케신 황 이자 미국 스탠퍼드대 공대 교수팀은 의생명과학 연구에 필요한 복잡한 작업을 스스로 계획·수행하는 바이옴니를 개발하고 연구결과를 9일(현지시간) 국제학술지 '사이언스'에 공개했다. 황 교수는 미국 AI 기업 '파일로(Phylo)'의 공동창업자이기도 하다.
의생명과학 분야 데이터와 전문 분석도구, 관련 논문이 빠르게 증가하고 있지만 인력이 부족해 이미 생산된 자료가 충분히 활용되지 못하는 문제가 제기된다.
바이옴니는 문헌을 분석해 연구에 사용할 수 있는 데이터베이스와 소프트웨어 등 작업 수단을 파악하고 대규모 언어모델(LLM)이 사용자의 요청을 여러 단계의 하위 과제로 나눠 수행계획을 수립한다. 사전에 정해진 작업 양식 없이도 필요한 도구를 조합해 문헌검색과 데이터 분석, 결과 해석 등 연구 절차를 구성하고 직접 실행한다.
바이옴니는 여러 과제에서 범용적으로 작업에 걸리는 시간을 크게 줄였다. 웨어러블 센서 데이터 분석과 실험실 연구자를 위한 실험 프로토콜 설계, 단백질 안정성 최적화 등 5개 사례 연구에서 연구 요청에 맞는 다단계 작업 수행 능력을 보였다.
연구팀은 바이옴니를 통해 연구자가 반복적인 검색·분석 업무를 AI에 맡기고 가설 설정과 새로운 실험 고안, 여러 분야의 협업에 더 집중할 수 있을 것으로 기대한다.
연구팀은 "연구자의 판단과 감독 아래 기초연구부터 임상·산업적 활용까지 의생명과학 발견을 가속하는 보조 연구자로 활용될 수 있다"며 "바이옴니가 AI가 인간 과학자의 능력을 보완하고 과학적 발견을 가속하는 미래를 제시한다"고 밝혔다.
임수종 한국전자통신연구원(ETRI) 언어지능연구실장은 "최근 활발히 논의되는 'AI 과학자(AI Scientist)' 흐름을 대표하는 사례"라며 "새로운 모델이라기보다는 연구 전과정을 LLM이 하나의 워크플로우로 수행하도록 한 점이 핵심"이라고 말했다.
앞으로 AI 과학자의 경쟁력은 거대모델 자체보다 연구데이터, 전문 소프트웨어, 실험장비, 데이터베이스를 효과적으로 연결하는 연구 인프라에서 결정될 가능성이 높다는 설명이다.
박종화 울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과 교수는 "전문가 수준이라는 표현은 과장"이라며 "생명공학 AI(BioAI)의 궁극 분야는 '극노화', 곧 항노화+정노화+역노화의 통합으로 수렴하고 최종 벤치마크는 '인간 수명'을 얼마나 늘렸는가가 될 것"이라고 밝혔다.
이어 "똑똑한 AI도 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다"며 "AI에 큰 투자를 하는 한국이 30년 뒤 무병장수 행복사회를 달성하려면 AI에 한국형 '초정밀 노화 연관 다중오믹스데이터'를 제공해 줘야 한다"고 강조했다.
<참고 자료>
- doi/org/10.1126/science.adz4351
