사카나, 세계 최초 AI 과학자 개발...자동화된 과학 연구의 새 지평 열어

 

AI가 스스로 연구를 설계하고 수행하다니, 정말 놀랍지 않나?

일본의 사카나 AI가 개발한 LLM(대규모 언어 모델)이 4편의 과학 연구 논문을 발표하며 학계를 뜨겁게 달구고 있다. 이번 연구의 가장 큰 특징은 바로 AI 스스로 연구를 설계하고, 실험을 수행하고, 결과를 분석하여 논문을 완성했다는 점이다.

 

사카나 AI, OpenAI에 맞서는 일본의 야심

사카나는 종종 OpenAI에 대한 일본의 대답으로 언급되는데, 이번 성과를 통해 그 명성을 더욱 확고히 했다. 사카나가 개발한 AI 과학자는 실험 설계부터 결과 분석까지 모든 과정을 자동화하여, 기존의 과학 연구 방식에 혁신을 가져왔다.

 

AI 과학자, 어떻게 연구를 수행할까?

사카나의 LLM은 다양한 컴퓨터 과학 주제를 탐구하고, 흥미로운 아이디어를 스스로 생성한다. 이후 이 아이디어를 실제로 테스트하고, 그 결과를 시각화와 텍스트로 설명합니다. 또 다른 LLM은 각 실험의 결과를 평가하고, 거의 인간 수준의 정확도로 피드백을 제공하여 다음 연구에 반영된다.

 

저렴한 비용으로 빠른 연구 가능

이 모델을 활용한 연구는 각각 약 15달러의 컴퓨팅 비용만으로 수행될 수 있습니다. 기존의 연구 방식에 비해 훨씬 저렴한 비용으로 빠르게 연구를 진행할 수 있다는 점이 큰 장점이다.

 

AI, 과학 연구의 새로운 시대를 열다

이미 많은 LLM이 과학자들의 연구를 지원하는 데 사용되고 있다. 하지만 사카나의 AI 과학자는 인간의 개입 없이 모든 과정을 스스로 수행할 수 있다는 점에서 차별화된다. 이는 과학 연구의 패러다임을 바꾸고, 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.

 

이번 사카나의 성과는 다음과 같은 의미를 가진다.

• AI가 과학 연구의 주체가 되는 시대의 도래: 인간의 역할이 줄어들고 AI가 주도하는 연구가 활성화될 것.
• 연구 비용 절감: 저렴한 비용으로 많은 양의 연구를 수행할 수 있어 과학 발전 속도가 더욱 빨라질 것.
• 새로운 발견 가능성 증대: AI가 인간이 생각하지 못했던 새로운 아이디어를 제시하고, 새로운 과학적 발견을 이끌어낼 수 있다.

하지만 이러한 긍정적인 측면과 함께, 다음과 같은 우려도 제기된다.

• AI의 오류 가능성: AI가 생성한 데이터의 정확성을 보장하기 어렵다.
• 인간의 역할 감소: AI가 모든 연구를 수행하게 되면, 인간 과학자의 역할이 축소될 수 있다.
• 윤리적 문제: AI가 개발한 기술이 악용될 가능성도 있다.

앞으로 AI가 과학 연구에 어떤 영향을 미칠지 귀추가 주목된다.

 

도쿄에 본사를 둔 사카나 AI는 세계 최초로 과학 연구를 자동화할 수 있는 AI 시스템인 'AI Scientist'를 개발했다고 발표했다. 이 시스템은 연구를 설계하고 수행하며 기록하는 전 과정을 스스로 처리할 수 있는 AI 과학자를 목표로 한다. 사카나는 이 시스템이 인간의 개입 없이도 모든 연구 단계를 수행할 수 있는 최초의 시스템이라고 주장한다.

