네이처, 연구자를 위한 최적의 AI 도구는?

▶ 국제 학술지 ‘네이처’(Nature)가 2월 17일 연구자들을 위한 AI 모델의 특징과 장단점 등 최신 정보를 정리해 보도했음

 

▶ AI 모델은 코드 작성, 가설 생성 등 다양한 연구 활동 영역에서 점점 더 중요한 역할을 해내고 있으며, 각 AI 모델은 특정 작업에 특화되어 있음

 

➊ o3-mini : 추론 전문가

 

▶ 2022년 11월 ChatGPT-4 출시 이후 AI 연구의 선두 주자로 자리 잡은 ‘오픈AI’(OpenAI)는 최근 단계적 문제 해결을 강화한 ‘추론(reasoning) 모델’을 개발했음. 대표적으로 2024년 12월 출시된 o3 모델은 복잡한 수학 문제를 해결하거나 데이터 형식을 재구성하는 데 강점을 보임

 

▶ 특히, 올해 1월 중국 스타트업 ‘딥시크’(DeepSeek)가 경쟁 모델을 출시하자 오픈AI는 무료로 사용할 수 있는 ‘o3-mini’를 공개했음. 이 모델은 수학적 증명을 분석하는 등 연구자들이 개념을 쉽게 이해하는 데 도움을 줌

 

❷ 딥시크(DeepSeek) : 다재다능한 AI

 

▶ 딥시크-R1은 오픈AI의 o1 모델과 유사한 성능을 제공하면서도 API 비용이 저렴함. 또한 오픈소스(Open Weight) 모델로 제공되어 연구자들이 자유롭게 다운로드할 수 있고 맞춤형 AI를 개발할 수 있다는 점이 강점임

 

▶ 이 모델은 수학 문제 해결과 코드 작성, 가설 생성 등에 유용하며, 의료 진단 분야에서도 활용 가능성이 높음. 하지만 긴 ‘추론 과정’으로 인해 속도가 느려질 수 있고, 보안 문제와 유해 콘텐츠 필터링 부족이 단점으로 지적되고 있음

 

▶ 오픈AI는 딥시크가 자사 모델을 무단 참고했을 수 있다는 가능성을 제기하며 논란이 되고 있음

 

❸ 라마(Llama) : 연구자들의 대표적인 선택지

 

▶ ‘메타’(Meta)의 ‘라마’(Llama)는 2023년 첫 출시 이후 연구자들이 빈번하게 사용하는 AI 모델 중 하나임. 오픈소스 기반이기 때문에 개인 서버나 연구 기관 내에서 사용할 수 있고, 양자 컴퓨터 시뮬레이션 등 다양한 연구 분야에서 활용되고 있음

 

▶ 하지만 접근을 위해서는 별도 요청이 필요하고, 최근에는 OLMo나 알리바바(Alibaba)의 ‘큐웬’(Qwen)과 같은 대체 모델이 등장하면서 경쟁이 더욱 치열해지고 있음

 

❹ 클로드(Claude) :코딩에 특화된 AI

 

▶ 샌프란시스코 소재 AI 기업인 ‘안트로픽’(Anthropic)의 ‘클로드 3.5 소넷’(Claude 3.5 Sonnet)은 코드 작성에 강점을 가진 모델로 평가됨. 텍스트뿐만 아니라 차트와 그래프 등 시각적 정보를 해석할 수 있고 원격 컴퓨터 제어 기능도 제공함

 

▶ 또한 클로드 모델은 학술 논문의 문체를 자연스럽게 유지하면서도 가독성을 높이는 데 유용하다고 알려져 있음. 완전한 통합 기능을 사용하기 위해서는 유료 API를 이용해야 함

 

❺ OLMo : 가장 개방적인 AI 모델

 

▶ 라마와 딥시크보다 투명한 AI를 원하는 연구자들에게는 ‘OLMo 2’가 좋은 선택지임. 이 모델은 AI 알고리즘의 훈련 데이터뿐만 아니라 모델 평가 코드까지 공개된 ‘완전한 오픈소스’ 모델임

 

▶ OLMo 2를 활용하면 AI 편향성의 원인을 추적할 수 있고 효율적인 알고리즘 개선도 가능함. 다만, 오픈 모델은 사용자가 직접 실행해야 하는 경우가 많아 기술적 지식이 필요함

 

▶ AI 모델이 연구 활동을 보조하는 강력한 도구로 자리 잡으면서 연구 환경의 혁신적 변화가 기대됨. 하지만 AI 모델에는 여전히 오류 가능성이 존재하며, 완전한 자동화에는 한계가 있음. 이에 따라 네이처는 연구자들이 각자 필요에 맞는 AI 모델을 선택하되 이를 신중하게 활용하는 것이 중요하다고 제언함

 

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