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인공지능(AI)이 새롭게 제시한 과학 가설이 가치가 있을지 아닐지 국내 AI 개발 스타트업 아스테로모프 연구자들이 판별하는 데 걸린 시간이다. 불과 3주 전만 해도 ‘AI 과학자’가 만든 가설은 단번에 ‘엉터리’임이 드러났지만 이제는 박사급 연구자조차 고개를 갸웃거리며 몇 시간씩 논의하게 됐다. 이민형 아스테로모프 대표는 “챗GPT로 대표되는 대규모언어모델(LLM)이 AI 시대 문을 열었다면, AI과학자는 AI가 단순한 도구에서 ‘지식 창출자’로 진화하고 있음을 보여주는 전환점”이라고 말했다. AI 과학자의 또 다른 이름은 ‘초지능’, 이른바 ‘슈퍼인텔리전스’다.



연체이자율  인류의 진보를 앞당긴다
스웨덴 철학자 닉 보스트롬은 2014년 출간한 저서 ‘슈퍼인텔리전스: 경로, 위험, 전략’에서 슈퍼인텔리전스를 “모든 주요 영역에서 인간 최고의 두뇌를 압도하는 지적 능력”으로 정의했다. 전문가들은 스스로 지식을 생성하고 재구성하는 능력, 새로운 가설을 직관적으로 구성해내는 ‘창발성’을 슈퍼인텔리전스의 주 중대형아파트 요 조건으로 꼽고 있다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 이달 개인 블로그 등을 통해 “인류는 슈퍼인텔리전스를 구축하는 데 가까워졌다”며 “새로운 과학적 발견을 할 수 있는 ‘과학자 AI 에이전트’ 탄생이 가능할 것”이라고 내다봤다. 그는 AI의 ‘재귀적 자기 개선’(Recursive Self-Improvement·RSI) 능력에 주목했다. RSI 후순위대출추천 는 AI가 인간의 개입 없이 스스로 자신의 코드, 알고리즘 등을 분석하고 개선하는 과정을 말한다.
바르토슈 그지보프스키 단장이 이끄는 기초과학연구원(IBS)의 인공지능 및 로봇 기반 합성연구단은 지난해 AI를 이용해 새로운 화학반응을 잇달아 발견해 학계의 주목을 받았다. 새로운 화학반응의 발견은 화학 발전의 돌파구라는 평가를 받는다. 기존 정부지원서민대출 에는 불가능했던 신소재를 합성하거나 생산 효율화를 이뤄낼 수 있고, 저분자 신약 개발처럼 미지의 물질을 설계하는 데도 결정적 기여를 할 수 있다. AI가 발견한 새 화학반응에는 발견자 이름을 붙이는 관례에 따라 ‘MACH-1’ ‘MACH-2’같이 순차적으로 명명됐다. 이 이름은 기계를 뜻하는 ‘머신’(machine)에서 유래했다.
한 개도 햇살론대출 제이영컨설팅 발견하기 어려운 화학반응을 두 개나 찾아낼 수 있었던 것은 인간이 범접하기 어려운 AI의 연구 속도 덕분이다. 일반적으로 화학반응 실험은 사람이 하루 한 개 진행하기도 벅차다. 이에 반해 합성연구단은 이보다 100배 빠른 속도로 화학반응 실험을 했다. 앞선 이론에 비춰 가능성 높은 화학반응을 AI가 제안하고, 이를 자동화된 실험 기기가 검증하는 식으로 진행한 것이 비결이다. 그지보프스키 단장은 “실험 라인을 늘리면 수백~수천 배로 속도를 올릴 수 있다”고 설명했다. 이어 “AI가 제안하고, 자동화 기기가 검증하고, 이를 다시 학습해 또 다른 화학반응을 제안하는 플랫폼을 3년 내 구축할 것”이라고 덧붙였다.
 AI가 직접 연구하고 논문까지
AI가 단순한 도구를 넘어 스스로 새로운 지식을 만들어내는 ‘지식 창출자’로 진화하고 있다는 신호는 곳곳에서 감지된다. 구글이 개발한 ‘AI 공동과학자’가 대표적인 사례다. 한때 챗GPT에 밀리며 LLM 경쟁에서 고전했던 구글은 자사 모델 ‘제미니’에 이 기능을 추가했다. 구글 AI는 영국 임페리얼칼리지런던(ICL) 연구진이 10년간 분석해 얻은 슈퍼박테리아의 항생제 내성 메커니즘을 단 2일 만에 도출해냈다. 연구진은 구글에 ‘AI가 우리 컴퓨터를 해킹했는지 확인해달라’고 요청했을 정도로 충격받았다고 한다.
일본에서도 관련 연구개발(R&D)이 활발하다. 구글 출신 연구자들이 세운 AI 스타트업 사카나AI는 지난해 “사람이 쓰지 않은 논문”을 공개하며 화제를 모았다. 이 회사는 AI가 연구 아이디어 도출부터 문헌 조사, 실험 설계 및 수행, 결과 분석, 논문 작성까지 전 과정을 스스로 수행하는 ‘AI 사이언티스트’ 시스템을 개발했다. 단순한 보조 도구를 넘어 연구 전체를 주도하는 구조라는 점에서 주목받았다.
아직 완성도 면에서는 인간 과학자를 완전히 대체하기 어렵다는 평가도 있지만 사카나AI는 이 기술 하나만으로 유니콘 기업(기업가치 1조원 비상장 기업) 반열에 올랐다. 손병호 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 부원장은 “앞으로는 AI가 각 분야에 특화된 가상 연구팀을 구성해 다학제적 문제 해결에 나설 것”이라며 “과학의 본질이 인간 중심에서 구조적으로 전환될 수 있다”고 전망했다.
 막 오른 개발 경쟁
슈퍼인텔리전스 개발을 가속화하는 동력은 단연 ‘자본’이다. 챗GPT를 개발한 오픈AI 수석과학자 출신인 일리야 수츠케버가 세운 ‘세이프슈퍼인텔리전스’(SSI)는 설립 1년 만에 누적 3조원 이상 투자를 유치하며 기업가치 40조원을 인정받았다.
미국 대형 벤처캐피털(VC) 플래그십 파이어니어링이 세운 라일라사이언시스는 생명과학부터 소재과학까지 아우르는 자동화 실험실을 구축하고 있다. 올해 초 시드 투자만으로 3000억원을 유치한 이 기업은 생물학적 가설을 AI가 스스로 세우고 실험 설계 및 시뮬레이션으로 연결하는 완전 자동화 연구 플랫폼 개발을 목표로 삼았다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원장은 “슈퍼인텔리전스는 불이나 바퀴처럼 인류 문명을 질적으로 도약시킬 새로운 도구가 될 수 있다”며 “기업·국가 간 기초과학 및 기술 격차를 지금보다 훨씬 빠른 속도로 벌릴 것”이라고 전망했다.
일각에서는 회의적 의견도 있다. 슈퍼인텔리전스라는 개념에 ‘거품’이 있다는 지적이다. 그지보프스키 단장은 “수많은 기업이 슈퍼인텔리전스를 외치지만 과학적으로 의미 있는 결과를 제시한 곳은 거의 없다”며 “AI가 유용한 도구인 건 분명하나 시뮬레이션의 밑바탕이 되는 고품질 데이터가 없으면 개념적 이상에 그칠 수 있다”고 말했다.
이우상 기자 idol@hankyung.com