스크립트
00:00:00과학자들은 세상이 어떻게 작동하는지에 대한 이론을 세우지만, 이론을 세우는 것만으로는
00:00:11충분하지 않습니다. 그래서 우리는 실험을 구축해야 합니다. 물리적
00:00:17측정 장치를 만들어 이론을 검증하는 것이죠. 실험을 구축하는 그 과정은
00:00:24어쩌면 과학자 시간의 80%를 차지할 것입니다. 장비를 만들고, 설정을 맞추고,
00:00:32하드웨어를 디버깅하고 소프트웨어를 디버깅하죠. 이런 일들은 순수하게 과학을
00:00:40하는 것과 직접 관련은 없지만, 과학이 실제로 작동하게 만드는 핵심입니다. 앤스로픽에 합류했을 때 저는
00:00:50AI를 이용해 과학 실험 실행을 가속화하겠다는 비전을 품었습니다. 하지만 뜬구름 잡는
00:00:57터무니없는 생각이라고 여겼죠. 뇌에서 기억이 형성되는 과정을 실시간으로
00:01:07연구하는 신경과학자 아르코 바스트의 작업을 보기 전까지는 말입니다. 연구실에 합류한 지 1년이 되었고, 아주 어려운 실험을 세팅하고 있습니다.
00:01:14이 장비들이 저쪽에 있고, 저것은 맞춤형 현미경입니다. 여기에 레이저 빔이 보이시죠? 바로 이 레이저 빔이 스캔하며 움직이는 것인데,
00:01:30뇌를 이미징할 때 실제로 일어나는 현상입니다. 레이저 빔이 스캔하고
00:01:34움직이죠. 모든 것이 정밀하게 정렬되는 것이 정말 중요합니다. 수많은 부품들이 존재하고
00:01:41저는 그것들이 매끄럽게 서로 소통하기를 원합니다. 문제는 각 장치마다
00:01:49구사하는 언어가 다르다는 점입니다. 장치들이 각자의 언어로 서로 소통하게 만드는 것은
00:01:55매우 어렵지만, 아르코는 임의의 두 장치 사이에서도 작동할 수 있는 방법을 찾아냈습니다. 빔 1의 출력을 50퍼센트로 설정해 줘.
00:02:03네, 빔이 켜졌고 빔이 있습니다. 제가 그 방에 서서
00:02:10그가 실험을 실행하는 것을 지켜보았을 때, 그 순간 일종의 깨달음이 왔습니다. 그가 구축한 것은
00:02:18이 실험실에만 국한되는 것이 아니었습니다. 이 아이디어를 이용하면 AI가 세상의 그 어떤 과학 실험이라도 실행할 수 있겠다는 생각이 들었죠. 저는 기본적으로 할말을 잃었습니다.
00:02:30이거 우리 건가요? 테이블 위에 있는 건 전부 우리 것 같습니다. 좋습니다, 조립을 시작해야겠네요.
00:02:38그리하여 저와 아르코는 AI가 장치들과 상호작용할 수 있는 범용적인 방식을 만들기 위해 협력하기 시작했습니다.
00:02:46우리가 '모델 하드웨어 표준(MHS)'이라고 부르는 방식입니다. 매우 정교한 현미경을 살펴보죠. 이
00:02:53현미경은 자유도가 아주 높습니다. 움직이는 것을 보셔야 해요. 좋아, 예스 움직였다 움직였어 했어
00:03:02그래요, 모든 게 좋아 보입니다. 자, 작동하는 프로토타입이 마련되었으니 신경과학을 넘어
00:03:11다른 장치에서는 어떻게 작동하는지 테스트해야 했습니다.
00:03:15먼저 왼쪽 경계로 이동합니다. 제가 가장 먼저 한 일 중 하나는 이 로봇 팔의 안전 범위를 정의하는 것이었습니다. 테이블 밖으로 얼마나 멀리 나갈 수 있는지 말이죠.
00:03:30그래서 클로드에게 안전 범위를 벗어나도록 의도적으로 움직여 달라고 요청해 보면, 볼 수 있듯이
00:03:38이러한 동작은 MHS에 의해 거부됩니다. 오, 놀랍네요.
