해설22분 분량
Anthropic 신약 개발 보고서: Claude가 한 일과 각 연구소가 그것을 기록한 방식
Anthropic이 신약 개발 협력사들의 기술 보고서를 링크했습니다. Claude가 한 일, 사람이 결정한 일, 각 보고서가 그 차이를 기록한 방식을 나란히 놓고 읽었습니다.
2026년 10월 27일, Anthropic은 Claude를 활용한 신약 개발 작업을 소개했습니다1. 여섯 기관(BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines, The Column Group)과의 연구 협력, 그리고 7월에 인수한 자체 신약 발굴 프로그램 Mithril Medicine입니다. 글은 CAR T 세포 치료를 위한 훨씬 짧은 신호 전달 도메인, 면역세포에서 IgE를 떼어 내는 항체, 제조 기록의 더 빠른 품질 검토, 그리고 생쥐에서 효과를 보인 근이영양증 항체를 보고합니다.
Anthropic은 단계에 대해 신중합니다. "이 연구는 모두 아직 초기 단계"이며 "지금까지는 대부분 전임상"이라는 것입니다.1 어느 약도 사람에게 시험되지 않았습니다.
글은 일곱 프로그램 가운데 다섯 곳의 기술 보고서를 링크합니다. 이 글은 대표 수치와는 다른 질문으로 보고서들을 읽었습니다. Claude는 정확히 무엇을 했고, 사람은 무엇을 결정했으며, 각 보고서는 그 차이를 어떻게 기록하는가?
보고서마다 나름의 방식으로 답합니다. 한 곳은 어떤 모델이 어떤 설계를 제안했는지 나열합니다. 한 곳은 Claude가 거의 혼자 수행한 단계를 그림으로 그립니다. 한 곳은 규제 대상 시스템에서 모든 모델 호출을 로그로 남깁니다. 한 곳은 일주일 동안의 이메일을 세고, AI의 작업에 대한 자신의 설명이 편향되었을 수 있다고 경고합니다.
아래에서는 각 프로그램이 보고한 내용, 각 프로그램에서 Claude가 한 일, 각 보고서가 그것을 기록하는 방식, 사람의 확인이 잡아낸 것과 놓친 것, 네 가지 형식의 나란한 비교, 그리고 공유된 기록이 더할 수 있는 것을 정리합니다. 모든 출처는 2026년 10월 27일에 확인했습니다. 이 보고서들은 동료 심사를 거친 논문이 아니라 회사 보고서이며, 이 글은 그 안의 과학을 평가하지 않습니다.
Anthropic은 무엇을 발표했나요?#
신약 개발의 서로 다른 단계에 있는 프로그램 일곱 개입니다. Anthropic 글의 표현으로는 다음과 같습니다.
- Generate Biomedicines: CAR T 세포 치료. 조작된 면역세포가 암을 찾게 해 주는 수용체인 키메라 항원 수용체(CAR)의 신호 전달 부분에 대해 "Generate 과학자 여섯 명이 Claude Code로 새 설계를 제안했다".1 한 설계는 표준 버전보다 약 70% 짧았고, 실험실 시험에서 세포가 수용체를 약 10배 많이 만들게 했습니다.
- Divergence Labs: 식품 알레르기. "Claude는 Divergence Labs의 목표를 상세한 설계 계획으로 바꾼 뒤, 대체로 자율적으로 약 한 달 만에 추려 내 시험할 항체 설계 약 3만 5,000개를 생성했다." 시험 결과 IgE에 결합하는 설계 3개와 IgE를 떼어 내는 설계 20개가 나왔습니다.
- BigHat Biosciences: 후보 약물 개선. BigHat의 실험 데이터 시스템에 연결된 Claude가 항체 절편 두 개의 변경을 제안했고, BigHat 실험실은 약 10주 동안 변이체 약 1,010개를 만들어 시험했습니다. 가장 좋은 버전은 원래보다 10배 넘게 강하게 결합했습니다.
- Enveda: 제조 기록. 1,061쪽 분량의 배치 기록에서 "Claude는 사람 검토자가 찾아낸 문제 11건을 모두 잡아냈고, 그들이 놓친 7건을 짚었다". 사람의 검토 시간은 89% 줄었습니다.
