‘자율 실험실’의 과학자들이 로봇에 작업을 아웃소싱하기 시작했습니다.

거의 20년 전, MIT의 대학원생 4명이 공유된 아이디어를 중심으로 뭉쳤습니다. “우리는 프로그래밍 셀이 궁극적으로 컴퓨터 프로그래밍보다 더 중요할 것이라고 믿었습니다.”라고 Jason Kelly는 말합니다.

당시에는 이상한 내기처럼 느껴졌습니다. 유전자 편집이나 새로운 분자 테스트와 같은 작업에는 일반적으로 실험실에서 많은 시간이 소요됩니다. 수백 가지의 화학 칵테일을 손으로 조심스럽게 혼합하고 이를 페트리 접시에 피펫팅하는 작업은 엄청난 양의 인력이 필요한 작업입니다.

그들이 생각한 첫 번째 단계는 프로세스 속도를 높이는 것이었습니다. 그래서 그들은 인간 연구실 직원을 로봇으로 대체하기 위해 회사를 시작했습니다.

Kelly는 초기 잠재적 투자자들은 흥분하지 않았다고 회상합니다.

“우리는 eBay에서 장비를 구입하고 라면을 먹고 살았으며 벤처 자금을 조달할 수 없었습니다.”라고 그는 스타트업을 운영하던 초기에 대해 말했습니다.

그러다 인공지능 붐이 일어났다. 2014년 Kelly는 OpenAI를 창립하기 약 1년 전인 Sam Altman의 블로그 게시물을 읽은 것을 기억합니다. Kelly는 Atlman이 다른 종류의 기술 자동화를 상상했던 것과 같은 방식으로 생명공학 자동화의 잠재력에 대해 썼다고 회상합니다. 두 사람은 이야기를 시작했습니다.

Kelly는 이렇게 회상합니다. “저는 이 블로그 게시물에 대해 감사하다고 생각했습니다.” “우리는 5년 동안 활동했습니다. 돈을 모으는 것은 불가능합니다.”

결국 실리콘밸리 자금이 흐르기 시작했다.

현재 Kelly는 이전 급우들과 함께 Ginkgo Bioworks라는 회사를 운영하고 있습니다. 보스턴 항구가 내려다보이는 건물에 자율 실험실이 있습니다. Kelly와 그의 공동 창립자들은 로봇 공학과 AI를 사용하여 인간 과학자들이 로봇 버전을 감독하는 미래의 과학 실험실을 건설하고 있다고 말합니다.

피펫팅 로봇

“피펫팅 로봇”이라고 Kelly는 투어를 하면서 말했습니다. “우리가 어디서 하는지 보여줄게.”

로봇은 실험실 주변에 배열되어 있으며 각각 별도의 과학 프로젝트를 수행합니다. 그것들은 인간처럼 전혀 보이지 않습니다. 외팔이 달린 기계에 더 가깝고, 각각은 박물관 전시처럼 유리로 둘러싸여 있습니다. 방 앞쪽에 있는 큰 화면에는 색상별로 실험 일정과 각 로봇의 그날의 작업이 표시됩니다. 그 아래에는 대형 장난감 기차 세트를 닮은 트랙이 방을 통과하며 한 로봇에서 다른 로봇으로 장비를 전달합니다.

Gingko Bioworks는 이곳에서 제약, 농업, 정부 계약을 포함한 모든 종류의 업무를 수행합니다. 현재 프로젝트에는 더 나은 비료를 위한 미생물 공학과 눈이나 얼음을 만드는 단백질 생성이 포함됩니다. 그들은 의약품에 관해 상당한 양의 연구를 수행합니다.

Kelly는 한 로봇에서 다른 로봇으로 옮겨지는 페트리 접시를 가리키며 “저기 저게 실제 살아있는 세포가 들어 있는 것”이라고 말했습니다.

이 작업을 수행하기 위해 과학자들은 AI를 사용하여 실험실에서 수행해야 하는 작업에 대한 실험 설계를 로봇에 대한 지침으로 변환합니다.

