Anthropic이 생물학 및 생명과학 분야의 애플리케이션에 초점을 맞춰, "높은 영향력"을 가진 과학 프로젝트에 참여하는 연구원들을 지원하기 위한 'AI for Science' 프로그램을 시작했습니다.
지난 월요일 발표된 이 프로그램은 "과학에 대한 기여도, 제안된 연구의 잠재적 영향력, 그리고 AI가 연구 작업을 의미 있게 가속화할 수 있는 능력"을 기준으로 "자격을 갖춘" 연구원들에게 6개월에 걸쳐 최대 20,000달러 상당의 Anthropic API 크레딧을 제공합니다. 수혜자는 Anthropic이 공개한 모든 Claude 계열 모델을 포함하여 Anthropic의 표준 AI 모델군에 접근할 수 있게 됩니다.
Anthropic은 블로그 게시물에서 "고급 AI 추론 및 언어 능력은 연구원들이 복잡한 과학 데이터를 분석하고, 가설을 생성하며, 실험을 설계하고, 연구 결과를 더 효과적으로 공유하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 우리는 특히 AI가 복잡한 생물 시스템에 대한 이해, 유전 데이터 분석, 특히 전 세계적인 주요 질병 부담과 관련된 약물 개발 가속화, 농업 생산성 향상 등 관련 과정을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있는 애플리케이션을 지원하는 데 큰 관심을 가지고 있습니다"라고 밝혔습니다.
Anthropic은 AI를 과학 분야에 적극적으로 활용하려는 여러 AI 기업 중 하나입니다. 올해 초 구글(Google)은 "AI 공동 과학자(AI co-scientist)"를 공개했으며, 이 거대 기술 기업은 이를 통해 과학자들이 가설 수립 및 연구 계획 수립에 도움을 받을 수 있다고 설명했습니다. Anthropic과 주요 경쟁사인 OpenAI는 FutureHouse, Lila Sciences 등 여러 기관과 함께 AI 도구가 특히 의학 분야에서 과학적 발견을 대대적으로 가속화할 수 있다고 주장해왔습니다.
하지만 많은 연구원들은 현재 AI가 과학적 과정을 안내하는 데 특별히 유용하다고 여기지 않으며, 그 주된 이유는 AI의 신뢰성 문제입니다.
"AI 과학자"를 개발하는 과정에서 핵심 과제 중 하나는 예상치 못한 수많은 혼란 변수(confounding factors)를 예측하는 것입니다. AI는 방대한 가능성 목록을 좁히는 것처럼 광범위한 탐색이 필요한 영역에서는 유용할 수 있지만, 진정한 돌파구(breakthrough)를 이끌어내는 창의적인 문제 해결 능력을 갖추고 있는지는 불분명합니다.
과학 목적으로 설계된 AI 시스템의 초기 결과들은 대체로 기대에 미치지 못했습니다. 2023년 구글은 GNoME라는 자체 AI의 도움으로 약 40가지의 새로운 물질이 합성되었다고 밝혔지만, 외부 분석 결과 이 물질들 중 실제로 새롭다고 인정할 만한 것은 단 하나도 아니었습니다.
Anthropic은 자사 프로그램의 성과가 그 이전의 시도들보다 더 나을 것이라고 기대하고 있습니다.
이 회사는 과학적 우수성, 잠재적 영향력, 기술적 실현 가능성, 그리고 생물보안 심사 기준(제안된 연구가 유해한 응용을 가능하게 하지 않도록 하는 것)을 바탕으로 매월 첫 번째 월요일에 AI for Science 프로그램의 선발을 진행할 예정이라고 밝혔습니다. 연구원들은 회사 웹사이트의 양식을 통해 신청할 수 있으며, 접수된 신청서는 Anthropic 내부의 "관련 분야 전문가"들에 의해 검토될 것입니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2025/05/05/anthropic-launches-a-program-to-support-scientific-research