[이노바저널=AI 기술 전문 기자] 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 인공지능(AI)이 과학적 발견의 전 과정을 주도하는 ‘연구 자동화’ 실험을 본격적으로 확대하며 과학계에 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 기존 AI가 방대한 데이터 분석이나 결과 예측에 머물렀다면, 이제는 스스로 가설을 세우고 실험을 설계하며 결과까지 검증하는 이른바 ‘AI 과학자(AI Scientist)’의 단계로 진입했다는 평가다.

협업하는 AI: ‘단일 모델’에서 ‘팀 체제’로의 진화

이번 딥마인드 연구의 핵심은 ‘다중 에이전트(Multi-agent) 시스템’의 도입에 있다. 그동안의 AI 연구가 하나의 거대언어모델(LLM)에 모든 문제를 맡기는 방식이었다면, 딥마인드는 이를 세분화하여 전문화된 역할을 수행하는 개별 에이전트들을 투입했다.

• 가설 수립 에이전트: 수백만 건의 기존 문헌과 데이터를 학습해 기존 과학계가 놓친 새로운 가설을 제안한다.

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• 실험 설계 에이전트: 제안된 가설을 증명하기 위한 최적의 실험 경로와 변수를 설정하고, 시뮬레이션 환경을 구축한다.

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• 검증 및 분석 에이전트: 실험 결과 데이터를 토대로 가설의 타당성을 평가하며, 오류 발견 시 스스로 수정안을 제시한다.

이러한 구조는 실제 연구실에서 교수와 연구원, 분석가가 협업하는 유기적 체계를 디지털로 구현한 것과 유사하다. 각 에이전트가 실시간으로 피드백을 주고받으며 ‘자기 개선(Self-improvement)’ 과정을 거치기 때문에, 단일 모델보다 훨씬 정교하고 복잡한 연구를 수행할 수 있는 것이 강점이다.

생물학에서 재료과학까지… ‘실험실의 가속화’ 현실화

현재 이 시스템은 생물학적 단백질 구조 분석과 신소재 개발을 위한 재료과학 분야에서 집중적으로 테스트되고 있다.

특히 재료과학 분야의 성과는 독보적이다. 수만 가지 원소 조합 중 유망한 후보를 추려내는 데 수년이 걸리던 과정을 단 몇 주로 단축하고 있다. 이는 단순히 속도의 향상을 넘어, 인간 연구자가 선입견이나 관습 때문에 놓칠 수 있는 ‘비직관적인 화학 구조’나 ‘생물학적 결합’을 AI가 데이터적 직관으로 찾아낼 수 있다는 점에서 그 가치가 더욱 크다.

 ‘AI 과학자’의 탄생: 기대와 남겨진 과제

전문가들은 이번 실험을 통해 “실험실 단위에서 AI 과학자가 현실화되는 결정적 단계에 진입했다”고 분석한다. 딥마인드의 행보는 단순한 연구 보조 도구를 만드는 수준을 넘어, 인류의 ‘과학적 발견 메커니즘’ 자체를 자동화하려는 시도로 풀이된다.

하지만 기술적 완성도와 별개로 해결해야 할 과제도 적지 않다.

1. 신뢰성 및 물리적 검증: AI가 도출한 가설이 실제 물리 법칙과 일치하는지 정교하게 검증할 수 있는 시스템적 보완이 필요하다.

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3. 윤리적 가이드라인: AI가 생물학적 무기나 치명적인 위험 물질 제조에 오용될 가능성을 원천 차단할 강력한 안전장치가 필수적이다.

 [이노바저널 인사이트] 연구자의 역할, ‘수행’에서 ‘디렉팅’으로

구글 딥마인드의 이번 발표는 단순히 기술적 진보를 의미하지 않는다. 이제 과학 연구의 핵심 역량이 ‘인간과 AI의 협업’을 넘어, ‘AI 에이전트 간의 협업을 관리하는 인간의 능력’으로 이동하고 있음을 시사한다.

미래의 과학자는 더 이상 직접 파이펫을 잡거나 데이터 클렌징에 시간을 쏟지 않을 것이다. 대신 AI 에이전트 팀의 ‘디렉터’로서 인류에게 가장 필요한 연구 목표를 설정하고, AI가 내놓은 결과물 속에서 새로운 가치를 발견하는 고차원적 역할에 집중하게 될 것으로 보인다.

딥마인드의 실험이 성공적으로 확장된다면, 우리는 기후 위기 극복, 난치병 정복, 무한 에너지 구현 등 인류의 난제를 해결할 ‘지능의 대폭발’ 시대를 맞이하게 될 것이다.

기자=최득진 주필(법학박사, AI 리서치 컨설턴트, AXINOVA AI 교육 연구소 소장, AXINOVA 평생교육원 원장, 교육사회 전문가, 사회분석 전문가, ChatGPT AI 1급 지도사)