오늘, AI가 연구 전 과정을 스스로 수행하는 자동 연구 에이전트 ‘마스(MARS, Modular Agent with Reflective Search)’가 공개되었다는 기사를 읽었다. 설계부터 실험, 비교, 기록까지 AI가 자율적으로 반복하며 성능을 개선한다는 내용은 꽤나 흥미로웠다. 기사를 읽는 순간, 가장 먼저 떠오른 생각은 단순했다. "그렇다면 내가 머릿속에만 쌓아두고 있던 여러 가설들을, 이제는 빠르게 실행해 볼 수 있지 않을까?"
그동안 가설을 세우는 것보다 더 어려웠던 건, 그 가설을 실제로 끝까지 검증해 보는 일이었다. 조건을 나누고, 변수를 바꾸고, 다시 돌리고, 결과를 비교하는 지루한 반복 작업은 생각보다 많은 시간과 인내를 요구했다. 그러다 보니 미뤄둔 아이디어들이 꽤 많이 쌓이기 시작했다.
연구 에이전트가 흥미로운 이유는 가설을 실행해 보는 '문턱' 자체를 낮춘다는 점에 있다. 이제는 이 가설이 맞는지, 어떤 조건에서 결과가 달라지는지 같은 질문들을 "일단 돌려보자"라고 즉시 말할 수 있는 환경이 만들어지고 있는 것이다.
여기까지 생각이 미치자, 처음 떠올랐던 질문은 자연스럽게 바뀌었다. 이제 나에게 요구되는 능력은 어떤 가설을 세울 것인가가 아닐까? 연구 에이전트가 등장한 지금, 더 중요해지는 것은 ‘어떻게 실행할 것인가’보다 ‘왜 이 문제를 다루는가’에 대한 판단이다. 어떤 문제를 해결할 것인지 정하는 '문제 제기'의 능력이 이전보다 훨씬 더 핵심적인 연구자의 역할이 되는 셈이다.
많은 시간 투가자 필요한 '중간 노동'을 에이전트가 가져간다면, 연구자의 역할은 더 뚜렷해진다. 가설의 방향을 잡고, 결과를 해석하며, 그 데이터가 세상에 어떤 의미를 갖는지 '설명할 책임'을 지는 역할이다.
물론 지금 당장 연구 에이전트가 모든 과정을 완벽하게 구동하진 않을 것이다. 이제 막 개발이 된 상태고, 할루시네이션(환각 현상)이나 논리적 오류도 여전할지 모른다. 하지만 지금까지의 경험으로 보자면, "아직은 멀었어"라며 고개를 돌리기보다, "이게 완벽해지면 나는 무엇을 시킬 것인가"를 미리 고민하는 태도가 중요하다. 도구의 성능은 기술자가 만들지만, 도구의 가치는 사용자의 질문에서 나오기 때문이다. 앞으로의 연구는 AI를 쓸 수 있느냐의 문제가 아니라, 어디까지 맡기고 어디서부터 책임질 것인가를 설계하는 문제가 될 것이다.
[참고 기사]