인공지능(AI) 스타트업 ‘사카나 AI’는 구글의 트랜스포머 논문 저자 중 한 명이 일본 도쿄에 설립한 회사다.
일본 시장에서 일찌감치 일본어 전용 대형 언어 모델 (LLM)을 출시했다.
최근 이 회사는 과학 연구를 자동화하는 AI시스템, ‘AI과학자’를 개발했다고 발표했다.
기존의 AI가 주로 특정 문제 해결에 초점을 맞추었다면,
“AI과학자”는 연구 아이디어의 생성부터 실험 수행, 결과 도출 및 논문 작성에 이르기까지 전 과정을 자동화한다.
즉 AI가 스스로 연구를 수행하여 새로운 지식을 발견한다는 것을 의미한다.
사람만이, 그것도 많은 교육 훈련을 받은 과학자들만이 수행할 수 있었던 연구 작업을 자동화 시킨 것이다.
인간만이 수행할 수 있었던 업무가 AI로 대처되는 또 하나의 놀라운 사례로 기록된다.
‘AI과학자’를 사용한 사례는 많이 발표되지는 않았지만 그 잠재력은 대단해 보인다.
‘사카나 AI’가 최근 발표한 논문에 의하면 ‘AI과학자’는 자율적으로 연구를 설계한다.
이 시스템은 먼저 연구 주제를 스스로 선정하고, 해당 주제에 적합한 가설을 설정한다.
그 다음에는 이 가설을 테스트하기 위한 컴퓨터 코드를 작성하고, 실험을 진행한다.
그 결과를 분석하여 결론을 도출한다. 마지막으로, 그 결과를 과학 논문 형식으로 정리하여 발표 가능한 수준으로 제시한다.
심지어 작성한 논문을 검토하는 동료 평가 과정도 있어, 연구 결과를 검증하고 개선책을 제공한다.
실험 방식이 컴퓨터 코드 운영에 국한되어있지만 이러한 ‘AI 과학자’가 가져올 수 있는 혁신은 실로 엄청나다.
우선, 과학 연구의 효율성을 크게 향상 시킬 수 있다.
기존 연구 방식에서는 수 개월, 심지어 수년이 걸리는 연구 과정을 AI의 도움으로 단기간에 완료할 수 있다.
인간이 미처 생각하지 못했던 새로운 발견을 가능하게 하고, 기존의 AI로 해결하기 어려웠던 복잡하고 추상적인 문제를 해결하는 새로운 가능성을 제시한다.
이 기술의 도입은 과학계에 긍정적 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있으나, 동시에 중요한 윤리적 질문을 제기한다.
첫 번째로, AI가 신뢰할 수 있을 지에 대한 의문이다.
AI는 데이터와 알고리즘에 기반하여 결정을 내리기 때문에, 데이터나 알고리즘에 편향이 있다면 결과 또한 왜곡될 가능성이 크다.
또 ‘AI 과학자’의 연구 결과가 안전을 보장하지 못한다.
생물학적 연구에서 AI가 예측하지 못한 방식으로 실험을 수행하여 위험한 결과를 초래할 수 있다.
더욱이, AI가 생성한 연구 결과가 충분히 검증되지 않은 상태에서 발표된다면, 그로 인해 신뢰성에 심각한 타격을 입을 수 있다.
이와 같은 경우, 인간이 중간에 개입하여 문제를 조기에 발견하고 대응할 수 있는 시스템이 필요하다.
또한, ‘AI 과학자’의 도입으로 인한 연구자의 역할 변화도 중요한 문제다.
AI가 대부분의 연구 과정을 수행하게 된다면 인간 연구자들의 직무가 크게 축소될 가능성도 배제할 수 없다.
연구자들은 단순히 AI가 생성한 결과를 검토하고 승인하는 수준으로 역할이 축소될 위험성이 있다.
AI는 인간 과학자를 대체하는 것이 아니라, 인간 과학자의 역량을 강화하는 새로운 협력 모델을 구축해야 한다.
궁극적으로, AI는 인간 연구자의 동반자로서, 우리의 한계를 보완하고, 새로운 가능성을 열어주는 도구가 되어야 한다.
그러나 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는, 기술적 혁신과 더불어 윤리적 성찰이 균형을 이루어야 한다.
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김진형 교수
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다. UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했다.
‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다.
