Do We Really Need Smarter AI to Cure Cancer? A doctor and technologist says today’s AI tools can already transform treatment
By some estimates, more than a trillion dollars have already been invested in artificial intelligence. But large tech companies, including Meta and OpenAI, are still not content with today’s AI; they say they’ve set their sights on powerful, versatile AI that by some measure would match or even exceed human performance. A remarkable amount of resources is being poured into developing artificial general intelligence (AGI) or even more capable artificial super intelligence (ASI).
https://spectrum.ieee.org/can-ai-cure-cancer-javorsky
암 치료에 정말 더 똑똑한 인공지능이 필요할까요? 의사이자 기술 전문가인 한 관계자는 오늘날의 AI 도구가 이미 치료 방식을 혁신할 수 있다고 말합니다
일부 추산에 따르면 인공지능 에 이미 1조 달러 이상이 투자되었습니다 . 하지만 메타(Meta) 와 오픈아이(OpenAI)를 비롯한 대형 기술 기업들은 현재의 인공지능에 만족하지 않고, 인간의 능력과 동등하거나 그 이상을 뛰어넘는 강력하고 다재다능한 인공지능을 목표로 삼고 있다고 밝혔습니다. 인공 일반 지능 ( AGI ) 또는 그보다 더 뛰어난 인공 초지능(ASI) 개발에 막대한 자원이 투입되고 있습니다 .
이러한 기술의 잠재력에 대한 기대감은 종종 놀라운 능력을 암시하는 주장과 함께 나타납니다. 특히 암 치료라는 주장은 인공지능과 같은 혁신적인 기술의 이점과 위험성을 연구하는 싱크탱크인 미래생명연구소 의 미래 프로그램 책임자 에밀리아 야보르스키 의 눈길을 사로잡았습니다 .
자보르스키는 IEEE 스펙트럼 과의 인터뷰에서 해당 에세이에 대해 이야기했습니다 . 인터뷰 내용은 분량 및 명확성을 위해 편집되었습니다.
인공지능이 "암을 치료한다"는 것은 무엇을 의미하는가?
“암을 치료한다”는 말은 정확히 무슨 뜻인가요? 그리고 ASI가 암을 치료할 가능성이 있다고 말하는 사람들은 무슨 의미로 그런 말을 하는 건가요?
에밀리아 야보르스키: "암 치료"는 인공지능에 대한 일반적인 담론, 특히 인공 일반 지능(AGI)과 인공 초지능(ASI)을 개발하는 연구소들이 내세우는 약속에서 문제와 해결책을 규정하는 방식입니다. 그래서 저는 그 약속을 제대로 파헤치려면 이러한 틀을 활용하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 하지만 제 생각에는 그 틀 자체가 잘못되었습니다.
암은 하나의 보편적인 치료법으로 완치될 수 있는 보편적인 질병이 아닙니다. 암은 매우 개별화된 공진화 과정입니다. 각 사람에게서는 서로 다른 돌연변이 조합이 암을 유발합니다. 심지어 하나의 종양 안에서도 세포마다 생물학적 특성을 좌우하는 돌연변이가 다릅니다. 따라서 해결책은 어느 정도 개별화되어야 할 것입니다.
제 생각에 의료계의 희망은 암을 관리할 수 있는 매우 효과적인 맞춤형 치료법을 찾아내어 암을 만성적으로 잘 관리할 수 있는 질병으로 만들고, 더 이상 사형 선고와 같은 것이 되지 않도록 하는 것입니다.
암 치료 맥락에서 AI와 AGI 또는 ASI의 차이점을 어떻게 이해해야 할까요?
자보르스키: 암을 치료하겠다는 약속에서 사람들은 흔히 인공지능(AI)이라는 용어를 일반 인공지능(AGI)이나 초지능 인공지능(ASI)처럼 미래의 초지능 요정이 마법처럼 우리의 소원을 들어 문제를 해결해 줄 것이라는 의미로 사용합니다. 하지만 이는 이미 우리가 가지고 있고 문제를 해결할 수 있는 인공지능과는 구분해야 합니다.
우리는 신약 개발 , 신약의 독성 예측, 새로운 바이오마커 정의, 임상 시험 속도 향상, 질병 조기 발견 등에 있어 AI의 활용에 대한 이야기를 많이 듣습니다 .
