과학자들은 우주의 모든 것이 시간이 지남에 따라 점점 더 복잡해지고 있다고 제안했는데, 이는 진화에 대한 전통적인 견해에 도전하고 지적 생명체가 어디에나 있을 수 있음을 시사하는 새로운 이론입니다.

우주의 모든 것이 점점 더 복잡해지는 이유는 무엇입니까? 흥미로운 질문입니다. 1950에서 이탈리아의 물리학자 엔리코 페르미(Enrico Fermi)는 동료들과 외계 생명체에 대해 논의할 때 유명한 "페르미 역설"을 제안했다: 우주에 지적인 문명이 있다면, 그들은 별을 가로질러 퍼질 충분한 시간을 가져야 하지만, 왜 우리는 그것들을 볼 수 없는가? 외계 문명이 성간 여행자가 되기 전에 자멸했을 수 있다는 추측이 있습니다. 그러나 더 간단한 설명이 있다: 지적인 생명체는 극히 드물고, 우리 인간은 우주에서 소수의 예외일 뿐이다.

그러나 광물학자 로버트 헤이즌(Robert Hazen)과 천체생리학자 마이클 웡(Michael Wong)이 이끄는 학제간 연구팀은 매우 다른 견해를 제시했다. 그들은 우주에 열역학 제2법칙과 유사한 자연 법칙이 있다고 믿으며, 이는 시간이 지남에 따라 모든 것의 복잡성을 증가시키는 것입니다. 만약 이 이론이 사실이라면, 복잡한 생명체, 심지어 지적 생명체는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 흔할 수 있다.

이 아이디어는 생물학자 Jack Szostak이 단백질이나 DNA와 같은 생체 분자의 복잡성을 정량화하기 위해 "기능적 정보"라는 개념을 제안했을 때 2003에서 시작되었습니다. 그는 복잡성을 측정하는 핵심은 분자 서열의 무작위성이 아니라 분자 서열이 수행할 수 있는 기능이라는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 일부 RNA 분자는 특정 표적 분자에 단단히 결합되어 있으며, 기능 정보는 얼마나 많은 다른 분자가 그 일을 똑같이 잘하는지를 측정합니다. Szostak은 분자가 지속적으로 최적화됨에 따라 기능 정보가 점차 증가한다는 것을 보여주는 것으로 실험적으로 입증되었습니다.

헤이즌은 이 아이디어에 흥미를 느꼈다. 생명의 기원에 대한 연구를 통해, 그는 '생명'과 '비생명'을 구분하는 것이 잘못된 명제일 수 있다는 것을 깨달았다. 화학 반응은 광물 표면에서 일어나며 생명 탄생의 열쇠가 될 수 있으며, 기능적 정보는 단순한 것에서 복잡한 것으로 진화 과정을 드러낼 수 있습니다. 2007에서 그는 Szostak과 협력하여 알고리즘을 통해 함수를 계산하는 컴퓨터 시뮬레이션을 설계했으며, 확실히 함수 정보가 시간이 지남에 따라 자발적으로 증가한다는 것이 밝혀졌습니다.

그러나 이 이론은 수년 동안 침묵을 지켰고, Wong이 2021에 팀에 합류할 때까지 두 사람은 돌파구를 찾지 못했습니다. 웡은 외계 생명체를 찾는 방식에 실망했고, '생명체'에 대한 우리의 정의가 너무 좁아서 완전히 다른 진화 경로를 놓쳤을지도 모른다고 주장했다. 그들은 물리학, 철학, 생물학 및 기타 분야의 전문가들을 모아 더 넓은 관점에서 복잡성의 성장을 살펴보려고 노력했습니다.

그들의 견해에 따르면, 생물학적 진화는 우주의 보편적 법칙 중 특별한 경우일 뿐이다. 광물, 화학 원소, 은하 등 그 복잡성이 증가하고 있습니다. 광물의 경우 지구의 역사는 점점 더 복잡한 광물을 형성해 왔으며 토성의 위성 타이탄에서는 탄화수소가 풍부한 환경이 그래핀과 같은 복잡한 구조를 탄생시켰을 수 있습니다. 빅뱅 이후, 처음에는 단순한 쿼크만 있었고, 그 다음에는 수소와 헬륨과 같은 가벼운 원소가 있었고, 항성의 핵융합으로 탄소와 산소와 같은 더 복잡한 원소가 생성되고, 심지어 초신성 폭발로 중금속이 탄생했습니다.

그러나 이 이론에 논란이 없는 것은 아니다. 비평가들은 "기능적"이라는 개념을 무생물 시스템으로 확장하는 것은 과장이라고 주장합니다. 기능 정보는 환경에 따라 다를 뿐만 아니라 정확하게 계산하기 어렵기 때문에 이 이론을 검증할 수 있는지에 대해 의문을 제기하는 사람들도 있습니다. 이와는 대조적으로, 다윈의 진화론은 과거 유기체의 변화를 설명하기는 하지만, 미래를 예측할 수는 없으며, 새로운 이론은 미래 우주의 가능성을 개략적으로 설명함으로써 이 간극을 메우려고 한다.

