베이징 시간으로 10월 9일 오후, 스웨덴 왕립과학원은 세 명의 과학자에게 2024년 노벨 화학상을 수여하기로 결정했습니다. 그 중 두 명의 노벨상 수상자 Demis Hassabis와 John M. Jumper는 Google DeepMind 출신입니다. 그들은 AI 모델 AlphaFold2를 사용하여 알려진 2억 개의 단백질 구조를 90% 이상의 정확도로 예측했습니다. 인류.
우연이 아닙니다. 앞서 지난 8일 2024년 노벨 물리학상에도 AI 분야 과학자 2명(미국 프린스턴대 존 J. 홉필드 교수, 토론토대 제프리 힌튼 교수)이 선정됐다. 캐나다(Geoffrey E. Hinton): 인공 신경망을 통해 기계 학습을 실현하는 데 있어 근본적인 발견과 발명
분명히 올해는 노벨상의 'AI의 해'가 되었고, 물리학상과 화학상 모두 AI 관련 연구에 수여되었습니다. 그렇다면 AI가 이미 과학자의 작업을 대체할 수 있다는 뜻인가요? 올해 우승자가 생리학이나 의학상이 아닌 화학상을 받은 이유는 무엇일까? AI 버블, 특히 AI 소프트웨어의 예상보다 낮은 산업 수익률과 관련하여 기술에서 응용까지 어느 정도까지 플러스 이익을 창출하고 있습니까?
이와 관련하여 Titanium Media App은 InSilico Medicine의 창립자이자 CEO인 Alex Zhavoronkov와 Nortel Digital Intelligence의 수석 과학자인 Dou Dejing 교수를 비롯한 많은 학자들과 독점적인 대화와 교류를 가졌습니다.
올해 'AI의 해' 노벨상은 어떻게 해석할까? 이와 관련 베이징 즈위안(Zhiyuan) 인공지능연구소 창립회장이자 미국공정학회 외국 학자인 장훙장(Zhang Hongjiang)은 TMTpost 앱에 공개된 영상에서 AI가 실제로 과학 연구와 물리학 연구에서 매우 중요한 역할을 하고 있다고 말했다. 이번에는 두 사람이 수상할 자격이 충분합니다. "저는 이것이 AI의 미래 잠재력을 매우 잘 인식한 것이라고 생각합니다. 미래 물리학도 AI와 불가분의 관계에 있다고 믿습니다."
"Hinton은 2006년에 RBM을 사용하여 DNN 자체 감독 사전 훈련을 수행하고 심층 신경망을 성공적으로 훈련했습니다. 이는 이번 AI 혁명의 선구자라고 할 수 있습니다. Hopfield 네트워크는 RBM의 토대를 마련했습니다." 두 사람은 실제로 물리학과 밀접한 관계가 있다고 한다. 또한, 네트워크 머신러닝 분야에 수여되는 노벨상은 실제로 인공지능이나 신경망 기반 머신러닝의 중요성에 대한 인식과 기대라는 점이 매우 중요합니다.
하버드 대학의 이론 물리학자인 Matt Strassler는 "Hopfield와 Hinton의 연구는 물리학, 수학, 컴퓨터 과학, 신경과학을 통합하는 학제간 연구입니다. 그런 의미에서 그것은 이들 모두의 분야에 속합니다."라고 말했습니다.
Nortel Digital Intelligence의 수석 과학자인 Dou Dejing 교수는 TMTpost App과의 인터뷰에서 우선 올해의 화학 노벨상은 DeepMind Hassabis와 Qiaopu에게 수여되었으며 그들의 "단백질 구조 예측에 대한 기여"는 실제로 AlphaFold의 높은 정확도를 사용하는 데 필수적이라고 말했습니다. 기존 생물학자들이 힘들고 시간이 많이 걸리는 단백질의 복잡한 구조를 저비용으로 예측하고 생물학적 연구 모델의 변화를 촉진한 것은 AI 분야에 수여되는 노벨 물리학상이다. 전체 과학계에서 AI의 기여를 인정합니다. ChatGPT가 탄생한 이후 AI는 2년 동안 급속도로 발전하며 가속화되고 있습니다. 아직 큰 상업적 실현을 달성하지는 못했지만 각계각층, 특히 과학계에 많은 영향을 미쳤습니다. 이 물리학상은 기계 학습을 위한 인공 신경망의 사용을 촉진한 근본적인 발견과 발명을 인정하여 Hopfield와 Hinton에게 수여됩니다. 이 상의 핵심은 물리학의 기본 원리를 AI 신경망 분야에 적용하는 것입니다.
