MONDAY BRIEFING
미뤄둔 일을 완성하는 AI
Claude Science의 자외선 하늘 지도 사례로 본 미뤄둔 가치 있는 업무의 완성과 관측·추정의 구분
급하지 않아서 미뤄둔 일, AI가 끝내기 시작했습니다.
10월 8일 Anthropic은 천체물리학자 Brice Ménard가 Claude Science와 함께 만든 자외선 하늘 지도를 공개했습니다. 우주를 새로 촬영한 이야기는 아닙니다. 이미 있던 자료를 연결해, 구멍이 나 있던 지도를 완성한 이야기입니다. 🔭
NASA의 GALEX 망원경은 2003~2013년 약 3만 8천 번의 관측으로 하늘의 상당 부분을 기록했습니다. 하지만 밝은 별 주변 등에는 관측하지 못한 영역이 남아 있었습니다.
빈칸을 메우는 방법이 없었던 건 아닙니다. 자료마다 밝기와 해상도, 좌표를 맞추는 작업이 까다롭고 오래 걸려, 더 급한 연구에 밀렸던 거죠.
여기서 Claude가 여러 에이전트를 조율했습니다. 공개 자료를 모으고, 서로 다른 관측 조건을 보정하고, 같은 기준으로 합치는 작업을 나눠 진행했습니다. 남은 영역은 다른 파장의 관측 자료를 활용해 통계 모델로 추정했습니다.
잠깐, 그럼 AI가 우주를 상상해서 그린 걸까요? 👀
그건 아닙니다. 관측 자료에서 배운 관계를 이용한 추정입니다. 그렇다고 추정이 관측으로 바뀌는 것도 아닙니다. 완성된 지도는 각 영역의 출처와 불확실성을 표시하며, 추정 영역에서 새로운 별을 발견했다고 주장할 수는 없습니다.
또 한 번의 요청으로 끝난 작업도 아닙니다. 연구자는 방향을 잡고 결과를 살폈고, Claude는 몇 시간씩 계산을 수행했습니다. 여러 날에 걸쳐 십여 개가 넘는 버전을 다듬었습니다. 현재 공개 설명에는 사람의 동료심사를 아직 거치지 않았다는 한계도 명시돼 있습니다.
저는 여기서 ‘더 빨리’ 말고 ‘이제야 할 수 있게 된 일’이 눈에 들어옵니다.
회사에도 이런 일이 있지 않나요? 몇 년간 쌓인 고객 문의를 분류하거나, 끝난 프로젝트의 회고를 모아 반복되는 문제를 찾는 일. 해두면 좋지만 당장 마감이 없어 늘 뒤로 밀리는 작업들입니다. 이건 이번 사례를 업무에 연결해본 예시입니다.
AI 활용을 찾을 때, 지금 하는 일을 얼마나 단축할지만 묻지 않아도 되겠습니다.
“가치는 있는데, 손이 많이 가서 계속 미뤄둔 일은 무엇인가요?”
단, 빈칸을 채워달라는 요청과 사실을 만들어달라는 요청은 다릅니다. 자료가 없는 부분은 ‘자료 없음’으로 남겨야 할 때도 있습니다.