AI는 더 이상 과학 조수가 아니다. ‘공동 작업자’다.
과학 연구의 속도가 예전 같지 않다고 합니다. 과거와 같은 수준의 성과를 내기 위해 훨씬 더 많은 인력과 시간, 비용을 쏟아부어야 하는 상황이죠. 이것이 바로 우리가 직면한 '연구 생산성 하락'의 본질입니다.
최근 OpenAI가 공개한 보고서 「AI as a Scientific Collaborator」는 이 문제를 정면으로 겨냥하고 있습니다. 단순히 "AI가 좋아졌다"는 이야기가 아닙니다. 이 리포트는 방대한 사용 데이터와 벤치마크, 그리고 실제 현장 사례를 통해 AI가 "어디서 연구 속도를 높여주는지"를 구조적으로 증명하고 있습니다.
1) 과학이 왜 느려졌나: 지식의 복잡도와 조율 비용
가장 큰 원인은 지식 자체가 너무 복잡해졌다는 점입니다. 연구자가 분야의 최전선(State-of-the-Art)에 도달하기까지 학습해야 할 양이 기하급수적으로 늘어났죠. 자연스럽게 연구 팀의 규모는 커졌고, 이에 따라 컴플라이언스나 보고, 구성원 간의 조율 비용도 함께 증가했습니다.
보고서는 반도체 산업을 예로 듭니다. 트랜지스터 밀도는 '무어의 법칙'을 따라 수십 년간 비약적으로 성장했지만, 이를 유지하기 위해 투입되는 연구 노력은 훨씬 가파르게 증가해왔습니다. 실제로 문서에서는 "과거 대비 18배 이상의 연구자가 투입되어야 비슷한 발전 속도를 유지할 수 있다"는 문제의식을 제기합니다.
2) 달라진 건 ‘모델 성능’이 아니라 ‘워크플로우’다
보고서가 주목하는 변화의 핵심은 명확합니다. AI가 단순히 더 똑똑해진 것을 넘어, 검증 가능한 연구 파이프라인의 일부로 작동하기 시작했다는 것입니다.
첫째, '느린 사고(Scaling Test-Time Compute)'의 도입입니다.
이제 모델은 정답을 한 번에 내뱉지 않습니다. 사람이 깊게 고민하듯, 추가적인 연산 시간을 들여 다양한 대안을 탐색하고 스스로 오류를 점검합니다. 과학이나 수학처럼 정답의 논리가 중요한 영역에서 필수적인 능력이죠.
둘째, 검증 도구의 결합입니다.
과학 연구에서 가장 치명적인 것은 '그럴듯한 오답', 즉 환각(Hallucination)입니다. 최근의 흐름은 AI가 만든 답을 외부 도구(Code interpreter 등)로 다시 검증하여, "그럴듯함"을 "확실함"으로 바꾸는 데 집중하고 있습니다.
셋째, 하이브리드 워크플로우입니다.
범용 모델이 전체적인 계획과 조율을 맡고, 전문 도구나 특화 모델이 구체적인 계산과 검증을 수행하는 분업 구조입니다. AI가 모든 것을 대체하는 것이 아니라, 연구자의 손과 도구를 가장 효율적으로 정렬해주는 역할을 하는 셈입니다.
3) 이미 시작됐다: 사용량이 ‘규모’로 찍힌다
이러한 변화는 이미 숫자로 증명되고 있습니다.
보고서에 따르면, ChatGPT 내에서 오가는 고급 과학·수학 관련 메시지는 주간 평균 840만 건에 달합니다. 이 대화를 만들어내는 주간 사용자 수도 130만 명 규모입니다. 특히 주목할 점은 고급 과학 메시지의 양이 전년 대비 약 47%나 증가했다는 사실입니다.
이 수치가 말해주는 것은 분명합니다. 시장은 기술을 말로만 칭찬하지 않습니다. 오직 '사용'으로만 승인하죠. 이미 수많은 연구자와 학생들이 자신의 워크플로우 깊숙한 곳에서 AI를 활용하고 있다는 뜻입니다.
4) 성과는 어디서 나오나: 수학과 물리 사례가 힌트다
구체적인 성과는 어떨까요? 수학 분야의 연구형 벤치마크인 FrontierMath의 사례를 봅시다.
보고서에 따르면, 최신 모델인 GPT-5.2 Thinking은 가장 어려운 Tier 1–3 문제에서 40.3%의 정답률을 기록했다고 합니다. 여기서 중요한 건 단순한 점수가 아닙니다. 복잡한 문제를 풀 때, 모델이 스스로 파이썬 스크립트를 작성해 가설을 검증하고 정답에 도달하는 '과정'을 보여줬다는 점입니다.