- The Column Group: 회사 설립. TCG는 작은 팀이 보통 운영할 수 있는 것보다 많은 신약 프로그램을 Claude로 운영할 회사 Pleiades를 세우고 있습니다. 약물 표적을 추진할 가치가 있는지 판단하는 첫 Claude 스킬은 "표적-질환 쌍 45개로 평가됐다".
- Bristol Myers Squibb: 임상시험 계획. BMS는 Claude를 "초기 단계 약물의 임상시험 계획을 평가하고, 그 시험이 성공할 가능성을 추정하는 데" 씁니다. 두 회사는 2027년에 이 작업을 확대할 계획입니다.
- Mithril Medicine: Anthropic의 자체 프로그램. 창업자 Cody Tranbarger는 "Claude로 외부 실험실 11곳과의 계약, 물류, 실험을 조율했다". 이 프로그램은 18개월이 안 되어 아이디어에서 생쥐에서의 유망한 결과까지 나아갔습니다. 후보 물질이 계속 유효하다면, Anthropic은 "빠르면 2028년 말"에 약물이 사람 대상 시험에 들어갈 준비가 될 것으로 봅니다.
The Column Group과 BMS 부분에는 기술 보고서 링크가 없습니다. 나머지 다섯 곳에는 있으며, 이 글의 나머지 부분은 그 다섯 곳을 다룹니다.
각 프로그램에서 Claude는 무엇을 했나요?#
보고서들은 발표문보다 업무 분담을 더 자세히 설명합니다. 각 보고서의 표현으로는 다음과 같습니다.
| 프로그램 | Claude가 한 일 | 사람이 한 일 | 보고서 |
|---|---|---|---|
| Generate | 1라운드에서 다른 모델 네 개와 함께 설계를 제안.2 2·3라운드에서는 Claude Code로 측정값을 해석하고 설계를 다듬음 | 목표와 참조 서열을 정하고, 실험실 스크리닝 세 라운드를 돌리고, 결정을 내림 | 기술 보고서, 저자 9명 명시 |
| Divergence | 팀과 함께 목표를 작업 단계로 나눈 뒤, "자율 실행" 단계 22개를 수행3 | 캠페인을 이끎. 이후 분리제(disruptor) 설계 91개를 실험실에서 특성 분석 | 프리프린트, 저자 5명 명시 |
| BigHat | 선도 물질 두 개의 변경을 제안.1 Anthropic 연구자와 함께 원본 데이터를 재분석하고 새 지표와 프로토콜 변경을 제안 | 변이체 약 1,010개를 만들어 시험. 새 프로토콜을 다듬어 실행 | 확인 당시 페이지가 비어 있음 |
| Enveda | 배치 기록을 하나씩 읽고 자문용 코멘트와 자문용 판정을 게시4 | 이름이 밝혀진 검토자가 모든 코멘트를 결정. 품질 부서가 배치마다 결정 | 기술 보고서, 저자 4명 명시 |
| Mithril | 문헌 검색, 데이터 재분석, 그림 준비, 원고와 이메일 초안 작성, 위탁 실험실 전반의 작업 계획5 | 판단을 맡음. 발송된 모든 이메일을 편집해 보냄. 패널에 대한 Claude의 계획을 기각 | 기술 보고서, "동료 심사를 거치지 않음" 표시 |
다섯 곳 모두 목표는 사람이 정했고, 실험실 작업은 회사 자체 실험실이나 회사가 고용한 위탁 업체가 했습니다. 흥미로운 차이는 나머지를 각 보고서가 어떻게 적어 두는지에 있습니다.
각 보고서는 Claude의 몫을 어떻게 기록하나요?#
Generate: 어떤 모델이 어떤 설계를 제안했나
Generate의 보고서 "Refactored intracellular domains enhance CAR expression and function"2은 설계의 출처를 이름이 밝혀진 모델까지 추적하는 유일한 보고서입니다. 1라운드에서 팀은 네 회사의 모델인 "Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, GPT-5.2, Kimi K2.5, MiniMax M2.5를 썼다". 방법 절은 이후 작업의 토대가 된 초기 설계의 출처를 밝힙니다. "brs–ζ1–40은 1라운드에서 Claude Opus 4.6이 제안했다." 2·3라운드에서는 Opus 4.7과 Opus 4.8로 돌아가는 Claude Code를 썼습니다.
