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- 전 세계 식량 생산은 생태계, 영양 순환, 생물 다양성, 기후에도 영향을 미친다.
- 확산 모델을 활용한 "버거 AI“
- 샌프란시스코의 한 레스토랑에서 100명의 시식자에게 블라인드 테스트를 진행
- 버거 AI가 맛과 혁신성을 원하는 건강 및 환경적 특성과 연결하는 재료 조합 찾아내
- 이 시스템은 의학, 제약, 재료 연구 분야에도 유용하게 활용 가능.

AI가 이상적인 버거 레시피를 개발하다

맛, 영양, 지속가능성을 최적으로 조화시킨 버거는 무엇일까? 인공지능이 맛은 그대로 유지하면서도 혁신적인 레시피를 제시하고 있다. 특히 주목할 만한 점은 이 버거 AI가 언어 기반의 트랜스포머 모델이 아닌, 레시피의 구조와 패턴을 인식하는 확산 모델을 기반으로 한다는 것이다. 이 시스템은 의학, 제약, 재료 연구 분야에서도 유용하게 활용될 수 있다. 

▲ 지속가능성과 건강한 영양가를 맛있는 맛과 결합한 버거 레시피는 무엇일까? · 사진: © dulezidar

우리의 식단은 우리 몸뿐만 아니라 지구 전체에 영향을 미친다. 전 세계 식량 생산은 생태계, 영양 순환, 생물 다양성, 기후에도 영향을 미친다. 따라서 지역 농산물을 더 많이 섭취하고, 육류 소비를 줄이며, 식이섬유 섭취를 늘리는 등 식단을 개선한다면 사람과 자연 모두에게 유익할 것이다. 하지만 문제는, 건강하고 지속가능한 선택은 종종 기존 버거만큼 맛있지 않다는 것이다.

확산 모델을 활용한 "버거 AI“

인공지능이 이 문제에 대한 해결책을 제시했다. 스탠포드 대학교의 바히둘라 탁(Vahidullah Tac) 교수와 그의 동료들은 지속가능하고 건강하면서도 맛있는 레시피를 찾기위해 특별히 설계된 AI 모델을 개발했다. 전 세계적으로 보편적으로 인기 있고 잘 알려진 패스트푸드인 햄버거를 실험 대상으로 삼았다. 햄버거 AI의 목표는 맛 테스트에서 빅맥만큼 좋은 점수를 받으면서도 더 지속가능하고 건강한 레시피를 개발하는 것이었다.

▲ 클래식 버거의 재발견과 새로운 맛있는 버거의 발견 생성형 AI는 무작위로 생성된 샘플에서 클래식 버거를 재발견하고 새로운 버거를 만들었다. 여기서 실질적인 차이 점수(SDS)가 0이면 클래식 레시피와 샘플이 일치하는 것으로 간주하고, SDS가 0보다 크면 샘플의 참신성 점수를 나타낸다(a). 대표적인 클래식 버거인 빅맥®의 재발견된 레시피(b); SDS > 3인 맛있는 버거 1과 SDS > 6인 맛있는 버거 2의 발견된 레시피(c, d); 10번의 무작위 생성에서 빅맥®을 재발견하는 데 필요한 샘플 수(e); 빅맥®과 비교한 맛있는 버거 1과 맛있는 버거 2에 대한 소비자 피드백(f, g); *는 통계적 유의성을 나타낸다(p < 0.05). (출처:Published: 26 June 2026 / Generative artificial intelligence creates delicious, sustainable, and nutritious burgers /Science of Food)

그 결과, 맛, 지속가능성, 영양가를 최적화한 새로운 버거 레시피 목록이 만들어졌다. 수석 저자인 엘렌 쿨(Ellen Kuhl)은 "대부분 AI 시스템은 이미 존재하는 것을 예측하도록 훈련된다"고 설명하며, "하지만 우리 버거 AI는 '어떤 버거가 가장 가능성이 높을까?'가 아니라 '어떤 버거가 요구 사항을 가장 잘 충족할까?'를 묻는다"고 덧붙였다.

