#중국과학원은 지난 5월 '반석'(磐石) 이라는 이름의 과학연구 AI 모델을 발표했다. 전문 과학 데이터를 학습해 연구 전 과정에 필요한 공통지능을 제공한다. 중국은 이를 기반으로 R&D(연구·개발)를 지원할 AI 에이전트 약 2000개를 내놓겠다고 했다.
#일본 AI기업 사카나AI는 지난 3월 자사 모델 'AI-사이언티스트-v2'가 동료평가(peer-review)를 통과한 인류 최초의 '완전한 AI 생성 논문'을 생성했다고 밝혔다. 이 논문은 권위 있는 국제 학술지 '네이처'에 게재됐다.
14일 한국과학기술한림원에서 열린 제254회 한림원탁토론회에서 전문가들은 'AI 과학자(AI Scientist)'를 "가설 수립부터 실험 설계, 자율 실행, 결과 도출, 정식 학술 규격에 맞는 논문 작성까지 완전 자율적으로 작동하는 AI 모델"이라고 정의했다. 인간 과학자의 실험을 돕는 단계를 넘어 AI가 스스로 실험을 설계·수행해 논문까지 쓰는 자율적 주체가 된다는 것이다.
AI와 연구는 최근 국제 학계의 뜨거운 논쟁 거리 중 하나다. 이제현 KIST(한국과학기술연구원) AIX전략실장은 "지난주 서울에서 열린 'ICML 2026'에서 논문이 약 6300편 발표됐는데, 이중 약 1640편이 '과학을 위한 AI'를 다룬 논문이었다"고 했다. ICML은 세계 최고 권위의 AI 학회다.
이 실장은 "이번 ICML에서는 오히려 'AI의 사고 과정 및 근거에 대한 검증'을 강화해야 한다는 논문이 다수 발표됐다"고 했다. AI 생성 가설이 믿을만한지, AI가 근거로 삼은 선행연구가 실제 존재하는지 인간 연구자가 철저히 검증해야 한다는 것이다. 실제 최근에는 생성형 AI 등장 이후 논문에 '가짜 참조'가 실리는 횟수가 10배 이상 늘었다는 보고도 나왔다. 아울러 AI 성능 평가지표(벤치마크) 자체를 재평가해야 한다는 주장에도 힘이 실렸다. 연구에 AI를 활용하는 것이 일상화된 만큼 AI 자체의 신뢰도에 주목하기 시작한 것이다.
이 실장은 "그럼에도 결국 (과학계가) 가고자 하는 목표 지점은 'HOOTL'(Human Out of the Loop)"라고 했다. 인간 과학자는 전략적 감독자로 진화하고, AI 시스템은 내장된 반증 체계를 통해 완전한 자율성을 달성하는 시대가 올 것이란 전망이다.
이에 대한 해법으로 "지금 시기에는 과학자들이 (AI 이용자가 아닌) 생산자가 되어 각자의 AI 에이전트를 만들고, 특정 분야의 난제를 풀 수 있는 기준을 각각 만들어줘야 한다"고 했다. AI가 현실 세계의 연구 결과를 기반으로 철저히 시스템을 검증받고, 믿을만한 결괏값을 낼 수 있도록 '실세계 기반' 데이터와 평가 기준을 축적할 때라는 것이다.
국가과학AI연구센터를 이끄는 유용균 운영단장은 "앞으로는 전국의 모든 과학자가 자신만의 자율 연구 공간에서 성과를 만들어내는 식으로 연구의 패러다임이 바뀔 것"이라며 "(센터는) 연구 전체 과정을 자율화한 시스템을 만들어 출연연을 중심으로 제공하고, 장기적으로는 국내 학계와 산업계에도 확대할 계획"이라고 했다.