설계는 아이디어별로 정리되며, 아이디어는 "근거를 글로 적은 설계 질문"입니다.2 방법 절은 이렇게 말합니다. "각 설계는 제안될 때 하나의 아이디어에 배정되었고, 에이전트는 아이디어마다 짧은 코드명을 붙였다." 아이디어를 나중이 아니라 제안하는 순간에 기록했기 때문에, 보고서는 어떤 아이디어가 성과를 냈는지 검증할 수 있습니다. 보고서는 이어서 에이전트의 설계 가설을 스크리닝 결과와 비교해 평가합니다.
보충 자료는 이런 기록을 손으로 유지하는 데 따르는 한계를 보여 줍니다. 보충 자료는 "보관된 1라운드 에이전트 실행 34건에서 서로 다른 프롬프트 17개를 복원했다"고 말하며, 이어지는 표는 "일부 모델 배정"을 나열합니다. 어떤 프롬프트는 모델 하나에, 어떤 프롬프트는 네 모델까지 주어졌습니다. 정직한 기록이지만, 프롬프트 기록을 보관 자료에서 복원해야 했다는 것도 보여 줍니다.
Generate는 Claude Code를 "주 인터페이스"로 하는 자체 전자 실험 노트도 만들었습니다. 실험이 끝날 때마다 "에이전트는 플레이트 맵을 이용해 측정값을 설계된 변이체 및 실험 조건과 연결하고 분석과 그래프 작성을 한다". 보고서에는 별도의 AI 사용 진술이 없으며, 에이전트의 역할은 방법 절에 설명되어 있습니다. 대표 설계 krgr–ζ1–40은 아미노산 45개 길이로, 임상 CAR T 세포 치료에 쓰이는 4-1BB–CD3ζ 도메인의 "3분의 1에도 못 미치는 길이"입니다.
Divergence: Claude가 수행한 단계와 사람이 함께한 단계
Divergence의 프리프린트 "Towards a best-in-class IgE disruptor for food allergy with Claude-enabled antibody design"3은 모델을 Claude Mythos 5.1로 밝히고, 캠페인이 이 모델과의 "상호작용으로 대부분 추진되었다"고 말합니다. 먼저 "우리 연구팀과 함께 Claude가 상위 수준의 설계 계획을 조율하고, 제시된 목표를 별개의 작업 단계로 나눴다". 그다음 Claude는 "우리 연구팀의 지원을 내내 받으며 이 작업 단계들을 거의 자율적으로 실행해 나갔다".
프리프린트의 그림 3은 누가 무엇을 했는지를 도식으로 그린 지도입니다. "파란 상자는 Claude가 거의 자율적으로 수행한 단계이고, 초록 테두리는 사람과의 상호작용 속에서 Claude가 주도한 목표 분해다."3 모두 합쳐 "캠페인은 자율 실행 단계 총 22개로 이루어졌고, 그중 15개는 주로 계산 설계에 쓰였다".
작업 단계 수준의 기여 기록인 셈입니다. 초록은 사람의 역할을 "우리 연구팀의 지도 아래"라는 한 구절로 밝히고, 사사는 사람에게만 감사를 전합니다. 별도의 AI 사용 진술은 없습니다. 설계 3만 5,000개라는 수치는 Anthropic이 낸 것입니다.1 프리프린트는 실험실 쪽을 보고합니다. 실험으로 특성을 분석한 분리제 설계 91개 가운데 20개가 활성을 보였고, 3개는 25~400 nM에서 승인된 항체인 오말리주맙보다 IgE를 더 많이 제거했습니다.
Enveda: 추가 전용 로그에 남는 모든 모델 호출
Enveda의 보고서 "CDP: a language-model system for quality review of executed pharmaceutical batch records"4는 기록에 관해 가장 형식을 갖췄습니다. 환경이 그것을 요구하기 때문입니다. 의약품 제조는 의약품 제조 및 품질관리 기준(GMP)을 따르고, CDP가 읽는 문서 시스템은 FDA의 전자 기록 규정인 21 CFR Part 11의 규제를 받습니다.
