오늘 우리는 Claude가 주도해 발견한 분자 기계를 공개했으며, 이것이 새로운 유전자 편집 기전을 대표할 수 있다고 추정한다. 정확한 기능, 생명공학적 활용성(있다면), 중요성의 수준은 아직 명확하지 않지만, 최소한 박사과정 학생 시절에 했더라도 자랑스러웠을 작업이다. 이 작업은 대부분, 전적으로는 아니지만 Claude가 수행했다. 우리 생명과학 팀이 광범위한 연구 분야를 제안했고, Claude가 문헌과 다량의 게놈 데이터를 읽고 흥미로운 것을 발견했으며, 이어서 Claude가 발견을 검증할 실험을 제안하면 우리 팀이 이를 수행했다.

이를 일회성 현상이나 호기심 거리로 쉽게 치부할 수 있지만, 우리는 새로운 지적 영역에서 AI 성능이 몇 년 만에 약한 수준에서 초인적 수준으로 도약하는 패턴을 반복적으로 목격해 왔다. 2023년 모델들은 평균적인 고등학생 수준의 수학도 제대로 하지 못했다. 2024년에는 최고 수준 고등학생들을 위한 수학 경시대회에서 좋은 성적을 내기 시작했고, 2025년에는 사소한 미해결 문제를 풀기 시작했으며, 2026년 초에는 더 중요한 미해결 문제를, 2026년 말에는 수학 전체의 최상위 몇몇 미해결 문제를 풀기 시작하고 있다. 우리는 생물학 분야의 AI도 유사한 지수적 추세에 있다고 믿는다. 생물학과 수학의 주된 차이점은 당연히 수학은 순수하게 이론적으로 수행할 수 있는 반면 생물학은 실험을 필요로 한다는 점이다. 일부는 이를 근거로 생물학에서 AI의 활용성이 제한적일 것이라는 결론을 내리기도 했으나, 우리는 이것이 틀렸다고 생각한다. 오늘 우리가 입증했듯이 인간은 AI와 협력해 실험을 수행하고 몇 주 안에 핵심 결과를 검증할 수 있으며, 필요하다면 AI와 함께 발견한 내용을 반복 개선할 수 있다. 장기적으로는 적절한 안전장치를 갖춘 상태에서 Claude 자신이 실험 장비를 자율적으로 제어해 안전하게 실험을 수행하는 것도 가능할 수 있지만, 우리는 오늘 그렇게 하고 있지 않다(우리 실험실은 인간에게 위험한 물질을 취급하지 않는 BSL1/BSL2 시설이기도 하다).

더 넓은 관점에서 보면 생의학 발전은 근본 생물학 발견부터 번역 연구, 신약 개발, 임상시험, 그리고 마침내 환자에게 의약품과 의료 서비스를 전달하는 것까지 여러 단계를 거친다. 우리는 이후 단계에도 관심이 있지만, 근본 생물학 발견이라는 첫 단계만 가속화해도 전체 파이프라인을 속도 내고 확장할 잠재력이 있다. 생물학에 대한 이해를 높이고 생물학자의 도구를 정교하게 만드는 것은 새로운 약물 표적 확인, 새로운 치료 방식 발견, 더 정밀한 측정 허용, 실험 루프 가속화 등 후속 모든 단계를 앞당길 수 있으며, 이 실험 루프 가속화는 다시 생물학에 대한 이해를 가속화한다. 이것만으로 임상시험 기간이 단축되지는 않지만, 성공한다면 파이프라인에 유망 후보물질이 훨씬 많이 유입되게 할 수 있다. 즉 지연 시간은 그대로더라도 처리량이 증가하는 것이다.

나는 『Machines of Loving Grace』에서 AI가 '5~10년 안에 대부분의 질병을 치료할' 잠재력에 대해 썼는데, 불가능해 들리는 목표지만 AI를 파이프라인의 모든 단계에 적용한다면 아슬아슬하게 가능하다고 믿는다. 그 첫걸음은 AI가 먼저 생물학적 발견을 돕고 이어서 주도할 수 있음을 보여주는 것이다. Claude의 발견은 CRISPR 같은 시스템으로 거슬러 올라가는 수십 년에 걸친 관련 선행 연구 계보의 최신 성과로, 지난 몇 년간은 브리지 리콤비네이스(bridge recombinase)와 VIPR 같은 발견으로 이어져 왔다. 최근에는 Claude가 확인한 시스템의 기반이 되는 효소인 역전사효소(RT) 기반 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 가장 최근에는 스탠퍼드 대학 팀이 독립적으로 Claude가 발견한 것과 어떤 면에서 유사한 비부호화 배열을 수반하는 새로운 RT 시스템을 기술했으나, 두 시스템은 서로 독립적으로 진화한 별개의 시스템이다. 나는 우리가 이런 시스템을 찾아 생명공학의 강력한 도구로 발전시키는 여정의 아주 시작점에 서 있다고 믿는다.

나는 생명과학 분야를 통해 AI의 공공적 이익을 가속화하기 위해 Anthropic이 투자한 자원을 자랑스럽게 생각하며, 우리는 생명과학 팀을 확장하고 다른 과학자들과 협력해 이 접근법을 광범위한 문제에 적용하는 것을 목표로 하고 있다. 연구 협력 제안이 있거나 생명과학 팀 합류에 관심이 있다면 연락하기 바란다.