Sakana AI가 'The AI Scientist' 프레임워크를 학술지 네이처(Nature)에 게재하며 과학계의 중대한 이정표를 세웠다. 이 시스템은 아이디어 구상과 문헌 조사부터 실험 코딩, 그리고 최종 LaTeX 논문 작성에 이르기까지 머신러닝 프로젝트의 전 과정을 관리하는 완전 자율 연구 방식을 지향한다. 이는 인공지능이 단순한 보조 도구를 넘어 독립적인 연구 수행 주체로 진화하고 있음을 시사한다.

해당 시스템은 인간 과학자의 탐구 과정을 시뮬레이션하기 위해 Agentic tree search를 활용하여 복잡한 연구 경로를 탐색한다. 실제로 과학 분야의 '튜링 테스트' 일환으로 시스템이 생성한 미수정 논문들을 ICLR 컨퍼런스 워크숍에 제출한 결과, 한 논문이 인간 심사위원의 승인 기준을 통과했다. 특히 블라인드 심사 과정에서 인간 연구자들이 제출한 논문의 절반 이상보다 더 뛰어난 성과를 거두며 그 가능성을 증명했다.

연구진은 대규모 평가를 위해 인간의 의사결정을 높은 정확도로 모방하는 'Automated Reviewer'를 구축했다. 분석 결과, 기반이 되는 파운데이션 모델의 성능이 향상될수록 도출되는 과학적 성과물의 품질도 비례하여 높아지는 Scaling law가 뚜렷하게 관찰되었다. 비록 현재는 할루시네이션이나 방법론적 엄밀함의 한계와 같은 과제가 남아있으나, 이는 AI가 전 세계 과학적 발견을 가속화하는 지치지 않는 파트너가 될 미래를 예고한다.

Sakana AI가 'The AI Scientist' 프레임워크를 학술지 네이처(Nature)에 게재하며 과학계의 중대한 이정표를 세웠다. 이 시스템은 아이디어 구상과 문헌 조사부터 실험 코딩, 그리고 최종 LaTeX 논문 작성에 이르기까지 머신러닝 프로젝트의 전 과정을 관리하는 완전 자율 연구 방식을 지향한다. 이는 인공지능이 단순한 보조 도구를 넘어 독립적인 연구 수행 주체로 진화하고 있음을 시사한다.

해당 시스템은 인간 과학자의 탐구 과정을 시뮬레이션하기 위해 Agentic tree search를 활용하여 복잡한 연구 경로를 탐색한다. 실제로 과학 분야의 '튜링 테스트' 일환으로 시스템이 생성한 미수정 논문들을 ICLR 컨퍼런스 워크숍에 제출한 결과, 한 논문이 인간 심사위원의 승인 기준을 통과했다. 특히 블라인드 심사 과정에서 인간 연구자들이 제출한 논문의 절반 이상보다 더 뛰어난 성과를 거두며 그 가능성을 증명했다.

연구진은 대규모 평가를 위해 인간의 의사결정을 높은 정확도로 모방하는 'Automated Reviewer'를 구축했다. 분석 결과, 기반이 되는 파운데이션 모델의 성능이 향상될수록 도출되는 과학적 성과물의 품질도 비례하여 높아지는 Scaling law가 뚜렷하게 관찰되었다. 비록 현재는 할루시네이션이나 방법론적 엄밀함의 한계와 같은 과제가 남아있으나, 이는 AI가 전 세계 과학적 발견을 가속화하는 지치지 않는 파트너가 될 미래를 예고한다.