보고서의 표현으로 CDP의 통제 장치는 다음과 같습니다.
- "검토, 추출, 데이터 수집에서 이루어지는 모든 AI 모델 호출은 AI 모델, 지시문, 응답, 토큰 사용량과 함께 ECM에 저장된 추가 전용(append-only) 로그에 기록된다."4
- "AI 모델에서 기록 시스템(system of record)으로 가는 쓰기 경로는 없다."
- "이름이 밝혀진 사람이 자기 계정으로 일하며 모든 코멘트를 결정하고, 기록 승인, 제조소로의 반송, 배치 출하 같은 중대한 조치를 모두 직접 한다."
보고서에 따르면 이 장치들이 함께 "어떤 검토든 나중에 재구성할 수 있게 한다. CDP가 무엇을 받았는지, 어느 버전의 지시문을 썼는지, 무엇을 돌려주었는지, 사람이 무엇을 결정했는지를".
CDP가 무엇이 아닌지에 대해서도 똑같이 직설적입니다. "CDP는 GMP 컴퓨터화 시스템으로 밸리데이션되지 않았으며 자문용 보조 도구로 쓰인다." Enveda는 모델 제공사와 데이터 무보존(zero-data-retention) 계약을 맺지 않았습니다. 보고서는 EU GMP 부속서 22(Annex 22) 초안이 "중요한 GMP 용도에서 대규모 언어 모델을 배제할 것"이라고 짚고, CDP를 중요하지 않은(non-critical) 자문용 도구로 설계합니다. 모델은 실행마다 밝혀져 있습니다. Claude Opus 4.7, 그리고 Claude Opus 5.5로 한 두 번째 실행입니다. 두 번째 실행은 어떤 사람 검토자도 제기하지 않은 조치 필요 코멘트 6건을 제기했고, 그중 4건은 이전 실행에서 나오지 않은 것이었습니다.
Anthropic 글은 Claude가 Enveda를 위해 규제 문서 두 건의 첫 초안을 썼고, 그중 하나는 손으로 약 석 달 걸리던 일을 네 시간 만에 했다고 덧붙입니다. CDP 보고서는 이 초안들을 다루지 않습니다.
Mithril: 일주일을 센 기록과, 스스로의 편향을 밝힌 진술
Mithril의 보고서 "Preclinical Characterization of a Bispecific Bridging Antibody for the Treatment of LAMA2-Related Congenital Muscular Dystrophy"5는 10월 26일 자이며 "동료 심사를 거치지 않음"이라는 표시가 붙어 있습니다. 항체 결과 외에도 팀이 Claude와 어떻게 일하는지를 다룬 절이 따로 있는데, 일주일을 중심으로 짜여 있습니다. "일주일 동안 우리 중 한 명이 Claude와 함께 구조체 113개에 관한 341쪽 분량의 데이터 패키지를 CRO 다섯 곳에 걸친 하나의 계획으로 바꿨다." CRO는 실험을 맡은 위탁연구기관(contract research organization)입니다.
구성은 이렇습니다. "각 작업은 공유 작업 공간에 자기 스레드를 가지며, 그곳에서 Claude 세션(인스턴스)은 프로그램의 이메일과 데이터를 읽고, 코드를 실행하고, 페이지를 준비하고, 우리 중 한 명의 메일함에 초안을 저장할 수 있다."5 그리고 이어서 "Claude는 이메일을 보내지 않았다".
그 주 동안 "Claude는 우리 중 한 명의 요청에 답해 이메일 17통의 초안을 썼고, 우리는 그중 12통을 각각 편집한 뒤 보냈다". Claude는 초안과 함께 항목 41개를 나열했는데, 이는 "우리가 쓴 진술을 찾지 못한 항목으로, 보내기 전에 우리가 각각을 확인하거나 바꾸거나 지울 수 있게 한 것"이었습니다. 팀원 한 명이 구조체 113개 모두의 결합을 측정하겠다는 Claude의 계획에 이의를 제기하자, Claude는 27초 만에 계획을 옹호했습니다. 그 팀원은 "이 권고를 기각했고", 4분 뒤 Claude는 메모, 실행 순서, 보내지 않은 초안 세 통을 구조체 113개에서 89개 기준으로 고쳐 두었습니다. 보고서는 "판단은 우리에게 남아 있었다"고 결론짓습니다.
