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클로드 원고 36편, 진짜 병목은 AI가 아니라 검증하는 인간
하버드 물리학자가 클로드로 3개월 만에 원고 36편을 냈습니다. 과학자가 필요 없어졌다는 뜻일까요? 숫자보다 중요한 건 이 원고를 누가 검증하느냐입니다.
가격을 마지막으로 읽은 날 2026-10-11
짧은 답
아닙니다. 대체된 건 과학자가 아니라 계산 노동이고, 대신 검증 노동이 병목이 됐습니다.하버드 물리학자 매슈 슈워츠는 2026년 10월 1일 앤트로픽 블로그에 실린 기고에서 3개월 동안 18개 분야, 공저자 19명과 함께 원고 36편을 썼다고 밝혔습니다. 후보 문제는 약 400개였습니다. 그런데 그 본인이 "클로드와 GPT는 과학을 잘하지만 과학자는 아니다"라고 선을 긋습니다. 결과가 쓸모 있어진 건 각 분야 전문가가 질문의 방향을 잡아 준 뒤였다는 게 그의 설명입니다.출처: Claude-shaped science (Anthropic, Matthew Schwartz 기고) · 2026-10-11
무슨 일이 있었나: 원고 36편, 그리고 처음 계산된 적분 15개
기고에 따르면 가장 눈에 띄는 성과는 물리학 쪽입니다. 타원형 파인만 적분 30개를 반수치적 부트스트랩 방식으로 계산했는데, 그중 15개는 지금까지 아무도 계산한 적이 없는 것이었고 나머지 15개는 이미 알려진 결과를 재현했습니다. 이 작업에는 Claude Fable 5를 썼고, 지난해 12월 실험에는 Claude Opus 4.5를 썼다고 합니다. 세션은 Google Cloud 가상 머신 위의 Claude Code에서 돌렸습니다. 다른 분야 원고도 있습니다. 경제학 결과는 NBER 워킹페이퍼로 나왔고, 일부 프로젝트는 아직 '추가 탐색과 검증 중'이라고 적혀 있습니다.
출처: Claude-shaped science (Anthropic, Matthew Schwartz 기고) · 2026-10-11
작업 도구인 BootLoops는 GitHub에 공개됐습니다. README는 이 도구를 정밀한 정량 과학을 하는 대형 언어 모델용 하네스라고 소개합니다. 특정 모델에 묶이지 않고, 결과를 검증할 수 있게 만드는 작업 프로토콜도 함께 담고 있습니다. 코드는 MIT 라이선스입니다. 앤트로픽은 슈워츠가 자사 방문 연구원이라는 점을 밝히면서도 BootLoops는 앤트로픽 프로젝트가 아니라 슈워츠가 직접 관리하는 것이라고 명시했습니다.
출처: BootLoops GitHub 저장소 · 2026-10-11; Claude-shaped science (Anthropic, Matthew Schwartz 기고) · 2026-10-11
36편은 아직 '논문'이 아니라 '원고'다
기고에는 원고 36편이 동료 심사를 통과했다는 말이 없습니다. 이 사건을 다룬 Coded 기사도 원고는 동료 심사를 거친 출판물이 아니며, 진짜 시험대는 내년 봄까지 몇 편이 심사를 통과하느냐라고 지적했습니다. 슈워츠도 자동 검사는 아직 믿을 수 없어서 그래프를 직접 들여다본다고 썼습니다. 또 '좋은 일치' 같은 정성적인 주장은 경계하라고 당부합니다.
출처: Claude-shaped science (Anthropic, Matthew Schwartz 기고) · 2026-10-11; Claude-shaped science 해설 (Coded) · 2026-10-11
이런 상황이 그전에도 있었습니다. 하버드 FAS 소식지에 따르면 2026년 4월 16일 열린 AI 과학 패널에서 슈워츠는 Claude Opus 4.5로 쓴 논문 사례를 소개했습니다. 그는 모델을 대학원 2년 차 학생처럼 지도했다고 했습니다. 초기에는 클로드가 결과를 꾸며내거나 단계를 건너뛰는 일이 반복됐고, 그는 메시지 5만 1천 개 이상을 주고받고 초안 110개를 검토했습니다. 같은 패널에서 천체물리학 박사후연구원 로드리고 코르도바 로사도는 "생각하는 법을 결코 배우지 못하는 세대"를 길러낼 위험이 있다고 경고했습니다.
