오픈AI가 인간 없이 과학 문제를 해결하는 ‘AI 연구원(AI Researcher)’ 개발을 앞으로 몇년 간 회사의 최우선 순위 프로젝트라고 강조했다. 이를 위해 엄청난 자본을 투자할 예정이라고 밝혔다.
야쿠부 파초키 오픈AI 수석 과학자는 20일(현지시간) MIT 테크놀로지 리뷰와의 인터뷰를 통해 AI 연구원을 앞으로 최우선 순위(North Star) 프로젝트로 설정했다고 말했다.
이를 위해 추론 모델과 자율 에이전트, 해석 가능성 기술을 통합해 완전 자동화 연구 시스템을 구축할 계획이다.
이미 공개한 것처럼 올해 안으로 ‘자율 AI 연구 인턴’을 개발하고, 2028년에는 다중 에이전트 기반의 완전한 연구 시스템을 구현한다는 로드맵을 확인했다.
특히 이 프로젝트를 위해 30기기와트(GW)의 전력과 수십만개의 GPU, 그리고 약 1조4000억달러(약 2100조원)의 막대한 투자가 뒷받침될 것이라고 강조했다.
이에 대해서는 얼마 전 오픈AI 과학팀을 이끄는 케빈 웨일 부사장이 세부적인 내용을 밝힌 바 있다. 오픈AI는 수학 정리 증명부터 생명과학, 정책 문제까지 인간이 처리하기 어려운 복잡한 과제를 수행하는 것을 목표로 한다. 텍스트나 코드로 표현 가능한 거의 모든 문제를 연구 대상으로 삼겠다는 점에서 기존 AI 활용 범위를 크게 확장하는 시도다.
핵심은 ‘장기 추론 능력’이다. AI가 몇분이 아니라 수일, 수주 동안 하나의 문제를 지속적으로 탐구하도록 설계, 기존에는 불가능했던 복잡한 문제 해결에 나선다는 것이다.
여기에 ‘자율 연구실(Self-Driving Lab)’ 개념이 결합되면 변화는 더 가속화될 전망이다. AI가 논문을 분석해 가설을 세우고, 이를 로봇 실험실에 전달하면 로봇이 24시간 실험을 수행한다. 실험 결과는 다시 AI로 피드백돼 가설을 수정하는 순환 구조가 만들어진다. 이 과정에서 수개월 걸릴 실험을 며칠 만에 수행할 수 있다.
오픈AI는 이러한 흐름이 2050년에나 가능할 것으로 예상됐던 과학적 성과를 2030년대로 앞당길 수 있다고 보고 있다. 핵융합 발전과 같은 고난도 과학 문제 해결도 현실적인 목표로 제시된다.
실제로 최근 모델은 빠르게 성능이 향상하고 있다. 올해 초에는 'GPT-5.2'가 일부 미해결 수학 문제에서 새로운 해법을 제시하고, 생물학·화학·물리학 문제에서도 돌파구를 찾는 성과를 보였다. 웨일 부사장도 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 “프론티어 과학 문제에 답하기 시작했다”라고 밝힌 바 있다.
다만 위험성과 한계도 여전히 존재한다. 장시간 자율 작업에서 오류가 누적될 수 있으며, 잘못된 방향으로 작동하거나 악용될 가능성도 있다. 이에 오픈AI는 AI의 사고 과정을 추적하는 모니터링 시스템과 외부와 격리된 샌드박스 환경을 통해 안전성을 확보한다는 방침이다.
파초키 수석은 “AI가 연구를 가속한다면 이는 전례 없는 변화이며, 동시에 심각한 질문을 동반한다”라며 기술적·사회적 논의의 필요성을 강조했다. 특히 사이버 공격, 생물학적 위협 설계 등 악용 가능성도 주요 리스크로 지목했다.
또 “이 문제는 특정 기업만으로 해결할 수 없으며 정책 입안자들의 적극적인 참여가 필요하다”라고 덧붙였다.
박찬 기자 cpark@aitimes.com
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