데이터 절은 다른 보고서에 없는 확인을 설명합니다. "인쇄된 값은 이 표들까지 추적했고, 이전 초안의 모든 값과 새 값 일부는 그 값을 만들지 않은 인스턴스가 다시 계산했다." 시간 측정은 메시지 타임스탬프에서 나왔으며, 보고서는 그 한계도 밝힙니다. "완전한 답변 9건 가운데 5건은 기껏해야 분 단위로만 시간을 잴 수 있었다."
끝에 있는 AI 사용 메모는 이례적으로 솔직합니다.
우리의 지시 아래 Claude는 문헌을 검색하고, 재분석을 수행하고, 그림을 준비하고, 원고 초안을 썼다(방법 절). Claude와의 작업에 관한 절은 Claude가 자신의 스레드와 메모를 바탕으로 정리한 것이므로 편향의 위험이 있으며, 우리는 Claude의 오류와 집계의 한계를 보고함으로써 그 위험을 줄이려 했다.
이 메모를 읽을 때 중요한 세부 사항이 두 가지 있습니다. 보고서는 모델을 버전 없이 "Claude"라고만 밝힙니다. 그리고 이해 상충 진술에 따르면 Anthropic은 2026년 7월 Mithril을 인수했고, 이 항체 프로그램을 소유하며, Claude를 판매하고, 교신 저자를 고용하고 있습니다.
BigHat: 발표문의 요약뿐
Anthropic은 "Reasoning in the loop: mechanism and measurement in antibody engineering"이라는 제목의 BigHat 보고서를 링크합니다. 10월 27일에 확인했을 때 해당 페이지6는 아무 텍스트도 보여 주지 않아, 남은 것은 Anthropic의 요약뿐입니다. Claude는 "BigHat의 실험 데이터 시스템 Reccy에 연결되어 각 분자의 변경을 제안했다". 도중에 팀은 표준 안정성 지표와 응집 지표가 오해를 부른다고 의심했습니다. "Claude와 연구자는 원본 데이터를 재분석한 뒤, 다른 지표와 그것을 검증할 프로토콜 변경을 제안했다. BigHat 과학자들이 이를 다듬어 실행했고, 주요 예측은 유지됐다."
사람의 확인은 무엇을 잡아냈고, 무엇을 놓쳤나요?#
보고서 두 편은 사람이 Claude의 실수를 얼마나 잘 잡아냈는지, 그리고 Claude가 사람의 실수를 얼마나 잘 잡아냈는지를 측정합니다.
Mithril은 Claude의 오류 여섯 건을 자세히 살폈습니다.5 "Claude는 그중 다섯 건을 찾아냈는데, 한 건은 CRO의 질문을 받은 뒤, 두 건은 해당 이메일이 발송되기 전이었다. 반면 적어도 세 건은 우리가 편집해 보낸 이메일에 담겨 CRO에 전달됐다." 그중 하나는 분석(assay)을 맡은 CRO가 요청한 것보다 튜브당 적은 양의 시료를 요청한 것이었는데, 튜브를 채우기 전에 하루 안에 바로잡혔습니다. "다른 두 건은 모두 생산 데이터에 대한 Claude의 검토 속 진술이었는데, 4일 넘게 아무도 알아채지 못했고, 한 건은 아직 결론이 나지 않았다."
보고서는 교훈을 직접 끌어냅니다. "이 사례들은 우리의 편집이 이메일에 담긴 세부 사항과 전제보다 이메일 속 결정을 더 확실하게 점검한다는 것을 시사한다."
