구글, 과학 연구 돕는 에이전트 'AI 코사이언티스트' 개발

구글이 ‘딥 리서치’와 비슷한 기능을 활용해 연구자들의 과학 연구를 지원하는 인공지능(AI) 에이전트 ‘AI 코사이언티스트(AI co-scientist)’를 개발했다. AI를 과학적 발전에 활용하려는 구체적인 사례다.

구글은 19일(현지시간) AI 코사이언티스트’를 공개하며, 새로운 가설과 연구 제안을 생성하고 과학 및 생물 의학적 발견 속도를 높이는 다중 에이전트 AI 시스템이라고 소개했다.

이 시스템은 멀티모달 데이터 처리가 가능하며, 외부 시스템과 연동해 작업을 수행하는 도구 사용 기능을 갖춘 '제미나이 2.0'을 기반으로 구동된다.

연구자들은 챗봇 인터페이스를 통해 AI 코사이언티스트와 상호작용할 수 있다. 예를 들어, 기존 의약품의 새로운 임상 적용 가능성을 탐색하는 목표를 입력하면 AI가 이를 실현할 수 있는 가능성 있는 방법을 제안한다. 또 여러 단락으로 구성된 연구 계획을 생성하고, 프로젝트와 관련된 데이터를 포함하는 학술 논문을 검색해 제공한다.

사용자는 AI 코사이언티스트의 출력을 다양한 방식으로 맞춤 설정할 수 있다. 단순히 연구 목표를 입력하는 대신, 목표를 달성하기 위한 제안서를 제출하고 AI에 검토를 요청할 수도 있다. AI의 초기 응답에 피드백을 제공해 개선을 유도할 수도 있다.

AI 코사이언티스트는 단순한 문헌 검토 및 요약을 수행하는 것을 넘어, 독창적인 지식을 발견하고, 실제로 새로운 연구 가설을 생성할 수 있도록 설계됐다. 이를 위해 딥 리서치 에이전트를 활용해 심층 연구 기능을 강화했다.

내부적으로 6개 이상의 AI 에이전트가 서로 협력하는 구조로 설계됐으며, 연구 계획을 생성하는 과정에서 각자 다른 역할을 수행한다.

첫번째 에이전트인 '제너레이션(Generation)'은 사용자가 연구하려는 과학적 현상을 분석하고, 이를 설명할 수 있는 여러 가설을 생성한다. 이후 '랭킹(Ranking)'이라는 두번째 에이전트가 보조 AI 에이전트들의 도움을 받아 가설을 추려낸다.

보조 에이전트 중 하나인 '프록시미티(Proximity)'는 중복된 연구 아이디어를 제거하며, 또 다른 에이전트는 공개된 과학 데이터를 활용해 남은 연구 제안을 검토한다.

'이볼루션(Evolution)'이라는 보조 에이전트는 AI 코사이언티스트의 출력을 더 쉽게 이해할 수 있도록 단순화하는 기능을 수행한다.

이 과정에서 AI 코사이언티스트는 '테스트 타임 컴퓨트'를 활용한다. 이는 AI 모델이 응답을 생성할 때 추가 연산 자원을 투입해 출력의 품질을 향상하는 추론 방법이다.

또 연구 수행 과정에서 개별 AI 에이전트들은 '슈퍼바이저(Supervisor)' 에이전트에 의해 조정된다. 이 에이전트는 사용자 프롬프트 처리 과정에서 발생하는 연산량 통계를 수집하며, 이를 기반으로 언제 처리 과정을 종료하고 최종 응답을 제공할지를 결정한다.

AI 코사이언티스트는 초기 테스트에서도 유의미한 성과를 보였다. 스탠포드대, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 미국 휴스턴 메서디스트 병원 등과 협력한 실험에서 수년에 걸쳐 도출된 가설을 며칠 만에 생성한 것으로 알려졌다.

또 스탠포드대 연구진이 간섬유증(liver fibrosis) 치료를 위한 기존 약물 재활용 방법을 찾는 연구에서도 도움을 줬다. 연구진은 AI가 제안한 약물이 해당 질병 치료에 효과적일 가능성이 높다고 평가했다.

구글은 "AI 코사이언티스트는 생물의학뿐만 아니라 다양한 과학 분야에서 AI의 활용 가능성을 보여준다"라며 "딥마인드의 '알파폴드'가 연구자들에게 새로운 연구 방식을 제시한 것처럼, AI 코사이언티스트 역시 과학 연구의 패러다임을 변화시킬 것"이라고 강조했다.

이와 관련, 오픈AI의 딥 리서치도 일부 직군의 문서 탐색 및 보고서 작성을 대체할 수 있다는 평이 나왔다. 샘 알트먼 오픈AI CEO는 지난해 9월 블로그를 통해 "AI는 어려운 문제를 해결할 수 있는 도구를 제공하고 우리가 생각하지 못했던 새로운 길을 마련할 수 있도록 도와줄 것"이라고 전망했다.  

박찬 기자 cpark@aitimes.com