출처: The 'atomic bomb' of AI-driven science (Harvard FAS Current, 2026-04-22) · 2026-10-11
귀하는 산출물 또는 실행의 정확성을 자체적으로 확인하지 않고 산출물 또는 실행을 신뢰하지 않도록 합니다.
Anthropic 소비자 약관 제4조 (시행일 2025-10-08)출처: Anthropic 소비자 약관 · 2026-10-11
이 조항이 왜 중요할까요? 약관은 산출물이 상세하고 전문적이어서 정확해 보여도 중대한 오류를 담을 수 있다고 적고 있습니다. 결과를 확인할 책임이 사용자에게 있다는 뜻입니다. 슈워츠가 50시간 넘게 감독하고, 분야마다 전문가를 붙이고, 자기 계산으로 대조한 과정은 바로 이 의무를 연구 규모에서 실천한 셈입니다.
출처: Anthropic 소비자 약관 · 2026-10-11; The 'atomic bomb' of AI-driven science (Harvard FAS Current) · 2026-10-11
내 생각: '36편'은 과대평가됐고, 검증 노동은 과소평가됐다
헤드라인을 장식한 '3개월 36편'은 솔직히 과대평가된 숫자입니다. 원고 수는 생성 비용이 얼마나 떨어졌는지를 보여줄 뿐이고, 과학이 얼마나 진보했는지는 말해주지 않습니다. 후보 문제가 400개였다는 건 대부분이 버려졌다는 뜻이기도 합니다. 진짜 뉴스는 따로 있습니다. 슈워츠가 고른 단어가 '과학자'가 아니라 '전문가의 방향 잡기'였다는 점입니다. AI가 원고를 찍어내는 속도는 빨라졌지만, 원고를 읽고 틀린 곳을 잡아낼 사람은 그대로입니다. 학술지 심사위원은 이미 부족합니다. 같은 방식이 퍼지면 병목은 GPU가 아니라 사람의 눈이 됩니다.
반대로 과소평가된 건 BootLoops입니다. 원고 36편보다 '결과를 검증 가능하게 만드는 하네스'를 공개한 쪽이 오래 남을 기여라고 봅니다. 모델이 바뀌어도 쓸 수 있도록 설계했다는 점에서는 클로드 대 GPT의 싸움이 핵심이 아니라는 메시지도 읽힙니다. 연구실이 따져야 할 건 어느 챗봇을 구독하느냐보다 어떤 검증 절차를 함께 들이느냐입니다. AI 구독이 연구실의 기본 장비가 되는 건 시간문제처럼 보입니다. 다만 그 구독료는 계산을 사는 값이지 검증을 사는 값이 아닙니다.
연구에 클로드를 쓰기 전에 확인할 것 (편집자 제안)
- 결과를 내 계산이나 알려진 값으로 독립적으로 대조할 방법이 있는가
- 내 분야 밖 결과라면 그 분야 전문가에게 확인을 받았는가
- '잘 맞는다' 같은 정성적 표현 대신 수치와 그래프를 직접 확인했는가
- 동료 심사 전 원고를 '논문'이라고 부르고 있지는 않은가
- 학생이라면 계산을 맡기기 전에 기본기부터 직접 익혔는가
팁
정밀한 계산이 필요한 연구라면 슈워츠가 공개한 BootLoops의 README와 작업 프로토콜부터 읽어 보세요. 도구를 쓰지 않더라도 결과를 검증하는 방식을 참고할 수 있습니다.
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출처 (2026-10-11 확인)