AI는 과학 R&D 전반에서 빠른 발견과 더 나은 의사 결정을 가능하게 할 기술로 주목받고 있습니다. 그러나 많은 팀들이 기대에 미치지 못하는 결과를 얻고 있습니다. 문제는 야심이 아니라 정합성에 있습니다. 대부분의 AI 시스템은 과학의 복잡성을 전제로 설계되지 않았기 때문입니다. 이 글에서는 조직이 과학 R&D에서 AI 성능을 강화하고 더 큰 성과를 달성할 수 있는 다섯 가지 방법을 살펴봅니다.
1. 더 깨끗하고 엄선된 데이터로 AI 성과 강화하기
과학 연구에서는 이미지, 스펙트럼, 스캔된 실험 노트, 복잡한 화학 구조 등 매우 다양한 형태와 형식의 데이터가 생성됩니다. 다른 산업에서 흔히 볼 수 있는 정형화되고 표준화된 데이터와 달리, 과학 데이터는 맥락에 따라 의미가 달라지고 복잡합니다. 미세한 차이 하나가 중요한 의미를 가질 수 있습니다. 예를 들어, 쐐기, 점선, 실선의 차이는 전혀 다른 화학적 구조를 의미할 수 있으며, ‘3’을 ‘8’로 잘못 입력하는 단 하나의 오타만으로도 화합물이나 반응의 정의가 달라질 수 있습니다. 이처럼 정제되지 않은 노이즈가 적절한 큐레이션 없이 AI 모델에 입력되면, 결과의 정확성은 빠르게 저하됩니다. 실제로 엄선된 과학 데이터 세트로 학습된 모델은 데이터 양이 절반 수준임에도 예측 정확도가 거의 두 배에 달했다는 연구 결과가 있습니다. R&D에서는 데이터의 양보다 품질이 일관되게 더 중요한 요소로 작용합니다. 불완전하거나 일관성이 없는 정보는 AI 시스템이 신뢰할 수 있는 예측을 생성하는 것을 방해합니다.
2. 과학 변화의 속도에 대응하는 AI 유지
매일 수천 편의 새로운 논문, 특허, 실험 결과가 과학 기록에 추가됩니다. 동시에 실험실 장비는 테라바이트 단위의 새로운 데이터를 생성하고 있습니다. 과학 지식 자체는 역동적이며, 새로운 발견이 이어지면서 이해의 기본 구성 요소가 지속적으로 정교해집니다. 이러한 빠른 변화 속도는 정적인 AI 시스템이 최신 상태를 유지하기 어렵게 만듭니다. 지난해 데이터로 학습된 모델은 빠르게 관련성을 잃고, 오래된 결과를 내놓게 됩니다. 과학적 정합성을 유지하려면 한 번의 데이터 수집이 아니라, 지속적으로 갱신되고 전문가에 의해 엄선된 데이터 기반이 필요합니다. 대규모 언어 모델은 데이터 처리를 가속화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 무결성·맥락·일관성을 유지하기 위해서는 반드시 과학적 전문성과 함께 작동해야 합니다. 이러한 지속적인 동기화가 이루어지지 않으면, AI는 앞으로 나아가는 분야에서 과거를 되돌아보는 도구가 될 위험이 있습니다.
3. 핵심 데이터 전문성을 갖춘 파트너와 함께 구축하기
연구 조직은 새로운 지식을 창출하는 데 효과적이지만, AI가 요구하는 기술적·데이터 관리 측면의 요구사항을 충족하도록 설계된 경우는 많지 않습니다. 데이터는 여전히 레거시 시스템 전반에 분산되어 있어 협업을 지연시키며, 내부 팀에는 신뢰할 수 있는 모델을 구축·학습·관리하는 데 필요한 전문 역량이 부족한 경우가 많습니다. 데이터 관리, 데이터 과학, AI 엔지니어링과 같은 분야는 서로 다른 기술 역량을 요구하며, 의미 있는 결과를 내기 위해서는 이 모든 역량이 깊은 과학적 이해와 결합되어야 합니다. 많은 조직이 이러한 역량을 내부적으로 구축하려 하지만 확장성과 거버넌스 측면에서 한계에 부딪히는 경우가 많습니다. 보다 효과적인 접근 방식은 데이터 과학과 지식 관리 분야의 전문가와 협력해 AI 이니셔티브를 과학적으로 검증된 고품질 데이터 기반 위에 구축하는 것입니다. 이러한 파트너십이 갖춰지면 연구자는 발견에 집중할 수 있고, AI 시스템은 예측력과 재현성을 제공할 수 있습니다.
