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Wired AI 31일 전

리드 호프만: "의사들이 AI를 통해 세컨드 오피언을 구해야"

IMP
7/10
핵심 요약

링크드인 공동 창립자이자 오픈AI 이사회 소속인 리드 호프만은 최첨단 AI 모델(Frontier models)을 의료 진단의 보조 도구로 적극 활용해야 한다고 주장했습니다. 그는 AI 신약 개발 스타트업 '마나스 AI(Manas AI)'를 설립하여 신약 발견 기간을 단축하고 있으며, 의사와 환자 모두 AI를 '세컨드 오피니언'으로 사용해 오진을 예방해야 한다고 강조했습니다. 또한 만성적인 의료진 부족 문제를 해결하기 위해 스마트폰에서 작동하는 무료 AI 의료 비서의 필요성을 역설했습니다.

번역된 본문

실리콘밸리에서 링크드인(LinkedIn)을 공동 창립하고 페이팔(PayPal) 및 오픈AI(OpenAI) 이사회에 재직하며 업계를 이끌어온 30년의 경력을 쌓은 리드 호프만(Reid Hoffman)이 최근 의료 분야에 주목하고 있습니다. 호프만의 스타트업인 '마나스 AI(Manas AI)'는 다양한 암 치료제 개발에서 전통적으로 느렸던 신약 발견 과정을 획기적으로 앞당기는 것을 목표로 하는 AI 엔진을 개발하고 있습니다. 유명 암 전문의 시드하르타 무케르지(Siddhartha Mukherjee)와의 저녁 식사에서 영감을 받아 설립된 이 회사는 그를 공동 창립자 겸 CEO로 영입했으며, "신약 발견에 걸리는 기간을 10년에서 수년으로 단축한다"는 사명을 가지고 있습니다.

하지만 특히 생성형 AI에 대한 호프만의 열정은 새로운 약물 표적이나 소분자(Small molecules)를 넘어 훨씬 더 넓은 분야로 뻗어 있습니다. 그는 오픈AI나 앤스로픽(Anthropic) 같은 기업들이 현재 제공하는 가장 진보되고 대규모의 최첨단 AI 모델(Frontier models)이 의료 서비스의 핵심 기반이 되어야 한다고 믿습니다.

"만약 의사로서 하나 이상의 최첨단 AI 모델을 세컨드 오피니언(Second opinion)으로 사용하지 않고 있다면, 이는 의료 과실(Malpractice)을 저지르는 것과 다름없다고 봅니다." 호프만은 지난 4월 16일 런던에서 열린 'WIRED Health' 콘퍼런스에서 이렇게 말했습니다. "이러한 AI 시스템은 의학 전용으로 특별히 학습되지 않은 경우가 많음에도 불구하고, 1조 단어 이상의 방대한 정보를 이미 습득하고 있습니다. 세컨드 오피니언으로서 이는 어떤 인간도 가질 수 없는 초능력을 제공합니다."

이러한 발언은 분명 많은 의사들을 당혹스럽게 할 것입니다. 올해 초 발표된 주요 연구에 따르면, 대형 언어 모델(LLM)은 부정확하고 변하기 쉬운 정보를 제공하는 경향이 있어 대중에게 의학적 조언을 구하는 과정에서 위험을 초래할 수 있다는 결론이 내려졌습니다. 호프만의 주장은 비판적 사고 능력을 AI 모델에 전적으로 맡기자는 것이 아닙니다. 오히려 오진을 예방할 수 있는 추가적인 정보원으로 사용해야 한다는 것입니다. 그는 자신의 건강 문제와 관련해 개인적으로 최첨단 AI 모델을 세컨드 오피니언으로 활용하고 있으며, 담당 의사들 역시 이를 참고하도록 적극적으로 권유하고 있다고 밝혔습니다.

그는 WIRED Health 청중들에게 "당신은 '아니야, 내 생각에 네 틀렸어, 이거야'라고 충분히 말할 수 있습니다. 하지만 이를 세컨드 오피니언으로 활용하지 않는다면, 의사로서도 환자로서도 큰 실수를 저지르는 것입니다."라고 역설했습니다.

광범위한 대기 명단과 만성적인 가정의 부족을 포함한 인력난으로 영국의 국민보건서비스(NHS)가 붕괴 위기에 처해 있는 상황과 관련해, 호프만은 모든 스마트폰에서 작동하는 무료 의료 비서 역할을 할 수 있는 대형 언어 모델의 필요성이 점점 더 시급해지고 있다고 보았습니다. 또한 그는 이러한 AI가 인간 의사의 진료를 받기 전 1차 트리아지(분류) 역할을 할 수도 있다고 제안했습니다. 그는 "우리는 단순히 의사가 충분하지 않고, 대부분의 사람들이 의료 서비스에 접근하기 어렵습니다. 'NHS를 어떻게 재설계해야 할까?'를 고려할 때, 모든 사람이 이 AI 의료 비서와 상호작용해야 합니다."라고 덧붙였습니다.

