노벨 화학상 수상자가 자신의 연구가 어떻게 삶을 바꿀 수 있는지 설명합니다 - https://www.youtube.com/watch?v=kwcgo-NgmAg

올해 노벨 화학상은 인공지능을 사용하여 생물의학 및 단백질 연구를 발전시킨 획기적인 업적을 인정받은 세 명의 과학자, 데이비드 베이커, 존 점퍼, 데미스 하사베스에게 수여되었습니다. 그들이 개발한 알파폴드라는 AI 모델은 수십만 개의 단백질 구조와 수백만 개의 단백질 서열이 있는 데이터베이스를 사용하여 단백질 구조를 예측하고 설계하여 몇 달 또는 몇 년 걸리는 프로세스를 단 몇 시간 또는 몇 분으로 단축합니다. 알파폴드는 불과 4년 전에 출시되었으며 그 이후로 과학 연구에서 20,000회 이상 인용되었습니다. 지금 런던에서 우리와 함께하는 사람은 Google DeepMind의 공동 설립자이자 CEO이며 노벨 화학상 수상자 데미스 하사베스입니다. 데미스, 축하하고 환영합니다. 정말 감사합니다. 여기에 와서 기쁩니다. 그럼, 무엇보다도, 소식을 들었을 때 어떻게 생각하셨나요? 글쎄요, 솔직히 말해서 저는 완전히 놀랐고, 지금도 24시간이 지났지만 여전히 실감이 나지 않습니다. 그래서 매우 초현실적으로 느껴집니다. 그래서 여기서 가장 간단한 용어로, 전혀 간단하지 않지만, 여러분과 동료들이 한 작업을 요약해 보려고 합니다. 기본적으로, 여러분과 동료인 존 점퍼는 인공지능을 사용하여 단백질을 디코딩하고 설계하는 새롭고 강력한 방법을 발견했습니다. 저는 여러분의 작업의 세부 사항을 이해하려고 하지 않을 것입니다. 하지만 응용 측면에서, 이것이 의학과 백신과 같은 것들의 미래 개발에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요? 무슨 의미일까요? 글쎄요, 단백질은 실제로 생명의 구성 요소입니다. 따라서 신체를 소유한 모든 것, 모든 기능은 단백질에 의해 지원되고, 단백질의 구조, 3차원 구조를 이해하는 것이 정말 중요합니다. 그래야 단백질이 어떤 기능을 하는지 이해할 수 있습니다. 그래서 알파폴드, 우리 프로그램이 하는 일이 바로 그것입니다. 그것은 유전적 서열에서 3차원 구조를 예측하고, 약물 발견과 질병 이해와 같은 것에 정말 중요할 것입니다. 당신의 수상 소식에 반응한 과학자가 한 명 있는데, 당신의 연구를 지금까지 해 온 일의 측면에서 성배라고 불렀습니다. 당신은 그 특징에 동의하십니까? 글쎄요, 그들이 그렇게 말하는 것은 매우 친절합니다. 제 말은, 그것은 확실히 엄청난 도전입니다. 제가 그것에 관심을 갖게 된 이유는 그것이 지난 50년 동안 생물학의 일종의 엄청난 도전이었기 때문입니다. 그래서 사람들은 70년대부터 이것이 가능할 것이라고 예측해 왔지만, 지금까지 아무도 생물학자와 의학 전문가에게 유용할 만큼 정확도가 높은 것을 해내지 못했습니다. 당신의 배경을 말씀드리자면, 당신은 2010년에 DeepMind를 공동 창립했지만, 그 전에는 비디오 게임을 디자인했다는 것을 읽고 흥미로웠습니다. 그 전에는 체스 천재였습니다. 당신은 한때 14세 미만의 세계에서 두 번째로 높은 선수로 랭크되었습니다. 체스와 게임이라는 그 노력이 오늘날 이 작업에 어떻게 반영되었습니까? 사실, 그렇습니다. 저는 다른 일을 했지만 제 경력 전반에 걸쳐 연결되어 있습니다. 