구글 딥마인드 ‘AI 공동연구자’ 실험 설계·장비 제어까지 확장

구글 딥마인드가 인공지능(AI) 연구 시스템 ‘코사이언티스트(Co-Scientist)’를 단순한 가설 생성 도구에서 실험 계획, 장비 제어, 논문 작성까지 수행하는 연구 파트너로 확장했다고 밝혔다. 구글에 따르면 이 시스템은 재료과학, 생물학, 컴퓨터과학 등 3개 분야에서 실험으로 검증된 결과를 내놨다.

코사이언티스트는 현재 제미나이 모델을 기반으로 작동하며, 연구 질문을 바탕으로 가설을 세우고 실험 계획을 짠 뒤 코드나 기계가 읽을 수 있는 실험 절차를 생성한다. 이후 실험 결과를 분석하고 과학 논문 초안까지 작성하는 방식이다. 구글은 이 과정에서 수치가 실제 실행 로그와 맞는지 확인하는 검증 모듈도 함께 적용해, AI가 그럴듯한 결과를 꾸며내는 문제를 줄였다고 설명했다.

이번 확장은 지난 2월 처음 공개된 코사이언티스트의 후속 단계다. 당시 시스템은 제미나이 2.0을 기반으로 했지만, 사실 확인과 문헌 검토에서 한계가 있다는 지적을 받았다. 구글은 이후 기능을 보강해 연구 전 과정을 더 넓게 맡길 수 있도록 했다고 밝혔다.

실험 결과도 공개됐다. 재료과학 분야에서는 연구진이 반자동 고온로와 코사이언티스트를 결합해, 기존에 주로 위험한 식각 공정으로 만들던 2차원 물질의 더 안전한 합성 경로를 찾았다. 시스템은 실험실 장비에 맞춘 성장 레시피를 제안했고, 연구진이 25차례 수정한 끝에 목표 물질과 유사한 성질을 지닌 층상 구조를 얻었다. 다만 원자 수준의 구조가 최종적으로 확인된 것은 아니라고 연구진은 밝혔다.

생물학 실험에서는 코사이언티스트가 대장균 이미지 분석 파이프라인을 자율적으로 구축해, 유전적으로 조작된 대장균 집락이 화학 농도에 따라 어떤 형태를 보이는지 예측했다. 제미나이 3 프로 이미지로 생성한 예측은 공개되지 않은 실험 결과와 네 가지 형태 특성 중 세 가지에서 일치했다. 다만 연구진은 이 시스템이 이미 알려진 조건 사이를 추론하는 수준이며, 완전히 새로운 생물학적 시스템을 예측하는 단계는 아니라고 설명했다.

컴퓨터과학 분야에서는 초기 설정 이후 인간 개입 없이 실험이 진행됐다. 코사이언티스트는 의료용 AI 구조인 ‘Agent_H’를 설계해 입력 질문을 분류하고, 여러 응답 후보를 병렬로 생성한 뒤 이를 다시 다듬는 방식을 제안했다. 이 시스템은 일부 벤치마크에서 GPT-5와 클로드 오퍼스 5를 포함한 경쟁 모델보다 높은 점수를 받았지만, 실제 의사 평가에서는 우위가 제한적이었다. 연구진은 자동 평가 지표와 임상의 판단 사이의 상관이 약하다고 지적했다.

딥마인드는 자율 연구 시스템의 핵심 문제로 AI가 사실을 꾸며내는 현상을 꼽았다. 이에 따라 허위나 표절 가능성이 있는 내용을 감점하고, 생성된 코드의 실제 실행 결과와 수치가 맞는지 별도 검증하는 구조를 넣었다. 30명의 분야 전문가가 참여한 이중맹검 평가에서 코사이언티스트는 핵심 결과를 허위로 작성한 비율이 4%였고, 검증 기능이 없을 때는 46%까지 올라갔다. 비교 시스템은 90%에 달했다.

다만 연구진은 여전히 일부 오류가 남아 있다고 인정했다. 특히 실제 코드와 맞지 않는 방법론을 매우 그럴듯하게 서술하는 경향이 관찰됐다. 그럼에도 딥마인드는 실험 피드백을 통해 스스로 개선하는 폐쇄형 연구 시스템이 과학 연구 속도를 높일 수 있다고 보고 있다.