4. 투명성과 재현성을 통해 과학자의 신뢰 확보하기
과학의 발전은 재현성을 기반으로 합니다. 이러한 기대는 AI 결과가 불투명하거나 기존 과학 원리와 일치하지 않을 때 마찰을 일으킵니다. R&D 의사 결정권자의 약 3분의 2는 AI 도입의 속도와 신뢰성에 만족하지 못하고 있다고 답했는데, 이는 현재 AI 성능에 대한 신뢰가 제한적임을 보여줍니다. AI가 신뢰를 얻기 위해서는 실험 현실과 부합하는 투명하고 해석 가능하며 재현 가능한 결과를 제공해야 합니다. 검증된 원자 매핑이 적용된 반응 데이터를 사용해 합성 계획 모델을 학습시킨 경우, 기계적으로 큐레이션된 데이터에 비해 경로 예측 정확도가 30% 이상 향상되었습니다. 마찬가지로, 엄선된 데이터 세트로 학습된 약물–단백질 결합 모델은 절반의 데이터만으로도 두 배의 정확도를 달성했습니다. 이러한 사례는 AI 시스템이 과학적으로 검증된 데이터에 기반할 때 연구자들이 그 통찰력을 신뢰하고 적극적으로 채택하게 된다는 점을 보여줍니다.
5. 측정 가능한 영향을 창출하는 구체적인 활용 사례에 AI 집중하기
AI가 며칠 만에 신약을 개발하거나 생산성을 수십 배 끌어올렸다는 헤드라인은 과학 R&D에 대한 비현실적인 기대를 키워 왔습니다. 이러한 사례는 대체로 복잡성이 낮고 제약 조건이 적은 영역에서 나온 경우가 많습니다. 과학 분야에서 AI의 성공은 광범위한 목표가 아니라, 구체적이고 측정 가능한 활용 사례를 정의하는 데서 비롯됩니다. 예를 들어, 수율을 80% 이상 유지하면서 총 합성 시간을 최적화하는 것은 모델 개발을 의미 있는 성과로 이끄는 구체적인 목표를 제공합니다. 활용 사례가 모호하면 결과 역시 기대에 미치기 어렵습니다. 지속적인 성과는 AI를 성숙 과정으로 보고, 시간이 흐르면서 역량을 개선하고 확장하기 위해 꾸준히 투자할 때 가능합니다. 명확한 목적을 가지고 과학적 근거에 기반한 애플리케이션을 구축하면, 발전이 꾸준히 축적되어 초기 파일럿을 R&D에서 신뢰할 수 있는 고부가가치 도구로 전환할 수 있습니다.
과학에 특화된 AI를 위한 기반 마련
AI가 R&D 환경에서 어려움을 겪는 이유는 과학의 현실을 전제로 설계되지 않았기 때문인 경우가 많습니다. 성공을 위해서는 정교한 알고리즘만으로는 충분하지 않습니다. 주제 전문성, 엄선된 과학 데이터, 그리고 R&D 워크플로에 부합하는 인프라가 필요합니다.
이것이 바로 과학에 특화된 AI가 지향하는 가치입니다. 올바른 기반이 갖춰지면 조직은 정체된 파일럿 단계를 넘어, 연구진이 신뢰할 수 있는 통찰력을 바탕으로 발견의 속도를 가속화할 수 있습니다.
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