Anthropic은 지난달 생물학 연구소가 AI 에이전트를 이용해 바이러스 유전자 옆에 반복되는 DNA 패턴을 찾아냈다고 밝혔습니다. 회사는 이 패턴이 CRISPR 유전자 편집 도구와 구조가 비슷한 새로운 효소 시스템일 가능성이 있다고 설명했습니다. 최고경영자 다리오 아모데이는 이 분자 기계가 새로운 유전자 편집 방식일 수 있다고 말했지만, 연구자들은 바이러스 서열의 기능이나 유전자 편집에 활용할 수 있는지 확인하지 못했습니다. 연구 결과는 동료 심사를 거친 학술지에 발표되지 않았습니다.

Anthropic에 따르면 AI 에이전트 950개는 대규모 DNA 데이터베이스에서 RNA를 DNA로 복사하는 효소인 역전사효소를 검색했습니다. 21시간 동안 사례 3,500개를 골라낸 뒤 20개로 범위를 좁혔으며, 회사는 사람이 같은 분석을 하면 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있다고 밝혔습니다. 한 에이전트가 반복 패턴을 발견해 사람이 검토할 보고서를 작성했고, 이후 생물학 연구소 과학자들이 결과를 분석하고 시험했습니다. 연구진은 이를 세균을 감염시키는 바이러스인 박테리오파지에서 이전에 규명되지 않은 시스템이라고 불렀습니다.

외부 과학자들은 결과가 예비적이고 점진적인 발견이라고 평가했습니다. 미네소타대 유전학자 애런 엥겔하트는 이 결과만으로 유전자 편집이 가능하다는 점이나 작동 원리를 입증하지 못한다고 말했습니다. 연구자들은 추가 조사가 필요하다고 했고, MIT와 브로드 연구소의 펑 장 교수는 “진정으로 흥미롭다”고 평가했습니다. 패턴의 기능과 생명공학에서 실용적으로 쓸 수 있는지를 확인하려면 실제 실험실 실험이 필요합니다.

발표 며칠 뒤, 코펜하겐대 박사과정 연구자 마리오 로드리게스 메스트레는 미공개 연구에서 같은 바이러스 특징을 기술했다고 밝혔습니다. 그는 박사 연구에 Claude를 사용했고, 비공개 계정에 학위논문 초안과 분석 자료 등을 공유했다고 말했습니다. 메스트레는 Anthropic이 자신의 연구를 가져갔다고 입증할 수는 없다면서, ‘자율적 발견’이라는 설명과 달리 검색에 기존 과학 지식과 사람의 지시가 더 많이 작용했을 가능성이 크다고 봤습니다. Anthropic은 CNN의 논평 요청에 답하지 않았습니다. 텍사스대 교수 일리야 핀켈스타인은 이 의혹으로 과학자들이 미공개 결과를 AI 도구에 입력하기를 주저할 수 있다고 말하면서도, 별도의 연구팀들이 독립적으로 같은 결과에 도달할 수 있다고 덧붙였습니다.

AI가 과학에서 맡은 역할을 두고 연구자들의 의견도 갈렸습니다. 킹스칼리지런던의 구스타보 수드레 교수는 Claude가 지정된 데이터 세트의 분석을 요청받은 경우와 달리, 폭넓은 지시를 받고 스스로 판단해 데이터를 검색했다고 설명했습니다. 핀켈스타인은 AI가 대규모 데이터 검색과 성과 없는 경로를 빠르게 시도하는 데 효과적이지만, 전문가의 지도를 받으며 이런 반복 작업을 할 때 가장 유용하다고 말했습니다. 그는 논문 저자 6명 중 4명이 선임 분자생물학자이자 해당 분야 전문가이며, 제1저자 피터 윤은 제니퍼 다우드나 연구실에서 일한 경력이 있다고 짚었습니다. 다른 연구자들은 흥미로운 패턴을 찾는 것과 유용한 지식을 만드는 것은 거리가 멀다며 자율적 발견이라는 주장이 과학적 근거보다 앞서 있다고 지적했습니다.

Anthropic은 올해 초 Claude Science를 출시했습니다. OpenAI, Microsoft, Google DeepMind도 각각 GPT-Rosalind, Quine, Co-Scientist라는 연구 도구를 내놓았습니다. 이들 시스템은 DNA 서열 같은 과학 데이터 세트를 사용하며, 신뢰도는 학습 데이터에 달려 있습니다. 기사에서 언급한 AlphaFold의 단백질 구조 연구는 수십 년에 걸쳐 수집된 전문 데이터 세트를 활용했으며, 2024년 노벨 화학상을 받았습니다. Anthropic은 에이전트가 물리적 장치를 작동하도록 하는 하드웨어에 투자하고 있다고 밝혔지만, 임페리얼 칼리지 런던의 유발 엘라니는 생물학 실험에 필요한 섬세하고 일회성인 작업을 로봇이 처리하기까지는 아직 멀었다고 말했습니다. 수드레는 이제 Anthropic 과학자들이 실험실에서 해당 패턴을 시험해야 하며, 결과가 의미 있는지 판단하는 일은 여전히 과학자의 몫이라고 강조했습니다.