00:03:45지금 뭔가 집어 올릴 수 있나요? 오, 좋은 질문입니다! 클로드에게 이걸 처음부터 하라고 요청한 적이 없기 때문에
00:03:52우리에게 어떤 결과물을 만들어줄지 전혀 알 수 없습니다. 필요한 용어들이... 오, 오 잠깐만 잠깐만 뭐지
00:04:06좋아, 좋아, 대단하네요. 정말 멋졌습니다. 오늘 제가 처음부터 이걸 직접 만들 수 있었고 단 몇 분 만에 완수해 냈다는 사실 자체가 놀랍습니다.
00:04:25물론 장치를 만드는 제조사와 공급업체들과도 협력해야 합니다. 그래서 우리는 다나허와 협력하여 클로드가 그들의 라이카 현미경과 연동되도록 작업을 시작했습니다.
00:04:40클로드는 이 애플리케이션과 관련된 것을 한 번도 본 적이 없다는 점을 기억해야 합니다. 실수를 하기도 할 테니 반복적인 과정으로 생각해야죠. 과학자인 제가 이 시료를 살려 여기까지 오는 데 몇 주를 보냈고 재료비로 수천 달러를 썼다고 상상해 보세요. 알겠어요. 망치면 실험은 끝나는 겁니다.
00:05:08어떻게 생각하고 있는지조차 볼 수 있죠. 이미지를 얻기 위해 현미경 설정을 바꾸려고 멍하니 애쓰는 게 아닙니다.
00:05:23네.
00:05:23그리고 우리가 도와줘야 할 것 같아요.
00:05:27여기서 흥미로운 점은, 제가 더 높은 배율로 전환해 달라고 요청했을 때
00:05:32더 높은 배율로 가면 렌즈와 충돌할 수 있다는 점을 아주 잘 인지하고 있다는 것입니다.
00:05:39네, 정말 놀랍죠. 네, 현미경 조작법을 알고 있군요. 명령어들을 입력해서 초점이 맞은 이미지를 얻고, 그 이미지가 무엇인지 물어보고 가짜 색상을 입히는 등의 작업을 할 수 있는 단계에 이르렀다고 보십니까? 시도해 봐야겠어요.
00:05:55네, 정말 놀랍습니다. 알아내다니 멋지네요. 지금 저 다른 색상들은 뭔가요? 마젠타색, 빨간색, 분홍색으로 물든 세포벽에 대해 물어볼 수 있을까요? 그것들이 세포벽인가요? 이 구조들이 세포벽입니다. 맞습니다. 하루 만에 이뤄낸 성과가 꽤 혁신적입니다. 클로드가 걸어 들어왔고 우리는 아무것도 알려주지 않았는데 혼자 알아내고 있네요. 내일은 이걸 주도적으로 해보면 좋겠어요. 세포벽이 맞습니다. 하루 만에 이뤄낸 성과가 꽤 혁신적입니다.
00:06:17클로드가 걸어 들어왔고 우리는 아무것도 알려주지 않았는데 혼자 알아내고 있네요. 내일은 동료처럼 대우해 주어야 할 것 같아요.
00:06:38오, 저 안에서 많은 일이 일어나고 있네요.
00:06:40만약 과학자가 이걸 관찰하고자 한다면, 앉아서 기다리며 계속 추적해야 하겠죠.
00:06:46맞습니다. 몇 시간 동안요. 맞아요, 멋진 걸 발견했는데 자리를 비운 사이에 일어난 일이죠.
00:06:52클로드가 저런 대상을 찾아 추적할 수 있는 프로그램을 작성할 수 있을지 궁금하네요.
00:07:08클로드가 추적을 수행할 초기 스크립트를 거의 다 작성했습니다.
00:07:11대박이네, 오 젠장 네 네 젠장
00:07:17축하합니다. 백그라운드에서 스크립트만 실행하는 것은 허용되지 않으므로, 무엇을 하고 있는지 볼 수 있도록 UI를 구축해야 한다고 생각합니다.
00:07:23이것 봐요, 좋아 보이네요.
00:07:31해야 할 일을 하고 있어요. 네, 맞습니다. 추적 중이에요.
00:07:35내 기준으로는 3분째, 몇 분 동안 추적하고 있었네요. 말도 안 돼.
00:07:39네, 우리는 그저 쫓아가는 것을 지켜보고 있었죠.
00:07:41와, 그래요. 우리가 해냈다는 게 놀랍네요.
