AI가 이용되는 분야는 다방면에 걸쳐 있으며, 의약품의 후보 분자의 탐색에도 이용되고 있습니다. 이 의약품 개발 AI를 악용함으로써 6시간 만에 4만 종의 화학 무기 후보 분자를 탐색 가능하게 하는 충격적인 연구 결과가 발표되었습니다. 제시된 후보 분자 중에는 신경가스 「VX」를 웃도는 독성을 가지는 것도 존재하고 있었다고 합니다.
40,000 new possible chemical weapons in just six hours - The
AI suggested 40,000 new possible chemical weapons in just six hours
It’s apparently not that hard to design poisons using AI.
www.theverge.com
의약품 개발에 사용되는 AI는 표적 독성을 약화시키는 분자를 탐구하도록 설계되어 있습니다. 신약을 만드는 기업인 Collaborations Pharmaceuticals 에서 의약품 개발 AI에 대해 연구하는 파비오 우비나 씨는 자신이 개발한 의약품 개발 AI 'MegaSyn'를 조정해 독성을 약화시키는 분자가 아니라 독성을 강화하는 분자를 탐색하도록 설정, 이 AI를 6시간 동안 동작시킨 결과, 4만 종의 화학무기 후보 분자가 확인되었습니다.
실험에 이용된 AI의 학습에는, 신경가스 「VX」의 데이터를 포함한 복수의 화학 무기에 관한 데이터가 이용되었다고 하합니다. 이 때문에, 특정 후보 분자 중에는 VX나 기존의 화학 무기와 유사한 분자가 많이 포함되어 있었습니다. 게다가 기존의 화학무기와 유사하지 않으면서도 VX보다 독성이 강할 것으로 예상되는 분자도 확인되었습니다. 우비나는 이 결과에서 "유용한 의약품 개발에 관련된 도구가 용도를 역전시킴으로써 치명적인 분자 탐색 도구로 변환되었다"라고 코멘트.
MegaSyn은 또한 특정 의약품 후보 분자를 실제로 합성하기 전에 가상으로 선별하는 기능을 제공합니다. 이 때문에 이번 실험과 같이 화학무기 후보 분자의 탐색에 이용하면 강한 독성 후보 분자를 선별하는 것도 가능하다고 합니다. 또한 우비나 씨는 악용을 막기 위해 실험 내용의 상세한 공개를 앞두고 있지만, 이번 실험에서는 Python 등의 무료 툴과 무료 의약품 데이터 세트 등이 사용되고 있기 때문에 지식이 있는 인물이라면 저비용으로 단시간에 실험 내용을 재현할 수 있다는 것입니다.
우비나 씨는 AI를 이용하여 쉽게 화학 무기 후보 분자를 특정할 수 있는 상황에 대해 경종을 울리고, AI의 악용을 막는 구조의 논의를 요구하고 있습니다. 또, 우비나 씨는 AI 악용 방지책으로서 문장 생성 AI 「GPT-3」의 개발원인 OpenAI가 실시하고 있는 「가이드라인의 책정」,「콘텐츠 필터의 제공」,「사용 용도의 감시」 등의 대책을 언급하고 있습니다.
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