과학을 위한 AI에서 에이전트 과학으로: 자율 과학 탐구에 대한 종합적 조사

인공지능(AI)은 과학적 발견의 패러다임을 재편하고 있으며, 전통적인 전문화된 계산 도구에서 자율적인 연구 파트너로 진화하고 있다. 본 연구에서는 AI를 통한 과학(AI for Science)이라는 광범위한 체계 내에서 ‘에이전트 과학(Agentic Science)’을 핵심적 단계로 위치짓는다. 여기서 AI 시스템은 부분적인 지원을 넘어서 완전한 과학적 주체성(과학적 자율성)을 획득하게 된다. 대규모 언어 모델(LLMs), 다중모달 시스템, 통합 연구 플랫폼의 발전을 기반으로, 에이전트형 AI는 가설 생성, 실험 설계, 실행, 분석, 반복적 개선 등 과거에는 인간만이 수행할 수 있다고 여겨졌던 행동을 수행할 수 있는 능력을 보여주고 있다. 본 리뷰는 생명과학, 화학, 재료과학, 물리학 분야에서의 자율적 과학 발견을 도메인 중심적으로 종합적으로 검토한다. 기존에 분절되어 있었던 세 가지 관점—과정 중심, 자율성 중심, 메커니즘 중심—을 통합적인 프레임워크를 통해 연결함으로써, 기반 역량, 핵심 과정, 도메인별 구현 방식을 종합적으로 통합하였다. 이 프레임워크를 기반으로, 본 연구는 (i) AI를 통한 과학의 발전 과정을 탐색하고, (ii) 과학적 자율성을 뒷받침하는 다섯 가지 핵심 역량을 식별하며, (iii) 발견을 동적 사단계 워크플로우로 모델링하고, (iv) 각 도메인에서의 응용 사례를 종합적으로 검토하며, (v) 주요 과제와 미래 기회를 종합적으로 제시한다. 본 연구는 자율적 과학 발견에 대한 도메인 중심의 통합적 접근을 제시하며, 에이전트 과학(Agentic Science)이 AI 기반 연구를 발전시켜 나가기 위한 체계적인 패러다임으로서의 위치를 확립한다.