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인공지능(AI)이 과학 연구 현장에 새로운 바람을 불러일으키고 있다. 최근 미국, 중국, 유럽 등 주요 연구기관들은 ‘AI 연합 과학자(Collective AI Scientist)’ 시스템 개발에 박차를 가하며, 다수의 AI가 협업하는 ‘가상 실험실’이 실제 연구에 투입되는 사례가 늘고 있다.
ㅡ AI가 모여 ‘가상 실험실’ 꾸린다
2024년 봄, 미국 스탠퍼드대 병리학자 토마스 몬팅 교수는 혁신적인 실험실 회의를 경험했다. 회의 참석자는 모두 AI로, 신경과학자, 약물화학자 등 역할을 맡은 6개의 ‘가상 과학자’가 알츠하이머 치료 전략을 두고 치열하게 토론했다. 단 몇 분 만에 여러 차례 논의가 오갔고, 1만 자가 넘는 회의록이 생성됐다. 몬팅 교수는 “AI 연구팀이 실제 과학자들처럼 협업하며 새로운 아이디어를 쏟아냈다”면서 “과학 연구의 효율성과 창의성이 크게 높아질 수 있다”고 평가했다.
ㅡ 구글·스탠퍼드·상하이…글로벌 ‘AI 연구팀’ 경쟁
올해 2월, 구글 딥마인드는 6개의 AI가 각각 아이디어 제시, 비판, 요약 등 역할을 분담해 토론하는 ‘AI 연합 과학자’ 소프트웨어를 공개했다. 이 시스템은 생물의학 난제를 단 이틀 만에 해결하는 등 놀라운 성과를 보였다. 스탠퍼드대 역시 GPT-4o를 기반으로 한 ‘가상 실험실’을 선보였고, 사용자는 다양한 AI 에이전트를 추가해 맞춤형 모의 회의를 진행할 수 있다. 중국 상하이 인공지능 연구팀도 ‘VirSci’라는 자체 시스템을 개발 중이다.
영국 과학저널 ‘네이처’는 “이런 AI들은 단순한 챗봇이 아니라 인터넷 검색, 코드 실행, 전문 도구 활용까지 가능한 ‘에이전트형 AI’”라고 분석했다. 미국 아르곤 국립연구소 릭 스티븐스 박사는 “AI 에이전트들은 피로감 없이 복잡한 문제에 집중할 수 있다”고 말했다.
ㅡ AI 연구팀, 실제로 신뢰할 수 있나?
AI가 인간 과학자 수준의 토론을 할 수 있을까? 아직은 ‘환각’(잘못된 정보 생성) 문제가 남아 있다. 하지만 ‘논평자’나 ‘심사자’ 역할의 AI를 추가하면 오류를 걸러내고 신뢰도를 높일 수 있다는 연구 결과도 있다. 실제로 스탠퍼드대 실험에서는 논평자 AI가 참여할 때 과학 테스트 성적이 더 높아지고, 방사선 치료 설계 등 실제 문제에서도 더 논리적인 답을 내놓았다. 구글의 자체 평가에서도, 여러 AI가 협업한 답변이 인간 전문가에게 더 높은 평가를 받았다.
몇 명의 AI가, 몇 번까지 토론해야 최적의 결과가 나올지도 연구 중이다. 상하이 연구진은 “8명의 AI × 5회 발언”이 창의성에 최적이었다고 밝혔지만, 스탠퍼드 팀은 “3명 이상부터 중복이 많아지고, 3라운드 이후에는 집중력이 떨어진다”고 지적했다.
ㅡ AI의 아이디어, 얼마나 새로울까
AI 연구팀이 제시한 아이디어가 정말 혁신적인지에 대한 논란도 있다. 실제로 구글의 AI가 제안한 간 섬유증 치료 후보 약물 중 두 가지가 실험에서 효과를 보여, 인간 연구자가 고른 후보보다 더 뛰어난 결과를 내기도 했다. 반면, 일부 과학자들은 “AI가 내놓은 아이디어가 기존 연구의 연장선에 불과하다”는 의견도 있다. 그러나 AI가 기존 정보를 조합해 ‘명백한’ 결론을 도출하는 것 자체가 과학적 진보라는 평가도 적지 않다.
ㅡ 인간을 대체할까, 동반자일까?
‘네이처’는 “AI 연합 과학자는 아직 연구 보조자 역할에 가깝다”며, 자료 요약, 영감 제공, 새로운 관점 제시 등에서 연구자의 시간을 절약하고 효율성을 높여준다고 평가했다. 하지만 정말로 혁신적인 발견을 만들어낼지는 장기적인 검증이 필요하다.
아직 이 같은 다중 AI 시스템은 대중적으로 널리 쓰이지 않고 있다. 그럼에도 전문가들은 “머지않아 AI 연합 과학자가 검색 엔진처럼 연구 현장의 일상이 될 것”으로 내다본다. 다만, 스티븐스 박사는 “AI에 지나치게 의존하면 젊은 연구자의 자율적 사고와 학습 능력이 저해될 수 있다”고 경고했다. 스페인 암 연구자 바리가도 “사고 과정의 외주화는 연구의 본질을 흐릴 수 있다”고 우려했다.
과학 연구의 미래, AI와 인간의 협업이 어떤 시너지를 낼지 주목된다.
(참조 기사: https://china.huanqiu.com/article/4NQHGbEVK3e)
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