생성형 AI 활용에 있어서 화학·바이오 분야의 기회와 한계 - 챗GPT가 20022년 11월 말 초거대 언어 생성형 AI로 출시된 이래, 세상 사람들은 놀라운 경험을 하고 있으며 2023년 3월 14일 현재 챗GPT-4가 업그레이드되어 그 성능과 발전 속도가 가속화되고 있음 - 챗GPT의 출시 이후 사람들은 이를 이용하여 일의 효율성과 생산성을 높일 수 있다는 기대를 갖고 있는 한편, 또 다른 한편에서는 자신의 직업이 사라질지도 모른다는 두려움이 있음 • AI는 이제 돌이킬 수 없는 대세이므로 인터넷처럼 이를 어떻게 잘 활용하느냐에 따라, 개인에게는 자신의 성장과 효율성에 크게 기여할 것으로 보임 • 사회적으로는 AI 디바이드가 생기지 않도록 국가적인 차원에서 AI 교육이 필요함 - 챗GPT를 화학·바이오 분야에서 어떻게 활용할 수 있는가에 대해서는 개인이 처해진 위치에 따라 다르겠지만, 학생이나 구직자의 경우에는 직업탐색이나 취업전략 그리고 면접요령 등에 대한 정보를 어렵지 않게 구할 수 있고, 실험실이나 연구실에 있는 전문가들의 경우 문서나 논문들의 요약, 화학구조 생성 및 예측, 약물 디자인, 바이러스 예측 등 그 활용 범위가 매우 넓음 - 화학·바이오 분야에서 이용할 수 있는 생성형 AI의 종류는 챗GPT와 같은 범용 목적의 AI뿐만 아니라 화학 분야에 특화된 ChemGPT와 ChemBert 그리고 바이오 분야에 특화된 BioGPT와 BioBert 그리고 의료 분야에 특화된 Bio ClinicalBert, MedBert 등이 있음 - 생성형 AI는 사람의 질문(Prompt)에 대해 답변을 체계적으로 잘 정리하고 제시하지만 AI의 답변이 갖는 문제점들과 한계점들이 분명히 있어 사실관계에 관한 사항은 반드시 전문가의 지식을 비롯한 다른 경로를 통해 확인할 필요가 있음 • AI는 자료의 근거를 제시할 수 없으며, 제시되는 출처라도 신뢰할 수 없는 경우가 많음 • 자료에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서는 반드시 출처와 사실관계를 확인해야 함 | 
