홍콩 증시에 상장된 미국 기반 AI 신약 개발 회사인 Insilico Medicine은 범용 대규모 언어 모델(LLM)이 생물학과 화학 분야에서 탁월한 성능을 발휘하도록 훈련시켜 AI 기반 과학 연구 환경에 혁신을 가져올 수 있는 새로운 서비스를 출시했습니다.

"Science MMAI gym"으로 명명된 이 새로운 서비스는 Insilico가 "Pharmaceutical Superintelligence"라는 장기적인 비전을 추구하면서 전략적 전환을 나타냅니다. 이 회사는 OpenAI의 GPT 및 Alibaba의 Qwen과 같은 범용 LLM과 과학 데이터에 특화되어 훈련된 전문 AI 모델 간의 성능 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. Insilico의 설립자이자 CEO인 Alex Zhavoronkov에 따르면, 범용 모델은 현재 과학적 벤치마크에서 성능이 저조하며 종종 무작위적인 결과보다도 나쁜 결과를 낳습니다. Science MMAI gym에 대한 투자에 대한 재정적 세부 사항은 공개되지 않았지만, 이번 움직임은 과학 응용 분야에서 일반 AI의 기능을 향상시키는 데 상당한 자원을 할당하고 있음을 시사합니다.

이번 출시는 신약 발굴 및 개발 분야에서 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하는 가운데 이루어졌습니다. 전문 AI 모델은 특정 과학적 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 종종 사용자 친화적인 인터페이스와 범용 LLM의 광범위한 적용 가능성이 부족합니다. Insilico의 Science MMAI gym은 범용 모델을 훈련시켜 전문 모델과 유사한 성능을 달성하면서도 다재다능함과 사용 편의성을 유지함으로써 이러한 제한을 해결하고자 합니다. 이는 연구자들에게 고급 AI 도구에 대한 접근성을 높이고 과학적 발견 속도를 가속화할 수 있습니다.

Insilico Medicine은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 잠재적인 약물 후보를 식별하고, 임상 시험 결과를 예측하고, 약물 개발 프로세스를 가속화하는 등 AI 기반 신약 개발의 최전선에 있었습니다. 범용 LLM 훈련에 투자하려는 회사의 결정은 복잡한 과학적 문제를 해결하기 위해 AI의 힘을 활용하려는 생명 공학 산업 내의 광범위한 추세를 반영합니다.

앞으로 Insilico의 Science MMAI gym의 성공은 과학 연구 분야에서 AI의 미래에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 범용 LLM이 전문 모델 수준으로 효과적으로 훈련될 수 있다면 광범위한 분야에서 AI 기반 과학적 발견을 위한 새로운 가능성을 열 수 있습니다. 이는 새로운 약물의 더 빠른 개발, 보다 효율적인 연구 프로세스 및 복잡한 생물학적 시스템에 대한 더 깊은 이해로 이어질 수 있습니다. 그러나 회사는 모델이 정확할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 편향되지 않도록 효과적인 훈련 방법과 데이터 세트를 개발해야 하는 과제에 직면해 있습니다.