생성형 AI와 생명과학 웨비나

현재 생명과학 번역에 활용되고 있는 생성형 AI의 사용 사례에 관심이 있으신가요? 향후 AI 도구를 어떤 식으로 사용해야 효과적일지 알고 싶으신가요? 있을지 모를 위험과 윤리적 문제가 궁금하신가요? 아래에서 생성형 AI와 생명과학에 대해 자주 묻는 질문과 답변을 확인해 보세요.

콘텐츠 제작과 최적화에 활용하려면 생명과학과 생성형 AI를 어떻게 결합해야 할까요?

대규모 언어 모델(LLM)은 본질적으로 텍스트 완성형 기계로, 제공된 입력 내용이나 프롬프트에 대해 가장 그럴듯한 결과를 생성합니다. 이는 실제로 '정보 작업' 즉 정보를 소화하고 전달하느라 소모되는 시간 때문에 의사결정이나 창의적 활동 등 가치 있는 인간 활동이 저해되는 모든 상황에서 이 LLM이 유용하다는 것을 의미합니다.

생성형 AI를 사용하기 적합한 콘텐츠는 어떤 것이고 적합하지 않은 것은 어떤 것인가요?

일반적으로 LLM은 사람이 읽고 이해할 수 있는 것은 무엇이든 그렇게 다 할 수 있습니다. 그러나 적어도 현 단계의 LLM은 일부 상황에 적용하기에는 제약이 있습니다. 예를 들어, LLM에는 맥락 파악에 사용되는 단어 수를 뜻하는 '문맥 창' 제한이 있어 명령어 시퀀스를 지나치게 길게 입력하면 신뢰할 수 없는 결과가 나올 수 있습니다. 또한 LLM으로 사실 진술을 검증할 경우 진위를 신뢰하기 어려우며 LLM의 연산 처리나 논리적 추론 성능도 좋지 않습니다.

마지막으로 콘텐츠 유형에 따라 사이버 보안을 고려해야 하는 제약이 있습니다. 상업적 이용이 가능한 LLM을 활용하려면 정보를 타사 시스템으로 전송해야 합니다. 따라서 다음과 같은 콘텐츠를 다룰 때는 반드시 신중하게 판단해야 합니다.

• 기밀자료
• 독점자료
• 개인정보 보호 규정의 적용을 받는 자료

현재 생명과학 분야에서 생성형 AI는 어떻게 사용되고 있나요?

이 분야는 급속도로 혁신이 이루어지는 영역이지만 몇 가지 분명한 추세가 보입니다. 라이온브리지(Lionbridge)는 특정 시장이나 잠재고객에게 맞춰 새로운 콘텐츠를 생성하거나 '리믹스'할 수 있는 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어 제품정보 시트 등 적절한 데이터가 주어지면 LLM에 지시해 블로그 게시물부터 소셜 미디어 스니펫까지 다양한 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 고객의 요구사항에 따라 결과물의 스타일을 필요한 만큼 조정하거나 기존의 소스 문서 없이 교육용 콘텐츠를 생성, 수정 및 조정할 수도 있습니다.

또한 라이온브리지는 AI를 활용해 번역 및 검토 워크플로 속도를 높여 '정보 마찰'을 없애는 방안도 연구하고 있습니다. 이를 통해 전문 인력은 궁극적인 번역 품질을 좌우하는 일에 집중할 수 있습니다.

현재 라이온브리지의 생명과학 언어서비스팀은 임상 번역부터 마케팅 콘텐츠, 일반언어 요약본에 이르기까지 다양한 사용 사례에 AI를 적용하려는 고객들을 지원하고 있습니다.

향후 생명과학에 생성형 AI를 사용할 수 있는 사례에는 어떤 것들이 있나요?

미래의 혁신은 '정보 작업'이 전문 인력이 도달하려는 목표를 방해하는 영역에서 이루어질 가능성이 큽니다. 여러 생명과학 언어서비스 분야도 이러한 영역에 해당됩니다. 라이온브리지는 AI가 다음과 같은 활동을 가속화할 수 있도록 방안을 모색하고 있습니다.

• 일반언어 요약본 작성 및 편집
• 임상 워크플로에서 비교 검토 작성
• 임상시험 결과 평가를 위한 국제조화

생명과학에 생성형 AI를 도입할 경우 어떤 위험이 따를 수 있나요?