00:07:45아니요, 클로드가 해냈어요.
00:07:47이것은 일종의 프로토타이핑 시스템이거나, 무언가를 아주 빠르게 만들어낼 수 있는 매우 역동적인 시스템입니다.
00:07:53어쩌면 일부 과학 응용 분야에도 충분히 쓸모있을지 몰라요.
00:07:55박사과정생이 실험을 실행하는 데 2년을 낭비할 필요가 없으니 박사 연구를 더 빠르게 끝낼 수 있겠죠.
00:08:01정확합니다. 두 달이면 충분해요.
00:08:03맞습니다. 그런 다음 우리의 목표인 생물학적 질문에 집중할 수 있죠.
00:08:09아직도 믿을 수가 없네요. 정말 감명 깊었습니다.
00:08:15모델 하드웨어 표준은 수많은 새로운 유형의 과학을 위한 문을 열어준다고 생각합니다.
00:08:21가장 명확한 예시는 제약 분야입니다.
00:08:25저희 제넨텍에서는 심각하고 생명을 위협하는 질병으로 고통받는 환자들을 위한 의약품을 만듭니다.
00:08:35신약을 만들기 위해서는 수많은 반복 과정이 필요합니다.
00:08:41우리는 수천 개, 심지어 수십만 개나 수백만 개의 분자를 테스트합니다.
00:08:47환자들에게 진정으로 도움이 될 올바른 분자를 찾기 위해서 말이죠.
00:08:53그래서 우리는 클로드가 일련의 작업을 실행하는 실험을 시작할 것입니다.
00:09:01그리고 데이터를 해석하죠.
00:09:03기포가 있는 웰(well)에서 액체를 흡인하면
00:09:07정확한 이송 양을 얻지 못하게 됩니다.
00:09:09여기서 흡인하려고 한다면
00:09:11기포가 없는 웰에는 적절한 양이 들어가겠지만
00:09:15기포가 있는 곳에는 부적절한 양이 들어가게 됩니다.
00:09:17만약 클로드를 사용한다면 생산 실행 중에
00:09:21이러한 기포가 발생하는지 잠재적으로 확인할 수 있습니다.
00:09:25그리고 다행히도 맥락과 지식을 바탕으로 조정을 거칠 수 있겠죠.
00:09:29클로드가 일부 실행을 수행하고
00:09:33값을 읽은 다음 실행 매개변수를 살짝 변경하여
00:09:39폐쇄 루프 내에서 전반적인 실험을 개선할 수 있는지 확인할 것입니다.
00:09:43이 루프를 가속화한다는 것은 우리가 목표를 향해 더 많은 시도를 할 수 있음을 의미하며
00:09:53답에 더 빨리 도달할 수 있게 됩니다.
00:09:57이건 기포가 훨씬 적네요.
00:09:59두 곳에는 기포가 있지만 나머지는 없습니다.
00:10:03따라서 이쪽이 더 낫습니다.
00:10:05신약 개발 분야에서 AI가 물리적 세계와 상호작용할 수 있도록 지원하는 것은 역사상 진정으로 이번이 처음입니다.
00:10:15확실히 역사적인 일이죠.
00:10:17확실히 역사적입니다, 네.
00:10:19우리가 예측하기란 매우 어렵다고 생각합니다.
00:10:21AI와 모델 하드웨어 표준이 세상을 어떻게 바꿀지 말이죠.
00:10:2530년, 50년 뒤 미래에 말입니다.
00:10:27결국 이런 순간들이 가장 좋습니다.
00:10:39이전에는 할 수 없었던 무언가를
00:10:41이제는 할 수 있게 될 때 말이죠.
00:10:43이전에는 볼 수 없던 것을 이제는 볼 수 있게 되는 것,
00:10:45그것이 원동력입니다.
00:10:47우리가 아직 이해하지 못하는 것들을 이해하고 싶습니다.
00:10:49신약 개발에서 보게 될 발전들을 상상해 보십시오.
00:10:55양자 컴퓨팅에서 말입니다.
00:10:57핵융합 분야에서요.
00:10:59세상을 바꿀 수 있는 거대한 기술들 속에서 말입니다.
00:11:01과학자들이 이러한 기술에 접근할 수 있게 될 때 일어날 일들을요.
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