과학 및 신약 개발에서 AI의 미래에 대한 Demis Hassabis

과학 및 신약 개발에서 AI의 미래에 대한 Demis Hassabis

협업 연구 파트너로서의 AI

Demis Hassabis는 AI를 최종 의사결정자가 아니라 프로젝트 아이디어를 브레인스토밍하고, 프로젝트 이름을 짓고, 익숙하지 않은 분야의 복잡한 연구를 요약하는 "스파링 파트너"로 활용합니다. 그는 비판적인 접근보다 협업적인 프레임워크를 강조하며, 아이디어의 결함을 찾는 대신 문제의 단계들을 함께 생각해 나가는 데 AI를 사용합니다.

신약 개발에서 AI의 진화

AI가 인간 건강에 미치는 역할은 고립된 모델에서 포괄적인 플랫폼으로 전환하고 있습니다. AlphaFold가 단백질 구조 예측을 해결했지만, Hassabis는 단백질 구조가 신약 개발 과정의 한 단계에 불과하다고 설명합니다.

발견 플랫폼 구축

DeepMind는 신약 개발 파이프라인의 다양한 단계에 적용할 수 있는 "반 다스에서 한 다스" 수준의 AlphaFold‑급 모델들을 개발하고 있습니다. 목표는 거의 모든 질병 영역에 적용 가능한 통합 엔진을 만드는 것입니다. 이 과정에는 다음이 포함됩니다:

  • 상호작용 예측: 정적인 단백질 이미지를 넘어 단백질이 다른 단백질 및 분자와 어떻게 상호작용하는지를 예측합니다.
  • 생물학적 영향 예측: 흡수, 분포, 대사, 배설 및 독성(ADME)을 예측하는 모델을 개발하여 부작용을 최소화합니다.
  • 생화학 모델링: 특정 화합물을 설계하고, 그것이 목표 단백질 포켓에 정확히 어떻게, 어디에 결합하는지를 결정합니다.

임상 시험 가속화

발견 단계 외에도 AI는 임상 시험 단계에서도 속도를 높일 것으로 기대됩니다:

  • 환자 계층화: 특정 치료법으로 가장 큰 혜택을 받을 가능성이 높은 환자를 더 잘 식별합니다.
  • 용량 예측: 효능과 안전성을 개선하기 위해 용량을 최적화합니다.

규제 및 물리적 병목 현상 극복

AI가 약물 설계를 가속화할 수 있지만, FDA와 같은 규제 승인 과정은 여전히 인간 중심입니다. Hassabis는 충분히 많은 AI‑설계 약물이 전통적인 시험을 성공적으로 통과하면 규제 속도가 빨라질 것이라고 제안합니다. 이러한 증거는 규제 기관이 AI 모델의 정확성을 역검증할 수 있게 하여, 보다 효율적인 승인 절차나 일부 중복 단계의 생략으로 이어질 수 있습니다.

Co‑Scientist와 자율적 발견

Co‑Scientist는 가설 생성, 데이터 분석 및 문헌 요약을 위한 특수 도구가 탑재된 Gemini의 파인‑튜닝 버전입니다. 현재는 과학자와 수학자를 위한 고수준 연구 보조 역할을 수행하고 있습니다.

"Einstein Test"

AI가 진정한 과학적 발명을 할 수 있는지를 검증하기 위해 Hassabis는 "Einstein Test"를 제안합니다: 1901년까지의 지식 컷오프를 가진 모델이 1905년(특수 상대성 이론 등)의 돌파구를 독립적으로 도출할 수 있다면, 이는 원본 과학적 발견 능력을 보여주는 것입니다. AI가 이 테스트를 통과하면, 현대 물리학에 대한 출력(예: 끈 이론 개선)도 더 진지하게 받아들여질 수 있습니다.

재귀적 자기 개선과 물리적 검증

재귀적 자기 개선은 코딩이나 수학처럼 검증자(컴파일러 또는 수학적 증명)가 즉각적이고 디지털인 분야에서는 비교적 간단합니다. 물리학에서는 "검증자"가 실제 세계이기 때문에 복잡합니다.

가설 생성과 검증 사이의 루프를 닫기 위해 DeepMind는 자동화된 실험실에 투자하고 있습니다. 예를 들어, 런던에서는 재료 과학을 위한 자동화 실험실을 구축하여 현재 인간이 충분히 빠르게 테스트할 수 없는 잠재적 초전도체를 포함한 200,000개의 기존 설계를 시험하고 있습니다.

복잡한 시뮬레이션에서의 AI: EVE Online 파트너십

DeepMind는 EVE Online과 협력하여 게임의 복잡하고 플레이어 주도형 경제와 정치 동맹을 AI 에이전트를 테스트할 "샌드박스"로 활용하고 있습니다. 이 파트너십은 AI가 기능적인 경제와 동적인 스토리라인과 어떻게 상호작용할 수 있는지를 탐구하며, 내러티브를 주도하는 "게임 마스터" 혹은 플레이어를 돕는 에이전트 역할을 할 가능성을 모색합니다.

요약: Google DeepMind CEO인 Demis Hassabis는 Co‑Scientist와 AlphaFold를 포함한 AI 플랫폼이 개별 도구에서 자율적인 과학적 발견과 질병 치료를 위한 통합 시스템으로 전환하고 있음을 논의합니다.

제목: 과학 및 신약 개발에서 AI의 미래에 대한 Demis Hassabis

Sources