페나데스의 연구팀은 항생제 내성을 가진 병원균을 일컫는 '슈퍼버그'가 어떻게 진화하고 확산되는지에 대해 연구해 왔습니다. 슈퍼버그가 바이러스로부터 "꼬리"를 형성하여, 이를 이용해 종을 뛰어넘어 확산될 수 있다는 가설인데요.

슈퍼버그가 "열쇠"를 갖고 있어 숙주에서 숙주로 이동할 수 있다고 비유했습니다. 즉, 각 숙주가 하나의 집이라면, 슈퍼버그는 바이러스로부터 획득한 꼬리를 이용해 새로운 집으로 쉽게 이동할 수 있다는 이야기지요.

이 가설은 철저히 비공개로 유지되었으며, 논문으로 발표된 적도 없었습니다. 그러나 페나데스가 호기심으로 연구의 핵심 문제를 간략히 제시하는 프롬프트를 입력하자 co-scientist는 정확히 같은 가설을 48시간 만에 도출했습니다. 게다가 추가로 4개의 가설도 함께 제안했는데요. 모두 신빙성이 있는 가설이었고, 그중 하나는 연구팀이 전혀 생각해보지 못했던 가설이라 현재이 새로운 가설을 바탕으로 후속 연구를 진행하고 있다고 페나데스는 밝혔습니다.

Co-Scientist가 뭐길래?

Co-Scientist는 구글의 Gemini 2.0을 기반으로 개발된 AI 에이전트 시스템으로, 연구자들이 연구 가설을 생성하고 검증하는 과정을 가속화하도록 설계되었습니다. 기존 AI 도구들은 문헌을 요약하거나 검색하는 데 초점을 맞췄다면, Co-Scientist는 독창적인 과학적 가설을 생성하고 실험적으로 검증할 수 있는 형태로 발전시키는 데 목적이 있습니다.

목적을 이루기  위해 Co-Scientist는 여러 개의 특화된 AI 에이전트로 구성되는데요:

• Generation(생성) – 초기 연구 가설 생성

• Reflection(회고) – 가설의 타당성을 평가하고 피드백 제공

• Ranking(순위 매김) – 다양한 가설을 비교하여 가장 유망한 가설 선정

• Evolution(진화) – 가설을 반복적으로 개선하여 과학적 완성도 향상

• Proximity(근접성 분석) – 기존 연구와의 관련성 평가

• Meta-Review(메타 검토) – 연구 결과의 일관성과 신뢰성 검토

AI는 위와 같은 구조를 통해 실제 연구자들이 수행하는 과정을 모방하여 분석하고 가설을 생성할 수 있습니다. 즉, 사람이 오랜 시간에 걸쳐 수행해야 하는 작업을 훨씬 빠르게 진행할 수 있지요.

Co-scientist의 또 다른 강력한 기능은 자체 평가 및 가설 간 토너먼트 방식의 비교 분석입니다.

• Co-scientist는 자기 검토(Self-Play) 기법, 즉 AI가 스스로 생성한 가설을 바탕으로 새로운 가설을 만들어내고, 이를 기존 가설과 비교하며 논쟁을 벌이는 방식으로 평가를 진행한다. 이 과정에서 AI는 다양한 가설을 조합하고 재구성하며, 보다 강력한 논리적 정합성을 가진 가설을 선별하는 방향으로 최적화된다.

• 가설 간 상대적인 우수성을 평가하기 위해 Elo 자동 평가 시스템(Elo Auto-Evaluation)을 사용한다. 이 시스템은 여러 가설을 비교하고 순위를 매기는 자체 평가 방식으로, 체스 등에서 상대적인 실력을 측정하는 시스템을 응용한 시스템이다. 연구 가설 간 논리적 일관성, 기존 연구와의 연관성, 혁신성을 비교하여 보다 유망한 가설을 선별한다.
  

이 모든 과정과 기능은 페나데스의 연구팀이 10년 동안 연구한 가설을 이틀 만에 도출하고, 추가 가설까지 제공한 배경이라고 볼 수 있습니다.