물리학 사례도 흥미롭습니다. 연구자가 오랜 시간 풀지 못했던 문제에서, 모델이 약 18분간의 사고 과정을 거친 끝에 '숨겨진 대칭성(hidden symmetries)'과 관련된 생성자를 찾아냈습니다. 이것은 단순히 계산을 빨리 했다는 의미가 아닙니다. 연구자가 갇혀 있던 사고의 틀 밖에서, AI가 새로운 표현 방식을 제안하고 문제를 재정의할 수 있다는 강력한 신호입니다.
5) 산업적 의미: R&D 생산성이 B2B의 본진이 된다
이 변화가 비즈니스 관점에서 무서운 이유는, 과학을 더 이상 상아탑 속의 '특수 영역'으로 두지 않기 때문입니다. 이제 과학적 발견은 산업의 성장과 매출을 견인하는 핵심 엔진입니다. 당연히 AI 제품에 요구되는 스펙도 달라질 수밖에 없습니다.
첫째, 검증(Verification) 자체가 스펙이 됩니다.
연구 현장이나 산업계에서는 "검증되지 않은 그럴듯함"을 허용하지 않습니다.
연구 현장이나 산업계에서는 "검증되지 않은 그럴듯함"을 허용하지 않습니다.
둘째, 로그(Log)와 재현성이 필수 조건이 됩니다.
누가, 어떤 근거로, 무엇을 결론 냈는지 투명하게 남아야 합니다. 그래야 조직이 결과에 대해 책임을 질 수 있으니까요.
누가, 어떤 근거로, 무엇을 결론 냈는지 투명하게 남아야 합니다. 그래야 조직이 결과에 대해 책임을 질 수 있으니까요.
셋째, 데이터 거버넌스가 중요해집니다.
AI가 한 번 쓰고 버리는 도구가 아니라, 조직의 지식이 계속해서 쌓이고 흐르는 워크플로우의 중심이 되기 때문입니다.
AI가 한 번 쓰고 버리는 도구가 아니라, 조직의 지식이 계속해서 쌓이고 흐르는 워크플로우의 중심이 되기 때문입니다.
6) 다음에 볼 것(관찰 포인트 3개)
앞으로 우리는 다음 세 가지를 주목해야 합니다.
- 기업 R&D 팀에서 단순 검색/요약을 넘어, 실험 설계와 검증 단계까지 AI를 도입하는 사례가 늘어나는가?
- 환각을 통제하기 위한 검증 파이프라인(도구 결합)이 업계의 표준으로 자리 잡는가?
- 연구 조직이 요구하는 '감사 가능한 로그'가 B2B AI 솔루션의 핵심 구매 조건이 되는가?
결론은 명확합니다.
AI는 이제 콘텐츠를 만드는 도구를 넘어, 인류 지식의 최전선인 R&D 생산성을 직접 혁신하는 '공동 작업자'의 단계로 진입했습니다.
AI는 이제 콘텐츠를 만드는 도구를 넘어, 인류 지식의 최전선인 R&D 생산성을 직접 혁신하는 '공동 작업자'의 단계로 진입했습니다.
📌 Key Takeaways
- 1OpenAI 보고서는 ChatGPT에서 고급 과학·수학 메시지가 주간 평균 840만 건, 주간 사용자가 130만 명 규모라고 제시한다.
- 2AI의 핵심 변화는 “모델 성능”보다 느린 사고(테스트 시간 연산)와 검증 도구 결합을 포함한 워크플로우의 진화다.
- 3FrontierMath에서 GPT-5.2 Thinking은 Tier 1–3 40.3%, GPT-5.2 Pro는 Tier 4 31%를 기록했다고 보고서는 주장한다.
- 4연구 현장에서는 환각을 줄이기 위한 검증, 로그, 재현성이 제품 스펙이 된다.
❓ 자주 묻는 질문
과학 연구에서 AI는 어디에 가장 먼저 쓰이나요?▼
“정답 생성”보다 문헌 탐색, 분류, 우선순위화 같은 탐색 업무에서 먼저 효과가 큽니다. 이후 가설 후보 생성과 실험 설계 보조로 확장됩니다.
연구에서 ‘환각’이 왜 더 치명적인가요?▼
실험·논문·의료 같은 영역은 작은 오류도 큰 비용을 만들기 때문입니다. 그래서 출처 기반과 재현 가능한 검증 절차가 필수입니다.
테스트 시간 연산 스케일링은 무엇인가요?▼
모델이 답을 즉시 내지 않고, 추가 연산을 써서 대안을 탐색하고 자기 점검을 하는 방식입니다. 과학/수학처럼 “왜 맞는지”가 중요한 문제에서 특히 유리합니다.