로봇이 과학자가 되도록 역량 강화

최근 Gingko의 과학자들은 한 단계 더 발전하여 로봇이 과학자가 될 수 있도록 하는 실험을 진행해 왔습니다.

또 다른 창립자인 Reshma Shetty는 “정말 정말 황당한 순간은 모델이 작성한 연구 노트 항목을 처음 본 순간이었습니다.”라고 말합니다.

Shetty는 최근 OpenAI와 협력 작업을 진행했습니다. ChatGPT를 통해 작업하면서 그들은 봇에게 특정 단백질을 생성하도록 요청했습니다. 일반적으로 이러한 수준의 사고는 과학자의 몫으로, 레시피를 작성하고 실행을 위해 로봇에 전달하는 것과 다르지 않습니다. 이제 그들은 봇에게 레시피를 작성해 달라고 요청했습니다.

“우리는 그것이 단백질을 만들 수 있을지 전혀 몰랐습니다”라고 Shetty는 말했습니다.

봇은 예상보다 더 나은 성능을 보였습니다. 인간의 작업과 비교하여 그들은 단백질 합성이 비용을 40% 절감한다고 결론지었습니다. 6개월 동안 30,000개 이상의 실험을 실행했습니다. 그들은 이것을 출판했습니다 결과비록 논문이 동료 검토를 받지는 않았지만.

Shetty와 Kelly는 실험에 대한 올바른 질문과 제약 조건을 제공하려면 인간이 여전히 필요하다고 강조합니다. 그럼에도 불구하고 Shetty는 이것이 이미 자신의 과학 실천 방식을 근본적으로 변화시켰다고 말합니다.

“일반적으로 실험실에서 실제로 모든 피펫팅을 수행하고 모든 것을 설정할 수 있도록 완료해야 하기 때문에 실험 설계를 서두르게 됩니다.”라고 Shetty는 말합니다.

이제 그녀는 로봇이 하룻밤 동안 실험을 수행할 수 있도록 실험을 설계하는 데 더 많은 시간을 할애한다고 말합니다.

과학에 대한 새로운 접근에는 위험이 따른다

어떤 사람들은 이러한 새로운 자유가 새로운 위험을 가져온다고 경고합니다. 스탠포드에서 생명공학을 연구하는 드류 엔디(Drew Endy)는 인공 지능이 과학 교육을 거의 또는 전혀 받지 않은 사람들도 의심스러운 목표를 가지고 실험을 실행할 수 있는 가능성을 열어준다고 말합니다.

그와 몇몇 동료들은 최근에 다음과 같은 글을 썼습니다. 보고서 인공 지능을 사용하여 바이러스를 대량 생산하거나 기타 생물학적 보안 위협을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 방법을 보여줍니다.

일반적으로 Endy는 “저는 연구자로서 현재 AI와 과학에 대해 매우 흥미를 갖고 있습니다”라고 말합니다. 그러나 그는 또한 다른 국가의 잠재적인 생물 무기 프로그램을 포함한 위험에 대해서도 걱정하고 있습니다. “나는 그것에 대해 흥분하지 않습니다.”

그는 이러한 위험을 완화하기 위한 규정과 정책은 인간의 손에 닿을 수 있지만 생명공학 재해나 전쟁이 발생하기 훨씬 전에 우선순위를 정해야 한다고 지적합니다.

지금까지 생명공학은 지적 게이트키핑을 통해 이러한 위험으로부터 자연스럽게 보호되어 왔다고 Endy는 말합니다. “생물학은 전통적으로 사람들이 실제로 통제하기가 어려웠습니다.”라고 그는 말합니다. “AI는 힘을 집중시키는 방향으로 조금 더 움직일 수 있습니다.”

좋건 나쁘건 제이슨 켈리는 과학 실천이 민주화되는 날을 예견한다고 말했습니다.

Kelly는 “사람들이 과학적 질문을 할 수 있게 되면 문화 충돌이 일어날 것이라고 생각합니다.”라고 말합니다.