LLM은 빠르게 진화하고 있으며, 각 모델마다 서로 다른 강점과 약점이 있습니다. 다음은 현재 일반적으로 볼 수 있는 몇 가지 위험 요소입니다.

• 사실 오류: LLM은 답변을 생성하도록 설계된 모델이라 학습된 정보의 진위 여부는 평가할 수 없습니다.

• 연산: 현재 LLM은 산술 능력이 현저히 떨어집니다.

• 문맥 창 제한: 사용 가능한 계산 리소스의 제약으로 인해 상호작용 중에 LLM이 유지할 수 있는 '문맥 창'의 크기가 제한됩니다.

• 데이터 보호: 자체적으로 LLM을 호스팅하고 학습시키지 않는 한 AI 도구는 타사 시스템이나 마찬가지입니다. 이러한 AI 도구에 정보를 전송할 때는 신중하게 판단해야 합니다.

생명과학 워크플로와 콘텐츠에 AI 도구를 사용할 때의 위험성을 해소하거나 완화할 방법이 있나요?

모든 사용자에게 충분한 정보를 제공하면 AI 도구 사용에 따른 위험을 줄일 수 있습니다. AI 사용에 대한 명확한 정책을 수립하고 사용자에게 신뢰할 수 있는 최신 학습 리소스를 제공해야 하며, 정책과 교육 리소스에 기존의 규정준수 의무 내용을 실어야 합니다. EU 및 기타 지역의 규제 당국은 이미 AI의 규제를 고려하고 있습니다.

AI는 어떤 식으로 임상연구를 최적화할 수 있나요?

이 분야에서는 흥미로운 발전이 계속되고 있습니다. 예를 들어, 새로운 치료법을 위한 후보 물질을 선택할 때 AI의 역할이 점점 더 커질 것으로 보입니다. LLM은 다음을 비롯한 광범위한 임상 분야에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

• 대규모 데이터세트 또는 구조화되지 않은 데이터세트의 동화

• 안전성 감시 데이터의 관리 및 모니터링

• 임상 언어 워크플로에서 문서 작업 축소 및 의사결정 시간 단축

• 일반언어 콘텐츠 작성 지원 및 콘텐츠 접근성 향상

• 교육 및 학습 리소스의 신속한 배포 지원

생성형 AI와 생명과학을 둘러싼 윤리적 문제로는 어떤 것들이 있나요?

생성형 AI가 항상 새로운 윤리적 문제를 야기하는 것은 아닙니다. 그렇다고 해도 AI 기술을 적용할 때는 엄격한 조사를 거쳐야 합니다. 특히 우려되는 영역은 다음과 같습니다.

• 학습 또는 기타 AI 상호작용에 사용된 지식 재산의 저작권 및 소유권

• LLM과 관련된 배포 및 통합 시 ALCOA 원칙 준수

• 환자 데이터를 비롯해 개인정보 보호 규정이 적용되는 기타 데이터에 대한 엄격한 보호

• 임상데이터와 관련된 AI 워크플로에 대한 주의 강화

• 환자용 콘텐츠와 관련된 AI 워크플로에 대한 주의 강화

생명과학 분야에서 생성형 AI의 한계는 무엇인가요?

생명과학 번역 서비스 및 임상시험 번역 서비스 제공업체는 AI의 현재 한계 및 잠재적 단점 대부분을 잘 알고 있습니다. AI 역시 사람이 저지르는 것과 똑같은 종류의 실수를 저지릅니다. 어느 쪽이 저지른 실수든 라이온브리지는 이에 대응하고 실수를 방지하기 위한 정교한 견제와 균형 시스템을 개발했습니다. AI 도구가 아무리 발전해도 여전히 오류를 만듭니다. 라이온브리지는 당사 시스템을 통해 이에 대응하고 오류를 방지합니다.

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콘텐츠 제작 및 최적화, 다국어 임상시험, 임상시험 번역 등에 AI를 구현하는 일에 관심이 있으신가요? 혁신적이고 안전한 방식으로 AI를 통합한 생명과학 번역 서비스를 제공하는 라이온브리지는 번역 프로세스, 콘텐츠 생성, 일반언어 요약본 등 다양한 서비스로 고객을 지원합니다. 지금 바로 문의하여 라이온브리지가 고객의 언어 요건을 어떻게 충족해 드리는지 알아보세요.