 

AI Scientist는 다양한 컴퓨터 과학 주제를 탐구하고, 흥미로운 아이디어를 생성하며, 이를 테스트하고, 시각화와 텍스트로 결과를 설명한다. 또한, 각 실험을 평가하고 "거의 인간 수준의 정확도"로 피드백을 제공하여 AI 과학자가 미래에 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 이 모델은 이미 확산 모델, 알고리즘 및 신경망 아키텍처와 관련된 연구를 생성했다.

 

각 연구에는 약 15달러의 컴퓨팅 비용이 들며, 이는 기존 실험에 비해 훨씬 저렴한 대안을 제공한다. Sakana AI의 새로운 시스템은 인간의 개입 없이 각 단계를 수행할 수 있는 최초의 시스템으로, 연구 자동화의 새로운 시대를 열 것으로 기대된다.

 

Sakana, 세계 최초의 자동화된 과학 연구 AI 구축, 사람이 필요없다.

AI 관련 연구 논문 4개가 방금 나왔다. 하지만 연구 자체만큼이나 주목할 만한 것은 각 논문의 저자이다. 저자는 컴퓨터 과학의 저명한 교수가 아니고, 도쿄의 사카나 AI가 설계한 LLM(대규모 언어 모델)이다. 사카나는 때때로 OpenAI에 대한 일본의 대답으로 묘사되며, 실험을 완전히 스스로 설계하고, 수행하고, 기록할 수 있는 시스템인 최초의 AI 과학자를 만들었다고 주장한다.

하나의 LLM은 다양한 컴퓨터 과학 주제를 탐구하고, 흥미로운 아이디어를 생성하고, 이를 테스트하며, 마지막으로 시각화와 텍스트로 결과를 설명한다. 또 다른 LLM은 각 실험을 평가하고 "거의 인간 수준의 정확도"로 피드백을 제공한다. 이는 AI 과학자가 미래에 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 된다.

이 모델은 이미 확산 모델, 알고리즘 및 신경망 아키텍처와 관련된 연구를 생성했다. 각 연구에는 약 15달러의 컴퓨팅 비용이 들며, 이는 기존 실험에 비해 훨씬 저렴한 대안을 제공한다.

 

이러한 변화가 중요한 이유는 여러 LLM이 이미 실제 과학자의 연구를 지원하는 데 사용되고 있기 때문이다. 이는 긴 연구를 자동화하는 것부터 데이터 세트를 분석하는 것, 새로운 약물을 발견하는 것까지 다양하다. 하지만 Sakana의 새로운 시스템은 인간의 개입 없이 각 단계를 수행할 수 있는 최초의 시스템으로 보인다.

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도쿄에 본사를 둔 사카나 AI는 최근 컴퓨터 과학 분야에서 주목할 만한 연구 논문 4개를 발표했습니다. 이 논문들의 저자는 저명한 교수가 아닌, 바로 사카나 AI가 설계한 대형 언어 모델(LLM)입니다. 사카나는 일본의 OpenAI로 불리며, 실험을 스스로 설계, 수행, 기록할 수 있는 최초의 AI 과학자를 만들었다고 주장합니다.

 

 

사카나 AI의 LLM 중 하나는 다양한 컴퓨터 과학 주제를 탐구하고, 흥미로운 아이디어를 생성하며, 이를 테스트한 후 시각화와 텍스트로 결과를 설명합니다. 또 다른 LLM은 각 실험을 평가하고 "거의 인간 수준의 정확도"로 피드백을 제공하여 AI 과학자가 미래에 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

 

이 모델들은 이미 확산 모델, 알고리즘, 신경망 아키텍처와 관련된 연구를 생성했으며, 각 연구에는 약 15달러의 컴퓨팅 비용이 들기 때문에 기존 실험에 비해 훨씬 저렴한 대안을 제공합니다.

 

사카나 AI의 새로운 시스템은 인간의 개입 없이 각 단계를 수행할 수 있는 최초의 시스템으로 보이며, 이는 AI가 실제 과학자의 연구를 지원하는 데 사용되는 기존의 방식과는 차별화됩니다. 이 시스템은 긴 연구를 자동화하고 데이터 세트를 분석하며, 새로운 약물을 발견하는 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.