AI, ‘과학 문제 해결 능력’ 정량 평가 시대 열리나

OpenAI, 고난도 과학·수학 벤치마크 ‘FrontierScience’ 공개

 

▶ OpenAI가 12월 16일, 인공지능(AI)의 과학 문제 해결 및 연구 추론 능력을 평가하는 신규 벤치마크 ‘프론티어사이언스(FrontierScience)’를 공개했음. 관련 내용은 미 시사주간지 타임(TIME)이 12월 17일 심층 보도했으며, AI가 실제 과학 연구 과정에 얼마나 기여할 수 있는지를 체계적으로 검증하려는 첫 시도로 평가받고 있음

 

▶ FrontierScience는 기존 AI 평가 방식인 객관식·정답 중심에서 벗어나, 물리학·화학·생물학 분야의 고난도 문제를 통해 과학적 추론 과정 자체를 평가하도록 설계되었음. 국제 과학올림피아드 수준의 문제와 박사급 연구자가 설계한 연구형 문제를 포함해 총 700여 개 이상의 문항으로 구성됨

 

▶ 벤치마크는 두 가지 형태의 핵심 트랙으로 나뉨. Olympiad 트랙은 개념 이해와 논리적 계산 능력을 평가하며, Research 트랙은 실제 연구 현장에서 마주하는 불완전한 정보, 다단계 추론, 과학적 판단 능력을 요구하는 문제로 구성되었음

 

▶ OpenAI의 최신 모델(GPT-5.2)은 Olympiad 트랙에서 상위권 성과를 기록했으나, Research 트랙에서는 제한적인 성과에 그친 것으로 나타났음. 이는 AI가 정형화된 과학 문제 해결에는 강점을 보이지만, 연구 맥락 이해, 가설 설정, 판단의 통합 능력에서는 아직 인간 연구자 수준에 미치지 못함을 시사함

 

▶ OpenAI는 이번 벤치마크의 목적을 “AI가 과학자를 대체하는지 여부를 판단하기보다는, 어떤 연구 단계에서 AI가 실질적인 보조 도구로 활용 가능한지 파악하기 위한 기준을 마련하는 것”이라고 설명했음. 단순 자동화가 아닌 과학적 사고의 보완 역할에 초점을 맞췄다는 점이 강조됨

 

▶ 과학계 전문가들은 FrontierScience가 AI의 과학적 추론 능력을 표준화된 방식으로 측정할 수 있는 첫 공통 기준이라는 점에서 의미가 크다고 평가했음. 동시에 실제 연구는 실험 설계, 데이터 불확실성, 윤리적 판단 등 복합 요소를 포함하기 때문에 벤치마크 결과를 과도하게 일반화해서는 안 된다는 신중론도 제기됨

 

▶ 이번 평가 체계는 AI가 과학 연구 전반을 ‘대체’하기보다는, 문헌 탐색, 계산 보조, 가설 후보 생성 등 특정 단계에서 연구 생산성을 높이는 방향으로 활용될 가능성을 보여주는 사례로 해석되고 있음

 

▶ 한편, AI의 과학 연구 활용이 확대될수록 연구 책임성, 오류 검증, AI 생성 결과의 투명성 확보가 새로운 정책 과제로 부각되고 있음. 전문가들은 벤치마크 개발과 함께 연구윤리, 검증 프로토콜, 책임 주체 설정이 병행되어야 한다고 지적했음

 

▶ 한국 과학계에서도 AI 기반 연구 도구 도입이 빠르게 확산되는 가운데, AI의 연구 기여도를 평가할 수 있는 기준 마련과 연구자-AI 협업 가이드라인 구축이 필요한 시점이라는 분석이 제기됨. 특히 기초과학 및 수학 분야에서 AI 활용의 교육·연구 연계 전략이 중요해질 것으로 전망됨

 

▶ FrontierScience는 AI의 과학 역량을 둘러싼 논의를 성능 경쟁에서 연구 프로세스 혁신과 협업 모델 설계로 전환시키는 계기로 평가되며, 향후 글로벌 과학정책과 연구평가 체계 논의에서 중요한 참고 사례로 활용될 가능성이 큼