그래서 게임과 체스 때문에 저는 생각에 대해 생각하기 시작했고, 주니어 팀과 국가 주니어 팀에서 체스를 할 때와 같은 나만의 사고 과정을 개선하려고 노력했습니다. 그리고 저는 그것을 매우 전문적으로 했습니다. 그리고 그 훈련의 일환으로, 당신은 체스 컴퓨터를 사용했습니다. 80년대의 아주 초기 체스 컴퓨터는 실제로 키를 눌러야 하는 실제 플라스틱 블록이 있었습니다. 그리고 저는 누군가가 이 무생물을 실제로 체스를 하고 잘하도록 프로그램했다는 사실에 흥미를 느꼈습니다. 그것이 제가 AI에 관심을 갖게 된 이유입니다. 그리고 저는 신경 과학과 컴퓨터 과학을 공부했고, 우리 뇌가 어떻게 작동하는지, 지능이 어떻게 생성되는지, 그리고 그 배후에 있는 메커니즘을 더 잘 이해하려고 노력했습니다. 그리고 마지막으로, 이 모든 것이 우리가 AI에 대해 해온 작업과 함께 모였습니다. 여러분도 잘 알다시피, 올해 수상한 제프리 힌튼이라는 사람 중 한 명은 종종 AI의 대부라고 불리는 사람인데, 그는 작년에 구글에서 사임했고, 그가 말하는 잠재적 위험에 대해 경고를 하고 있습니다. 그가 말했듯이, 이것의 전반적인 결과는 우리보다 더 지능적인 시스템이 결국 통제권을 잡을 수 있다는 우려입니다. 여러분도 그 우려를 공유하십니까? 알다시피, 저는 제프를 알고 있고, 우리는 수년간 동료였고, 그는 환상적인 과학자이고, 저는 제 견해가 그보다 더 온건하다고 생각합니다. 물론, 저는 제 인생 전체를 AI에 바쳤습니다. 왜냐하면 그것이 인류와 사회에 믿을 수 없을 만큼 유익할 것이라고 생각하기 때문입니다. 알파폴드는 제 생각에 그 첫 번째 표현일 뿐이고, 우리는 다음으로 많은 끔찍한 질병을 치료하려고 노력할 수 있다고 생각합니다. 기후 위기, 신소재, 신에너지원, 신수학에 도움이 될 수 있다고 생각합니다. AI는 과학적 발견과 전반적인 의학적 발견을 가속화할 것이라고 생각합니다. 그래서 이것들은 제가 AI가 가져올 이점 중 일부에 불과하며, 제가 평생 AI에 대해 일한 이유입니다. 그래서 그것은 엄청나게 변혁적인 기술이 될 것입니다. 하지만 모든 새로운 강력한 기술과 마찬가지로, 그리고 아마도 AI가 가장 강력할 것이지만, 위험, 수반되는 위험, 그리고 미지의 것들이 수반되며, 그 중 일부는 제어 가능성, 이러한 시스템을 이해하고, 그것들이 무엇을 하는지 해석하고, 우리가 이러한 시스템에 어떤 가치를 두고 싶은지, 우리는 그것들을 무엇에 사용하고 싶은지, 어떻게 배포하고 싶은지와 관련이 있습니다. 그리고 이러한 질문 중 일부는 본질적으로 기술적이고 기술적 과제이며, 다른 것들은 더 사회적이며 사회 전체, 시민 사회, 학계, 기술 회사, 산업 연구소, 그리고 정부와 논의가 필요합니다. 그리고 저는 그 모든 토론이 일어나기를 격려해 왔고, 그런 일들이 일어나기 시작한 것은 대단한 일이며, 충분한 시간과 노력이 주어지면 이러한 과제를 해결할 수 있을 것이라고 생각합니다. 저는 인간의 독창성을 믿지만, 지금부터 그런 것들에 대한 논의와 연구를 시작해야 합니다. 저는 Google DeepMind의 공동 창립자이자 CEO이며 올해 노벨 화학상 수상자인 데미스 하사바스입니다. 데미스, 감사합니다. 다시 한번 축하드립니다. 정말 감사합니다.