기술/연구

과학자 대체? AI 연구 도구, 현실은 ‘아직 멀었다’

댓글 0 · 저장 0 2025.05.02 05:53

기사 3줄 요약

1 퓨처하우스, 과학 연구용 AI 도구 4종 공개
2 AI 활용한 획기적 과학 발견은 아직 없어
3 AI '환각' 등 신뢰성 문제, 여전한 한계점

AI가 과학 연구를 혁신할 거라는 기대가 뜨겁습니다. 하지만 불편한 진실은, 아직 AI가 눈에 띄는 과학적 발견을 이끌어내지 못하고 있다는 점입니다. 최근 구글의 전 회장 에릭 슈미트가 후원하는 비영리 연구소 '퓨처하우스(FutureHouse)'가 과학 연구 속도를 높여줄 AI 도구들을 공개하며 다시 한번 기대감을 높였습니다. 하지만 이 도구들이 정말 과학 연구의 판도를 바꿀 게임 체인저가 될지는 미지수입니다. 정작 퓨처하우스 스스로도 이 AI들을 이용해 새로운 과학적 돌파구를 찾았다는 소식은 아직 없습니다.

그래서 어떤 도구인데?

퓨처하우스가 내놓은 AI 도구는 총 4가지입니다. '크로우(Crow)'는 방대한 과학 논문을 뒤져 질문에 답해주고, '팰콘(Falcon)'은 좀 더 깊이 파고들어 전문 데이터베이스까지 검색합니다. '아울(Owl)'은 특정 연구가 과거에 이미 진행됐는지 확인해주며, '피닉스(Phoenix)'는 화학 실험 설계를 돕는 것을 목표로 합니다. 퓨처하우스는 이 도구들이 투명한 추론 과정을 보여주고, 품질 높은 논문 데이터에 접근하며, 전문적인 과학 장비 정보까지 활용한다고 설명합니다. 여러 단계를 거쳐 작동하는 방식이라고 합니다.

진짜 과학 혁명 가능해?

문제는 이런 도구들이 나왔음에도, 실제 과학 연구 현장에서 'AI 덕분에 엄청난 발견을 했다'는 사례는 찾아보기 어렵다는 것입니다. 이는 퓨처하우스만의 문제가 아닙니다. 구글 같은 거대 기술 기업부터 여러 스타트업까지 AI 과학 연구에 뛰어들고 있지만, 가시적인 성과는 아직 부족합니다. 오픈AI나 앤트로픽 같은 유명 AI 기업 CEO들은 AI가 의학 연구 등을 포함한 과학 발전을 엄청나게 가속할 수 있다고 장담해왔습니다. 하지만 현장의 연구자들 사이에서는 회의적인 목소리가 여전합니다.

AI, 믿을 수 있나?

가장 큰 문제 중 하나는 AI의 신뢰성입니다. AI가 마치 사실인 것처럼 틀린 정보나 존재하지 않는 정보를 만들어내는 '환각(hallucination)' 현상이 발목을 잡습니다. 예를 들어 구글의 AI 'GNoME'가 새로운 물질을 합성했다고 발표했지만, 외부 검증 결과 이미 알려진 물질이거나 존재하지 않는 물질이라는 지적이 있었습니다. 이런 환각 현상은 AI가 연구 방향을 잘못 이끌거나, 연구자들이 잘못된 정보에 기반해 시간과 자원을 낭비하게 만들 수 있습니다. AI가 내놓은 결과를 사람이 일일이 다시 검증해야 한다면, 연구 속도를 높이려다 오히려 더뎌질 수도 있습니다.

그럼 AI는 그냥 보조 역할?

진정한 'AI 과학자'를 만드는 것은 단순히 정보를 검색하고 정리하는 수준을 넘어섭니다. 예상치 못한 변수를 고려하고, 기존의 틀을 깨는 창의적인 문제 해결 능력이 필요합니다. 이는 현재 AI 기술로는 구현하기 어려운 영역입니다. 퓨처하우스 역시 자신들의 AI 도구, 특히 화학 실험을 돕는 피닉스가 오류를 일으킬 수 있다는 점을 인정합니다. 이들은 사용자 피드백을 통해 빠르게 개선해나가겠다는 입장이지만, 이는 역으로 현재 AI 기술의 한계를 보여주는 것이기도 합니다. 결국 현재 AI는 방대한 데이터를 처리하거나, 가능한 후보 물질 목록을 좁히는 등 특정하고 제한적인 작업에서는 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 과학 연구 전체를 이끌거나 혁신적인 발견을 주도하는 역할은 아직 요원해 보입니다. AI가 과학자의 똑똑한 '조수'는 될 수 있어도, 스스로 '과학자'가 되기엔 갈 길이 멀다는 것입니다. AI가 과학 연구의 속도를 높여 질병 치료나 기후 변화 대응 같은 인류의 숙제를 푸는 데 기여하리라는 기대는 여전합니다. 하지만 그러기 위해서는 지금의 한계를 넘어서는 기술적 도약이 필요합니다. AI 과학 연구는 단순한 기술 개발을 넘어, 인류의 미래가 걸린 중요한 과제라고 할 수 있습니다.