HENRY LEVY
생명과학 및 헬스케어 사장
클래리베이트
지난 3월 14일 OpenAI에서 ChatGPT를 출시하면서 비즈니스계와 문화계에 큰 파장을 일으켰습니다. 이는 시나리오 작성부터, 약물 개발, 학술 연구에 이르기까지 모든 것에 깊은 영향을 미칠 수 있는 인공지능의 새로운 시대를 예고했습니다. 신기술이 등장할 때마다 열정과 과장된 말들이 쏟아져 나오는 것은 어쩌면 자연스러운 일이지만, 이후 몇 주 동안 해당 기술에 대한 지나친 과장된 말들이 퍼지기도 했습니다. ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 애플리케이션은 생명과학 및 의료산업에 있어 매력적인 잠재적 쓰임이 있지만, 이와 동시에 긴급하게 해결해야 할 한계점도 가지고 있습니다.
클래리베이트는 최근 내부적으로 생성형 인공지능을 사용했습니다. OpenAI및 AI21과 같은 공급업체와 협력하여 진행되었는데, 예를 들어 Cortellis™에 연결된 데이터 레이크를 활용해 임상시험 진행, 규제 승인 및 M&A후보군의 가치 평가등을 예측하기 위해 머신러닝을 활용했습니다. 최근 타운홀 미팅에서 Jonathan Gear CEO는 다음과 같이 말했습니다.
“이것은 머신러닝, 인공지능 전반기술, 대규모 언어 처리 그리고 혁신을 보다 빠르게 추진할 수 있는 다음 단계의 일부입니다. 클래리베이트의 장기적 성장은 자사의 독점적 데이터 및 풍부한 콘텐츠를 고급 분석 및 워크플로우 솔루션에 적용하고,서비스로 포장하는 가치사슬의 상위단계로 진화함으로써 이루어질 것 입니다. 생성형 인공지능을 포함한 머신러닝에 관한 전체적인 틀은 클래리베이트를 보다 신속하게 움직일 수 있도록 지원하며,우리의 혁신에 있어 큰 도움이 될 것입니다.”
클래리베이트는 환자 건강에 영향을 미칠 수 있는 중요한 비즈니스 결정에 사용하기 위해서는 보다 더 성숙해야 하는 인공지능 기술 도입 이전에 극복해야만 하는 몇 가지 도전 과제에 주목하고 있습니다. 이런 도전 과제들은 다음과 같습니다.
- 입력데이터의 질에 대한 보증: AI애플리케이션은 사용되는 데이터의 품질에 따라 성능이 결정됩니다. 클래리베이트는 우수한 데이터 자산을 수십억개 보유하고 있으며 이를 바탕으로 머신러닝, 딥러닝 그리고 대규모 언어모델을 구동해 인사이트, 서비스 및 워크플로 솔루션을 제공합니다. 이런 기술들을 효과적으로 활용하기 위해서는 다양한 데이터 세트와 프로세스를 표준화하는 일이 중요합니다. 생성형 인공지능을 포함한 일반적인 인공지능 활용에 있어서도 이런 표준화 작업이 장애요인으로 작용할 수 있습니다.
- 가끔씩 나타나는 불안정한 출력결과 확인: 생성형인공지능의 “환각(hallucination)” 문제는 잘 알려져 있습니다. 이 때문에 인간에 의해 출력물을 엄격하게 감독하고 기계에 의한 오류를 식별하며 제거하는 일이 필요합니다. 클래리베이트의 고객들은 저희의 제품 및 서비스를 믿고 환자 건강을 개선하기 위해 사용하고 있습니다. 저희는 고객들의 이런 귀중한 책무를 위협하는 일은 절대 하지 않을 것입니다.
- 규제의 비 대칭성: 생성형 인공지능을 규제하는 법률은 시장마다 다르며, 규제 당국은 이 신흥 기술에 대응하기위해 빠르게 변화하고 있습니다. 이탈리아의 경우 ChatGPT를 일시적으로 금지한 후 다시 허용했고, 경쟁사에 대해서도 검토하겠다고 약속했습니다. 구글과 메타는 Bard, BlenderBot과 같은 생성형 인공지능 제품을 유럽에서 출시하지 않았으며, 언론에서는 이를 엄중한 개인정보 보호법에 대한 우려에 의한 것이라고 언급하거나 이에 항의하는 것이라고 언급했습니다. 다른 국가들도 개인정보 보호에 대한 우려를 바탕으로 극단적인 조치를 검토 중입니다.
