구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 AI '알파폴드' 성공의 발판을 마련한 석학이 과학계의 '재현성 위기'를 해결하기 위해 인공지능(AI)을 활용하자고 제안했다.
17일(현지시간) 보건의료 전문매체 스탯(STAT)에 따르면 존 몰트 메릴랜드대 교수는 대형언어모델(LLM)을 이용해 과학 문헌의 신뢰도를 객관적으로 평가하는 시스템을 만들자고 밝혔다.
이는 수많은 과학 논문 속에서 어떤 가설과 실험 결과를 신뢰해야 할지 판단하기 어려운 현실을 타개하기 위한 구상이다. 특히 알츠하이머병처럼 수십 년간 연구에도 핵심 원인에 대한 의견이 엇갈리는 분야에서 연구의 효율성을 높일 수 있다는 기대다.
몰트 교수는 어떤 논문이 특정 가설을 뒷받침하는지, 해당 논문의 결론을 지지하는 실험은 무엇인지, 또 그 실험 조건과 통계 분석은 신뢰할 만한지 등을 체계적으로 가려낼 필요가 있다고 지적했다. 그는 이를 통해 신뢰도가 낮은 가설을 조기에 배제하고 치료제 개발 속도를 높일 수 있다고 설명했다.
몰트 교수는 구조생물학 분야에서 30년 이상 활동하며 연구의 '옥석'을 가려낸 경험이 있는 전문가다. 그는 단백질 구조 예측 능력 평가(CASP) 대회를 공동 창설했다.
CASP는 연구자들이 익명의 단백질 구조를 예측해 경쟁하는 '블라인드 테스트' 방식의 대회다. 이 대회는 딥마인드의 알파폴드가 압도적인 성능을 증명하는 무대가 됐으며, 딥마인드는 이 성과를 바탕으로 2024년 노벨 화학상을 받았다.
몰트 교수는 CASP가 구조 예측 분야의 객관적인 평가 잣대가 됐던 것처럼, 이제는 LLM의 발전으로 방대한 과학 문헌 전체에 적용할 수 있는 새로운 평가 기준을 만들 수 있게 됐다고 강조했다.