그러나 Dou Dejing은 "물리학 자체에 대한 AI의 기여는 충분히 명확하지 않다"고 믿습니다.
그는 지난 2017년 천문학자들이 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 인류 최초의 블랙홀 사진 처리를 도왔던 2017년에 AI가 물리학계에 기여한 바가 있다고 소개했습니다. 지난 2년 동안 뜨겁게 달아오른 대규모 모델 기술의 진보 역시 수학, 통계, 정보학, 물리학 등 기초 학문에 달려 있지만, 힌턴은 노벨 물리학상을 수상했을 때 놀라지 않았다. 그것이 일어날 것으로 기대하십시오.
Dou Dejing은 TMTpost 앱에 “요약하면 수학, 통계, 물리학, 정보학은 컴퓨터 과학의 기초입니다. 이러한 기본 이론은 컴퓨터 과학과 AI의 발전을 돕고 AI의 기초이기도 합니다. 아직까지 물리학의 기본 원리에 실질적인 영향을 미치지는 못했으며, 앞으로는 새로운 물질과 이론이 계속해서 발견되면서 물리학뿐만 아니라 다른 기초 학문과도 AI가 더 자주 상호 작용할 것으로 기대합니다. 화학, 생물의학 분야의 노벨상도 AI 학자들의 공헌을 인정할 수 있을 것입니다.”
Insilicon Intelligence의 창립자이자 CEO인 Alex Zhavoronkov는 TMTpost App과의 인터뷰에서 AI가 과학과 기술에 지대한 영향을 미쳤으며 인간 삶의 모든 측면을 변화시킬 것이라고 말했습니다.
“노벨위원회는 이를 인식했고 이 심오한 변화를 인식하기 위해 한계를 뛰어넘어야 했다고 생각합니다.” 알렉스는 올해 수상에는 특이한 사실이 많다고 말했습니다 . 첫째, AI는 대부분 수학이다. John McCarthy, Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell, HerBERT A. Simon), Nathaniel Rochester, Claude Shannon은 대부분 수학자이자 엔지니어입니다. 노벨상이 처음 도입되었을 때는 별도의 학문 분야인 컴퓨터공학이나 인공지능이 존재하지 않았습니다. 그래서 심층신경망의 경우 AI를 물리학으로 분류해야 했고, 알파폴드가 노벨상을 받을 것으로 예상됐다.
Alex의 견해에 따르면, 노벨상은 더 많은 사람들에게 영감을 줄 것이며 업계에서 신경망의 가치는 엄청납니다.
“아주 간단한 작업이 AI로 대체되었습니다. Insilico에서도 많은 주석, 작성, 심지어 코딩 작업을 AI로 대체했으며 데이터를 준비하는 많은 직원을 재교육하고 기술을 향상시켜야 했습니다. 경제적 이익은 아직 느껴지지 않지만, 신약 발견의 영향보다 더 심오한 것은 없습니다. 2019년 첫 번째 대규모 자금 조달 이후 Insilico만으로도 19개의 전임상 약물 후보를 성공적으로 지명하여 9개의 프로젝트를 진행했습니다. 클리닉을 거쳐 II를 통과했습니다. 일반적으로 대형 제약회사는 연간 5~7개의 전임상 약물 후보를 지명하고 더 많은 자원을 보유합니다. AI를 사용하면 한 회사가 세계 대부분의 선진국보다 더 강력한 신약 발견 능력을 갖고 있습니다. 대부분의 국가에서는 PCC를 지명한 적이 없습니다. 그러나 AI와 중국의 힘 덕분에 현지 과학자를 교육하는 데 수십 년을 투자하지 않고도 AI가 이 산업에 미치는 영향을 실제로 느낄 수 있습니다. 그러나 영향력은 거의 없습니다. 승자는 아마도 2~3명일 겁니다.” Alex가 말했습니다.
