VinFuture의 과학자들은 과학 연구에서 AI의 역할에 대해 논의합니다.

과학자들은 패널 토론 "인류를 위한 AI: 새로운 시대의 AI 윤리와 안전"에서 AI에 대해 논의합니다.

과학 연구에 큰 기여

VinFuture Prize에서 발표된 AI가 과학자들에게 기여한 가장 주목할 만한 업적 중 하나는 단백질 구조를 예측하는 능력입니다. 단백질은 세포 내에서 특정 기능을 수행하는 분자 사슬입니다. 과학자들은 유전적 서열(즉, DNA의 A, T, C, G 서열)을 알고 있지만, 이러한 서열의 의미를 이해하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.

개발도상국 과학자를 위한 특별상을 수상한 마리아 에스페란사 마르티네스-로메로 교수(멕시코)에 따르면, AI는 단백질의 기능을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

유전자는 세포가 특정 기능을 수행하는 단백질을 만들도록 하는 지시 사항을 담고 있는 DNA 조각입니다. 이제 A, T, T, T, G, C, C, C라는 유전자 서열이 주어지면, 컴퓨터 프로그램은 마치 "작은 거미"처럼 특정 기질에 결합할 수 있는 단백질 구조를 생성할 수 있습니다.

이 정보를 바탕으로 과학자들은 이 단백질이 식물에서 영양소를 운반하는 특수한 형태라고 추측했습니다. 박테리아가 영양소를 흡수하는 데 도움을 주는 것은 바로 이 운반 단백질이지만, 과학자들은 그 단백질이 정확히 어떤 영양소인지 알지 못했습니다.

30년 만에 AI가 답을 찾았습니다. 바로 알룰로스라는 희귀 당분이 운반된다는 것입니다. 알룰로스는 인간이 소화할 수 없기 때문에 알려져 있습니다. 인간은 여전히 식단에서 전통적인 당분을 대체할 수 있는 설탕을 찾고 있지만, 식물이 오랫동안 공생 박테리아의 먹이로 알룰로스를 사용해 왔고, 박테리아가 이 희귀 당분을 흡수하는 단백질을 진화시켰다는 점은 흥미롭습니다.

마리아 에스페란사 마르티네스-로메로 교수는 "인공지능이 예측한 단백질 구조는 완전히 새로운 연구 방향을 열어 식물과 박테리아 간 상호작용 메커니즘을 이해하는 데 도움이 되며, 동시에 생물학 및 농업 응용 분야에 중요한 정보를 제공합니다."라고 설명했습니다.

GS María Esperanza Martínez-Romero trong lễ trao giải VinFuture đặc biệt dành cho các nhà sáng tạo tới từ các quốc gia đang phát triển.

개발도상국 과학자들을 위한 특별 VinFuture 상 시상식에 참석한 마리아 에스페란사 마르티네스-로메로 교수.

빈퓨처 2025 신분야 연구 과학자 특별상 수상자인 임티야즈 칸다이 박사(미국)에 따르면, 농업 분야에서 AI는 수천 가지의 다양한 벼 품종, 더 정확히는 동일 품종의 자손을 시퀀싱하여 얻은 빅데이터 분석에 중요한 역할을 합니다. AI는 이러한 유전체의 변이를 분석하여 형질 발견 , 품종 개량 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 귀중한 유전자를 찾아냅니다.

의학 분야에서는 패널 토론 “인류를 위한 AI: 새로운 시대의 AI 윤리와 안전”에서 미국 펜실베이니아 대학교의 세사르 델라 푸엔테 부교수는 AI를 사용하여 고대 생물학 데이터에서 새로운 항생제 분자를 찾는 방법에 대해 공유하면서, 전 세계적으로 점점 심각해지는 항생제 내성 상황에 대한 새로운 희망을 열었습니다.

임상 유전학의 한계

AI가 연구 환경에서 유망한 분야이기는 하지만, BRCA1 유전자를 발견한 공로로 VinFuture 2025 특별상을 수상한 메리 클레어 킹 교수는 임상 분야에서 AI의 한계에 대해 경고했습니다. AI는 아직 임상 실무에 사용하기에 충분히 신뢰할 수 없습니다.

유전학 분야에서 그녀의 전문 분야는 암 및 질병과 관련된 핵심 유전자와 돌연변이를 식별하는 데 중점을 두고 있습니다. AI 시스템이 발표되고 널리 인정된 사례에 대해 테스트될 때, 두 가지 유형의 오류가 발생합니다. 유전자나 돌연변이가 질병을 유발하지 않는데도 질병을 유발한다고 주장하는 오류와, 실험적 증거가 이를 뒷받침하는데도 연관성을 부인하는 오류입니다.

따라서 AI는 진단 및 임상적 활용에 아직 적합하지 않습니다. 킹 교수는 동료인 데이비드 베이커 교수(노벨상 수상자)가 임상적 적용이 아닌 연구 환경에서 AI를 효과적으로 활용하고 있다고 강조했습니다.

과학자들은 데이터 품질이 AI의 가치를 결정하는 중요한 요소라고 강조해 왔습니다.

AI는 기존 데이터를 기반으로 패턴을 찾고 법칙을 인식할 때 가장 효과적으로 작동합니다. 기반 데이터가 너무 약하거나 부족하더라도 AI가 예측을 시도한다면, 어떤 과학자도 하지 못할 비이성적인 예측을 할 수 있습니다.

VinFuture Prize의 과학자들은 AI가 무엇을 예측하든 과학자들은 여전히 AI가 예측하는 바를 검증해야 한다고 조언합니다. 라파엘 메르시에 교수 또한 AI가 존재하더라도 과학자들은 여전히 데이터를 생성해야 한다고 강조했습니다.

간단히 말해, 과학 분야에서 AI의 기여도는 엄청납니다. 특히 복잡한 데이터 처리와 생물학적 구조 탐구에 큰 도움이 됩니다. 하지만 이 기술은 여전히 과학자들의 엄격한 감독과 검증이 필요합니다. 특히 인간의 건강에 직접적인 영향을 미치는 분야에서는 더욱 그렇습니다.

평화로운

출처: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/cac-nha-khoa-hoc-tai-vinfuture-ban-ve-vai-tro-ai-trong-nghien-cuu-khoa-hoc/20251208085801163