세명대 RISE 사업단, 'AI Agent가 분업하는 가상 연구실' 명사초청특강 성료

9개 특화 Agent의 역할 분업부터 미니 실습·검증 체크리스트까지, '수행자에서 지휘자로'의 연구 패러다임 전환을 융합 전공 학생들의 언어로 풀어내

▲ 세명대학교 RISE 사업단 'AI 시대의 천연물 버추얼랩' 명사초청특강 현장. 김경모 본부장과 참석 학생들이 기념촬영을 하고 있다.

세명대학교 RISE 사업단에서는 지난 5월 27일(수) 한의학관 105호에서 '천연물 임상·산업 융합 강연 시리즈 9회차: AI 시대의 천연물 버추얼랩(Natural Product Virtual Lab with AI Agents)'을 주제로 특별강연을 개최했다. 이번 9회차는 RISE 사업 2차년도 세 번째 강연으로, ㈜메디브 김경모 본부장이 연사로 나서 생성형 AI와 멀티 에이전트 시스템(multi-agent system)이 천연물·바이오 연구의 운영 구조 자체를 어떻게 재편하고 있는지를 산업 현장의 시각에서 풀어냈다. 한의과대학과 바이오제약산업학부를 비롯한 바이오 관련 학과 학생들이 두루 참석한 이번 강연은 특히 기존 강연 일변도의 형식을 벗어나 4종의 특화 GPTs 앱을 활용한 미니 실습(mini practice)을 결합한 참여형 프로그램으로 운영되어, 학생들이 AI Agent에게 직접 연구 지시를 내려보는 체험형 학습이 함께 이루어졌다.

김 본부장은 강의 도입부에서 '과거의 연구실'과 'AI 시대의 Virtual Lab'을 대비시키며, 논문 검색·자료 정리·코드 작성·초안 작성에 소요되던 반복 작업이 역할별 AI Agent로 분업되는 한편, 연구자에게는 보다 높은 수준의 질문 설계와 검증 역량이 요구되는 구조적 전환이 진행 중임을 짚었다. 이어 PI Agent(연구 질문 정교화), Literature Agent(논문 근거 정리), Clinical Expert Agent(임상적 해석), Reviewer Agent(과장·근거 부족 검토), Medical Writer Agent(초안 작성), PM Agent(품질·일정 관리) 등 9개 특화 Agent가 가상 오피스(Virtual Agent Workspace)에서 자율적으로 협업하며 전처리·통계분석·임상적 고찰·논문 초안·시각화·PI 브리핑을 단계별 산출물로 누적해가는 실제 개발 화면을 시연했다. 천연물·바이오 연구 영역에서는 다성분-다표적(multi-component multi-target) 네트워크 구조와 분산된 논문 근거라는 본질적 특성이 Agent 분업 방식과 부합함을 설명하고, '황기와 만성피로'를 단일 주제로 두었을 때 Agent 역할별로 어떻게 상이한 관점의 결과물이 도출되는지를 비교 제시했다. 이어 진행된 미니 실습에서는 학생들이 '[천연물명]이 [질환/증상]에 어떤 영향을 줄 수 있는지'라는 템플릿의 빈칸을 직접 채워 강황·관절염, 감초·위염, 오미자·간 건강 등 자신의 관심 주제로 4종 GPTs Agent에 지시를 내려보며 프롬프트 품질이 결과물 품질을 결정한다는 원리를 체감했다. 강의 후반부에서는 환각(hallucination), 효과 과장, 상관-인과 혼동, 맥락 부재, 데이터 누수 등 AI 연구의 구조적 한계를 짚고, 논문 실재성 확인·연구 수준(세포/동물/임상) 구분·근거 강도 표시·후속 검증 방향 제시 등 6개 항목으로 구성된 검증 체크리스트를 제시하며 "AI는 연구의 속도를 높여주지만, 연구의 책임까지 대신 져주지는 않는다"는 점을 강조했다.

본 강연 시리즈를 기획·운영하는 세명대학교 한의과대학 최수지 교수는 "이번 특강은 학생들에게 'AI를 쓰는 사람'이 아니라 'AI 연구팀을 지휘하는 사람'이라는 새로운 연구자상을 구체적인 화면과 산출물로 보여준 자리였다"며 "9개 Agent의 역할 분업 구조와 반복 지시 루프를 직접 시연해 주신 점, 그리고 미니 실습을 통해 학생들이 각자의 전공 지식을 자신의 프롬프트로 변환해보는 경험을 설계해 주신 점은 천연물·바이오 분야 교육의 디지털 전환 측면에서 의미 있는 시도였다"고 평가했다. 이어 "HIT-Bio 플랫폼이 지향하는 천연물바이오 융복합 산업인재상은 단순히 AI 도구를 다루는 인재가 아니라, 각자의 전공 영역에서 축적한 학문적 사고를 토대로 AI 산출물을 비판적으로 검증하고 새로운 연구 질문을 설계할 수 있는 오케스트레이션(orchestration) 역량을 갖춘 인재"라며 "AI 활용 역량과 비판적 검증 역량을 동시에 길러주는 교육 콘텐츠를 2차년도 후반기에도 지속적으로 확충해 나가겠다"고 밝혔다.