이 문장은 신약 발굴을 훨씬 넘어서는 문제를 말합니다. AI 초안을 읽는 사람은 초안이 옳은 말을 하는지를 확인합니다. 그 밑에 깔린 숫자와 가정을 하나하나 다시 확인할 가능성은 훨씬 낮습니다. Mithril이 보낸 초안은 모두 '사람이 검토했다'고 할 수 있으며, 보고서는 그 말이 무엇을 포함하고 무엇을 포함하지 않는지 보여 줍니다.
Enveda에서는 비교가 반대 방향으로 이루어졌습니다. 배치 기록 네 건에서 사람 검토자는 조치가 필요한 별개의 문제 11건을 제기했습니다.4 CDP는 적어도 한 번의 실행에서 그 11건을 모두 제기했고, 개별 실행에서 어떤 사람 검토자도 제기하지 않은 7건을 더했습니다. 사람의 코멘트든 CDP의 코멘트든 다섯 건 중 약 네 건은 조치가 필요 없었습니다. CDP 처리에 CDP의 코멘트를 손에 든 품질 확인까지 합쳐 총 166분이 걸렸고, 도움 없이 한 검토는 1,553분이 걸렸습니다. 또 Anthropic 글에 따르면 Enveda의 표준적인 사람 검토는 Claude가 초안을 쓴 규제 문서에서 사소한 오류 하나를 찾아냈습니다.1
Anthropic의 설명에 따르면 BigHat에서는 확인이 양방향으로 이루어졌습니다. Claude와 Anthropic 연구자는 실험실의 표준 지표에 의문을 제기했고, BigHat 과학자들은 새 지표에 기대기 전에 그것을 검증했습니다.
읽을 수 있었던 보고서 네 편, 네 가지 형식#
읽을 수 있었던 보고서 네 편을 나란히 놓으면 다음과 같습니다.
| Generate | Divergence | Enveda | Mithril | |
|---|---|---|---|---|
| 모델과 버전 명시 | 예, 라운드별·프롬프트별 | 예, Claude Mythos 5.1 | 예, 실행별 | "Claude", 버전 없음 |
| 기록된 AI 작업 단위 | 설계와 아이디어 | 작업 단계 | 모델 호출과 코멘트 | 작업, 초안, 이메일 |
| 밝힌 결정 주체 | "우리는 결과를 논의하고 결정을 내린다"2 | "우리 연구팀의 지도 아래"3 | "이름이 밝혀진 사람이 자기 계정으로 일하며"4 | "판단은 우리에게 남아 있었다"5 |
| 기록이 있는 곳 | 보관된 에이전트 실행, 자체 실험 노트 | 프리프린트 속 그림 하나 | 규제 대상 문서 시스템의 추가 전용 로그 | 작업 공간 스레드와 메시지 타임스탬프 |
| 별도의 AI 사용 진술 | 없음 | 없음 | 없음 | 있음 |
| 데이터와 코드 | 명시 없음 | 명시 없음 | 기록은 비공개 자산, 범용 보조 도구는 MIT 라이선스로 공개 | 값과 코드는 요청 시 제공, 서열과 CRO 원본 파일은 제공하지 않음 |
어느 것도 틀리지 않았습니다. 각각 저자들이 필요로 한 것에 맞춰져 있습니다. Generate는 어떤 설계 아이디어가 통했는지 알아야 했습니다. Enveda는 어떤 검토든 실사관을 위해 재구성할 수 있어야 합니다. Mithril은 신약 프로그램을 운영하는 새 방식을 보여 주고, 자신의 설명이 어디서 왔는지 정직하게 밝히고 싶어 했습니다.
하지만 나란히 놓고 보면 세 가지가 눈에 띕니다.
기록은 각 연구소의 자체 시스템 안에 있습니다. Generate의 에이전트 실행, Enveda의 로그, Mithril의 스레드는 모두 내부 자료입니다. 독자가 보는 것은 기록 자체가 아니라 보고서가 그것을 요약한 내용입니다.
각 기록의 일부는 나중에 짜 맞춰졌습니다. Generate는 보관된 실행에서 프롬프트를 복원했습니다. Claude와의 작업에 대한 Mithril의 설명은 Claude가 자신의 메모를 바탕으로 정리한 것입니다. 두 보고서 모두 이 점을 밝히며, 이는 높이 살 만합니다. 하지만 사후에 짜 맞춘 기록은 마침 남아 있던 것만큼만 좋을 수 있습니다.
