AI 과학자

AI는 이미 귀중한 과학적 도구로서의 가치를 입증했다. 과연 AI가 연구 과정에서 더 핵심적인 역할을 맡을 수 있을까?

AI 기업은 자사의 존재 이유를 정당화하는 근거로 AI를 활용한 과학적 발견의 가능성을 내세우는 경우가 많다. 만약 이 기술이 결국 암을 치료하고 기후 변화를 해결한다면 그동안 AI가 배출한 모든 탄소와 저품질 영상들도 그만한 가치가 있었을 것이라는 게 이들이 내세우는 논리다.

이미 대형언어모델(LLM)은 다양한 방식으로 과학자들을 지원할 수 있다. 문헌에서 관련 연구를 찾아주거나, 학술지 논문을 초안으로 작성해 주며, 물론 코드를 작성하는 것도 가능하다. 하지만 AI 기업과 학계 연구자 모두 AI 공동 연구에 대해 훨씬 더 야심 찬 비전을 가지고 있다. 그들은 과학 연구팀의 정식 구성원으로 기능하거나, 더 나아가 인간의 제한된 지도 아래 연구 프로젝트를 시작하고 수행할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

구글 딥마인드는 수년 동안 과학용 AI에 막대한 투자를 해왔으며, 2024년에는 데미스 허사비스(Demis Hassabis) CEO와 존 점퍼(John Jumper) 이사가 단백질의 3차원 구조를 예측할 수 있는 전문 시스템 알파폴드(AlphaFold)로 노벨 화학상을 수상하면서 그 결실을 입증했다.

이제 경쟁사들도 이를 따라잡기 위해 분주히 움직이고 있다. 오픈AI는 2025년 10월 과학용 AI 전담 팀을 출범시켰고, 경쟁사인 앤트로픽도 비슷한 시기에 생물과학 분야에 초점을 맞춘 클로드의 여러 기능을 발표했다. 특히 오픈AI는 자율 연구원을 구축하는 것을 자사의 ‘궁극적 목표(North Star)’라고 말했다. 또한 최근 오픈AI는 계획된 일련의 전문 과학 모델 중 첫 번째인 GPT-로잘린드를 발표했다. 구글 역시 2월 자체 AI 공동 연구원 도구를 공개했다.

자세히 살펴보면 이러한 과학용 AI 시스템의 상당수는 여러 전문 AI 에이전트가 협력하는 형태로 구성되어 있다. 구글의 공동 연구원 시스템은 감독 에이전트, 생성 에이전트, 순위 평가 에이전트 등 여러 구성 요소를 활용해 인간 과학자가 제시한 목표에 맞춰 잠재적 가설과 연구 계획을 생성한다.

더 최근에는 제임스 주(James Zou)가 이끄는 스탠퍼드 AI 과학 연구소가 다양한 과학 분야 전문가 역할을 수행하는 에이전트들로 구성된 ‘가상 실험실(virtual lab)’을 고안했다. 연구진은 이 시스템이 코로나19를 유발하는 바이러스인 SARS-CoV-2에 결합하는 새로운 항체 단편을 설계할 수 있음을 확인했다.

그러나 인간 과학자와 달리 이러한 에이전트 팀은 아직 실제 실험실에서 직접 실험을 수행할 수는 없다. 이 한계를 극복하기 위해 일부 연구진은 LLM을 실험 수행 로봇과 결합하고 있다. 오픈AI는 2월 미국의 합성생물학 기업 깅코 바이오웍스(Ginkgo Bioworks)가 구축한 자동화 생물학 실험실과 GPT-5를 직접 연결해 AI 시스템이 인간의 개입을 최소화한 상태에서 반복적으로 실험을 제안하고 결과를 해석할 수 있도록 했다고 발표했다. 이러한 접근을 통해 시스템은 방대한 수의 실험을 수행했고, 특정 단백질 합성 비용을 40% 절감하는 공정을 만들어냈다는 것이다.

AI 기반 과학은 최첨단 연구기관과 사회 전반에 이익이 될 것으로 보인다. 그러나 연구에 따르면 의도하지 않은 결과가 발생할 가능성도 있다. 최근 〈네이처〉에 실린 연구는 개별 과학자들은 AI 도입을 통해 전문적인 이점을 얻지만 전체 과학계 차원에서는 오히려 손해가 발생할 수 있다고 지적했다. 이는 AI가 기존 데이터 세트와 문헌 분석에 특히 강하기 때문에 AI를 활용하는 과학자들이 대규모 데이터가 존재하는 기존 연구 분야로 몰리는 경향이 강해져 AI에 덜 적합한 문제를 연구하는 분야는 상대적으로 소외될 수 있다는 것이다.

과학에 AI를 효과적으로 통합하는 것은 단순한 기술적 문제가 아니다. AI 시대에 과학의 활력과 다양성을 유지하기 위해서는 과학계 전체의 지속적인 노력이 필요할 수 있다.

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