[GAIF 2025] 스테파니아 드루가 전 구글 딥마인드 연구과학자
AI, 추론·가설·실험 전 과정 가속
AI 활용할 인프라·데이터 구축해야
소버린 AI, 기술 자립·생태계 강화
산학관 협력해 융합인재 양성해야[이데일리 김아름 기자] “중요한 건 ‘AI가 인간을 대체하느냐’가 아니라 AI를 활용하는 인간이 얼마나 더 강력해지는가입니다. 우리는 단순한 자동화를 넘어, 인간 전문가와 AI가 함께 연구를 수행하는 ‘AI 공동과학자(AI Co-Scientist)’의 시대로 이동하고 있습니다.”
스테파니아 드루가 전 구글 딥마인드 AI 연구과학자는 이데일리 인터뷰에서 이같이 말하며, 연구자들이 AI 공동과학자를 도구로 삼아 연구 개발 속도를 근본적으로 끌어올려야 한다고 강조했다.
현재 드루가는 사카나AI 연구과학자로 활동하며 도쿄를 기반으로 전 세계 연구자들과 협력하고 있다. 사카나AI는 창립 1년 만에 엔비디아를 비롯한 미국 실리콘밸리 기업들의 투자를 받아 유니콘 기업이 됐다. 주요 연구 분야는 AI의 진화와 집단 지성이며, 대규모 언어 모델을 활용해 과학 연구의 모든 과정을 자동화하는 ‘AI 사이언티스트’와 같은 기술을 개발하고 있다.
드루가는 오는 19일 열리는 제12회 이데일리 글로벌 AI 포럼(GAIF 2025)에 주요 연사로 참여해 실제 연구 현장에서 사용 중인 AI 공동과학자 모델과 적용 사례를 공유한다.
R&D 혁신의 핵심, ‘AI 공동과학자’
드루가 연구원은 “한국이 ICT·제조·바이오테크놀로지 분야에서 앞서 있는 만큼, 향후 10년 R&D 경쟁력의 핵심은 디지털 전환이 될 것”이라고 강조했다. 그러면서 단순 자동화를 넘어 인간 전문가와 AI가 함께 연구를 수행하는 ‘AI 공동과학자’ 개념을 소개했다.
그는 “제미나이 같은 대규모 멀티모달 모델 기반의 AI 시스템은 단순 데이터 분석을 넘어서 추론하고, 가설을 세우며, 실험 과정에 실시간으로 개입할 수 있다”면서 “예를 들어 화학 실험에서는 반응 조건을 스스로 조정해 새로운 화합물을 찾고, 제조 현장에서는 로봇 조립 공정을 인간처럼 안내해 오류를 줄이고 시제품 제작 주기를 단축할 수 있다”고 설명했다.
이어 드루가 연구원은 AI가 과학을 바꾸는 것이 아니라, 그 변화를 ‘누가 주도하느냐’가 더 중요하다고 말했다.
AI를 활용할 수 있는 연구실과 인력이 필요하다
그는 AI 공동과학자가 어떻게 R&D 효율과 비용, 시장 진입 속도에 영향을 미치는지 정량적으로 파악해야 한다고 조언했다.
또한 실제 AI 실험 사례 분석, 연구실 시스템 설계, 데이터 인프라 구축, 인력 재교육 등을 통해 인간-AI 협업을 극대화하는 로드맵이 필요하다고 말했다.
컴퓨터과학자의 역할이 변화하고 있다고도 했다. 드루가 연구원은 컴퓨터과학자의 역할이 ‘코드를 모두 직접 작성하는 사람’에서 ‘AI 시스템을 설계하고 조율하며 활용하는 사람’으로 이동하고 있다고 설명했다.
그는 “학생들에게 자료구조·알고리즘 같은 기초와 함께, AI 모델과 협업하는 법, 변화하는 기술 환경에 적응하는 법, 도메인 전문성을 AI 워크플로에 결합하는 법을 함께 가르치고 있다”고 했다.