공통 항목이 없습니다. 한 보고서는 프롬프트마다 모델을 밝히고, 다른 보고서는 하나도 밝히지 않습니다. 한 곳은 단계를 세고, 다른 곳은 이메일을 셉니다. 학술지 편집자, 규제 기관, 다른 연구소는 각 보고서를 꼼꼼히 읽지 않고는 이들을 나란히 놓을 수 없습니다. 이 글이 방금 한 일이 바로 그것입니다.
형식이 중요한 이유#
학술지는 이미 이 정보를 요구합니다. 논문에 AI 사용을 표기하는 방법에서 AI 사용 공개 정책을 비교해 보니, 출판사마다 핵심 요구는 같았습니다. 도구와 그 버전, 도구가 한 일, 출력을 어떻게 확인했는지, 누가 책임지는지입니다. 비교한 정책 가운데 저자 자격을 다루는 정책은 모두 AI 도구가 저자가 될 수 없다고 말합니다. 출판사별 요구 사항은 학술지 AI 정책(영어)에 정리되어 있습니다.
규제 기관도 묻기 시작했습니다. Enveda 보고서는 EU GMP 부속서 22 초안을 인용하는데, 이 초안은 "중요하지 않은 용도에 대해서는 자격을 갖춘 사람이 각 출력에 책임을 지도록 요구한다".4
그리고 신약 개발은 느립니다. Mithril의 첫 사람 대상 시험은 빨라야 2028년 말에 시작되고, 승인된 약은 그로부터 몇 년 뒤에야 나올 것입니다. 누가 설계를 제안했는지, 어떤 모델을 썼는지, 누가 프로토콜 변경을 확인했는지에 대한 질문은 관련된 사람들이 떠난 지 한참 뒤에 나올 수 있습니다. 그런 질문에 답하는 기록은 한 연구소의 보관 자료나 자기 작업에 대한 AI의 기억에 의존해서는 안 됩니다.
공유된 기록이 더할 수 있는 것#
Papex가 다루는 부분이 바로 여기입니다. Papex는 AI와 함께 한 연구를 위한 기록입니다. 가설, 발견, 출판물을 그 뒤에 있는 사람, 도구, 버전과 연결하고, 서명과 날짜를 남깁니다.
서명된 버전마다 Papex 기록은 누가 무엇을 했는지 목록으로 남깁니다(앱 화면은 영어로 제공됩니다).
- 앱이 보고한 그대로의 AI 작업과 그 날짜. 예를 들어 한 줄은 "Reported by Claude on 22 Oct"(10월 22일 Claude가 보고)로 표시되고, 사람이 내용을 고쳤다면 "edited by the signer"(서명자가 편집)가 붙습니다.
- 사람이 직접 밝힌 작업. "Declared by the signer"(서명자가 밝힘)로 표시되며, 파일이나 커밋 같은 증거가 함께 붙습니다.
- 책임지는 사람의 서명. 정확한 버전에 대한 서명입니다. Papex에 연결된 AI 앱은 초안을 준비하고 수정을 제안할 수 있지만, 기록에 서명하거나 기록을 공개할 수는 없습니다. Mithril의 Claude가 이메일 초안은 쓸 수 있어도 보낼 수는 없었던 것과 비슷합니다.
- AI 사용 진술. 서명된 버전에서 생성되며, 학술지의 AI 사용 항목에 맞게 쓰입니다. 진술은 고정된 문장으로 끝납니다. "Names, models and roles are self-reported. This is the signer's statement, recorded with Papex; it is not a review of the science."(이름, 모델, 역할은 자기 보고입니다. 이것은 Papex로 기록된 서명자의 진술이며, 과학에 대한 검토가 아닙니다.)
연결된 AI 앱은 작업 세션이 끝날 때마다 날짜가 붙은 요약을 소유자만 볼 수 있게 남길 수도 있습니다. 그래서 다음 세션은 기억이 아니라 실제로 한 일에서 시작합니다.
