AI가 만든 햄버거는 비건일까. 답은 재료에 달려 있다. AI가 설계했다는 이유만으로 비건 식품이 되는 것은 아니지만, 동물성 원료를 줄이거나 식물성 재료 조합을 정교하게 찾는 도구로 활용될 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

스탠퍼드대 연구진은 지난달 26일 공개된 국제학술지 ‘npj 사이언스 오브 푸드’ 논문에서 생성형 AI를 활용한 버거 설계 연구를 제시했다. 연구진은 온라인 조리법 데이터베이스에 등록된 버거 조리법 2216건에서 146개 재료를 추려 학습 데이터로 삼고, 맛과 영양, 환경 영향을 함께 고려하는 버거 조합을 만들었다.

연구에서 AI 모델은 100만개의 버거 조합을 생성했다. 연구진은 이 가운데 맛, 지속가능성, 영양 기준에 맞는 후보를 골라 미국 샌프란시스코의 한 식당에서 블라인드 관능 평가를 진행했다. 평가에는 101명이 참여했으며, AI가 설계한 일부 버거는 유명 패스트푸드 버거와 비교해 전반적 선호도와 풍미, 식감에서 비슷하거나 더 높은 점수를 받았다.

환경성 측면에서는 버섯 기반 버거가 기존 패스트푸드 버거보다 낮은 환경 영향 점수를 보였다. 콩 기반 버거는 건강식이지수 기준 영양 점수가 비교 대상보다 높은 것으로 나타났다. 다만 연구에는 식물성 조합뿐 아니라 쇠고기와 버섯을 섞은 조합도 포함됐다. 따라서 AI가 설계한 버거 전체를 비건 식품으로 보기는 어렵다.

이번 연구는 식물성 대체식품의 과제가 단순히 고기를 빼는 데 그치지 않는다는 점을 보여준다. 소비자 수용성을 높이려면 풍미, 식감, 익숙한 조합, 영양 균형이 함께 맞아야 한다. 생성형 AI는 이런 조건을 동시에 비교하며 식물성 원료와 저환경부담 원료의 조합을 탐색하는 방식으로 활용될 수 있다.

비건 식품 시장에서는 맛과 식감이 여전히 핵심 변수로 꼽힌다. AI 설계가 실제 제품 개발에 적용되려면 원료 수급, 알레르기 표시, 가공 과정, 비용, 비건 인증 기준을 함께 검토해야 한다. 이번 연구는 AI가 식품 개발자의 역할을 대체한다기보다, 동물성 원료 의존도를 낮추는 식품 설계의 실험 범위를 넓힐 수 있음을 보여준 사례로 해석된다.