오늘 끝나면
LLM 과학자
- ✓LLM 과학자의 핵심 문제를 한 문장으로 설명한다
- ✓오른쪽 실습에서 LLM이 어떻게 움직이는지 관찰한다
- ✓다음 강의와 이어지는 한계를 말할 수 있다
실습 미션
문헌을 읽고 가설을 세우는 AI 이 문장이 실제로 무슨 뜻인지 실습에서 한 번 손으로 확인한다.
성공 조건
- □실습의 기본값을 먼저 관찰
- □입력값이나 모드를 한 번 이상 바꿔 결과 비교
- □왜 결과가 바뀌었는지 한 문장으로 설명
Autonomous Lab · 06
LLM
과학자
LLM이 논문을 읽고 가설을 세운다.
실험을 설계하고 코드까지 쓴다.
검색과 계산과 로봇을 직접 호출하는 과학 에이전트다.
문헌을 읽는 AI
과학은 읽기에서 출발한다. 남이 한 걸 알아야 다음을 정한다.
사람 과학자는 분야 논문 수백 편을 읽고 흐름을 잡는다. 시간이 오래 걸린다.
LLM은 같은 일을 빠르게 한다. 문헌을 읽어 핵심을 요약하고 빈칸을 찾는다.
단순 요약이 아니다. “무엇이 아직 안 풀렸나”를 뽑아낸다.
농도를 올리면 결정성이 좋아진다는 보고가 많다. 이런 단서가 다음 가설의 씨앗이 된다.
읽기를 자동화하면 지식 정리에 쓰던 시간이 사라진다.
연구자는 읽는 대신 판단에 집중한다.
“전구체 농도를 올리면 결정성이 좋아진다”
가설 · 설계 · 코드까지
LLM은 읽은 내용으로 다음 실험을 직접 짠다.
LLM은 문헌의 단서를 가설 한 줄로 압축한다.
전구체 1.4M에서 균일막이 나온다. 검증할 수 있는 문장이다.
여기서 한 발 더 간다. 가설을 실험 설계로 옮기고, 장비가 읽는 코드로 적는다.
spin(1.4M, 4000rpm); anneal(100C, 10min)
사람이 손으로 쓰던 프로토콜을 LLM이 작성한다.
읽고, 가설을 세우고, 설계하고, 코드를 쓰는 사람 과학자의 머릿속 과정을 그대로 자동화한다.
농도↑ → 결정성↑
1.4M에서 균일막
농도 1.4M · 4000rpm
spin(1.4M,4000); anneal(100C)
도구를 부리는 과학 에이전트
LLM 혼자서는 글만 쓴다. 과학을 하려면 도구를 부려야 한다.
에이전트는 자기 한계를 도구로 메운다.
모르면 search_papers()로 찾고, 계산이 필요하면 코드를 돌리고, 물질을 다뤄야 하면 로봇을 호출한다.
한 박자는 늘 같다. 추론하고, 도구를 호출하고, 결과를 관측하고, 다시 추론한다.
이 박자를 반복하며 가설에서 측정까지 끊김 없이 간다.
Coscientist(2023, 카네기멜런)가 이 구조를 보여준다.
GPT-4가 문헌을 검색하고 코드를 짜 액체 핸들러를 조종해 실제 반응을 수행한다.
LLM이 추론을 맡고 도구가 손발을 맡는 분업이다.
추론 → 호출 → 관측 → 추론 …
루프를 직접 굴려 보기
오른쪽에서 LLM 과학자를 한 바퀴 돌려 본다.
목표 화합물을 하나 고르고 루프를 시작하면 문헌 읽기, 가설, 실험 코드, 로봇 호출, 결과 해석 다섯 단계가 순서대로 돈다.
각 단계 옆 THINK · TOOL · OBS 표시가 에이전트의 한 박자다. 생각하고, 도구를 부르고, 측정값을 받아 다음을 정한다.
수율이 높으면 가설을 채택하고, 낮으면 재설계한다. 결과에 따라 다음 행동이 바뀐다. 사람 없이 굴러가는 연구의 한 칸이다.
…
도구 호출 · search_papers()
…
추론 · reason()
…
코드 작성 · write_protocol()
…
도구 호출 · call_robot()
…
관측 · observe()
루프를 시작하면 LLM이 문헌→가설→코드→로봇→해석을 스스로 굴린다. 사람은 목표만 준다.
지식과 추론을 자동화한다
LLM 과학자의 핵심은 손이 아니라 머리를 자동화한 데 있다.
앞 강들의 로봇과 자동화는 손발을 대신했다.
LLM 과학자는 그 위에서 읽고 추론하고 결정하는 지적 노동을 맡는다.
한계도 분명하다. LLM은 틀린 걸 그럴듯하게 말하기도 한다(환각).
그래서 도구로 사실을 확인하고, 로봇 측정으로 가설을 검증한다.
말이 아니라 실험이 최종 심판이다.
읽기와 추론이 자동화되면, 다음 질문은 “무엇을 실험할까”가 된다.
Q. LLM 과학자가 사람 과학자처럼 하는 일은? (문헌 읽기 · 가설 세우기 · 실험 설계 · 위 전부)
정답은 위 전부다.LLM 과학자는 논문을 읽어 단서를 뽑고, 그걸로 가설을 세우고, 검증할 실험을 설계한다.
여기에 도구 호출을 더해 코드 작성과 로봇 조종까지 이어간다.
읽기와 추론과 설계라는 과학의 지적 과정을 그대로 자동화한 것이다.
| 사람 | LLM 과학자 |
|---|---|
| 논문 읽기 | 문헌 자동 요약지식 수집 |
| 가설 세우기 | 단서 → 가설 생성추론 |
| 실험 설계 | 조건 · 프로토콜 작성설계 |
| 장비 조작 | 도구 · 로봇 호출손발은 도구가 |
| 결과 판단 | 측정 보고 다음 행동의사결정 |