과학자가 10년 걸려 푼 슈퍼박테리아 난제, 구글 AI는 이틀 만에 풀었다

연구실에서 10년 넘게 매달려 겨우 밝혀낸 과학적 난제를, 갓 나온 AI가 단 이틀 만에 똑같이 풀어냈다면 어떤 기분일까요?

영국 임페리얼 칼리지 런던의 호세 페나데스 교수 연구팀이 최근 실제로 겪은 일입니다. 슈퍼박테리아가 어떻게 항생제 내성을 획득하고 퍼지는지 연구해 온 그는, 구글이 개발 중인 연구 특화 AI 툴 '코-사이언티스트(Co-Scientist)'에 핵심 질문을 담은 짤막한 프롬프트를 넣었습니다. 그리고 정확히 48시간 뒤, 화면에는 연구팀이 수년간 검증해 온 가설과 일치하는 결론이 올라왔습니다.

BBC에 따르면 페나데스 교수는 쇼핑 도중 결과를 확인하고 충격을 받아 혼자 생각할 시간이 필요하다고 말했을 정도였습니다. 심지어 자신의 컴퓨터를 해킹한 것 아니냐며 구글 측에 확인 메일까지 보냈으나, 구글은 로컬 접근 권한이 전혀 없었다고 확인했습니다.

바이러스 꼬리를 열쇠로 쓰는 세균

연구팀의 핵심 과제는 항생제에 내성을 가진 위험한 균들이 어떻게 종의 장벽을 넘어 확산하는지 규명하는 것이었습니다.

연구팀이 세운 가설은 슈퍼박테리아가 여러 바이러스로부터 '꼬리' 조각을 탈취해 다른 숙주 세포로 침투하는 일종의 마스터키로 활용한다는 메커니즘이었습니다. 코-사이언티스트는 이 꼬리 가설을 1순위로 꼽았을 뿐만 아니라, 그럴듯한 가설 4개를 추가로 제시했습니다. 그중 하나는 연구팀조차 생각하지 못했던 방향이라 현재 실제 검증 실험에 착수한 상태입니다.

여기까지만 보면 AI가 스스로 과학적 난제를 풀어낸 세기적 혁신처럼 보입니다. 하지만 기술 매체 피벗 투 AI(Pivot to AI)와 뉴 사이언티스트 등의 후속 취재로 화려한 헤드라인 뒤에 숨겨진 반전이 드러났습니다.

무에서 유를 창조한 것이 아니다

확인 결과, 코-사이언티스트는 아무것도 없는 백지상태에서 추론을 시작한 게 아니었습니다. 사전에 페나데스 교수 연구팀이 2023년에 발표했던 논문 데이터가 주입되어 있었고, 해당 논문에는 이미 이번 가설의 기초가 되는 내용이 일부 담겨 있었습니다.

페나데스 교수 역시 이후 인터뷰에서 모든 정보가 이미 여러 논문에 파편화되어 발표되어 있었으며, AI는 흩어진 조각들을 하나로 짜 맞춘 것이라고 인정했습니다. 구글이 과거 간섬유화 치료제 후보를 발굴했다고 발표했으나 이미 알려진 약물이었거나, 딥마인드가 합성했다고 홍보한 신소재 43종이 실제로는 신물질이 아니었던 사례와 비슷한 홍보 패턴이었던 셈입니다.

왜 중요한가

구글의 마케팅이 다소 과장되었던 것은 분명하지만, 우리는 코-사이언티스트가 보여준 기능 자체를 폄하할 필요는 없다고 봅니다.

실제 연구자 입장에서 수만 편에 달하는 방대한 파편 논문들을 교차 분석해 48시간 만에 실현 가능한 가설로 재구성해 주는 능력은 그 자체로 막강한 가치를 지닙니다. 혼자서는 몇 년이 걸렸을 문헌 조사와 초기 브레인스토밍을 이틀로 압축할 수 있다면, 실험실의 시간과 예산을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.

문제는 LLM 기반 AI의 한계를 망각하고 맹신할 때 발생합니다. 이 시스템은 인간처럼 진정한 과학적 통찰을 발휘하는 것이 아니라 기존 데이터를 정교하게 재조합하는 엔진에 가깝습니다. AI가 과거 연구를 그럴듯하게 버무려 내놓은 가설을 진짜 '새로운 발견'으로 착각하고 섣불리 대규모 실험에 돌입했다가는 막대한 자원을 낭비할 위험이 큽니다.

지금의 코-사이언티스트는 연구자를 대체할 인공지능 학자가 아니라, 문헌 요약 속도가 엄청나게 빠른 리서치 조교로 보는 것이 정확합니다. 결국 이 도구를 유용하게 쓰는 방법은 맹목적 찬사가 아니라, AI가 내놓은 조각 맞추기 결과를 꼼꼼하게 검증해 낼 수 있는 인간 연구자의 날카로운 안목에 달려 있습니다.