신약 개발 분야에서 일하는 기업인이라는 이해상충(Conflicts of interest)이 있음에도 불구하고, 호프만은 미국 식품의약국(FDA) 및 기타 규제 기관이 새로운 의약품을 평가하고, 특히 유망한 신약이 환자에게 더 빨리 제공될 수 있도록 돕는 데 AI가 더 넓은 역할을 하기를 간절히 바라고 있습니다. 그는 "실리콘밸리의 한 사람으로서, FDA 역시 생물학적 모델을 사용하여 테스트를 진행하며 '부정적 결과가 발생할 가능성이 낮으니 이 약물은 신속하게 승인 과정(Fast-track)을 밟아야겠다'라고 결정하는 시점에 도달하고 싶습니다. 하지만 그런 시기가 조만간 올 것이라고 생각하냐면, 안타깝게도 그렇지 않습니다."라고 말했습니다.

마나스 AI와 관련하여, 인간의 판단은 여전히 어떤 약물 표적을 추구할지 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 호프만에 따르면, 무케르지가 AI 엔진의 제안을 면밀히 검토하여 '황당하고 멍청한(Bonkers stupid)' 아이디어들 사이에서 진정으로 가치 있는 후보들을 가려내고 있습니다. 회사의 초기 초점은 암 치료에 맞춰져 있지만, 호프만은 AI 발견 엔진의 잠재력이 훨씬 더 크다고 확신합니다. 이를 통해 제약 산업이 전통적으로 경제성이 낮아 외면했던 만성 질환은 물론 극희귀성 질환에 대한 신약 후보물질을 발굴하는 것이 가능해질 것이라고 내다봤습니다.

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Comment Loader Save Story Save this story Comment Loader Save Story Save this story Following a three-decade career at the helm of some of Silicon Valley’s most powerful companies—cofounding LinkedIn and sitting on the boards of PayPal and OpenAI— Reid Hoffman recently turned his attention to health care. Hoffman’s startup, Manas AI, is building an AI engine that aims to fast-track the traditionally slow process of drug discovery for various cancers. Inspired by a dinner with renowned cancer physician Siddhartha Mukherjee, the company’s cofounder and CEO, its mission statement is to “shift drug discovery from a decade-long process to one that takes a few years.” But Hoffman’s enthusiasm for generative AI, in particular, stretches far beyond novel drug targets and small molecules. He believes that frontier models—the most advanced, large-scale AI models currently available from companies like OpenAI and Anthropic—should be a cornerstone of health care itself. “If as a doctor, you're not using one or more frontier models as a second opinion, my belief is you're bordering on committing malpractice,” Hoffman said, speaking at WIRED Health in London on April 16. “These AI systems, even though many of them are not specifically trained for medicine, have ingested trillion-plus words of information. As a second opinion, it is bringing superpowers that no human being has.” Such comments will undoubtedly rattle many doctors. Earlier this year, a major study concluded that large language models present risks to members of the general public seeking medical advice due to their propensity for providing inaccurate and changeable information. Hoffman’s argument is that rather than outsourcing critical thinking capabilities to AI models, people should use them as an additional source of information, one that he believes could prevent misdiagnosis. He claims to personally use frontier models as a second opinion for issues relating to his own health and insists that his personal concierge doctors do so as well. “You could very well go, ‘No, I think you’re wrong, I think it’s this,’” he told the WIRED health audience. “But if you're not using this as a second opinion, you're making a mistake, both as a doctor and as a patient.” With the UK’s National Health Service buckling under the strain of extensive waiting lists and workforce challenges, including a chronic shortage of family doctors , Hoffman believes there’s an increasingly pressing need for a large language model that could act as a free medical assistant on every smartphone. He suggests it could also serve as a form of early triage for appointments with human doctors. “We just don’t have enough doctors, most people don’t have access, and when you think about, ‘How should the NHS be redesigned?’ everyone should be interacting with this medical assistant,” he said. While he has a conflict of interest as an entrepreneur working in drug discovery, Hoffman is also keen to see AI play a wider role in assisting the FDA and other regulators in assessing emerging medicines, as well as accelerating the availability of particularly promising drugs to patients. “As a Silicon Valley person, I would love to get to a point where the FDA was also running tests with biological models, going, ‘Oh, we should fast-track this one, because the likelihood of negative consequences is lower,’” he said. “Do I think that's anytime soon? Unfortunately, no.” As for Manas AI, human judgment still plays a key role in the company’s decisions regarding which targets to pursue. Mukherjee closely reviews their AI engine’s proposals, Hoffman says, and sifts the genuinely interesting candidates from the “bonkers stupid.” While the company’s initial focus is on cancer, Hoffman believes that the potential of AI discovery engines is much broader, enabling the identification of drug candidates for chronic but also extremely rare diseases that have not traditionally been as economical for pharmaceutical companies to research. “I think in 10 years, every major disease will have target molecules that could at least make a serious difference,” Hoffman said.