에릭 슈미트의 지원을 받은 비영리 단체 FutureHouse가 'AI 과학자' 구축을 목표로 향후 10년 내에 이를 이루겠다고 밝히며, 과학 연구를 지원하는 AI 기반 도구와 플랫폼 및 API를 첫 주요 제품으로 출시했다.
많은 스타트업들이 과학 분야를 위한 AI 연구 도구 개발에 박차를 가하고 있으며, 일부는 막대한 벤처 캐피탈(VC) 자금력을 바탕으로 움직인다. 대형 기술 기업들 역시 과학 분야 AI에 대해 낙관적인 전망을 내놓고 있다. 실제로 구글은 올해 초에 과학자들이 가설 수립 및 실험 연구 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있는 'AI 공동 과학자(AI co-scientist)'를 공개한 바 있다.
AI 기업의 CEO들인 OpenAI와 Anthropic은 AI 도구가 특히 의학 분야에서 과학적 발견을 엄청나게 가속화할 수 있다고 자신해 왔다. 하지만 많은 연구자들은 현재 AI가 과학적 과정을 이끌어내는 데 특별히 유용하다고 여기지 않는데, 그 주된 이유는 AI의 신뢰성 때문이다.
FutureHouse는 지난 목요일에 네 가지 AI 도구, 즉 Crow, Falcon, Owl, 그리고 Phoenix를 출시했다. Crow는 과학 문헌을 검색하고 해당 내용에 대한 질문에 답할 수 있으며, Falcon은 과학 데이터베이스를 포함한 심층적인 문헌 검색을 수행한다. Owl은 특정 주제 영역의 선행 연구를 찾아주고, Phoenix는 화학 실험 계획을 수립하는 데 필요한 도구를 활용한다.
이에 따라 오늘, FutureHouse 플랫폼을 통해 최초의 공개 AI 과학자를 선보인다.
저희 AI 과학자 에이전트들은 인간보다 훨씬 광범위하고 다양한 과학적 작업을 수행할 수 있습니다. 이들을 순차적으로 연쇄 연결(chaining)함으로써, 저희는 이미 새로운 생물학 분야를 매우 빠르게 발견하기 시작했습니다. (이미지 설명 생략)
2025년 5월 1일 (샘 로드릭스)
이 비영리 단체는 블로그 게시물에서 "다른 [AI들과 달리] FutureHouse의 AI는 방대한 양의 고품질 오픈 액세스 논문과 전문 과학 도구에 접근할 수 있습니다. 또한, 투명한 추론 과정과 각 출처를 심층적으로 고려하는 다단계 프로세스를 갖추고 있습니다. 이러한 [AI]들을 대규모로 연결하여 사용한다면, 과학자들은 과학적 발견의 속도를 크게 가속화할 수 있습니다."라고 설명했다.
주목할 만한 점은, FutureHouse가 자체 AI 도구를 사용해 아직까지 과학적 돌파구나 새로운 발견을 이뤄내지 못했다는 사실이다.
'AI 과학자'를 개발하는 과정에서 핵심적인 어려움 중 하나는 수많은 변수를 예측하는 것이다. AI는 방대한 가능성 목록을 좁히는 것처럼 광범위한 탐색이 필요한 영역에서는 유용할 수 있지만, 진정한 돌파구로 이어지는 창의적인 문제 해결 능력까지 갖추고 있는지는 아직 불분명하다.
과학을 목표로 설계된 AI 시스템들의 초기 결과물은 전반적으로 기대에 미치지 못했다. 2023년 구글은 GNoME라는 AI 중 하나를 활용해 약 40가지의 신규 물질을 합성했다고 발표했지만, 외부 분석 결과 실제로 '진정한 신규 물질'은 하나도 아니었다.
AI가 가질 수 있는 기술적 결함이나 위험성, 예를 들어 환각(hallucination) 현상이 나타나는 경향 등은 과학자들이 이를 심각한 연구에 활용하는 것을 망설이게 만든다. 정교한 작업 수행에 어려움을 겪는 AI의 오작동으로 인해 잘 설계된 연구조차 오염될 가능성이 있기 때문이다.
실제로 FutureHouse는 자체 AI 도구들, 특히 Phoenix가 실수를 할 수 있음을 인정했다.
이 회사는 블로그 게시물에서 "저희는 이 제품을 '빠른 반복(rapid iteration)'의 정신으로 출시합니다. 사용하시면서 피드백을 제공해 주시면 감사하겠습니다."라고 밝혔다.
[출처:] https://techcrunch.com/2025/05/01/futurehouse-releases-ai-tools-it-claims-can-accelerate-science