이러한 모든 방식들은 실제로 임상 현장에서 혁신을 가속화하고 있으며, 많은 기업과 학자들이 관련 연구에 매진하고 있습니다. 특히 인공지능 과학자들은 현재 이 기술의 잠재력을 실현하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.
저는 인공지능 시스템이 약속하는 미래의 모습에 가려져 진정한 발전이 제대로 이루어지지 못하는 경우가 많다고 생각합니다. 하지만 사실 문제를 해결하는 가장 효과적인 방법은 이미 우리가 가지고 있는 도구를 활용하는 것일지도 모릅니다.
치료법 개발에 투자하기
저는 에세이의 일부를 의료 데이터 수집을 지지하는 주장으로 읽었습니다 . 하지만 당신은 인공지능이나 그 기술 개발에 투자하는 것에 완전히 반대하는 것은 아닌 것 같습니다. 이 에세이에서는 혁신과 실용주의 사이의 균형을 찾으려고 노력하는 것 같은데, 맞습니까?
야보르스키: 자본이 한정된 세상에서 암 치료는 자본을 투자할 수 있는 가장 고귀한 일일 가능성이 높은데, 우리는 투자 수익률이 어디에 있는지, 문제를 해결하는 데 필요한 최대의 효과를 얻기 위해 어디에 투자해야 하는지를 알아내야 합니다.
저는 우리가 지능형 컴퓨팅 분야에는 과도하게 투자하고 있는 반면, 생물학을 측정하는 도구를 혁신하고 대규모의 고품질 데이터 세트를 구축하는 데는 투자를 소홀히 하고 있다고 주장합니다.
우리의 의료 시스템은 근본적으로 '질병 치료' 시스템입니다. 사람들이 아프게 될 때만 그들을 진료하고 평가하기 시작합니다. 하지만 '어떤 데이터가 필요한가? 어떻게 측정하는가?'라는 틀을 사용하기 시작하면 의학과 생물학 전반을 더 큰 그림으로 바라보게 됩니다.
이상적인 세상에서는 모든 분야에 투자할 수 있겠지만, 현실은 그렇지 않습니다. 제가 내린 결론은 AI에 대해 매우 긍정적으로 생각하지만, 올바른 유형의 AI에 투자하고 병목 현상을 해결하는 데 집중해야 한다는 것입니다.
현재 암과 관련된 어떤 AI 애플리케이션이 가장 흥미롭습니까?
자보르스키: 이미 우리는 암을 더 일찍 발견할 수 있는 능력을 목격하고 있습니다. 인공지능이 임상 시험을 가속화하고 더 효율적으로 운영하는 데 도움을 주고 있죠. 가상 세포, 디지털 트윈과 같은 컴퓨터 모델링 분야에서 정말 놀라운 일들이 일어나고 있습니다. 어떻게 하면 여러분의 생물학적 특성에 가장 적합한 치료법을 찾아내고 맞춤형 의학 의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록, 여러분을 정밀하게 디지털로 표현해낼 수 있을까요 ?
에세이의 결론 부분에서 해결책에 초점을 맞추셨는데, 그 로드맵을 간략하게 설명해 주시겠습니까?
자보르스키: 이 에세이의 목적 중 하나는 우리가 무엇을 잘못하고 있는지 진단하는 것이었습니다. 하지만 로드맵을 통해 저는 이 문제를 해결하기 위해 실제로 무엇을 해야 하는지에 대한 제 관점을 제시하고 싶었습니다. 암을 치료하려면 무엇이 필요할까요? 그 모습이 어떠해야 할지 진지하게 고민해 봅시다.
그래서 저는 이를 세 가지 범주로 나누겠습니다. 첫째는 종양학 분야에서 이미 성과를 내고 있는 AI 도구에 대한 자원 투입과 규모 확대를 강화하는 것입니다. 둘째는 종양학과 관련된 생물학 분야의 유망한 영역에 대한 투자를 더욱 확대하는 것입니다. 마지막으로, 더 광범위하게는 의학 발전에 있어 제도적이고 시스템적인 병목 현상과 불균형을 해결하는 것입니다.
저는 사람들이 현실이 사실 꽤 희망적이라는 것을 깨닫기를 바랐습니다.
https://spectrum.ieee.org/can-ai-cure-cancer-javorsky
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