[글로벌 트렌드] "과학 연구 과정을 자동화할 수 있는 AI 모델 개발"...일본 사카나 AI 연구자들

일본 사카나 AI(Sakana.AI)의 연구자들이 과학 연구 과정 전체를 자동화할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 최근 유로뉴스가 보도했다.

AI 과학자는 문제를 식별하고 가설을 개발하며 아이디어를 구현하고 실험을 실행하며 결과를 분석하고 보고서를 작성할 수 있다.

또한 연구자들은 AI 과학자 보고서의 질을 검토하고 평가하며 연구 결과를 검증하기 위해 2차언어모델을 통합했다.

AI를 과학에 통합하는 데에는 해당 분야의 복잡성과 환각, 소유권 문제 등 도구와 관련된 지속적인 문제 때문에 어느 정도 한계에 직면해 있다.

과학계에 대한 이 기술의 영향력은 많은 사람이 생각하는 것보다 훨씬 광범위할 수 있으며 연구자들이 명확히 공개하지 않고 사용하는 경우가 많다.

올해 초에 발표된 연구에 따르면 지금은 잘 알려진 AI 챗봇인 챗GPT가 출시된 이후 학술논문의 글쓰기 패턴과 특정 단어 사용을 분석한 결과 약 6만건의 연구논문이 AI 도구를 사용해 개선되거나 다듬어졌을 것으로 추정된다.

과학 연구에 AI를 사용하면 일부 윤리적 문제가 발생할 수 있지만 올바르게 사용하면 해당 분야에서 새로운 발전을 이룰 수 있는 기회가 될 수도 있다. 유럽연합집행위원회(EC)는 AI가 과학적 혁신을 위한 촉매이자 과학 과정에서 핵심 도구로 작용할 수 있다는 입장이다.

AI 과학자 프로젝트는 아직 초기 단계로 연구자들은 지난달 사전 인쇄 논문을 발표했으며 이 시스템에는 몇 가지 주목할 만한 한계가 있다.

연구자들이 자세히 설명한 몇 가지 결함에는 아이디어의 잘못된 구현, 기준선과의 불공정한 비교, 결과 작성 및 평가 시의 중대한 오류 등이 포함됐다.

그럼에도 불구하고 사카나 AI의 연구 과학자이자 창립 멤버인 로버트 랭은 이러한 문제를 중요한 발판으로 보고 더 많은 리소스와 시간을 투자하면 AI 모델이 크게 개선될 것으로 예상했다.

랭은 "이미지 생성 모델, 현재의 챗봇, 텍스트·비디오 모델과 같은 머신러닝 모델의 역사를 생각해보면 이러한 모델들은 종종 결함이 있고 생성된 이미지가 시각적으로 그다지 만족스럽지 않은 상태에서 시작되는 경우가 많다"고 말했다.

그는 "다만 시간이 지나면서 더 많은 집단적 자원을 투입함에 따라 그들은 훨씬 더 강력해지고 훨씬 더 유능해졌다"고 덧붙였다.

AI 과학자는 테스트를 받았을 때 성공을 보장하기 위해 예상치 못한 추가 조치를 취하는 등 인간 연구자의 행동을 모방하는 행동을 보임으로써 일정 수준의 자율성을 보였다.

다만 개발자들은 AI 과학자가 인간 연구자를 대체하기 위한 것이 아니라 그들의 업무를 보완하기 위한 것이라고 설명한다.

랭은 "많은 AI 도구가 인간을 완전히 대체하지 않고 오히려 인간이 원하는 수준에서 일할 수 있게 해줄 것으로 본다"고 말했다.

또 "AI 모델의 현재 한계를 감안할 때 인간의 검증은 여전히 ​​AI가 생성한 연구의 정확성과 신뢰성을 보장하는 데 중요하다"며 "동료 검토 및 연구 방향 설정과 같은 분야에서도 필수적이다"고 밝혔다.

랭은 AI가 과학 연구에 통합되는 과정이 진행됨에 따라 투명성이 필요하다고 강조했다.

이를 달성하기 위한 한 가지 방법은 AI가 생성한 논문에 워터마크를 추가하는 것이다. 이를 통해 AI의 기여 내용을 공개할 수 있다고 했다.

랭은 "이 모든 것이 반복적으로, 집단적으로 개발돼 안전하게 배포될 수 있도록 하는 것이 중요하다고 믿는다"고 말했다.

모델에 대한 오픈 소스 코드를 제공하고 개발 과정을 투명하게 공개하는 것도 과학 분야에서 이러한 AI 시스템의 윤리적 사용을 뒷받침할 수 있다.

링은 "우리는 오픈 소스 모델이 이 논의에 많은 것을 더할 수 있다고 생각한다. 기본적으로 민주화의 관점에서 이 과정이 매우 저렴하기 때문에 모든 사람이 참여할 수 있고 일찍부터 참여해야 한다고 생각한다"고 말했다.

그는 AI 과학자 프로젝트를 통해 과학 연구의 미래와 AI가 그 안에서 어떤 역할을 하는지에 대한 보다 폭넓은 논의가 촉발되기를 기대한다고 덧붙였다.

랭은 "우리는 이것을 생성적 과학적 발견을 위한 일종의 GPT-1 모멘트로 생각한다"며 "다른 분야에서 AI가 초기 단계에 있는 것처럼 과학 분야에서 AI의 진정한 잠재력이 이제 막 실현되기 시작했다"고 말했다.

[데일리e뉴스= 전규식 기자]