AI의 과학적 추론 능력을 평가하는 새로운 기준, FrontierScience 벤치마크

최근 AI는 단순한 정보 검색 도구를 넘어, 실제 과학 연구 현장에서 활용되는 단계까지 빠르게 진화하고 있습니다. 특히 수학·과학 영역에서의 추론 능력은 AI가 연구 생산성을 얼마나 높일 수 있는지를 가늠하는 핵심 요소입니다.
이번 글에서는 물리·화학·생물 분야의 전문가 수준 과학 추론 능력을 평가하기 위해 새롭게 제안된 FrontierScience 벤치마크를 중심으로, 그 등장 배경과 구조, 기존 벤치마크와의 차별점, 그리고 GPT-5.2의 평가 결과가 의미하는 바를 정리해 보겠습니다.

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과학 연구에서 ‘추론 능력’이 중요한 이유

과학자는 단순히 사실을 암기하지 않습니다.
가설을 세우고, 실험과 검증을 반복하며, 서로 다른 분야의 개념을 연결해 새로운 통찰을 만들어냅니다. 즉, **깊이 있는 추론(reasoning)**이 과학 연구의 중심입니다.

AI 역시 이러한 추론 능력을 얼마나 잘 수행하느냐에 따라,

• 연구 아이디어 도출
• 복잡한 수식이나 증명 과정 보조
• 다학제적 문헌 탐색
  등에서 실제 연구 파트너로 활용될 수 있는지가 결정됩니다.

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AI 과학 역량의 최근 진전

최근 1년간 AI 모델은 눈에 띄는 성과를 보여주었습니다.

• 국제 수학 올림피아드(IMO), 국제 정보 올림피아드(IOI)에서 금메달 수준 성과 달성
• GPT-5 계열 모델을 활용한 실제 연구 워크플로우 가속
  • 다국어·다분야 문헌 탐색
  • 복잡한 수학적 증명 과정 분석
• 며칠~몇 주 걸리던 작업을 수 시간 단위로 단축

이러한 성과는 2025년 11월 공개된 Early science acceleration experiments with GPT-5 논문을 통해, AI가 과학 연구 속도를 실질적으로 높일 수 있다는 초기 증거로 제시되었습니다.

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기존 과학 벤치마크의 한계

AI의 과학 능력을 측정하기 위한 벤치마크는 이미 존재했지만, 몇 가지 한계가 있었습니다.

• 다지선다형 중심으로 실제 연구 추론과 괴리
• 반복 사용으로 인해 문제 난이도 포화
• 과학 전반이 아닌 특정 유형 문제에 편중

대표적으로 2023년 공개된 GPQA(PhD 전문가 작성 문제)에서 GPT-4는 39%를 기록하며 전문가 기준(70%)에 크게 못 미쳤습니다. 그러나 2년 후 GPT-5.2는 **92%**를 기록할 만큼 빠른 성장을 보였고, 이는 더 어려운 새로운 평가 기준의 필요성을 드러냈습니다.

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FrontierScience란 무엇인가?

FrontierScience는 이러한 한계를 보완하기 위해 등장한 전문가 수준 과학 추론 벤치마크입니다.

핵심 특징

• 물리학, 화학, 생물학 전반을 포괄
• 문제 설계 및 검증에 전문가 직접 참여
• 단순 지식이 아닌 고난도 추론 능력 평가에 초점

두 가지 평가 트랙

1. FrontierScience-Olympiad
   • 국제 올림피아드 메달리스트가 설계
   • 짧은 답변 형식의 이론 문제
   • 국제 올림피아드 수준 이상의 난이도
2. FrontierScience-Research
   • 박사 과정생, 교수, 포닥 등 PhD급 연구자가 설계
   • 실제 연구 상황을 가정한 다단계 문제
   • 10점 루브릭 기반 평가

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GPT-5.2의 FrontierScience 평가 결과

초기 평가에서 GPT-5.2는 다음과 같은 성과를 보였습니다.

• Olympiad 트랙: 77%
• Research 트랙: 25%

이는 다른 최신 모델 대비 가장 높은 성능이었으며,

• 구조화된 과학 추론 문제에서는 이미 강력한 보조 도구가 될 수 있음을 보여주고
• 반면, **개방형 연구 문제(open-ended thinking)**에서는 여전히 개선 여지가 크다는 점을 분명히 드러냅니다.

이 결과는 현재 과학자들이 AI를 활용하는 방식과도 잘 맞아떨어집니다.
AI는 연구를 빠르게 진행하도록 돕지만, 문제 정의와 최종 검증은 여전히 인간의 몫입니다.

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FrontierScience가 가지는 의미

FrontierScience의 궁극적인 목적은 점수 그 자체가 아닙니다.
AI가 새로운 과학적 발견을 얼마나 도울 수 있는지를 가늠하기 위한 **이정표(north star)**에 가깝습니다.

• 표준화된 고난도 문제로 강점과 한계를 명확히 파악
• AI-가속 과학 연구의 방향성 제시
• 더 어렵고 의미 있는 과학 벤치마크 필요성에 대한 응답

물론, 일상적인 연구 활동 전체를 포괄하지는 못하는 한계도 존재합니다. 하지만 기존 벤치마크 대비 한 단계 진전된 시도라는 점에서 중요한 의미를 가집니다.

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AI와 과학 연구의 다음 단계

FrontierScience는 AI가 전문가 수준 과학 추론에 얼마나 근접했는지를 보여주는 새로운 기준입니다. 현재 AI는 구조화된 문제 해결에서 이미 강력한 도구로 자리 잡았고, 연구 효율을 크게 높이고 있습니다.

앞으로 남은 과제는 개방형 사고와 창의적 연구 영역에서의 성능 향상입니다.
FrontierScience는 그 과제를 명확히 드러내며, AI와 인간 연구자가 어떻게 협력해야 하는지를 보여주는 중요한 출발점이라 할 수 있습니다.

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https://openai.com/index/frontierscience/