Shanghai Jiao Tong University 화학 및 화학 공학부 상임 교수인 Shen Qi는 AI의 출현으로 단백질 예측의 정확성과 효율성이 전례 없이 향상되어 화학자들을 괴롭혔던 주요 과학적 문제를 해결했다고 말했습니다. 수년 동안 대다수의 화학자들에게 인기 있는 선택이 된 이 상은 과학 연구자들의 손에 있는 강력한 도구입니다.
실제로 1901년 노벨상이 처음 수여된 이후 노벨상은 종종 순수한 과학보다는 연구가 사회에 미치는 영향을 강조하고 실용적인 발명에 수여해 왔습니다. 올해의 상은 때때로 매우 뛰어난 엔지니어링 프로젝트에 수여되기 때문에 이와 관련하여 드문 일이 아닙니다. 여기에는 레이저 및 PCR 분야가 포함됩니다.
2024년 노벨 물리학 및 화학상은 총 단일 상금 총액 1,100만 스웨덴 크로나(약 744만 4600만 위안)를 동등하게 공유하게 될 것으로 이해됩니다.
올해 노벨상이 발표됐음에도 불구하고 '생성 AI 열풍이 거품을 형성한 것은 아닌지'를 두고 논란이 일었다.
Gartner 기술 주기에 따르면 AI는 과잉 기대의 정점을 지나 환멸의 저점에 들어갈 것입니다. 보고서는 2025년까지 현재 AI 프로젝트의 30%가 개념 증명 이후 폐기될 것이라고 예측합니다. 동시에 많은 AI 프로젝트는 열악한 데이터 품질, 불충분한 위험 통제, 불분명한 비즈니스 가치 또는 비용 상승으로 인해 실패할 것입니다.
Gartner는 생성적 AI 프로젝트를 구현하는 데 수백만 달러의 비용이 들고 상당한 지속 비용이 발생할 수 있다고 지적합니다. 예를 들어, 차세대 AI 가상 비서를 출시하는 데는 500만~650만 달러의 비용이 소요될 수 있으며 연간 반복 예산 지출은 사용자당 8,000~11,000달러입니다.
이와 관련하여 Alex는 TMTpost Media App에 단기적으로 AI는 다른 많은 기술 거품과 같다고 말했습니다. 품질이 낮은 기업이 자금을 많이 받았고 심지어 낮은 수준의 대학 교수들도 자금을 받아 새로운 스타트업을 만들어 제품이나 수익 창출에 어려움을 겪고 있습니다.
Dou Dejing은 TMTpost App에 다음과 같이 말했습니다. “ 현재 AI는 아직 기업이 경제적 수익성을 달성하는 데 도움이 되지 않는다고 생각합니다. 현재 일부 소프트웨어 회사는 부조종사를 사용하여 프로그래머의 시간과 비용을 절약할 수 있지만 아직은 불가능합니다. AI를 사용하면 프로그래머를 완전히 대체할 수 있습니다. 게다가 대형 모델 산업의 운영 비용이 너무 높기 때문에 AI의 현재 수익은 이익이 있어도 모델을 훈련하는 데 수개월이 걸리고 수천 장의 카드가 필요합니다. 모델도 비용을 상환하는 데 매우 오랜 시간이 걸릴 것입니다.”
Dou Dejing의 견해로는 당시 검색 엔진이 출현하여 모든 사람이 정보에 더 쉽게 접근할 수 있었던 것과 같습니다. 그러나 그 당시 그는 수익 창출 모델도 생각하고 있었고 나중에는 광고에 의존하여 수익을 창출했습니다. 모델. 현재 AI 분야에는 광고와 유사한 수익모델이 없다. OpenAI가 앞으로 자사 플랫폼에서 광고를 통해 수익성을 달성할 수 있을지는 현재 불분명하다. 결국 대형 모델 기업의 일일 사용자 활동은 구글 등 검색 엔진에 비해 현저히 낮고, 광고와 같은 수익 모델도 존재한다. 필요합니다.
