Peter Attia MD - AI and Longevity: Hypothesizing What Lies Ahead | Mike Israetel
이 대화는 미래의 건강 유지와 기술 발전에 대한 논의로 시작됩니다. 화자는 만약 미래에 건강을 유지하는 것이 불필요하게 된다 하더라도 후회하지 않을 것이라고 말합니다. 이는 건강을 유지하는 것이 미래의 불확실성에 대한 대비책이기 때문입니다. 또한, 인류의 역사와 기술 발전의 속도를 비교하며, 미래의 기술 발전이 질병 치료와 같은 문제를 해결할 수 있을 것이라고 예측합니다. 특히, 인공지능(AI)의 발전이 이러한 변화를 가속화할 것이라고 강조합니다.
AI의 발전은 약물 개발과 생물학적 문제 해결에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 예를 들어, AI는 단백질 구조 예측과 약물 후보 물질의 개발을 가속화할 수 있습니다. 이는 약물 개발의 초기 단계에서 AI가 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 또한, AI는 임상 시험의 효율성을 높이고, 새로운 약물의 시장 출시를 가속화할 수 있습니다. 이러한 기술 발전은 규제 문제를 해결하는 데도 도움이 될 것입니다.
결론적으로, AI와 기술 발전은 미래의 건강 문제 해결에 중요한 역할을 할 것이며, 이는 인류의 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 발전이 이루어지기 위해서는 규제 문제와 같은 장애물을 극복해야 합니다.
Key Points:
- 미래의 건강 유지와 기술 발전의 중요성
- AI의 발전이 약물 개발에 미치는 영향
- 규제 문제 해결의 필요성
- 기술 발전이 인류의 삶의 질 향상에 기여
- 미래의 불확실성에 대비한 건강 유지 전략
Details:
1. 🌿 건강을 위한 선택과 후회 없는 삶
- 만성 질환을 최대한 늦추기 위해서는 균형 잡힌 식단과 규칙적인 운동이 중요합니다. 예를 들어, 하루 30분간의 유산소 운동은 심장 건강을 개선하고 혈압을 낮추는데 효과적입니다.
- 스트레스 관리를 위한 명상과 충분한 수면은 정신 건강을 증진시키며, 이는 전반적인 웰빙에 기여합니다.
- 정기적인 건강 검진을 통해 조기 발견 및 예방이 가능하며, 이는 건강 수명을 증가시킬 수 있습니다.
- 흡연과 과도한 음주를 피하는 것은 만성 질환의 위험을 줄이는 데 필수적입니다.
2. 🔭 인류 역사와 미래 예측의 한계
- 인류 역사에서 250,000년 동안 변화의 속도는 거의 없었으며, 5,000년 전 농업의 시작, 수백 년 전 산업 혁명을 통해서만 큰 변화가 있었다.
- 역사적 예측은 대부분 정확하지 않았으나, Ray Kurzweil은 60%에서 70%의 정확도로 미래를 예측했다는 점에서 예외적이었다.
- Kurzweil은 인공지능의 발전을 2029년으로 예측했으나, 현재는 AGI가 2027년까지 도달할 것이라는 논의가 있다.
- 과거에는 미래의 기술 발전과 경제적 변화를 예측하기 어려웠다.
- 최근에는 인공지능과 같은 기술의 빠른 발전으로 인해 미래 예측의 복잡성이 증가하고 있다.
- 예를 들어, 기후 변화와 같은 대규모 글로벌 이슈는 예측을 더욱 어렵게 만든다.
3. 🚀 인공지능의 발전과 미래 가능성
- 레이 커즈와일의 예측이 점점 현실화되고 있으며, 2045년을 기점으로 급격한 기술적 도약이 예상됨.
- 2030년대에는 거의 모든 종류의 질병에 대한 해결책이 개발될 가능성이 높음.
- 계산 능력의 발전 속도가 무어의 법칙을 능가하고 있으며, 인공지능이 이 속도를 더욱 가속화하고 있음.
- 과거의 예측과 비교해 볼 때, 현재의 발전 속도는 낙관적일 수밖에 없음.
- 인공지능은 자율 주행 자동차, 개인화된 의료 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 이는 경제와 일상 생활에 큰 영향을 미칠 것으로 보임.
- 최근 몇 년 간 AI를 활용한 기업의 수익이 평균 40% 증가하였으며, 이는 AI 기술의 상용화가 가속화되고 있음을 시사함.
4. 🔬 생물학 혁신에서 AI의 역할
- 구글의 딥마인드 프로젝트는 지난해 단백질 접힘 문제를 해결했으며, 이는 주요 제약 회사들과의 첫 계약을 체결하는 데 기여했습니다. 이는 단백질 구조 예측의 정확성을 높여 약물 개발 시간을 단축할 수 있는 중요한 전환점을 제공했습니다.
- 2030년대에 AI는 산업적으로 설계된 효소를 통해 단백질 변성을 역전시킬 수 있을 것으로 예상됩니다. 이는 새로운 형태의 치료법 개발에 기여할 수 있습니다.
- AI는 현재 인간보다 훨씬 더 스마트하며, 앞으로는 더 많은 분야에서 인간을 능가할 것입니다. 특히, 복잡한 문제 해결에서 AI의 역할은 더욱 중요해질 것입니다.
- AI는 약물 개발의 초기 단계에서 분자 식별 과정을 크게 개선할 수 있습니다. 이는 높은 정확도의 예측을 통해 임상 시험의 성공률을 높이고, 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
- AI는 임상 시험의 각 단계를 효율적으로 처리하여, 10년 후에는 시장에 혁신적인 약물이 동시에 출시될 수 있게 할 것입니다. 이는 의료 분야의 혁신과 환자의 치료 접근성을 증가시키는 데 기여할 것입니다.
5. 💡 AI가 선도하는 약물 개발 혁신
- AI는 단백질 구조만으로 후보 약물을 제안할 수 있으며, 이는 목표 수용체에 얼마나 잘 결합하는지를 평가하여 약물의 활성을 예측할 수 있습니다.
- 모든 인간 단백질과 후보 약물의 상호작용을 시뮬레이션하여 최적의 약물 선택 기준을 도출할 수 있으며, 이는 곧 현실화될 수 있는 접근 방식입니다.
- 새로운 주요 우울증 장애 약물인 'Jeepperone(상품명: Exua)'는 AI 기술 없이 특정 뇌 부위의 세로토닌 수용체만을 타겟으로 하여 부작용을 최소화하는 예시를 제공합니다.
- 2단계 접근법을 통해 특정 근육 성장만을 타겟으로 하는 약물 개발이 가능하며, 이는 AI에 의해 거의 100% 정확도로 달성될 수 있습니다.
- AI가 약물 개발에서 과대평가되었다는 의견이 있지만, 실제로는 AI의 잠재력은 과소평가될 수 없습니다. 특히 인간의 뇌와 기계 인터페이스, 정신 업로딩 기술이 2040년대에 실현될 가능성이 높습니다.