Papex가 해결하지 못하는 것도 있습니다. 자기 작업에 대한 AI의 보고는 여전히 자기 보고입니다. Mithril의 단서는 Papex 기록에도 적용됩니다. 달라지는 것은 보고를 언제, 어떻게 남기느냐입니다. 보고는 나중에 재구성되는 대신 작업이 일어날 때 날짜가 붙고, 정확한 버전에 묶이고, 이름이 밝혀진 사람이 서명하며, 한 연구소의 시스템 안에 머무는 대신 기록이 공개될 때 기록과 함께 공개됩니다. Papex는 과학을 확인하지 않으며, AI가 했다고 말하는 일도 확인하지 않습니다.
열린 질문#
보고서들은 어느 한 연구소가 정할 수 없는 질문을 던집니다.
- 자기 작업에 대한 AI의 설명은 쓴 그대로 공개해야 할까요, 책임자가 편집해야 할까요, 아니면 먼저 로그와 대조해야 할까요? Mithril은 Claude의 설명을 경고와 함께 공개했고, Enveda는 로그 자체를 보관합니다.
- Generate의 1라운드처럼 여러 모델에 같은 프롬프트를 주었다면, 기록은 설계의 출처에 대해 무엇이라고 적어야 할까요?
- 에이전트 로그는 얼마나 오래 보관해야 하고, 누가 읽을 수 있어야 할까요? Enveda는 규제 대상 시스템에 보관합니다. 대부분의 연구실에는 그런 규칙이 없습니다.
- 사람이 AI 초안을 편집할 때 정확히 무엇을 확인한 것일까요? 세부 사항보다 결정을 더 확실하게 확인한다는 Mithril의 답은 다른 곳에서도 검증해 볼 만합니다.
- 보고서는 Generate, Divergence, Enveda처럼 모델 버전을 밝혀야 할까요, 아니면 "Claude"로 충분할까요?
Anthropic은 이 작업을 크게 확대할 계획이라고 말합니다.1 신약 프로그램에서 AI가 맡는 일이 늘수록 이 질문들은 더 중요해질 것입니다. 10월 27일 공개된 보고서들은 좋은 출발점입니다. 연구소 네 곳이 Claude가 무엇을 했는지 밝히기로 했고, 한 곳은 자신의 설명이 편향되었을 수 있다고 분명히 말했습니다. 다음 단계는 보고서 속 설명에 그치지 않고, 독자가 확인할 수 있는 '누가 무엇을 했는지'의 기록입니다.
연구에 AI 앱을 쓴다면, AI 앱 안내(영어)에서 앱을 Papex에 연결하고 작업하면서 그 기록을 남기는 방법을 볼 수 있습니다.
출처#
- Early progress on accelerating drug development with Claude (Anthropic, 2026년 10월 27일), 2026년 10월 27일 확인 a b c d e f g
- Bai, Kumar, Desai, Li, de Alwis, Hazuda, Grigoryan, Wang, Yi, Refactored intracellular domains enhance CAR expression and function (Generate Biomedicines), 2026년 10월 27일 확인 a b c d
- Erives, Ferrara, Michael, Mallipeddi, Jing, Towards a best-in-class IgE disruptor for food allergy with Claude-enabled antibody design (Divergence Labs, 프리프린트), 2026년 10월 27일 확인 a b c d
- Martin, Schenck, Wee, Colluru, CDP: a language-model system for quality review of executed pharmaceutical batch records (Enveda, 2026년 10월 27일), 2026년 10월 27일 확인 a b c d e f
- Tranbarger와 Mithril Medicine, Preclinical Characterization of a Bispecific Bridging Antibody for the Treatment of LAMA2-Related Congenital Muscular Dystrophy (Anthropic 기술 보고서, 2026년 10월 26일), 2026년 10월 27일 확인 a b c d e
- BigHat Biosciences, Reasoning in the loop: mechanism and measurement in antibody engineering, Anthropic 글에서 링크됨. 2026년 10월 27일 확인 당시 페이지에 텍스트가 없었음 ↩
- enveda/open-doc-review (GitHub), Enveda 보고서에서 링크됨, 2026년 10월 27일 확인