로봇 암과 자동화 장비가 배치된 실험실 전경. 자율실험실은 사람이 실험을 모두 직접 수행하는 구조에서 벗어나, AI의 제안과 로봇의 반복 수행, 인간의 해석과 검증이 하나의 루프로 연결되는 방향으로 발전하고 있다. [사진=아르곤국립연구소]

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과학은 오랫동안 사람의 손으로 전진해 왔다. 연구자는 논문을 읽고, 가설을 세우고, 장비를 조작하고, 실패를 기록하며 다음 단계로 나아갔다. 

이 과정은 느렸지만, 과학이 신뢰를 얻어 온 이유이기도 했다. 무엇을 왜 시도했는지, 어디서 실패했는지, 누가 어떤 판단을 내렸는지가 비교적 분명했기 때문이다. 

과학은 단순한 결과의 축적이 아니라 실패와 수정의 기록 위에 세워진 작업이었다.

그런데 실험실의 풍경이 바뀌고 있다. 

이제는 AI가 방대한 논문과 실험 데이터를 읽고 후보 물질이나 반응 조건을 제안하고, 자동화 장비와 로봇이 실험을 수행한 뒤, 다시 결과를 AI가 분석해 다음 실험을 정하는 구조가 현실이 되고 있다. 

학계와 산업계에서는 이를 ‘자율실험실’ 또는 ‘셀프드라이빙 랩(Self-driving Lab)’이라 부른다. 최근 관련 연구는 자율실험실을 단순 반복 자동화가 아니라, 설계·수행·해석이 닫힌 루프로 연결되는 실험 체계로 설명하고 있다.

핵심은 단순 자동화가 아니다. 

사람이 이미 정해 둔 순서를 기계가 빠르게 반복하는 수준을 넘어, “다음 실험을 무엇으로 할 것인가”를 시스템이 제안하고 선택하기 시작했다는 데 있다. 

오늘날 과학은 논문과 데이터가 폭증하고, 경우의 수가 인간의 직관을 넘어서는 문제와 마주하고 있다. 배터리 소재, 신약 후보, 반도체 공정처럼 변수가 많은 분야에서는 모든 조합을 사람이 직접 확인하기 어렵다. 

결국 연구 생산성을 가르는 것은 손의 반복보다 어떤 후보를 먼저 시험할지, 어떤 실패를 빨리 버릴지, 어떤 가능성을 후순위로 돌릴지를 정하는 능력이다. 

자율실험실은 바로 이 탐색 비용을 줄이는 방식으로 등장했다.

실제 적용 사례도 이미 분명하다. 가장 상징적인 장면 가운데 하나는 신소재 분야다. 

2023년 네이처(Nature)에 실린 A-Lab 논문은 계산 데이터베이스, 문헌 기반 합성 규칙, 머신러닝, 로봇 실험을 하나의 자율 루프로 묶었다. 

이 시스템은 17일 동안 연속 운전하며 57개 목표 물질 가운데 36개를 실제로 합성했고, 실패한 실험의 결과를 다음 선택에 다시 반영했다. 

중요한 것은 ‘기계가 혼자 과학을 했다’는 과장이 아니라, 실험의 계획과 수행, 해석의 일부가 하나의 시스템 안에서 연결되기 시작했다는 사실이다.

배터리 분야에서는 속도의 변화가 더 선명하게 드러난다. 

미국 아르곤국립연구소는 2026년 1월 “AI와 로보틱스를 활용해 5개월 동안 6000건이 넘는 배터리 화학실험을 수행했다”고 밝혔다. 

배터리 연구는 조성, 전해질, 첨가제, 온도, 충방전 조건 등 변수가 너무 많아 사람이 모든 조합을 직접 검증하기 어렵다. 이때 자율실험실은 인간을 대체하기보다, 먼저 경우의 수를 좁히고 유망한 경로를 앞세우는 방식으로 연구 속도를 바꾼다. 

연구자의 시간이 손의 반복에서 질문의 선택으로 이동하는 것이다.

생명과학과 화학 분야도 이미 같은 방향으로 움직이고 있다. 

2025년 사이언티픽 리포츠(Scientific Reports) 논문은 로보틱스와 AI를 결합해 배양, 전처리, 측정, 분석, 가설 형성까지 이어지는 폐쇄 루프형 바이오 자율실험실 시스템을 제시했다. 

같은 흐름에서 2023년 Nature에 실린 코사이언티스트(Coscientist)는 대형언어모델을 바탕으로 문헌 검색, 하드웨어 문서 탐색, 코드 실행, 클라우드 실험실 명령, 실험 데이터 분석을 연결해 화학 실험의 설계와 수행을 지원할 수 있음을 보였다. 

분야는 달라도 구조는 같다. 실험이 ‘읽고-선택하고-수행하고-해석하고-다시 선택하는’ 순환 체계로 바뀌고 있다는 점이다.

그래서 자율실험실의 진짜 의미는 ‘실수를 하지 않는 실험실’이 아니라 ‘더 빨리 실패하고 더 빨리 수정하는 실험실’에 가깝다. 

과학에서 실패는 제거해야 할 대상이 아니라 다음 단계로 가기 위한 비용이다. 자율실험실은 그 비용을 낮춘다. 

