올해의 노벨 화학상은 세 명의 과학자에게 돌아갔습니다,
데이비드 베이커, 존 점퍼, 데미스 하사비스입니다. 그들의
인공지능을 이용한 생의학과 단백질 연구 분야의 혁신적인 업적으로
수상하게 되었습니다. 그들이 개발한 AI 모델인
알파폴드는 수십만 개의 단백질 구조와 수백만 개의 단백질 서열이 있는
데이터베이스를 사용하여 단백질 구조를 예측하고 심지어 설계할 수 있습니다.
이는 몇 달 또는 몇 년이 걸리던 과정을 몇 시간 또는
몇 분으로 단축시켰습니다. 알파폴드는 불과 4년 전에
출시되었고, 이후 과학 연구에서 2만 번 이상
인용되었습니다. 런던에서 우리와 함께 하는 분은
구글 딥마인드의 공동 창립자이자 CEO이며
노벨 화학상 수상자인 데미스 하사비스입니다.
데미스, 축하드리며 환영합니다.
감사합니다. 여기 오게 되어 기쁩니다.
우선, 이 소식을 들었을 때 어떤 생각이 드셨나요? 솔직히 말해서
완전히 놀랐습니다. 지금도 24시간이 지났지만
아직 실감이 나지 않습니다. 매우 비현실적으로 느껴집니다.
제가 여기서 가능한 한 간단히 설명해보겠습니다만, 전혀 간단하지 않습니다.
당신과 동료들이 해온 일을 요약해보겠습니다. 기본적으로,
당신과 동료 존 점퍼는 새롭고 강력한 방법을 발견했습니다. 단지
단백질 구조를 예측하는 것뿐만 아니라
인공지능을 사용해 단백질을 해독하고 설계할 수 있습니다.
당신 연구의 세부 내용을 이해하려 하지는 않겠습니다만,
응용 측면에서 이것이 미래의 의약품과 백신 개발 등에
어떤 영향을 미칠 수 있을까요? 어떤 의미가 있나요?
단백질은 실제로 생명의 기본 구성 요소입니다. 모든 것,
우리 몸의 모든 기능은 단백질에 의해 지원됩니다.
그래서 단백질의 구조, 3차원 구조를 이해하는 것이 매우 중요합니다.
그래야 단백질의 기능을 이해할 수 있죠. 그리고
그것이 바로 우리의 알파폴드 프로그램이 하는 일입니다. 유전자 서열만으로
3차원 구조를 예측하는 거죠. 이는 신약 개발이나
질병 이해에 매우 중요할 것입니다. 한 과학자는
당신의 수상 소식에 대해 당신의 업적을 성배라고 부르며 반응했습니다.
이 표현에 동의하시나요?
그렇게 말씀해 주셔서 감사합니다.
물론 큰 도전이었죠. 제가 이것에 주목한 이유는
이것이 지난 50년간 생물학의 큰 도전 과제였기 때문입니다.
70년대부터 사람들은 이것이 가능할 거라고 예측해 왔지만,
지금까지 생물학자들과 의학 전문가들에게
유용할 만큼 높은 정확도로 이를 해낸 사람은 없었습니다.
당신의 배경에 대해 말씀드리면, 2010년에 DeepMind를 공동 설립하셨죠.
그 전에는 흥미롭게도
제가 읽은 바로는,
당신은 비디오 게임을 설계했습니다. 그 전에는 체스 신동이었죠.
한때 14세 미만에서 세계 2위 선수로 랭크되기도 했습니다.
체스와 게임이 오늘날의 이 작업에 어떤 영향을 미쳤나요?
체스와 게임이 오늘날의 이 일에 어떤 영향을 미쳤나요?
글쎄요, 사실 제 경력 전반에 걸쳐 연결고리가 있습니다. 제가 다양한 일을 했지만
게임과 특히 체스 때문에 사고에 대해 생각하기 시작했습니다.
