암의 복잡한 기전을 밝혀내거나 아직 규명하지 못한 새로운 물리 법칙을 찾는 일이다. 하지만 현재의 거대언어모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습해 그럴듯한 답을 내놓는 데 능할 뿐, 정답이 없는 과학에서 가설을 세우고 검증하는 데는 한계가 있다.
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2001년생인 그는 중학교 졸업 후 검정고시와 독학학위제를 거쳐 16세에 서울대 의대 연구원으로 일했다. 서울대 의과학 석박사 통합과정을 밟던 중 연구실을 나와 지난해 창업했다.
그가 만드는 것은 또 하나의 챗봇이나 기반 모델이 아니다. 기존 파운데이션 모델 위에 연구자처럼 가설을 세우고 실험 결과를 해석하는 ‘과학 추론 레이어’를 얹는 것이 목표다.
이 대표는 “생물학과 같은 복잡계 과학은 사진 몇 장을 찍어 외계인에게 지구를 설명하는 것과 비슷하다”며 “틀릴 가능성을 감수하더라도 ‘이럴 수도 있겠다’는 가설을 던질 수 있어야 진짜 과학 AI”라고 말했다.
딥마인드 출신 연구원, 데프콘(DEFCON) 입상 화이트해커 등 젊은 동지들과 자체 AI를 개발해 국제물리올림피아드(IPhO)에 출전했고, 이론 시험에서 28.6점을 기록했다. 화웨이와 같은 점수였다.
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회사 이름 ‘아스테로모프’는 인류의 5억 년에 걸친 진화를 다룬 SF 소설 《올 투모로즈》에서 따왔다. 그에게 초지능은 단순히 성능 좋은 소프트웨어가 아니다. 지능의 한계를 넘어 인류가 풀지 못한 문제에 도전하는 긴 시선이다.
해외에서도 비슷한 움직임이 나타나고 있다. 구글에서 AI 연구를 이끈 제프 딘 역시 동료들과 과학 AI 스타트업을 세워 AI를 활용한 과학 발견 자동화에 나섰다. AI를 인간의 일을 대신하는 도구에서, 아직 풀지 못한 문제를 함께 풀어가는 ‘연구 동료’로 끌어올리려는 시도다.
그럼에도 이 시도를 섣부른 무모함으로 치부하고 싶지는 않다.
AI 경쟁의 승부처는 누가 더 큰 모델을 만드느냐에만 있지 않을 것이다. 인간이 아직 답을 찾지 못한 문제에 AI를 데려가는 것. 어쩌면 그곳에서 다음 세대의 AI 경쟁이 시작될지 모른다.
당장의 매출이나 트래픽만으로 이런 도전의 가치를 판단해서는 안 된다. 실패를 감당하며 미지의 영역에 도전할 수 있는 자본과 생태계가 필요하다.
5억 년 뒤를 바라보며 남들이 가지 않는 길을 걷기 시작한 24세 청년.
무모해 보인다.
그래서 더 응원하고 싶다.

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