하버드 물리학자 "클로드로 3개월 연구, 18개 분야 36편 논문 기여"

하버드대 물리학과 매슈 슈워츠 교수가 앤트로픽 블로그에 게스트 포스트를 올렸다. 제목은 '클로드형 과학(Claude-Shaped Science)'. 지난해 12월 클로드 옵서스 4.5로 논문 한 편을 쓰려다 "모든 문장을 고쳐야 했다"는 실패담에서 시작해, 올여름 클로드 파블 5로 3개월간 연구하며 18개 분야 36편 논문에 기여한 과정까지 담겼다.

핵심은 '싸우지 않고 맞춰 쓰기'

슈워츠 교수는 AI를 '원하는 협력자'가 아니라 '실제 협력자'로 대우하라고 말한다. 클로드는 깊은 개념 질문엔 약하지만, 전 분야 지식 폭, 코딩 능력, 수학·통계 최신 지식, 논문·데이터 초고속 파싱은 인간을 압도한다. 이 강점에 맞는 문제만 골라 '클로드형 문제'라 명명하고, 거기서 출발했다.

물리학자들은 이 상태를 **임피던스 미스매치(서로 맞물리지 않는 두 시스템 사이에서 신호가 거의 전달되지 않는 현상)**라고 부른다. 과학자가 원하는 것과 AI가 잘하는 것 사이에 틈이 있다는 뜻이다.

부트루프스 — 수학 물리를 넘어 18개 분야로

첫 시도는 수학 물리 계산 도구 모음이었다. 클로드가 이를 만들자 생태학, 집단유전학, 지질학, 경제학, 언어학 등 전혀 다른 분야에서 같은 수식 패턴이 반복 등장했다. 클로드가 "이 공식 여기에서도 쓰인다"며 연결고리를 찾아낸 것이다.

슈워츠 교수는 본인 전문 밖이라 흥미로운지 판단 못 해 해당 분야 전문가들을 직접 섭외했다. 그들과 함께 부트루프스를 각 분야가 진짜 궁금해하는 질문으로 돌렸다. 그 결과 풀린 적 없던 계산들에 실질적 진전을 이뤘고, 36편 논문 기여로 이어졌다. 커뮤니티 요약(레딧 r/singularity)에서는 이를 '15개 미해결 계산 해결'로 집계했으나, 원문 블로그에는 "substantive advances in many research areas"로만 표현돼 있다. 본지가 확인한 1차 자료에는 구체 개수가 없다.

커뮤니티 반응 — "바더-마인호프 현상 아니냐"

해커뉴스 댓글에선 **바더-마인호프 현상(빈도 착시)**을 지적하는 목소리가 나왔다. "-shaped" 용어가 클로드 등장 전부터 있었다는 반박도 있다. 반면 부트루프스 공식 사이트(bootloops.ai)와 깃허브 저장소 링크가 공유되며 코드 검증 가능성은 열려 있다.

레딧 r/singularity에선 "3개월 만에 주 단위 작업을 20분으로 단축, 15개 미해결 계산 해결, 36편 논문 기여"라는 요약이 23표를 얻었지만 댓글은 0개였다. 독립 재현이나 외부 검증 언급은 아직 없다.

앞서 본지가 다룬 앤트로픽 기사와 다른 점

본지가 21일 전 전한 이란 해커가 클로드로 미 군함 표적 분석… Anthropic "차단했다"지만 사후 대응 그쳐 기사는 악용 사례와 사후 차단이었다. 이번 글은 연구자가 자발적으로 도구를 개조해 성과를 낸 사례다. 같은 모델인데 '누가 어떻게 쓰느냐'에 따라 결과가 갈린다는 점이 대비된다. 이 대목이 걸린다. 모델 성능 논쟁보다 사용자 설계 능력이 더 결정적일 수 있다.

쉽게 풀어보면

하버드 물리학자 매슈 슈워츠 교수가 클로드(앤트로픽의 AI)와 3개월간 공동 연구를 했다. 처음엔 클로드를 사람 연구원처럼 대했다가 "말이 안 통한다"며 실패했다. 클로드는 깊은 생각엔 약하지만, 코딩과 수식 처리, 방대한 논문 읽기엔 인간보다 훨씬 빠르다.

그래서 클로드가 잘하는 일만 골라 주는 방식으로 바꿨다. '부트루프스'라는 계산 도구 키트를 클로드와 함께 만들었고, 이 도구를 돌리니 물리학·생태학·유전학·경제학·언어학 등 18개 분야에서 같은 수학 패턴이 반복 등장했다. 클로드가 "이 공식 저 분야에서도 쓴다"며 연결고리를 찾아준 셈이다.

교수 본인은 물리학자라 다른 분야가 흥미로운지 몰랐다. 그래서 각 분야 전문가들을 불러 "이게 네 분야에서 의미 있니?"라고 물었다. 전문가들이 "좋다"며 방향을 잡아주자, 기존에 풀리지 않던 계산들에 실질적 진전이 생기고 36편 논문에 기여하게 됐다.

핵심은 AI를 만능 연구원으로 쓰지 말고, 'AI가 잘하는 모양의 문제'를 찾아 맡기는 것이다. 슈워츠 교수는 이를 임피던스 미스매치 해소라고 부른다. 두 시스템이 각자 잘 돌아가는데 맞물리지 않을 때, 억지로 끼우지 않고 접점을 설계하라는 얘기다.

나에게 미치는 영향

연구자·대학원생이라면 본인 분야에 '반복되는 수식·계산 패턴'이 있는지 부트루프스 깃허브(github.com/BootLoops-ai/bootloops)를 열어보라. 클로드·챗GPT·제미나이 어떤 모델로도 돌려볼 수 있다.

데이터 분석가·직장인은 "이 엑셀 작업 자동화해줘" 대신 **"이 데이터에서 반복되는 패턴 찾아서 공식으로 정리해줘"**라고 물어보라. AI 강점인 패턴 인식을 끌어내기 쉽다.

학생·일반인은 AI에게 "논문 써줘" 하지 말고 **"이 주제 관련 핵심 공식·데이터 구조·선행 연구 요약해줘"**라고 구체적으로 지시하라. 결과를 검토하는 건 여전히 사람 몫이다.

오늘 당장 해볼 수 있는 것: 챗GPT나 클로드 새 대화창에서 위 프롬프트 중 하나를 복사해 붙여넣고 돌려보라. 답이 이상하면 프롬프트를 조금 바꿔 다시 묻는다. 그게 전부다.

남은 쟁점

• 독립 재현 여부: 슈워츠 교수팀 외에 부트루프스로 동일 성과를 낸 사례가 아직 보고되지 않았다.
• '클로드형 문제' 정의의 일반화: 물리·수학 중심 도구가 타 분야에서도 동일하게 작동하는지 검증 필요.
• 저자권·연구 윤리: AI가 기여한 36편 논문에서 저자 표기·책임 소재를 어떻게 정했는지 공개되지 않았다.
• 한국 연구 환경 적용: 국내 대학·출연연에서 부트루프스 도입 시 GPU 자원·데이터 접근성·보안 규정 등이 걸림돌이 될 수 있다.

슈워츠 교수는 "에이전트형 AI는 빠르게 좋아지고 있다"면서도 오늘 당장 연구 현장에서 쓸 수 있는 건 '맞춤형 도구+인간 전문가 조합'이라고 못 박는다. 부트루프스 코드는 열려 있다. 직접 돌려보며 '내 분야의 클로드형 문제'가 있는지 확인해 보는 게 가장 빠른 검증이다.