Google, ‘AI 공동 과학자’를 론칭하여 발견과 혁신을 가속화

구글의 연구자들이 Gemini 2.0 플랫폼 위에 구축된 새로운 AI 시스템인 AI 공동 과학자를 소개했습니다.

이 시스템은 가상 협력자 역할을 하여 과학자들의 과학적이고 생물의학적 연구를 향상시키는 것을 목표로 합니다.

AI 공동 연구원은 새로운 가설을 생성하고, 연구 방향을 제안하며, 장기적인 과학 계획을 지원하여 다양한 분야에서, 약물 재포지셔닝, 치료 타겟 식별, 항균제 내성 등을 포함하여 발견 과정을 가속화하는데 도움을 줍니다.

이 시스템의 핵심 혁신은 그 멀티 에이전트 아키텍처에 있습니다. 단일 AI 모델에 의존하는 대신, AI 공동 연구원은 특정 기능을 수행하는 전문 에이전트들의 연합을 활용합니다.

이 에이전트들은 과학적 방법론에 영감을 받아 가설을 생성하고, 세밀하게 다듬고, 평가하는 공동 작업을 수행합니다. 예를 들어, “생성” 에이전트는 새로운 연구 아이디어를 제안하고, “랭킹” 에이전트는 이러한 아이디어를 그들의 잠재적인 영향력에 따라 비교하고 순위를 매깁니다.

시스템의 “진화”와 “반성” 에이전트는 피드백을 분석하여 가설의 품질을 반복적으로 향상시키며, “메타-리뷰” 에이전트는 전체 과정을 감독하여 연구 목표와의 일치성을 보장합니다.

이 공동 작업 접근법을 통해 시스템은 계속해서 결과를 미세 조정할 수 있습니다. 주어진 연구 목표를 관리 가능한 작업으로 분해함으로써, 슈퍼바이저 에이전트는 시스템의 작업 흐름을 관리하며, 자원을 할당하고 각 전문화된 에이전트가 역할을 수행하도록 보장합니다.

결과적으로, AI 공동 연구원은 시간이 지남에 따라 접근법을 개선하며, 제안의 품질과 참신성을 향상시킵니다.

이 자기 개선은 Elo 자동 평가 척도에 의해 주도되며, 이 척도는 생성된 가설의 품질을 모니터링하고 더 많은 연산 시간이 시스템의 성능을 향상시키는지 평가합니다.

테스트에서, 이 AI 공동 연구원은 새롭고 영향력있는 연구 아이디어를 제안하는 뛰어난 능력을 보였습니다. 예를 들어, 약물 재활용 분야에서는 급성 골수성 백혈병(AML)을 치료하기 위한 후보 약물을 제안하였습니다.

이런 제안들은 그 후 실험적 연구를 통해 유효성이 확인되었으며, 제안된 약물들의 잠재적 효능을 확인했습니다.

비슷하게, 간 섬유화 분야에서도 인공지능 공동 연구원은 상당한 치료적 잠재력을 가진 유전자표적을 찾아냈으며, 이는 인간 간 유기체에서의 실험적 검증을 받게 되었습니다.

그러나 잠재적인 이점 외에도, 최근의 설문 조사는 연구에서 AI 도입에 대한 여러 도전 과제를 드러냈습니다.

AI 도구에 대한 관심이 증가하고 있음에도 불구하고, 약 5,000명의 연구자 중 단지 45%만이 현재 자신의 작업에 AI를 사용하고 있으며, 주로 번역 및 교정과 같은 작업에 활용하고 있습니다.

AI의 정확성, 편향성, 그리고 개인정보 위험에 대한 우려가 널리 퍼져 있으며, 응답자들 중 81%가 불안을 표현하였습니다. 게다가, 참가자들 중 거의 2/3이 충분하지 않은 훈련이 AI의 효과적인 적용에 있어서 중요한 장애물이라고 지적하였습니다.

연구자들 또한 문헌의 빈틈을 발견하거나 심사위원을 추천하는 등 보다 복잡한 작업을 처리하는 AI의 능력에 대해 신중하게 접근하고 있습니다.

AI 도구들이, 특히 ChatGPT와 같은 도구들이 연구 작업 흐름에 점점 더 통합되면서, 그 사용에 대한 문제들, 특히 인용의 정확성에 대한 문제들이 떠오르고 있습니다.

예를 들어, 최근의 연구는 생성적 AI 도구에 의해 발생할 수 있는 위험성을 강조하고 있습니다. 이 도구들은 자주 인용을 잘못 속이거나 만들어 냅니다. 테스트한 200개의 기사 중 153개는 잘못되거나 부분적인 인용을 포함하고 있었습니다.

이 문제는 원고 준비와 동료 검토를 위해 AI에 의존하는 연구자들에게 우려를 불러일으킵니다. 부정확한 출처 표기는 이러한 도구에 대한 신뢰를 훼손할 수 있습니다. 출판사들은 특히 취약합니다. 오인된 저작권 표시는 그들의 명성을 훼손하고 그들의 작품의 신뢰성을 약화시킬 수 있습니다.

이런 도전들은 학계에서 AI의 책임있는 사용을 보장하기 위해 더욱 명확한 지침과 체계적인 교육의 필요성을 강조합니다. 연구자들은 이 기술을 채택함에 있어 열정과 신중함 사이에서 균형을 잡으려고 노력합니다.

그럼에도 불구하고, AI 공동 연구원은 과학적 발견을 강화하는 데 중요한 진전을 이루었습니다. AI를 활용하여 연구자들이 새로운 가설을 탐색하고, 그것들을 검증하고, 다양한 분야에서의 진전을 가속화하는 데 도움을 줍니다.

현재 이 시스템은 신뢰할 수 있는 테스터 프로그램을 통해 평가 가능하며, 연구 기관들이 실제 환경에서의 적용성과 효과성을 평가하도록 초대하고 있습니다.