애리조나 대학교의 천체물리학자 치콴 찬(Chi-kwan Chan)이 오픈AI(OpenAI)의 코드 생성 모델인 코덱스(Codex)를 활용해 블랙홀 시뮬레이션 연구의 새로운 돌파구를 마련했다. 블랙홀 주변의 강착 원반과 제트 현상을 재현하는 시뮬레이션은 수만 줄에 달하는 복잡한 수치 해석 코드를 필요로 한다. 찬 교수는 코덱스를 통해 이러한 프로그래밍 과정을 자동화하고, 연구의 핵심인 물리적 모델링에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었다. 이번 사례는 생성형 AI가 단순한 텍스트 작성을 넘어, 고도의 전문성을 요구하는 과학 연구 분야에서 실질적인 도구로 자리 잡고 있음을 보여준다. 블랙홀 시뮬레이션은 아인슈타인의 일반 상대성 이론을 극한의 환경에서 검증하는 필수적인 과정이다. 기존에는 연구자가 직접 수치 해석 알고리즘을 설계하고 디버깅하는 데 막대한 시간을 소모했으나, 코덱스를 도입함으로써 코드 작성 속도가 비약적으로 향상되었다. 특히 복잡한 물리 방정식을 컴퓨터 언어로 변환하는 과정에서 발생하는 인적 오류를 줄이는 데 기여했다는 평가를 받는다. 이러한 변화는 과학계의 연구 패러다임 전환을 시사한다. 과거에는 연구자가 프로그래밍 언어에 대한 깊은 이해를 갖추는 것이 필수적이었으나, 이제는 AI가 코드의 뼈대를 구축하고 연구자는 물리적 가설과 데이터 해석에 집중하는 분업화가 가능해졌다. 이는 연구 효율성을 높일 뿐만 아니라, 프로그래밍 진입 장벽을 낮춰 더 많은 연구자가 복잡한 천체 물리 현상 연구에 뛰어들 수 있는 환경을 조성한다. 다만, AI가 생성한 코드의 정확성을 검증하는 과정은 여전히 연구자의 몫으로 남는다. 코덱스가 제안한 코드가 물리 법칙을 정확히 반영하는지, 수치적 안정성을 확보했는지 확인하는 과정은 필수적이다. 따라서 AI는 연구를 대체하는 것이 아니라, 연구자의 생산성을 극대화하는 보조 도구로서의 성격이 강하다. 향후 이러한 AI 기반 코딩 도구가 고도화될수록, 블랙홀과 같은 거대 우주 현상을 시뮬레이션하는 데 필요한 컴퓨팅 자원과 시간은 더욱 단축될 것으로 보인다. 결론적으로 치콴 찬 교수의 시도는 AI와 기초 과학의 결합이 가져올 미래를 보여주는 상징적인 사례다. 향후 오픈AI의 코덱스나 유사한 대규모 언어 모델(LLM)이 과학 연구 전반에 도입될 경우, 복잡한 물리 현상을 규명하는 속도는 현재보다 훨씬 빨라질 전망이다. 이는 단순히 코딩의 효율화를 넘어, 인류가 우주의 기원과 블랙홀의 비밀을 풀어가는 과정에서 AI가 핵심적인 조력자로 기능하게 될 것임을 예고한다.