이어 “멀티모달 AI 개발 수업에서 학생들의 차이는 도구 사용 능력보다 도메인 전문성, 호기심, 적응력에서 나타났다. 좋은 질문을 던지고, 지식을 AI에 연결하며, 새로운 프레임워크를 빠르게 익히는 능력이 중요해지고 있다”고 부연했다.
한국의 ‘소버린 AI’ 추진 긍정적
한국이 독자적인 파운데이션 모델을 개발하며 소버린 AI 전략을 추진하는 것에 대해 그는 긍정적이라고 평가했다.
드루가 연구원은 “자국 모델은 언어·문화·법·개인정보·산업 환경에 맞춘 최적화가 가능하며, 이는 기술 자립성은 물론, 지역 스타트업과 학계 생태계를 강화하는 효과가 있다”면서 “국가별 모델 개발은 단순한 추격이 아니라 보완과 차별화”라고 언급했다.
한국에 대해 그는 높은 교육 수준, 강력한 전자·제조 기반, 빠른 실행 문화, 민관의 적극적 투자를 강점으로 꼽았다.
그는 “이 요소들이 산·학·관 협력과 융합 인재 양성으로 연결된다면, 한국은 AI 혁신의 아시아 허브로 성장할 수 있다”고 평가했다.
드루가 연구원은 AI 전환을 이끌 리더십 역량과 통합 능력이 지금 기업이 마주한 가장 큰 과제라고 지적했다.
그는 “앞으로 AI·과학·교육의 교차점에서 실시간 AI 공동과학자 플랫폼 개발, 신진 연구자와 학습자의 탐구 속도 향상 지원, 첨단 AI 연구와 현실 교육 환경 간의 간극 축소에 기여하는 역할을 하고 싶다”고 밝혔다.
스테파니아 드루가 연구원은…
△MIT 미디어랩 석사 △워싱턴대 박사 △구글 딥마인드 AI 연구과학자 △사카나 AI 연구과학자
AI, 추론·가설·실험 전 과정 가속
AI 활용할 인프라·데이터 구축해야
소버린 AI, 기술 자립·생태계 강화
산학관 협력해 융합인재 양성해야[이데일리 김아름 기자] “중요한 건 ‘AI가 인간을 대체하느냐’가 아니라 AI를 활용하는 인간이 얼마나 더 강력해지는가입니다. 우리는 단순한 자동화를 넘어, 인간 전문가와 AI가 함께 연구를 수행하는 ‘AI 공동과학자(AI Co-Scientist)’의 시대로 이동하고 있습니다.”
스테파니아 드루가 전 구글 딥마인드 AI 연구과학자는 이데일리 인터뷰에서 이같이 말하며, 연구자들이 AI 공동과학자를 도구로 삼아 연구 개발 속도를 근본적으로 끌어올려야 한다고 강조했다.
현재 드루가는 사카나AI 연구과학자로 활동하며 도쿄를 기반으로 전 세계 연구자들과 협력하고 있다. 사카나AI는 창립 1년 만에 엔비디아를 비롯한 미국 실리콘밸리 기업들의 투자를 받아 유니콘 기업이 됐다. 주요 연구 분야는 AI의 진화와 집단 지성이며, 대규모 언어 모델을 활용해 과학 연구의 모든 과정을 자동화하는 ‘AI 사이언티스트’와 같은 기술을 개발하고 있다.
드루가는 오는 19일 열리는 제12회 이데일리 글로벌 AI 포럼(GAIF 2025)에 주요 연사로 참여해 실제 연구 현장에서 사용 중인 AI 공동과학자 모델과 적용 사례를 공유한다.
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드루가 연구원은 “한국이 ICT·제조·바이오테크놀로지 분야에서 앞서 있는 만큼, 향후 10년 R&D 경쟁력의 핵심은 디지털 전환이 될 것”이라고 강조했다. 그러면서 단순 자동화를 넘어 인간 전문가와 AI가 함께 연구를 수행하는 ‘AI 공동과학자’ 개념을 소개했다.
