구글이 과학적 발견을 가속하기 위한 새로운 도구 묶음 ‘제미나이 포 사이언스(Gemini for Science)’를 공개했다. 구글 안티그래비티의 새 ‘사이언스 스킬’과 구글 랩스의 세 가지 실험적 도구로 구성되며, Co-Scientist, 알파이볼브(Alpha Evolve), 실증 연구 보조, 노트북LM 등을 기반으로 과학적 방법의 핵심 단계를 가속하도록 설계됐다. 구글은 새로운 발견의 시대가 좁고 특화된 모델이 아니라, 모든 과학 분야의 연구자를 돕는 범용 에이전트에서 올 것이라고 밝혔다.
오늘날 과학은 역설에 직면해 있다. 집단적 지식이 너무 빠르게 늘어나면서 개별 과학자가 전체 그림을 보기가 점점 어려워지고 있기 때문이다. 과학적 돌파구는 데이터 사이의 창의적 연결에서 나오는 경우가 많지만, 이를 수작업으로 하는 데에는 몇 주에서 몇 달이 걸린다. 구글은 AI가 복잡한 작업을 처리함으로써 이 병목을 없애고, 연구자가 가장 영향력 큰 문제와 방향을 식별하고 공략하는 데 집중하도록 돕는 증폭기 역할을 할 수 있다고 설명했다.
함께 출시된 사이언스 스킬은 30개 이상의 주요 생명과학 데이터베이스와 도구의 통찰을 통합한 특화 묶음이다. 구글 연구팀은 초기 테스트에서 보통 몇 시간이 걸리던 복잡한 분석을 단 몇 분 만에 수행했고, 그 결과 AK2 유전자 변이로 발생하는 희귀 유전 질환의 잠재적 기전에 관한 새로운 통찰을 얻었다고 밝혔다. 이미 이들 도구를 기반으로 한 여러 검증 논문이 발표됐다.
구글은 이 도구들을 단계적으로 개방하는 한편, 기업 조직에도 고급 AI 역량을 제공한다. 또한 ICML, STOC, NeurIPS 같은 주요 학술대회와 전용 파일럿을 만들어 에이전트 기반 동료 심사와 과학적 검증을 위한 선도적 도구를 개발하고 있으며, 100개 이상의 기관과 협력해 과학 생태계 안에서 책임 있는 개발과 배포를 추진한다고 밝혔다. 이 모든 작업은 그간 축적된 AI 발전의 역사 위에 쌓이고 있다.
한국의 연구 현장에도 이런 흐름은 큰 기회이자 과제다. 국내 대학과 정부 출연 연구기관 역시 폭증하는 논문과 데이터 앞에서 분야 간 연결을 만들어내는 데 어려움을 겪는다. 문헌 종합과 가설 생성, 데이터 해석을 며칠 단위로 압축해주는 범용 과학 에이전트가 보급되면, 한정된 연구 인력으로도 더 큰 발견을 노릴 수 있다. 다만 AI가 제안한 가설의 실험 검증, 동료 심사의 신뢰성, 데이터 보안 같은 문제를 함께 정비해야 하며, 국내 학계도 AI 연구 도구의 표준과 윤리 기준 마련에 적극 참여할 필요가 있다.
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