Jan Leike의 Automated Alignment Researcher(AAR) 발표와 팟캐스트에서 논의된 “Alien Science” 개념은 앞으로 다가올 과학 연구의 패러다임 전환을 암시한다. AAR은 약한 모델(weak model)이 강한 모델(strong model)을 정렬하는 방법을 연구하는데, 이는 곧 인간이 더 이상 최종 검증자(verifier) 역할을 할 수 없는 상황을 대비하는 것이다. 이미 바둑에서 알파고의 37수가 전문가조차 이해하기 어려웠던 사례처럼, AI가 발견한 과학적 진리도 처음에는 인간이 이해하지 못할 가능성이 크다.
팟캐스트에서 노정석 씨는 생명공학과 화학 분야에서 AI 모델이 이미 인간 전문가 수준의 지식을 가지고 있으며, knowledge cutoff 이후의 발견조차 추정할 수 있다고 언급했다. 이는 모델이 단순한 정보 검색을 넘어, 숨겨진 패턴과 통일장 이론에 대한 직관을 가지고 있을 수 있음을 시사한다. 문제는 이러한 발견이 인간의 검증 체계를 통과할 수 있느냐는 것이다.
현재의 과학적 방법은 실험과 재현 가능성에 의존하지만, AI가 제안한 가설이 너무 복잡하거나 새로운 패러다임을 요구할 경우, 기존 방법으로는 검증이 불가능할 수 있다. 따라서 우리는 “과학적 발견의 검증 자체를 자동화하는 AI” 또는 “인간이 이해할 수 있는 설명을 생성하는 AI”와 같은 새로운 접근이 필요하다. 이는 alignment research의 핵심 문제와 연결되며, 인간과 AI의 공진화 방향을 결정짓는 중요한 지점이 될 것이다.
근거
“인간이 더 이상 verifier로 개입할 수 없는 지점이 나올 겁니다. 그래서 Alien Science라고 얘기한 거죠.”
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