사이언스 블로그를 소개합니다

과학의 발전 속도를 높이는 것은 Anthropic 미션의 핵심입니다. Dario는 Machines of Loving Grace에서 수십 년에 걸친 과학적 진보가 불과 몇 년 만에 이루어지는 "압축된 21세기"의 가능성을 제시한 바 있습니다. 이제 그 압축의 초기 단계가 모습을 드러내고 있습니다. AI는 수학자들이 새로운 증명을 발견하도록 돕고, 과거에는 전담 팀이 필요했던 대규모 연산 분석을 개인 연구자도 수행할 수 있게 하며, 생물학자들이 수백만 개의 세포 데이터셋에서 유전자 간 기능적 관계를 규명하는 일까지 가능하게 만들고 있습니다.

컴퓨터가 계산을 외부화했듯, AI는 이제 인지의 일부를 외부화하고 있습니다. 수년간의 전문 훈련이 필요했던 작업을 AI를 활용해 더 빠르고 저렴하게 처리할 수 있는 시대가 열리고 있습니다. 이러한 변화의 속도는 과학 연구의 실천 방식과 과학 기관의 역할에 대한 사회학적 질문을 제기합니다. 연구 수련 과정은 어떤 모습이어야 하는지, AI가 논문 생산에 깊이 관여할 때 학술 문헌에 대한 신뢰를 어떻게 유지할 것인지, 그리고 병목이 '실행'에서 '방향 설정'으로 옮겨갈 때 과학자란 과연 무엇을 의미하는지 등 근본적인 물음이 뒤따릅니다.

발전 속도가 빠르긴 하지만, 이런 질문 중 일부는 아직 시기상조로 느껴질 수도 있습니다. AI의 과학적 역량은 여러 면에서 아직 베타 단계에 머물러 있기 때문입니държ다. 과학 연구 워크플로의 특정 영역에서는 이미 초인적인 성능을 보여주지만, 결과를 만들어내거나(환각), 지나치게 동조적으로 반응하거나, 해당 분야 전문가라면 쉽게 풀 문제에서 막히기도 합니다. 필즈상 수상자인 Timothy Gowers는 이 긴장 관계를 잘 포착하며 이렇게 썼습니다. "[…] AI 덕분에 연구 속도가 크게 빨라졌지만, 아직은 AI가 우리를 필요로 하는, 짧지만 즐거운 시대에 접어든 것 같다."

이 블로그가 AI와 과학이 만나는 현 시점의 가능성과 과제를 함께 논의하는 공간이 되길 바랍니다. 동시에 실질적으로도 유용한 정보를 제공하고자 합니다. 현장의 연구자들이 이 시스템을 어떻게 활용하고 있는지, AI가 어떻게 질적으로 새로운 과학 탐구 방식을 열어가고 있는지를 보여드리겠습니다.

Anthropic의 과학 이니셔티브

Anthropic은 과학 발전을 가속하기 위한 다양한 이니셔티브를 운영하고 있습니다. AI for Science 프로그램은 생물학, 물리학, 화학 등 여러 분야에서 높은 영향력을 가진 프로젝트를 수행하는 연구자들에게 API 크레딧을 지원합니다. Claude for Life Sciences는 생명과학 연구자 및 R&D 팀에게 Claude를 실질적으로 유용한 도구로 만들기 위한 전담 프로그램으로, 연구 기관, 제약사, 바이오테크 기업들과 파트너십을 맺고 있습니다. 이들 프로그램에서 비롯된 사례 연구 일부가 최근 공개되었습니다. 또한 Anthropic은 산업계, 학계, 정부가 함께 AI를 활용해 미국 과학을 가속하기 위한 수십억 달러 규모의 이니셔티브인 Genesis Mission의 핵심 파트너이기도 합니다.

더 넓은 관점에서, Anthropic 내 다수의 연구자와 팀이 모델의 핵심 과학 역량을 개선하는 데 힘쓰고 있으며, AI 기반 과학적 발견을 안전하게 가속하는 것을 목표로 삼고 있습니다.

다루게 될 내용

이 블로그에서는 크게 세 가지 유형의 글을 게시할 예정입니다:

Features(피처).
Workflows(워크플로).
Field Notes(현장 노트).

이번 소개 글과 함께 두 편의 글을 동시에 공개합니다. 하나는 Matthew Schwartz의 "Vibe Physics: The AI Grad Student"로, 실제 이론물리학 계산 과정에서 Claude를 지도하는 경험을 조명한 글입니다. 다른 하나는 과학 연구를 위한 장시간 실행 작업 오케스트레이션에 관한 튜토리얼입니다.

이 글들과 앞으로 이어질 글들은 AI가 과학 연구에 활용되는 놀라운 방식을 공유하는 데 그치지 않고, 우리가 왜 이 변화에 기대를 가져야 하는지를 다시 일깨워 주고자 합니다. 과학 연구의 병목 중 상당 부분은 연결과 실행에 있습니다. 한 분야가 알고 있는 것과 다른 분야가 필요로 하는 것 사이의 간극, 그리고 테스트·분석·반복이라는 방대한 노동 속에 병목이 존재합니다. AI가 이러한 간극을 좁혀 나갈수록, 그 영향은 연구실을 훌쩍 넘어 확장될 것입니다.