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인공지능(AI) 스타트업 ‘사카나 AI’는 구글의 트랜스포머 논문 저자 중 한 명이 일본 도쿄에 설립한 회사다.
일본 시장에서 일찌감치 일본어 전용 대형 언어 모델 (LLM)을 출시했다.
최근 이 회사는 과학 연구를 자동화하는 AI시스템, ‘AI과학자’를 개발했다고 발표했다.
기존의 AI가 주로 특정 문제 해결에 초점을 맞추었다면,
“AI과학자”는 연구 아이디어의 생성부터 실험 수행, 결과 도출 및 논문 작성에 이르기까지 전 과정을 자동화한다.
즉 AI가 스스로 연구를 수행하여 새로운 지식을 발견한다는 것을 의미한다.
사람만이, 그것도 많은 교육 훈련을 받은 과학자들만이 수행할 수 있었던 연구 작업을 자동화 시킨 것이다.
인간만이 수행할 수 있었던 업무가 AI로 대처되는 또 하나의 놀라운 사례로 기록된다.
‘AI과학자’를 사용한 사례는 많이 발표되지는 않았지만 그 잠재력은 대단해 보인다.
‘사카나 AI’가 최근 발표한 논문에 의하면 ‘AI과학자’는 자율적으로 연구를 설계한다.
이 시스템은 먼저 연구 주제를 스스로 선정하고, 해당 주제에 적합한 가설을 설정한다.
그 다음에는 이 가설을 테스트하기 위한 컴퓨터 코드를 작성하고, 실험을 진행한다.
그 결과를 분석하여 결론을 도출한다. 마지막으로, 그 결과를 과학 논문 형식으로 정리하여 발표 가능한 수준으로 제시한다.
심지어 작성한 논문을 검토하는 동료 평가 과정도 있어, 연구 결과를 검증하고 개선책을 제공한다.
실험 방식이 컴퓨터 코드 운영에 국한되어있지만 이러한 ‘AI 과학자’가 가져올 수 있는 혁신은 실로 엄청나다.
우선, 과학 연구의 효율성을 크게 향상 시킬 수 있다.
기존 연구 방식에서는 수 개월, 심지어 수년이 걸리는 연구 과정을 AI의 도움으로 단기간에 완료할 수 있다.
인간이 미처 생각하지 못했던 새로운 발견을 가능하게 하고, 기존의 AI로 해결하기 어려웠던 복잡하고 추상적인 문제를 해결하는 새로운 가능성을 제시한다.
이 기술의 도입은 과학계에 긍정적 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있으나, 동시에 중요한 윤리적 질문을 제기한다.
첫 번째로, AI가 신뢰할 수 있을 지에 대한 의문이다.
AI는 데이터와 알고리즘에 기반하여 결정을 내리기 때문에, 데이터나 알고리즘에 편향이 있다면 결과 또한 왜곡될 가능성이 크다.
또 ‘AI 과학자’의 연구 결과가 안전을 보장하지 못한다.
생물학적 연구에서 AI가 예측하지 못한 방식으로 실험을 수행하여 위험한 결과를 초래할 수 있다.
더욱이, AI가 생성한 연구 결과가 충분히 검증되지 않은 상태에서 발표된다면, 그로 인해 신뢰성에 심각한 타격을 입을 수 있다.
이와 같은 경우, 인간이 중간에 개입하여 문제를 조기에 발견하고 대응할 수 있는 시스템이 필요하다.
또한, ‘AI 과학자’의 도입으로 인한 연구자의 역할 변화도 중요한 문제다.
AI가 대부분의 연구 과정을 수행하게 된다면 인간 연구자들의 직무가 크게 축소될 가능성도 배제할 수 없다.
연구자들은 단순히 AI가 생성한 결과를 검토하고 승인하는 수준으로 역할이 축소될 위험성이 있다.
AI는 인간 과학자를 대체하는 것이 아니라, 인간 과학자의 역량을 강화하는 새로운 협력 모델을 구축해야 한다.
궁극적으로, AI는 인간 연구자의 동반자로서, 우리의 한계를 보완하고, 새로운 가능성을 열어주는 도구가 되어야 한다.
그러나 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는, 기술적 혁신과 더불어 윤리적 성찰이 균형을 이루어야 한다.
김진형 교수
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다. UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했다.
‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다.