- AI와 IP의 교차점:누가 데이터를 소유하는가? 모델의 소유자는 누구인가? 어떻게 회사들이 대규모 언어모델을 통해 데이터가 경쟁업체로 넘어가지 않도록 보장할 수 있는가? 고객들의 데이터와 클래리베이트의 데이터를 보호하기 위해 클래리베이트는 생성형 인공지능 애플리케이션 및 도구 사용에 대한 회사 전체에 대한 가이드라인을 채택했습니다.
한편, 약물 개발을 현저히 가속화하고 적절한 약물이 올바른 환자에게 도달해 결과를 개선하는 몇 가지 명백한 사례들이 있습니다. 이 예는 다음과 같습니다.
- 예측 분석을 통해 원하는 특성을 갖는 분자 설계를 지원함으로써 약물 개발에 도움을 줄 수 있습니다. 지난해Sanofi-Exscientia 협업은 52억달러의 잠재적 가치를(이에 대한 자세한 내용은 최근 발표한 2023년 제약바이오 거래 보고서를 참조하십시오)가진 거래였으며 이는 최근 몇 년간 제약 업계에서 핫한 분야입니다.
- 대규모 언어모델을 사용해 관련 문서를 식별하고 기존 솔루션을 최적화하는 방법을 통해 안정성 및 효능을 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 클래리베이트는 최근 VeriSIM Life 와 헙업해BIOiSIM® 플랫폼을 활용하고 있습니다. 이 플랫폼은 인공지능 및 머신러닝을 활용해 화합물의 안정성과 효능을 예측하고 진행할지 아닐지 여부에 대한 의사 결정을 지원합니다. 이를 위해 Cortellis Drug Discovery Intelligence™ 데이터를 활용합니다.
- 머신러닝 모델을 보강하고 개선하기 위해 합성된 Real World Data 생성합니다.
- 의료 및 과학 문헌 전반에 걸친 의미 검색을 가속화해 지리적 및 언어적 장벽을 넘어 광범위한 데이터셋(예: 정책 추적)에 관한 실시간 자연어 검색 및 큐레이션을 지원합니다. 클래리베이트는 콘텐츠 큐레이션 프로세스를 강화하고 상호 연결된 데이터 세트에서 고급 검색 기능을 허용하기 위해 생성형 인공지능 사용을 연구하고 있습니다. 클래리베이트는 최근 Nyqyist Data와 협업해 의료 기술 및 연구 센터의 고객들에게 50만대 이상의 기기와 3백만개 임상 연구를 포함한 임상 및 규제 정보에 대한 액세스를 제공하고 있습니다. 해당 플랫폼은 독자적인 인공지능 기반 알고리즘을 활용해 비정형 데이터에 숨겨져 있는 인사이트를 밝혀냅니다.
- 생명과학 기관 전체에서 프로세스를 보다 효율화하고 기하급수적으로 가속화할 수 있는 반복적인 활동으로부터 비용을 절감
클래리베이트의 Jonathan Gear CEO는 “ 인공지능과 머신러닝은 생명과학 기업들이 환자의 삶을 변화시킬 수 있는 치료법을 제공하는 방식을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 클래리베이트는 초기 단계의 약물개발부터 상업화까지 연구자들이 치료제 개발을 최적화할 수 있는 인공지능 기술의 얼리어답터입니다. 클래리베이트는 전체 의약품, 의료 기기 및 기술 라이프사이클 전반에 걸쳐 의료분야의 가장 큰 문제를 해결하려는 고객의 노력을 지원할 혁신적인 기술에 투자하기 위해 최선을 다하고 있습니다.”고 말했습니다.
클래리베이트와 인공지능에 관한 보다 자세한 내용은 새로운 인공지능 인텔리전스 툴 출시에 대한 글을 읽어보시기 바랍니다.
팟캐스트: 과학과 빅데이터가 실명을 일으키는 희귀병에 대한 치료법을 효과적으로 찾는 방법. 이 팟캐스트는 인공지능이 환자들의 삶에 어떻게 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 지를 보여줍니다.