그러나 자본에서부터 기업 자체까지 시장은 변화하고 있으며, 대형 모델 분야의 기업들은 애플리케이션 구현에 박차를 가하며 수익 창출을 위해 열심히 노력하고 있습니다.
Dou Dejing에 따르면 AI 기반 국영 기업인 Nortel Digital Intelligence는 현재 컴퓨팅 리소스의 경쟁 환경에서 기존의 여러 컴퓨팅 리소스를 효과적으로 활용하는 방법을 해결하여 AI 산업의 핵심 경쟁력을 강화하는 동시에 기업 사용량을 줄입니다. .AI 컴퓨팅 파워의 문턱을 넘어 AI 산업 발전을 돕습니다.
구체적으로 Nortel Digital Intelligence는 Hunyuan Adaptation의 핵심 기술을 활용하여 국산 칩을 보다 효율적으로 사용하여 다양한 유형의 데이터를 처리하는 동시에 데이터 보안과 모델 성능을 보장하고 "사용 가능한" 변화에서 국산 칩의 실현을 촉진하고 있습니다. "사용하기 쉽다". 동시에 AI를 광범위하게 적용하려면 기술 자체뿐만 아니라 프로세스, 시스템 및 조직에서도 혁신이 필요합니다. Nortel Digital은 AI를 구축하고 있습니다. 시대의 생산 라인은 국내 칩과 협력하는 컴퓨팅 파워 레이어 외에도 데이터 레이어는 주류 기본 모델과 오픈 소스 모델에 대한 보편적인 지원을 제공하고 신뢰할 수 있는 데이터 공간을 만듭니다. 둘째, 각 Spark 지능형 컴퓨팅에는 전시회, 로드쇼 공간, 실험실, 공개 및 비공개 세미나 등이 갖춰져 있어 산업 발전을 가속화하고 AI를 사용할 수 있게 하며 AI의 도래를 가속화합니다. 시대.
Alex는 현재 AI 분야에서는 소수의 스타트업만이 규모와 산업적 역량을 달성할 수 있다고 말했습니다. OpenAI는 추론 분야에서 잘하고 있으며 Insilico는 신약 발견 분야에서 잘하고 있지만 Google, Microsoft , Amazon 및 메타 대기업은 주류 산업 응용 분야의 모든 열쇠를 보유하고 있습니다. 매우 긍정적인 측면에서는 약물 개발 측면에서 Insilico가 전적으로 AI에 의해 생성된 약물에 대한 첫 번째 2단계 임상 연구를 완료하는 것을 보고 있습니다. "이것이 중국에서 완료된 것이 자랑스럽습니다. 만약 그렇다면 세계 최초로 승인된 AI 약물이 될 수도 있겠네요.”
Yingsi Intelligent가 올해 6월 홍콩 증권거래소에 제출한 재무 보고서 정보에 따르면, Yingsi Intelligent의 2021년과 2022년 매출은 주로 의료 연구 및 개발 서비스에서 각각 471만3000달러와 3014만7000달러가 될 것으로 예상된다. 앞으로 인실리코는 AI, 부동산, 헬스케어의 결합을 확대할 예정이며, 알렉스는 이 회사가 일부 주요 부동산 회사와 협력하고 있다고 지적했습니다.
업계 조사 데이터에 따르면 전 세계 제약 R&D 지출은 2017년부터 2021년까지 1,652억 달러에서 2,179억 달러로 증가했으며, 이 기간 동안 복합 성장률은 7.9%였습니다. 지출 규모는 2022년부터 2026년까지 2,421억 달러에서 3,130억 달러로 증가해 복합 성장률은 6.9%에 달할 것으로 예상된다.
"성공의 50%는 매우 강력한 생성 AI에 기인하고, 50%는 중국의 고품질 인재, 역량 및 직업 윤리에 기인한다고 생각합니다. AI에서 볼 수 있는 다음으로 가장 큰 생산성의 물결은 중국이 될 것이라고 생각합니다. ." 알렉스가 말했다.