그는 “제미나이 같은 대규모 멀티모달 모델 기반의 AI 시스템은 단순 데이터 분석을 넘어서 추론하고, 가설을 세우며, 실험 과정에 실시간으로 개입할 수 있다”면서 “예를 들어 화학 실험에서는 반응 조건을 스스로 조정해 새로운 화합물을 찾고, 제조 현장에서는 로봇 조립 공정을 인간처럼 안내해 오류를 줄이고 시제품 제작 주기를 단축할 수 있다”고 설명했다.
이어 드루가 연구원은 AI가 과학을 바꾸는 것이 아니라, 그 변화를 ‘누가 주도하느냐’가 더 중요하다고 말했다.
AI를 활용할 수 있는 연구실과 인력이 필요하다
그는 AI 공동과학자가 어떻게 R&D 효율과 비용, 시장 진입 속도에 영향을 미치는지 정량적으로 파악해야 한다고 조언했다.
또한 실제 AI 실험 사례 분석, 연구실 시스템 설계, 데이터 인프라 구축, 인력 재교육 등을 통해 인간-AI 협업을 극대화하는 로드맵이 필요하다고 말했다.
컴퓨터과학자의 역할이 변화하고 있다고도 했다. 드루가 연구원은 컴퓨터과학자의 역할이 ‘코드를 모두 직접 작성하는 사람’에서 ‘AI 시스템을 설계하고 조율하며 활용하는 사람’으로 이동하고 있다고 설명했다.
그는 “학생들에게 자료구조·알고리즘 같은 기초와 함께, AI 모델과 협업하는 법, 변화하는 기술 환경에 적응하는 법, 도메인 전문성을 AI 워크플로에 결합하는 법을 함께 가르치고 있다”고 했다.
이어 “멀티모달 AI 개발 수업에서 학생들의 차이는 도구 사용 능력보다 도메인 전문성, 호기심, 적응력에서 나타났다. 좋은 질문을 던지고, 지식을 AI에 연결하며, 새로운 프레임워크를 빠르게 익히는 능력이 중요해지고 있다”고 부연했다.
한국의 ‘소버린 AI’ 추진 긍정적
한국이 독자적인 파운데이션 모델을 개발하며 소버린 AI 전략을 추진하는 것에 대해 그는 긍정적이라고 평가했다.
드루가 연구원은 “자국 모델은 언어·문화·법·개인정보·산업 환경에 맞춘 최적화가 가능하며, 이는 기술 자립성은 물론, 지역 스타트업과 학계 생태계를 강화하는 효과가 있다”면서 “국가별 모델 개발은 단순한 추격이 아니라 보완과 차별화”라고 언급했다.
한국에 대해 그는 높은 교육 수준, 강력한 전자·제조 기반, 빠른 실행 문화, 민관의 적극적 투자를 강점으로 꼽았다.
그는 “이 요소들이 산·학·관 협력과 융합 인재 양성으로 연결된다면, 한국은 AI 혁신의 아시아 허브로 성장할 수 있다”고 평가했다.
드루가 연구원은 AI 전환을 이끌 리더십 역량과 통합 능력이 지금 기업이 마주한 가장 큰 과제라고 지적했다.
그는 “앞으로 AI·과학·교육의 교차점에서 실시간 AI 공동과학자 플랫폼 개발, 신진 연구자와 학습자의 탐구 속도 향상 지원, 첨단 AI 연구와 현실 교육 환경 간의 간극 축소에 기여하는 역할을 하고 싶다”고 밝혔다.
스테파니아 드루가 연구원은…
△MIT 미디어랩 석사 △워싱턴대 박사 △구글 딥마인드 AI 연구과학자 △사카나 AI 연구과학자
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