AI, 데이터만으로는 과학의 끝을 볼 수 없다: 추론하는 에이전트의 시대
Published Aug 10, 2026
“물리 과학의 모든 사실은 이미 발견되었다.” 1903년, 존경받는 물리학자 앨버트 마이컬슨은 이렇게 선언했습니다. 1980년대에는 스티븐 호킹이 세기말이면 이론 물리학이 종말을 고할 것이라고 예측했죠. 그리고 오늘날, 우리는 인공지능의 폭발적인 등장을 목격하며 또다시 과학의 끝을 논하는 분위기에 휩싸여 있습니다. 심지어 노벨상까지 수반하면서 말이죠. 정말 놀랍습니다.
이러한 분위기의 중심에는 2024년 구글 딥마인드의 데미스 하사비스(Demis Hassabis)와 존 점퍼(John Jumper)가 노벨 화학상을 수상한 AlphaFold가 있습니다. 수십 년간 풀리지 않던 난제였던 단백질의 3차원 구조를 수많은 실험 데이터를 학습하여 예측해낸 이 신경망은, 마치 과학의 모든 문제를 해결할 마법 같은 열쇠처럼 보였습니다. 하사비스와 그의 팀은 AlphaFold를 “AI가 모든 과학을 디지털 속도로 가속화할 템플릿”이라 불렀고, 이 성공에 힘입어 생물학, 화학, 재료 발견을 위한 파운데이션 모델 스타트업들이 수십억 달러를 투자받으며 승승장구했습니다. 데이터와 AI의 결합이 기초적인 메커니즘을 이해하지 못한 채로도 획기적인 발견을 가능하게 한다는 믿음이 널리 퍼진 순간이었습니다.
데이터의 승리, AlphaFold: 거대한 축적의 산물
솔직히 말해서, AlphaFold의 성과는 경이롭습니다. 수십 년간 과학자들을 괴롭혔던 단백질 구조 예측 문제를 해결한 것은 인류 지식의 거대한 진보임에 틀림없습니다. 하지만 이 엄청난 성공 뒤에는 특수한 조건들이 숨어 있습니다. AlphaFold의 핵심 성공 요인은 바로 **단백질 데이터 뱅크(Protein Data Bank, PDB)**라는 방대한 데이터 세트의 존재였습니다. 약 17만 개의 실험적으로 검증된 단백질 구조를 담고 있는 이 데이터 뱅크는 딥마인드 팀이 모델을 훈련시킬 수 있는 굳건한 기반이 되어 주었습니다.
그러나 이 PDB의 탄생은 결코 간단하지 않았습니다. 무려 53년간의 국제적인 과학 협력과 최근 추정치로 약 210억 달러에 달하는 실험 연구 비용이 투입되어 만들어진 결과물입니다. 이처럼 거대한 규모의 노력을 기획하고 자금을 확보하며 실행하는 것은 악명이 높을 정도로 어렵습니다. 게다가 AlphaFold가 활용한 핵심 실험 기법인 단백질 결정학(protein crystallography)은 매우 반복적이고 신뢰할 수 있는 도구이며, 무려 25개가 넘는 노벨상이 이 기술에 기반을 두었을 정도로 안정적입니다. 이런 특수하고도 견고한 데이터 환경이 AlphaFold의 승리를 가능하게 한 것입니다.
개인적으로는 AlphaFold의 성공 사례가 마치 AI의 만능적인 힘을 증명하는 것처럼 과대 해석되는 경향이 있었다고 생각합니다. 물론 그 자체가 대단한 업적이지만, ‘데이터만 충분하면 무엇이든 가능하다’는 식의 단순한 접근은 대부분의 과학 분야에 적용하기에는 무리가 있다는 것이죠.
한계에 부딪힌 데이터 모델: 대부분의 과학은 다르다
AlphaFold와 같은 접근 방식이 모든 과학 분야의 변혁을 이끌기에 최적의 템플릿이 아닐 수 있다는 점이 점차 분명해지고 있습니다. 다른 분야에서 AlphaFold의 성공 조건을 충족하는 데는 수십 년이 걸릴 수도 있고, 아예 불가능할 수도 있습니다.
- 데이터 생성의 난이도: PDB와 같이 거대하고 일관성 있으며 정확한 데이터 세트를 구축하는 것은 대부분의 실험 과학 분야에서 사실상 불가능합니다. 세포주는 변동하고, 화학 물질에는 미량의 오염물이 섞이며, 심지어 실험실 습도까지 결과에 영향을 미칩니다. 현대 신경망을 훈련시키기에 충분할 만큼 일관되고 정확하며 확장 가능한 측정 데이터 세트를 만들려면 새로운 종류의 측정 방법과 표준화된 접근 방식이 필요하며, 이는 단시간 내에 이루어질 수 있는 일이 아닙니다.
- 자원과 응집력의 부족: PDB를 구축하는 데 필요한 막대한 자금과 전 세계적인 과학계의 응집력은 극히 드문 사례입니다. 상업적 소유권으로 인해 데이터 접근이 어려운 문제까지 고려하면, 대부분의 과학 분야에서는 이러한 조건을 맞추기가 불가능에 가깝습니다.
물론 날씨 예측, 유전체학의 상당 부분, 화학의 제한적인 영역과 같이 이러한 요구 사항이 충족되는 몇몇 분야에서는 AlphaFold 스타일의 돌파구가 곧 나타날 수 있습니다. 실제로 이미 그러한 사례도 있죠. 하지만 과학의 미해결 질문 대부분에 대해서는 단기적으로는 다른 계획이 필요합니다. 그리고 다행히도, 좀 더 조용하고 겸손하지만 매우 유망한 움직임이 시작되었습니다.