더 많은 것을 생각하게 만드는 것은 복잡성의 증가가 항상 평탄한 것만은 아니라는 것입니다. 생물학적 진화에서 핵의 출현, 다세포 유기체의 탄생, 캄브리아기 생명의 폭발, 신경계의 형성, 심지어 인간의 출현은 모두 급속한 복잡성의 순간입니다. 이러한 "도약"은 Wong이 "새로운 차원으로 상승하는 것"이라고 표현한 것처럼 완전히 새로운 가능성의 공간을 여는 것 같습니다. 예를 들어, 생명이 시작될 때 분자는 오랫동안 안정되어 있어야 하지만 분자가 자동 촉매 주기를 형성할 때 동적 안정성이 열역학적 안정성을 대체하고 규칙이 완전히 변경됩니다.

기능적 정보의 고유성은 맥락성에 있습니다. RNA 분자가 다른 표적에 결합하면 그에 따라 기능 정보도 변경됩니다. 이것은 생물학적 진화에서 "오래된 것을 새롭게 사용"하는 논리와 일치한다 – 깃털은 원래 날기 위해 만들어지지 않았다. 진화는 초창기에는 상상조차 하지 못했던 새로운 가능성을 끊임없이 만들어내고 있습니다. 3억 년 전 단세포 생명체의 바다에서 코끼리가 갑자기 출현하는 것은 불가능했고, 복잡한 생명체는 일련의 구체적인 혁신을 필요로 한다.

물리학자 폴 데이비스(Paul Davies)는 생물학적 진화는 자기 지시적이기 때문에 예측할 수 없다고 주장한다: 새로운 종의 출현은 기존 종의 생활 환경을 변화시켜 더 많은 가능성을 창출한다. 물리적 시스템과는 달리, 우리 은하에는 수십억 개의 별이 있어도 스스로 규칙을 바꾸지 않습니다. 식물 발달 생물학자인 마커스 하이슬러(Marcus Heisler)는 복잡성의 증가는 단순한 유기체가 접근할 수 없는 새로운 전략을 위한 공간을 열어주며, 이러한 개방성이 생명의 마법이라고 지적합니다.

헤이즌은 더 나아가 여기에 복잡한 인지가 추가될 때 시스템의 가능성이 기하급수적으로 증가할 것이라고 예상한다. 기술의 진보로 인류는 다윈의 진화를 뛰어넘을 수 있게 되었으며, 워치메이커가 "볼" 수 있다면 시계를 만드는 효율성은 맹목적으로 더듬는 것보다 훨씬 더 클 것입니다. 그러나 불가피하게 복잡해진다는 것은 생명, 의식, 그리고 더 높은 지성까지 우주에서 필연적이라는 것을 의미하는가? 진화생물학자인 에른스트 마이어(Ernst Mayr)는 인간 수준의 지능은 지구 생명체의 역사에서 단 한 번만 나타났기 때문에 다시 나타날 가능성은 매우 낮다고 주장했다. 그러나 헤이즌 연구팀은 일단 생명체가 출현하면 복잡성의 도약은 불가피할 수 있으며, 지혜는 예외적이지 않을 수 있다고 믿는다.

이 이론을 시험하기 위해 웡은 우주생물학에서 단서를 찾을 것을 제안했다. 지구상의 생명체는 무작위로 생성되기보다는 포도당과 같은 특정 유기 분자를 선택하는 경향이 있는데, 이는 자연 선택의 결과일 수 있습니다. 다른 행성에서도 "무작위가 아닌" 분자의 유사한 분포는 생명체가 존재한다는 증거가 될 수 있습니다. 또한 Hazen은 암 연구, 토양 과학, 심지어 언어 진화에서도 이론의 잠재력을 보고 있습니다. 예를 들어, 암세포의 진화는 전통적인 적응 경쟁이라기보다는 기능적 선택에 더 가깝습니다.

기능 정보를 정확하게 정량화하기는 어렵지만, Hazen은 소행성대의 역학을 정확하게 계산하지 못하면서도 우주선을 성공적으로 항해할 수 없는 것처럼 이것이 개념을 이해하는 데 방해가 되지 않는다고 믿습니다. 기능적 정보가 궁극적으로 복잡성의 수수께끼를 푸는 열쇠가 되든 그렇지 않든, 진화, 시간의 방향, 우주의 운명에 대한 과학자들의 탐구는 파장을 일으켰습니다. 이것은 증기 기관의 효율성에서 시간의 화살의 계시에 이르기까지 열역학의 시작을 연상시킵니다. 어쩌면 우리는 또 다른 과학 혁명의 시작점에 서 있는지도 모른다.

이 기사는 Quanta Magazine에서 번역하고 BALI에서 편집했습니다.