AI와 3개월간 원고 36편…교수가 전문가를 다시 찾은 이유

AI가 계산을 맞혔다면 곧바로 새 과학이 될까? 물리학자 매튜 슈워츠가 10월 1일 Anthropic에 기고한 연구 사례의 답은 달랐다. 그는 Claude와 3개월간 18분야의 원고 36편을 다루고 19명의 공저자와 협업했다고 설명했다. 핵심은 AI가 혼자 과학자를 대신했다는 이야기가 아니라, 계산 결과를 의미 있는 연구 질문으로 바꾸는 데 사람 전문가가 필요했다는 경험이다.

맞는 계산과 가치 있는 발견은 다르다

슈워츠가 구축한 BootLoops는 수학·물리학·컴퓨터과학의 계산 도구를 모아 AI가 쓰고 확장하게 하는 틀이다. 특정 분야의 계산법이 생태학이나 유전학의 문제에도 연결될 수 있었다. 그러나 자신의 전문 분야 밖에서 AI가 ‘훌륭한 발견’이라고 말하면 그 의미를 판단하기 어려웠고, 다른 분야 전문가에게 확인을 요청했다고 썼다.

숲의 종 구성이 변하는 문제도 그런 사례였다. 생태학 전문가는 기존 이론이 실제 숲을 충분히 설명하지 못한다는 지적 자체보다, 차이가 왜 생기는지 설명할 다음 모델이 중요하다고 보았다. 계산을 끝내는 일과 학계가 궁금해하는 질문을 고르는 일이 달랐던 것이다. 이는 연구자가 공개한 협업 경험이며, 모든 과학 분야에서 AI의 성능을 검증한 실험 결과는 아니다.

36편을 ‘검증 끝난 논문 36편’으로 읽으면 안 된다

BootLoops의 원고 목록은 2026년 7~9월 진행한 프로젝트를 소개한다. 일부는 인간의 완전한 검수가 아직 끝나지 않아 예비 원고로 표시했고, 일부는 작성 준비 중이라고 안내한다. 원고 작업 수를 AI 단독 저술이나 동료심사를 마친 학술지 게재 수로 바꿔 읽을 근거는 없다.

결과를 믿기보다, 다시 확인할 수 있게 만든다

BootLoops가 제시하는 원칙은 AI의 설명만 믿는 방식과 다르다. 계산 결과를 별도의 실행 가능한 스크립트로 재현하고, 다른 계산 경로와 비교하며, 오차나 통과 조건을 명시한다. 모델이 ‘완료’라고 말하는 것과 검증 조건을 실제 통과하는 것을 분리하려는 구조다. 이 원칙 자체가 모든 공개 원고의 독립 재현 완료를 뜻하지는 않는다.

AI 연구 성과를 볼 때는 원고·검증·게재를 구분하고, 누가 질문을 정했으며 무엇으로 결과를 확인했는지 보는 편이 정확하다. 슈워츠는 이 작업 당시 Anthropic 방문 연구자였다는 관계도 공개했다. BootLoops 사이트는 Anthropic의 자금 지원을 명시하지만, 프로젝트의 소유·유지는 슈워츠이며 Anthropic의 새 제품은 아니라고 구분한다.