저는 제 사고 과정을 개선하려고 노력했죠. 주니어 팀이나
국가 주니어 팀에서 체스를 할 때 하는 것처럼요.
저는 매우 전문적으로 체스를 뒀습니다. 그 훈련의 일환으로
초기 체스 컴퓨터도 사용했는데, 80년대에는 실제로
키를 눌러야 하는 플라스틱 블록이었죠.
누군가가 이 무생물 물체를 프로그래밍해서
실제로 체스를 두고, 그것도 잘 두게 만들었다는 사실에
흥미를 느꼈습니다. 그게 제가 AI에 빠지게 된 계기였죠.
그래서 AI에 빠지게 되었습니다.
그 후 신경과학과 컴퓨터 과학을 공부하며 우리 뇌가 어떻게 작동하는지,
지능이 어떻게 생성되는지, 그 메커니즘을 더 잘 이해하려고 노력했습니다.
결국 그 모든 것이 우리가 해온 AI 작업과 연결됩니다.
아시다시피, 올해 당신의 동료 수상자 중 한 명은 제프리 힌튼인데,
그는 종종 AI의 대부라고 불립니다. 그는 작년에 구글에서 사임했고,
그는 정말로 무엇에 대해 경고의 목소리를 내고 있습니다
그는 여기서 잠재적 위험이 무엇인지 말합니다.
그가 말하길, 이것의 전반적인 결과가
우리보다 더 지능적인 시스템이 될 수 있고, 결국에는
통제권을 가질 수 있다고 우려합니다. 당신도 그 우려를 공유하나요?
제프와 저는 오랫동안 동료로 지냈습니다.
그는 훌륭한 과학자이지만, 제 견해는
그보다는 좀 더 온건합니다. 저는
AI가 인류와 사회에 믿을 수 없을 정도로 유익할 것이라고
생각하기 때문에 평생 AI 연구에 매진했습니다.
알파폴드는 그저 그 첫 번째 표현일 뿐이라고 생각합니다.
우리는 앞으로 많은 끔찍한 질병들을 치료하려고
노력할 수 있을 것입니다.
AI는 기후 위기, 새로운 물질, 새로운 에너지원,
새로운 수학에도 도움이 될 수 있습니다. AI는 전반적으로
과학적 발견과 의학적 발견을 가속화할 것입니다.
이것들은 AI가 가져올 이점들의 일부일 뿐입니다.
그래서 저는 평생 AI 연구에 매진했습니다. AI는
엄청나게 변혁적인 기술이 될 것입니다. 하지만 모든 새로운 강력한
기술과 마찬가지로, 아마도 AI가 가장 강력할 텐데,
그에 따른 위험과 미지의 영역도 있습니다.
그 중 일부는 통제 가능성, 이 시스템들을 이해하는 것,
그들이 하는 일을 해석하고 관리하는 방법과 관련이 있습니다.
우리가 이 시스템에 원하는 가치가 무엇인지, 어떤 용도로
사용하고 싶은지, 어떻게 배포하고 싶은지에 대해서요. 이 중 일부는
기술적 성격의 문제이고 기술적 과제이며 다른 일부는 더 사회적인 문제로
전체 사회, 시민 사회, 학계뿐만 아니라 기술 기업,
산업 연구소 그리고 정부와의 논의가 필요합니다.
저는 이러한 모든 토론이 이루어지도록 장려해 왔고
그것이 일어나기 시작하는 것을 보게 되어 기쁩니다. 충분한
시간과 노력이 주어진다면 우리는 이러한 과제들을 해결할 수 있을 것입니다.
저는 인간의 창의성을 크게 믿습니다. 하지만 우리는
지금부터 이러한 것들을 논의하고 연구해야 합니다. 이는 데미스
하사바스, 구글 딥마인드의 공동 창업자이자 CEO이며 올해의
노벨 화학상 수상자의 말씀입니다. 데미스,
감사드리며 다시 한 번 축하드립니다. 대단히 감사합니다.