AI Co-Scientist의 대규모 Multi-Agent 리스크 분석
AI Co-Scientist의 리스크는 단일 LLM의 한계가 아닌, 수십~수백 번 반복되는 에이전트 간 상호작용과 긴 호라이즌 추론의 결합에서 비롯되는 구조적 문제입니다. Google Research의 2025년 최신 데이터를 기반으로 6가지 핵심 원인을 분석합니다.
오류 복리 증폭 (Compounding Error)
“1% 오류가 5,000단계 추론에서 복리처럼 폭발한다.” — Demis Hassabis
한 번의 반복에서 발생하는 미세한 오류(문헌 해석 실수, 가정 누락)가 수천 단계의 논쟁 및 진화 루프를 거치며 기하급수적으로 커지는 현상이 핵심 메커니즘에서 발생합니다.
오류 누적 전파
모든 에이전트가 단일 공유 컨텍스트 메모리를 사용함에 따라, 과거의 오류가 '기록'으로 남아 다음 루프 전체에 영구적인 영향을 미칩니다. 한 번 오염된 메모리는 감독 에이전트의 완전 재시작 없이는 연쇄적인 결함을 유발합니다.
집단적 편향 수렴
Elo 기반 토너먼트와 자기 경쟁(Self-play) 구조에서 에이전트들이 서로 '동의하는' 방향으로 빠르게 수렴합니다. 이 과정에서 가설의 다양성이 사라지고, 특정 연구 그룹의 과대 인용 등 인간이 인지 못한 시스템적 편향이 집단 합의로 고착됩니다.
기본 한계 증폭 (Gemini 2.0)
“Inherits LLM factuality issues (errors, biases, hallucinations)”
단일 모델의 환각과 사실성 문제가 Multi-Agent 반복 과정에서 단순 합산이 아닌 기하급수적 증폭을 일으킵니다. 한 번의 환각이 반성(Reflection) → 랭킹 → 진화 체인 전체를 오염시킵니다.
정답 부재 및 약한 외부 검증
과학 발견의 개방성(Open-ended) 특성상 정답이 부재하며, 유료 논문이나 실패 사례가 반영되지 않는 데이터 편중이 심각합니다. 'AI가 선호하는 가설'만이 상위에 랭크되며 사실성 확인 도구의 교차 검증이 아직 미흡합니다.
조율 복잡도 및 감독 병목
감독(Supervisor) 에이전트가 모든 태스크 큐와 자원 모니터링을 담당하지만, 에이전트 상호작용이 복잡해질수록 통제가 불가능해집니다. 이는 무한 재귀 루프, 중복 가설, 비용 폭발의 원인이 됩니다.
요약: 왜 이것이 “근본적”인가?
단일 에이전트 문제는 기술적 고도화로 해결 가능합니다. 하지만 Multi-Agent, 긴 호라이즌 루프, 공유 메모리 구조가 결합되면 위 6가지 문제가 서로를 강화하며 예측 불가능한 비상 위험(Emergent Risk)이 됩니다. Google도 인정하듯, 현재 시스템은 “가설 생성”까지만 신뢰할 수 있으며 실제 실험실 검증 없이는 사용되어서는 안 됩니다.