Anthropic은 지난달 생물학 연구소가 AI 에이전트를 이용해 바이러스 유전자 옆에 반복되는 DNA 패턴을 찾아냈다고 밝혔습니다. 회사는 이 패턴이 CRISPR 유전자 편집 도구와 구조가 비슷한 새로운 효소 시스템일 가능성이 있다고 설명했습니다. 최고경영자 다리오 아모데이는 이 분자 기계가 새로운 유전자 편집 방식일 수 있다고 말했지만, 연구자들은 바이러스 서열의 기능이나 유전자 편집에 활용할 수 있는지 확인하지 못했습니다. 연구 결과는 동료 심사를 거친 학술지에 발표되지 않았습니다.

Anthropic에 따르면 AI 에이전트 950개는 대규모 DNA 데이터베이스에서 RNA를 DNA로 복사하는 효소인 역전사효소를 검색했습니다. 21시간 동안 사례 3,500개를 골라낸 뒤 20개로 범위를 좁혔으며, 회사는 사람이 같은 분석을 하면 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있다고 밝혔습니다. 한 에이전트가 반복 패턴을 발견해 사람이 검토할 보고서를 작성했고, 이후 생물학 연구소 과학자들이 결과를 분석하고 시험했습니다. 연구진은 이를 세균을 감염시키는 바이러스인 박테리오파지에서 이전에 규명되지 않은 시스템이라고 불렀습니다.

외부 과학자들은 결과가 예비적이고 점진적인 발견이라고 평가했습니다. 미네소타대 유전학자 애런 엥겔하트는 이 결과만으로 유전자 편집이 가능하다는 점이나 작동 원리를 입증하지 못한다고 말했습니다. 연구자들은 추가 조사가 필요하다고 했고, MIT와 브로드 연구소의 펑 장 교수는 “진정으로 흥미롭다”고 평가했습니다. 패턴의 기능과 생명공학에서 실용적으로 쓸 수 있는지를 확인하려면 실제 실험실 실험이 필요합니다.

발표 며칠 뒤, 코펜하겐대 박사과정 연구자 마리오 로드리게스 메스트레는 미공개 연구에서 같은 바이러스 특징을 기술했다고 밝혔습니다. 그는 박사 연구에 Claude를 사용했고, 비공개 계정에 학위논문 초안과 분석 자료 등을 공유했다고 말했습니다. 메스트레는 Anthropic이 자신의 연구를 가져갔다고 입증할 수는 없다면서, ‘자율적 발견’이라는 설명과 달리 검색에 기존 과학 지식과 사람의 지시가 더 많이 작용했을 가능성이 크다고 봤습니다. Anthropic은 CNN의 논평 요청에 답하지 않았습니다. 텍사스대 교수 일리야 핀켈스타인은 이 의혹으로 과학자들이 미공개 결과를 AI 도구에 입력하기를 주저할 수 있다고 말하면서도, 별도의 연구팀들이 독립적으로 같은 결과에 도달할 수 있다고 덧붙였습니다.

AI가 과학에서 맡은 역할을 두고 연구자들의 의견도 갈렸습니다. 킹스칼리지런던의 구스타보 수드레 교수는 Claude가 지정된 데이터 세트의 분석을 요청받은 경우와 달리, 폭넓은 지시를 받고 스스로 판단해 데이터를 검색했다고 설명했습니다. 핀켈스타인은 AI가 대규모 데이터 검색과 성과 없는 경로를 빠르게 시도하는 데 효과적이지만, 전문가의 지도를 받으며 이런 반복 작업을 할 때 가장 유용하다고 말했습니다. 그는 논문 저자 6명 중 4명이 선임 분자생물학자이자 해당 분야 전문가이며, 제1저자 피터 윤은 제니퍼 다우드나 연구실에서 일한 경력이 있다고 짚었습니다. 다른 연구자들은 흥미로운 패턴을 찾는 것과 유용한 지식을 만드는 것은 거리가 멀다며 자율적 발견이라는 주장이 과학적 근거보다 앞서 있다고 지적했습니다.

Anthropic은 올해 초 Claude Science를 출시했습니다. OpenAI, Microsoft, Google DeepMind도 각각 GPT-Rosalind, Quine, Co-Scientist라는 연구 도구를 내놓았습니다. 이들 시스템은 DNA 서열 같은 과학 데이터 세트를 사용하며, 신뢰도는 학습 데이터에 달려 있습니다. 기사에서 언급한 AlphaFold의 단백질 구조 연구는 수십 년에 걸쳐 수집된 전문 데이터 세트를 활용했으며, 2024년 노벨 화학상을 받았습니다. Anthropic은 에이전트가 물리적 장치를 작동하도록 하는 하드웨어에 투자하고 있다고 밝혔지만, 임페리얼 칼리지 런던의 유발 엘라니는 생물학 실험에 필요한 섬세하고 일회성인 작업을 로봇이 처리하기까지는 아직 멀었다고 말했습니다. 수드레는 이제 Anthropic 과학자들이 실험실에서 해당 패턴을 시험해야 하며, 결과가 의미 있는지 판단하는 일은 여전히 과학자의 몫이라고 강조했습니다.