신약 개발도 AI, 인관-기계 가교 '바이링구얼' 필요

바이오-AI 융합 전문가인 ‘바이링구얼’ 인재의 필요성이 대두되고 있다. 의학 검색엔진 펌메드(PubMed)에 등록된 ‘설명 가능한 인공지능-신약 개발 관점에서의 고찰’ 논문에 따르면, 딥러닝 기반 AI모델은 본질적으로 불투명해 ‘블랙박스’ 문제가 있고 제약·바이오 연구자들이 AI 결과를 해석하고 받아들이는 데 제한이 있다는 분석이 있다. 즉, AI가 도출해 내는 결과를 당연히 받아들이는 것이 아니라 왜 이러한 결과가 나왔는지 판단을 할 수 있어야 하는데, 단순히 결과에만 적용시킬 수는 없다는 것이다. 때문에 AI와 제약·바이오연구진 사이에서 판단을 내릴 수 있는 바이링구얼 인재의 필요성이 대두된다. 바이링구얼 인재는 데이터와 제약·바이오 관련 생물학 지식을 활용해 AI가 도출해 낸 값을 해석하고 실제 제약·바이오 연구진들이 연구에 적용할 수 있도록 가교 역할을 한다.
현재 AI 전문가와 제약·바이오 연구진이 소통하는데 어려움이 있어 협업의 효율이 낮다. AI와 제약·바이오 연구진 사이에서 소통을 중재하고 해석할 수 있는 바이링구얼 인재가 중간 역할이 중요하다. 바이링구얼 인재들을 길러내기 위해 국가 정책으로 투자해 고등·대학 교육에서 AI·데이터 과학 교육과 프로젝트 기반 학습을 하게 된다. 또 대학·병원 실습 등 산학 연계를 통해 현장 문제를 해결할 수 있는 융합 인재를 발굴할 수 있다.

이에 업계 관계자는 “현재 AI는 단순 도구 수준으로만 활용되고 있으며, AI 전문가와 제약·바이오 연구진이 서로 자기 기술이 중심이라는 생각에 갇혀 있다. 인력을 ‘1+1’으로 붙여놓는다고 해서 문제는 해결되지 않는다”며 “결국 고등학교와 대학 교육 단계부터 전공 간 경계를 허물고 두 분야를 심도 있게 다룰 수 있는 교육이 필요하다. 단순히 과목을 중복해서 듣는 수준을 넘어, 산학 연계 인턴십 등 기초부터 체계적으로 다지는 대규모 인력 양성 정책이 뒷받침돼야 한다”고 말했다.

황소원 글로벌이코노믹 기자 hwangsw715@g-enews.com