이성(Reasoning)의 시대, AI 에이전트의 부상
과학자들은 항상 불확실성 속에서 추론해왔습니다. 새로운 약물 표적을 찾아내려는 생물학자들은 완벽한 데이터 세트를 가져본 적이 없습니다. 대신 그들은 도킹 계산과 알려진 구조를 결합하고, 분자 역학을 고려하며, 소수의 결합 분석을 수행하고, 자신의 판단력을 사용하여 각 방법의 특정 강점과 실패 지점을 평가합니다. 과학의 진정한 기술은 단일 도구에 있는 것이 아니라, 많은 도구들이 만들어내는 결과를 종합하고 증거가 들어옴에 따라 수정하는 과정에 있습니다. 이것이 대부분의 실제 연구가 진행되는 방식이죠. 그러나 최근까지는 어떤 소프트웨어도 이러한 과정을 흉내 낼 수 없었습니다.
하지만 이제 **에이전트(AI agents)**가 가능하게 했습니다. 간단히 말해, 에이전트는 디지털 또는 물리적 도구에 접근하고 이를 사용할 수 있는 기능을 부여받은 AI 추론 엔진입니다. 지난 몇 년 동안 AI의 근본적인 아키텍처 변화, 특히 **대규모 언어 모델(LLMs)**에 의해 구동되는 이러한 프로그램의 확산은 과학적으로 전문화된 데이터 세트의 필요성을 극적으로 줄여주었습니다. 이는 과학 기술 발전의 근본적인 변화를 의미합니다. 즉, 반복적이고 매우 상황 의존적인 실제 연구 과정을 모방할 수 있는 디지털 도구를 만들 수 있게 된 것이죠. AlphaFold와 같은 도구가 제한된 질문에 강력한 접근 방식을 적용한다면, 에이전트는 본질적으로 **만능형(generalists)**입니다. 이는 과학을 수행하는 새로운 방식이 아니라, 인간의 발견 과정을 디지털적으로 모델링하는 것입니다.
구글이 지난 5월에 발표한 **AI 공동 과학자(AI Co-Scientist)**를 예로 들어보겠습니다. 연구자들은 한 페이지 분량의 브리핑과 목표를 제공했습니다. “항생제 내성이 박테리아 종 간에 어떻게 확산되는지 알아내라.” 이 시스템은 여러 하위 에이전트를 가동했습니다. 한 에이전트는 문헌에서 가설을 작성했고, 다른 에이전트는 동료 심사자처럼 가설을 분석했습니다. 세 번째 에이전트는 가장 강력한 후보들을 순위를 매기기 위해 토너먼트를 실행했고, 네 번째 에이전트는 최종 가설을 다듬었습니다. 그 결과, 에이전트는 내성 유전자가 박테리아 바이러스에 편승하여 확산된다는 결론을 내렸습니다. 이는 그 바이러스를 운반할 수 있는 모든 바이러스를 빌려 쓰는 방식이라는 것이죠. 이처럼 AI 에이전트는 인간 과학자의 사고 과정을 모방하여 복잡한 문제를 해결하는 데 탁월한 능력을 보여줍니다.
과학 발전의 새로운 지평을 열다: 데이터 vs. 추론
AlphaFold의 성공은 데이터의 힘을 보여주었지만, 이는 마치 거대한 퍼즐 조각을 완벽하게 맞춘 것에 가깝습니다. 그러나 대부분의 과학 연구는 정답이 정해지지 않은 수많은 가설과 실험, 그리고 실패 속에서 의미 있는 단서를 찾아 나가는 과정입니다. 이 부분에서 주목할 점은, AI 에이전트가 바로 이 ‘퍼즐 조각을 찾아 헤매는 과정’ 자체를 디지털화하고 있다는 것입니다.
AlphaFold가 특정하고 제한된 문제에 대한 깊이 있는 해결책을 제시했다면, AI 에이전트는 훨씬 더 광범위하고 불확실한 과학적 질문에 대해 탐색하고 추론하는 능력을 제공합니다. 즉, AI의 역할이 단순히 ‘데이터에서 패턴을 찾는’ 것을 넘어 ‘데이터를 바탕으로 추론하고 가설을 세우며 실험을 설계하는’ 고차원적인 인지 활동으로 확장되고 있다는 의미입니다.
업계 흐름을 보면, 앞으로는 AlphaFold와 같은 ‘데이터 중심’ 모델과 AI 에이전트와 같은 ‘추론 중심’ 모델이 상호 보완적으로 발전할 가능성이 높다고 생각합니다. 대규모 데이터가 구축된 특정 분야에서는 여전히 데이터 모델이 강력한 위력을 발휘할 것이고, 반대로 데이터가 부족하거나 실험적 변동성이 큰 대부분의 분야에서는 에이전트가 인간 과학자의 가장 강력한 조력자가 될 것입니다. AI는 과학의 끝을 알리는 종말이 아니라, 오히려 무한한 가능성의 새로운 서막을 열고 있는 셈입니다. 이성(reasoning)을 갖춘 디지털 공동 과학자와 함께라면, 우리는 인류가 상상하는 것보다 훨씬 빠른 속도로 미지의 영역을 탐험할 수 있을 것입니다.
출처
- 원문 제목: AI for science needs reasoning, not just data
- 출처: MIT Technology Review
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