오늘 우리는 Claude가 주도해 발견한 하나의 분자 기계(molecular machine)를 발표했습니다. 우리는 이것이 새로운 유전자 편집 메커니즘을 나타낼 가능성이 있다고 보고 있습니다.

이 시스템의 정확한 기능이 무엇인지, 생명공학적으로 실제 활용 가치가 있는지, 또는 얼마나 중요한 발견인지는 아직 명확하지 않습니다. 하지만 적어도 이 정도의 연구라면, 제가 박사과정 학생이었을 때 직접 해냈다면 자랑스러워했을 만한 수준입니다.

이번 연구는 전적으로 그렇지는 않지만, 대부분 Claude가 수행했습니다.

우리 생명과학 팀이 넓은 연구 분야 하나를 제시했고, Claude는 관련 문헌과 방대한 유전체 데이터를 살펴본 뒤 흥미로운 무언가를 발견했습니다. 이후 Claude는 그 발견을 검증하기 위한 실험들을 제안했고, 우리 팀이 실제로 그 실험을 수행했습니다.

이것을 단 한 번의 우연한 사례나 흥미로운 호기심 정도로 치부하기는 쉽습니다. 하지만 우리는 새로운 지적 영역에서 AI의 성능이 약한 수준에서 초인적인 수준으로 불과 몇 년 만에 이동하는 패턴을 반복해서 목격해 왔습니다.

2023년에는 모델들이 평균적인 고등학생 수준의 수학조차 어려워했습니다.
2024년에는 미국 최고의 고등학생들이 참가하는 수학 경시대회에서 좋은 성적을 내기 시작했습니다.
2025년에는 비교적 작은 미해결 문제들을 풀기 시작했고,
2026년 초에는 더 중요한 미해결 문제들을 해결하기 시작했으며,
2026년 후반에는 이제 수학 전체에서도 가장 중요한 몇몇 최상위 미해결 문제들에 도전해 해결하기 시작하고 있습니다.

우리는 생물학 분야의 AI 역시 이와 비슷한 지수적 발전 추세에 올라 있다고 생각합니다.

물론 생물학과 수학의 가장 큰 차이점은, 수학은 순수하게 이론만으로 연구할 수 있지만 생물학은 실험이 필요하다는 점입니다.

일부 사람들은 이 차이를 근거로 AI가 생물학에서 활용될 수 있는 범위에는 한계가 있을 것이라고 결론 내립니다. 우리는 이것이 잘못된 생각이라고 봅니다.

오늘 우리가 보여준 것처럼, 인간이 AI와 협력해 실험을 수행할 수 있습니다. 핵심 결과를 몇 주 안에 검증할 수 있으며, 필요하다면 AI와 함께 발견 내용을 바탕으로 추가적인 반복 실험도 진행할 수 있습니다.

궁극적으로는 적절한 안전장치가 마련된 상태에서 Claude 자체가 실험실 장비를 자율적으로 제어하며 안전하게 실험을 수행하는 것도 가능해질지 모릅니다.

다만 우리는 현재 그렇게 하고 있지는 않습니다. 또한 우리의 실험실은 BSL-1/BSL-2 시설로, 인간에게 위험한 물질을 취급하지 않습니다.

좀 더 넓게 보면, 생의학의 발전에는 수많은 단계가 존재합니다.

기초 생물학적 발견에서 시작해
중개 연구(translational research),
신약 발견,
임상시험,
그리고 최종적으로 환자에게 실제 의약품과 의료 서비스를 제공하는 단계까지 이어집니다.

우리는 이러한 후반 단계에도 관심이 있습니다. 하지만 단순히 첫 번째 단계인 기초 생물학적 발견만 가속할 수 있다고 해도, 전체 파이프라인의 속도를 높이고 범위를 넓힐 상당한 잠재력이 있습니