AI 버거, 맛 테스트 통과

그렇다면 AI 버거는 실제로 얼마나 맛있을까? 이를 확인하기 위해 연구진은 샌프란시스코의 한 레스토랑에서 100명의 시식자에게 블라인드 테스트를 진행했다. 시식자들은 각 버거 샘플이 일반 빅맥인지 AI가 생성한 버거인지 알지 못했다. 여기에는 소고기 대신 버섯이나 콩을 사용한 레시피도 포함되었다.

▲ 버거 AI가 지속가능성을 고려하여 최적화한 버섯 버거 재료 — © Living Matter Lab / Stanford University

결과에 대해 탁은 "지속가능성과 소비자 만족도 사이에서 절충점을 찾을 것으로 예상했다"고 보고하며, "하지만 환경에 미치는 영향이 훨씬 적은 버거가 전 세계적으로 가장 성공적인 버거 중 하나와 경쟁할 수 있다는 사실이 밝혀졌다"고 덧붙였다. AI가 생성한 일부 버거는 영양가가 더 높고 환경 발자국도 더 작음에도 불구하고 맛, 인기, 식감 면에서 빅맥과 동등하거나 심지어 더 나은 평가를 받았다.

쿨(Kuhl)은 "AI는 단순히 그럴듯한 버거 레시피를 만들어낸 것이 아니라, 사람들이 실제로 즐기는 버거를 만들어냈다"고 강조했다. 이는 버거 AI가 맛과 혁신성을 원하는 건강 및 환경적 특성과 연결하는 재료 조합을 찾아냈기 때문이다. 그러나 모든 AI 생성 버거가 성공적이었던 것은 아니다. 테스터들에 따르면 일부 고기 없는 지속가능한 버거는 맛이 밍밍하거나, 건조하거나, 흙냄새가 너무 강했다.

▲ 지속 가능한 버거 생성 생성형 AI는 무작위로 생성된 샘플로부터 지속 가능한 버거를 생성한다. 환경 영향 점수는 레시피에 사용된 모든 재료가 토지 이용, 부영양화 가능성, 희소성 가중치를 적용한 물 사용량, 온실가스 배출량에 미치는 총체적인 영향을 나타낸다(a); 양고기, 소고기, 가금류, 버섯을 사용한 모든 학습 레시피의 환경 영향 점수 분포(b); 생성된 지속 가능한 버거 1과 지속 가능한 버거 2의 레시피(c, d); 지속 가능한 버거 1과 지속 가능한 버거 2의 환경 영향 점수(e); 빅맥®과 비교한 지속 가능한 버거 1과 지속 가능한 버거 2에 대한 소비자 피드백(f, g); *는 통계적 유의성을 나타낸다(p < 0.05). (출처:Published: 26 June 2026 / Generative artificial intelligence creates delicious, sustainable, and nutritious burgers /Science of Food)

의학, 재료 연구 및 생명 공학을 위한 AI 프로토타입

Tac과 그의 팀에게 있어 햄버거 AI는 단순히 패스트푸드에 관한 것이 아니다. 그들은 자신들의 AI 모델을 재료 연구, 제약, 생명 공학 등 다른 분야에서도 특정 속성 조합을 가진 새로운 제품을 만들어낼 수 있는 인공지능의 프로토타입으로 보고 있다. 이러한 분야에서도 기존의 장점을 유지하면서 더욱 효과적이거나 지속 가능한 제품을 만드는 것이 목표이기 때문이다.

쿨은 “햄버거는 단지 시작일 뿐이다. 우리는 음식을 더 큰 비전을 위한 모델 시스템으로 보고 있다. 바로 AI를 과학 및 기술 혁신의 파트너로 활용하는 것이다”고 포부를 밝혔다.

출처: Vahidullah Tac (스탠퍼드 대학교, 미국) 외, npj Science of Food, 2026; doi: 10.1038/s41538-026-00953-x

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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