앤스로픽의 AI 생물학 연구 결과, 과학적 발견의 기준에 의문 제기

앤스로픽은 자사의 AI 시스템이 생물학 분야에서 첫 발견을 했다고 밝혔다. 회사 연구소는 Claude 에이전트를 활용해 난해한 생물학 문제를 연구하고, 인간 과학자들이 실험을 수행한다. 이번 사례에서 에이전트들은 생물학 데이터를 검색해 이미 알려진 효소 주변에서 반복되는 패턴을 찾아냈다.

회사 측은 이 패턴이 이전까지 목록에 기록된 적이 없다고 밝혔다. 하지만 에이전트들은 새로운 DNA 염기서열을 발견하거나 그 패턴의 기능을 밝혀낸 것은 아니다. 이 차이는 중요하다. 특이한 점을 발견하는 것은 연구의 유용한 출발점일 수 있지만, 그것이 왜 중요한지 입증하려면 실험과 추가 연구가 필요할 수 있다.

에이전트들은 무엇을 찾아냈나?

앤스로픽은 에이전트 950개가 21시간 만에 후보 20만 개를 추려 이 패턴을 찾아냈다고 밝혔다. 회사는 발표에서 이 패턴을 유전자 편집 기술인 CRISPR의 개발로 이어진 발견에 빗댔다. 일부 생물학자들은 이런 설명에 반발했다. 발표를 비판한 생물학자 루카스 해링턴은 특이한 군집을 찾아내는 일은 그 기능을 알아내는 것보다 흔히 더 쉽다고 말했다.

이 패턴이 새로운 것인지를 놓고도 논란이 있다. 코펜하겐대학교 생물학자 마리오 로드리게스 메스트레는 뉴욕타임스에 자기 연구팀이 이미 이 패턴을 찾아냈다고 말했다. 그는 앤스로픽 연구진이 자신과 Claude의 대화를 통해 이 사실을 알게 된 것은 아닌지 의문을 제기했다. 앤스로픽은 이를 부인했고, 메스트레는 Claude 사용을 중단하겠다고 밝혔다.

왜 ‘발견’이라는 표현이 중요한가

논쟁의 일부는 AI가 발견을 했다고 말할 때 그 의미가 무엇인지에 관한 것이다. 에이전트들은 방대한 후보군을 추리는 데 도움을 줬을 수 있지만, 연구 방향을 잡고 실험을 수행한 것은 사람이었다. 결과를 AI의 발견이라고 부르면 유용한 기여가 완전한 과학적 돌파구인 것처럼 들릴 수 있다. 반대로 그 기준에 못 미치면 비판을 자초할 수도 있다.

이 기사는 기업들이 자사 시스템이 실제로 한 일을 설명하고, 발견을 주장할 때는 높은 기준을 적용해야 한다고 말한다. 그러지 않으면 실제 진전이 평가절하되는 한편, AI가 공로를 인정받을 자격이 있는지를 둘러싼 논쟁 속에서 발견의 중요성이 묻힐 수 있다.