기계는 피로를 느끼지 않고 같은 실험을 일정한 조건에서 반복할 수 있으며, 실패한 결과를 즉시 다음 선택에 반영할 수 있기 때문이다. 

이 점에서 자율실험실은 과학의 속도를 바꾸는 기술이지만, 동시에 과학의 책임 구조를 더 예민하게 드러내는 기술이기도 하다.

하지만 바로 그 지점에서 위험도 커진다. 

기계는 사람이 준 목표를 충실히 수행할 뿐이다. 목표가 잘못되면 더 빠르게 잘못된 방향으로 달려갈 수 있고, 데이터가 편향돼 있으면 그 편향을 더 정교하게 반복할 수 있다. 

분석 모델의 전제가 틀렸다면 실험실은 오류를 줄이는 장치가 아니라 오류를 대량 증폭하는 장치가 될 수도 있다. 속도는 진보의 상징처럼 보이지만, 해석이 빠진 속도는 오히려 오류의 증폭기가 된다. 

자율실험실은 인간의 책임을 덜어 주는 장치가 아니라, 인간의 판단이 얼마나 정확한지 더 선명하게 드러내는 장치에 가깝다.

실제로 자율실험실을 둘러싼 논쟁도 이미 시작됐다. 

A-Lab은 매우 상징적인 성과로 받아들여졌지만, 이후 학계에서는 ‘무엇을 새로움으로 볼 것인가’, ‘어디까지를 발견이라 부를 것인가’를 둘러싼 문제 제기가 이어졌다. 

C&EN은 2026년 1월 Nature가 해당 논문에 정정조치를 내렸고, 기존의 ‘완전히 새로운 물질’이라는 인상을 주던 표현이 수정됐다고 전했다. 

쟁점은 결국 “기계가 움직였는가”가 아니라 “무엇을 발견으로 볼 것인가, 누구의 판단을 최종 기준으로 삼을 것인가”에 있다. 

기술은 실험의 속도를 높일 수 있지만, 과학의 의미를 확정하는 일까지 대신해 주지는 않는다.

재현성의 문제도 더 중요해진다. 

자율실험실은 일정한 조건과 자동화된 절차를 통해 실험 재현성을 높일 가능성이 있다. 그러나 동시에 검증 대상을 더 복잡하게 만들 수도 있다. 

장비 설정, 데이터 전처리 방식, 알고리즘 선택, 목표 함수 설계가 조금만 달라져도 결과는 크게 달라질 수 있기 때문이다. 

앞으로의 검증은 “같은 실험을 했는가”를 넘어서 “같은 의사결정 구조를 거쳤는가”까지 물어야 한다. 실험의 재현성만이 아니라 선택의 재현성이 문제 되는 시대가 오는 셈이다.

이 점에서 자율실험실 시대의 과학자는 단순한 연구자가 아니라 감독자이자 기록자여야 한다. 

시스템이 어떤 자료를 바탕으로 어떤 제안을 했는지, 실패한 실험이 다음 단계에 어떻게 반영됐는지, 인간은 어느 지점에서 개입해 방향을 수정했는지를 남겨야 한다. 실험 과정이 기계로 넘어갈수록 오히려 기록의 수준은 더 높아져야 한다. 

인간이 직접 손을 덜 쓰게 되는 대신, 판단과 개입의 흔적은 더 정교하게 남겨야 하기 때문이다. 

최근 자율실험실 연구들이 반복해서 인간의 목표 설정과 감독 구조를 강조하는 이유도 여기에 있다.

결국 자율실험실은 과학자의 종말이 아니라 재정의를 뜻한다. 

앞으로의 과학자는 모든 실험을 자기 손으로 수행하는 사람만을 의미하지 않게 될 가능성이 크다. 목표를 설계하고, 시스템을 감독하고, 결과의 의미를 해석하며, 기계가 놓친 맥락을 읽어 내는 사람이 더 중요해질 수 있다. 

손의 반복을 기계가 맡더라도, 무엇을 묻고 무엇을 믿을지를 정하는 주체가 인간이라면 과학자의 자리는 사라지지 않는다. 다만 그 자리는 분명히 이동한다.

 문명사는 늘 이런 방식으로 움직여 왔다. 

증기기관은 인간의 근육을 바꿨고, 컴퓨터는 인간의 계산을 바꿨다. 자율실험실은 이제 인간의 실험을 바꾸고 있다. 

그러나 도구가 정교해질수록 더 중요해지는 것은 도구 자체가 아니라 기준이다. 

무엇을 발견할 것인가. 어떤 위험을 감수할 것인가. 어느 수준에서 멈추고, 어느 지점에서 검증을 다시 요구할 것인가. 

이 질문에 답하는 존재가 여전히 인간이라면, 자율실험실의 시대에도 과학의 주인은 바뀌지 않는다. 달라지는 것은 과학자의 일이다. 

실험을 직접 수행하는 사람에서, 질문을 설계하고 결과를 검증하며 책임을 끝까지 남기는 사람으로 이동하는 것이다. 

실험이 자동화되는 시대일수록 책임은 자동화될 수 없다. 자율실험실의 본질은 바로 그 역설 위에 서 있다.

※ 이 기사는 ALO시스템(특허출원)에 따라 사실 관계·논리·출처 정합성에 대한 검증을 거쳤다.