게 미래에 암이나 그런 질병에 대한 아주 흥미로운 치료법이 되지 않을까 싶어요.
It becomes very, very interesting. But something you probably don't want to try, like drinking fecal water from a healthier individual, which will make you feel healthier. This is from old Chinese wisdom. Look at that, right? Like 1,700 years ago, it's already there, in the book. But I still hate the smell.
아주 아주 흥미롭지만 정말 해보기 싫은 것도 있겠죠. 건강한 사람의 대변을 거른 물을 마신다든가 하는 것처럼요. 스스로를 더 건강하다고 느끼게 해준다고 해도요 모두 중국 고대 `지혜에서 나온 내용입니다. 여기 보세요. 1,700년 전인데 이미 책에 쓰여져 있네요. 그치만 저는 그 냄새는 여전히 싫습니다.
(Laughter)
(웃음)
I want to find out the true way to do it, maybe find a combination of cocktails of bacterias and drink it, it probably will make me better. So I'm trying to do that.
저는 진짜 방법을 찾고 싶어요. 박테리아 혼합물을 마신다든가 하면 건강이 좀 더 좋아질 수도 있겠죠. 그래서 그렇게 해보려고 합니다.
Even though I'm trying this hard, it's so difficult to test out all possible conditions. It's not possible to do all kinds of experiments at all ... but we do have seven billion learning programs on this planet. Seven billion. And every program is running in different conditions and doing different experiments. Can we all measure them?
이렇게 노력하는데도 가능한 모든 조건을 알긴 너무 어렵네요. 모든 실험을 다 해볼 순 없어요. 하지만 저희에겐 70억 개의 배움 프로그램이 있죠. 70억 개요. 그리고 각각의 프로그램은 서로 다른 조건에서 실행되고 다른 실험을 진행합니다. 모두를 잴 수 있을까요?
Seven years ago, I wrote an essay in "Science" to celebrate the human genome's 10-year anniversary. I said, "Sequence yourself, for one and for all." But now I'm going to say, "Digitalize yourself for one and for all." When we make this digital me into a digital we, when we try to form an internet of life, when people can learn from each other, when people can learn from their experience, their data, when people can really form a digital me by themselves and we learn from it, the digital we will be totally different with a digital me.
7년 전, 저는 "과학"이라는 에세이를 썼어요. 인간 게놈의 10주년을 맞아서요. 저는 "스스로를 시퀀싱하세요. 당신과 모두를 위해서요" 라고 썼죠. 하지만 이제 저는 이렇게 말하려합니다. "스스로를 디지털화 하세요. 당신과 모두를 위해서" 저희가 디지털 나를 디지털 우리로 바꿀 때, 우리가 생명의 인터넷을 형성하려 할 때, 사람들이 서로에게서 배울 때, 사람들이 서로의 경험과 데이터를 통해 배울 때 사람들이 디지털 나를 만들어내고 우리가 그것으로부터 배울 때 디지털 우리는 디지털 나와는 완전 다른 것이 될 것입니다.
But it can only come from the digital me. And this is what I try to propose here. Join me -- become we, and everybody should build up their own digital me, because only by that will you learn more about you, about me, about us ... about the question I just posed at the very beginning: "What is life?"
하지만 그건 디지털 나로부터만 만들어질 수 있죠. 그래서 저는 제안합니다. 동참하세요. 우리가 되세요. 모두 각자의 디지털 나를 만들어야 합니다. 그래야만 우리가 당신에 대해 더 많이 알 수 있을 뿐 아니라 나에 대해 우리에 대해... 제일 처음에 제가 드린 질문에 대해 알 수 있어요. "생명은 무엇인지"에 대해서요.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)
Chris Anderson: One quick question for you. I mean, the work is amazing. I suspect one question people have is, as we look forward to these amazing technical possibilities of personalized medicine, in the near-term it feels like they're only going to be affordable for a few people, right? It costs many dollars to do all the sequencing and so forth. Is this going to lead to a kind of, you know, increasing inequality? Or do you have this vision that the knowledge that you get from the pioneers can actually be pretty quickly disseminated to help a broader set of recipients?
크리스 앤더슨: 질문 하나만 할게요. 정말 멋진 일이긴 한데 사람들은 이런 질문을 할 것 같군요 물론 개인에 맞는 약을 만들 수 있다는 이런 멋진 기술적 가능성들이 기다려지긴 하지만 가까운 미래에는 그 가격을 감당할 수 있는건 몇몇 사람 뿐일 것 같은데요. 시퀀싱 등을 진행하는 데에는 매우 많은 돈이 드니까 이게 일종의, 그러니까, 불평등을 키우지 않을까요? 아니면 혹시 지금 가지고 계신 지식들, 선구자로부터 얻은 그 지식이 빠르게 확산되어 실제로 더 많은 사람들을 도울 수 있다고 생각하시나요?
Jun Wang: Well, good question. I'll tell you that seven years ago, when I co-founded BGI, and served as the CEO of the company there, the only goal there for me to do was to drive the sequencing cost down. It started from 100 million dollars per human genome. Now, it's a couple hundred dollars for a human genome. The only reason to do it is to get more people to benefit from it. So for the digital me, it's the same thing. Now, you probably need, you know, one million dollars to digitize a person. I think it has to be 100 dollars. It has to be free for many of those people that urgently need that.
왕준: 좋은 질문이네요. 7년 전에 제가 BGI를 공동창업해서 회사의 CEO로 재직할 때 제가 가진 유일한 목표는 시퀀싱의 가격을 낮추는 거였어요. 게놈 1인 당 1억 달러에서 시작했었는데 지금은 게놈 당 몇백 달러예요. 그렇게 한 이유는 더 많은 사람이 수혜자가 되도록 하기 위함이었고요. 그래서 디지털나도 마찬가지라 생각합니다 지금은 아마 한 명을 디지털화하는데 백만 달러가 들 수도 있겠죠. 저는 100달러가 되어야한다고 생각합니다. 정말 급하게 필요한 사람에게는 무료가 되어야 해요.
So this is our goal. And it seems that with all this merging of the technology, I'm thinking that in the very near future, let's say three to five years, it will come to reality. And this is the whole idea of why I founded iCarbonX, my second company. It's really trying to get the cost down to a level where every individual could have the benefit.
그게 저희의 목표입니다. 그리고 새롭게 생겨나는 모든 기술 덕분에 아주 가까운 미래에 그러니까 3~5년 내로 현실이 될 것입니다. 그래서 저는 iCarbonX를 창업했고요. 제 두번째 회사죠. 가격을 낮추려하고 있어요 모든 사람이 혜택을 받을 수 있도록요
CA: All right, so the dream is not elite health services for few, it's to really try and actually make overall health care much more cost effective --
CA: 좋습니다. 그러니까 몇명을 위한 엘리트 건강서비스를 만드는 것이 아니라 진짜 노력해서 모두를 위한 보건비용을 더 저렴하게 이용 가능하도록 만들어야 겠군요.
JW: But we started from some early adopters, people believing ideas and so on, but eventually, it will become everybody's benefit.
왕준: 우리는 몇몇의 앞서 나가는 사람으로부터 시작했습니다. 아이디어를 믿는 사람들이죠. 하지만 결국은 모든 사람을 위한 일입니다.
CA: Well, Jun, I think it's got to be true to say you're one of the most amazing scientific minds on the planet, and it's an honor to have you.
CA: 준 씨, 제 생각에는 당신이 이 세상에서 가장 멋진 과학자라고 해도 과언이 아닌 것 같습니다. 와주셔서 감사합니다.
JW: Thank you.
왕준: 감사합니다.
(Applause)
(박수)