[메디먼트뉴스 양경모 기자] 인공지능(AI)이 직접 코드를 짜면서 과학 연구의 패러다임이 바뀌고 있다. 오픈AI는 '코딩 에이전트' AI를 활용해 소프트웨어 개발 부담을 줄이고, 과학자들이 연구 자체에 더 집중할 수 있게 됐다는 내용의 현장 보고서를 공개했다.
오픈AI는 28일(현지시간) 공개한 보고서에서 유전체학 등 방대한 데이터를 다루는 과학 컴퓨팅 분야의 혁신 사례를 소개했다. 그동안 과학 연구에 필수적인 소프트웨어는 소규모 연구팀이 개발하는 경우가 많아 개발 속도가 느리고 유지보수가 어려워 연구 발견의 속도를 저해하는 요인으로 꼽혔다.
AI 코딩 에이전트는 이런 상황을 바꾸고 있다. AI가 소프트웨어 구현과 같은 지루하고 반복적인 작업을 대신 처리하면서 개발 비용과 시간을 크게 단축시킨다. 이에 따라 연구자의 역할은 코드를 직접 짜는 '구현자'에서 AI에게 만들 것을 지시하고 결과가 과학적으로 타당한지 검증하는 '총괄자'로 변하고 있다.
이번 보고서는 생명 과학 분야를 중심으로 8개 프로젝트를 분석했다. 오픈AI의 코덱스(Codex)와 같은 AI 에이전트를 활용한 결과, 소규모 팀이 이전에는 훨씬 더 많은 시간이나 전문 인력이 필요했던 작업을 해낼 수 있을 정도로 개발 속도가 크게 빨라진 것으로 나타났다.
다만 AI의 등장은 새로운 과제를 낳았다. 엔지니어링 전문성 부족이 과거의 병목이었다면, 이제는 AI가 내놓은 결과물을 검증하는 것이 새로운 병목 현상으로 떠올랐다. AI 에이전트는 명백한 오류가 있는 결과물에도 종종 자신감을 표출해 인간의 최종 판단이 반드시 필요했다.
연구 프로젝트들은 한 번에 결과물을 완성하는 방식이 아닌, 전체 목표를 작은 단위로 나눠 AI의 결과물을 계속 평가하고 수정하는 반복적인 과정을 거쳤다. 특히 AI가 초안을 빠르게 만들어내도, 세부적인 오류나 미묘한 수치 차이를 해결하는 '마지막 1마일'을 완료하는 데 가장 많은 노력이 들었다.
보고서는 장기적인 관리 책임의 중요성도 강조했다. AI 덕분에 소프트웨어 개발이 쉬워졌지만, 명확한 소유자와 유지보수 계획 없이는 오늘날의 최신 코드가 미래의 '방치된 코드'가 될 수 있다고 지적했다.
오픈AI는 "코딩 에이전트의 등장은 연구자들이 소프트웨어를 더 많이 생산할 수 있다는 것 이상의 의미를 갖는다"며 "연구의 방향을 정하고, 결과를 검증하며, 도구를 관리하는 등 가장 중요한 과학적 질문과 결정에 더 집중할 수 있게 됐다는 것이 더 깊은 변화"라고 설명했다.
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