구글 딥마인드(Google DeepMind) 출신들이 설립한 영국 런던의 AI 연구소 인히어런트(Inherent)가 최근 공개한 AI 에이전트 패러데이(Faraday)가 과학 논문 재현이라는 특정 과제에서 오픈AI(OpenAI)와 앤스로픽(Anthropic)의 훨씬 큰 모델들을 능가하는 성능을 보였습니다. 인히어런트는 최근 5천만 달러(약 680억 원)의 시드 투자를 유치하며 주목받기 시작했으며, 기존 AI 시스템들과의 경쟁에서 단순히 앞서는 것을 넘어, AI가 새로운 과학적 지식을 발견하는 궁극적인 목표에 한 발 더 다가섰다는 점에서 의미가 큽니다.
패러데이는 앤스로픽의 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)과 오픈AI의 GPT-5.5와 같은 거대 모델들과 비교했을 때, 270억 개의 매개변수(parameter)를 가진 콴 3.6(Qwen 3.6)이라는 훨씬 작은 모델을 기반으로 작동합니다. 매개변수는 AI 모델의 크기와 훈련 비용을 가늠하는 척도인데, 인히어런트는 작은 모델로도 뛰어난 성능을 입증한 것입니다. 인히어런트의 공동 창립자이자 수석 과학자인 에드워드 휴즈(Edward Hughes)는 논문 재현이 인간 과학자들에게도 표준적인 훈련 과정이라며, 패러데이는 단순히 결과를 정확히 재현하는 것을 넘어 '연구적 감각(research taste)'을 발휘하여 어떤 실험이 가치 있고 어떻게 설계해야 하는지까지 보여주도록 설계되었다고 밝혔습니다. 이는 보상 기반의 강화 학습(reinforcement learning) 방식을 통해 AI에 내재된 규칙보다는 좋은 결과에 대한 보상을 통해 학습시키는 방식으로 구현되었습니다.
인히어런트의 이러한 접근 방식은 AI가 단순히 기존 지식을 확인하는 것을 넘어, 실제 과학자처럼 새로운 가설을 세우고 실험을 설계하며 지식을 탐구하는 'AI 과학자 에이전트'를 구축하려는 장기적인 비전을 반영합니다. 패러데이는 자체 코딩 도구를 개발하는 대신 오픈AI의 GPT-5.5 코덱스(Codex)를 활용하는 등, 인간 과학자들이 기존 소프트웨어를 활용하듯 효율적인 방식을 택했습니다. 이는 AI가 인간의 조력자로서 협력하며 새로운 발견을 이끌어낼 수 있는 잠재력을 시사하며, AI 연구 개발의 방향성에 중요한 시사점을 제공합니다. 런던을 AI 인재의 중심지로 보고 있는 인히어런트는 연말까지 인력을 20~25명으로 늘릴 계획이며, 딥마인드 출신들에게 매력적인 선택지가 될 것으로 보입니다.