제77화 — C 후보

예상 밖이었던 C 후보의 두 번째 실험결과가 나왔다.

첫 실험은 우연일 수 있었다.

두 번째도 좋았다.

강도.

열안정.

둘 다 모델 예상보다 높았다.

고객 연구자가 말했다.

“이상하네요.”

Daniel은 그 말을 좋아했다.

이상한 건 질문이 된다.

“측정오류 가능성?”

Elena가 먼저 물었다.

“확인 중입니다.”

재측정.

비슷한 결과.

다른 장비.

또 비슷.

실험실은 흥분했다.

Daniel도.

CR-1은 C 후보를 17위에 뒀다.

좋지도 나쁘지도 않은 위치.

만약 상위 10개만 시험했다면 놓쳤다.

그런데 고객은 20개를 봤다.

그중 C가 튀어나왔다.

Daniel이 말했다.

“모델 특징량에 뭐가 빠졌을 수 있습니다.”

Elena가 고개를 끄덕였다.

“가능합니다.”

“조성 상호작용?”

“가능.”

“미세구조?”

“그것도.”

“그러면 모델을—”

“먼저 재료를 봅니다.”

Daniel이 웃었다.

이제 패턴을 알았다.

모델보다 현실.

연구팀은 C 후보를 더 분석했다.

결정구조.

미세조직.

처리조건.

첫 가설.

특정 상이 형성돼 특성이 좋아졌을 가능성.

추가 시뮬레이션.

실험.

결과는 절반만 맞았다.

두 번째 가설.

열처리 경로가 중요한 것 같다.

실험조건을 조금 바꿨다.

성능이 크게 떨어졌다.

고객 연구자가 말했다.

“조성만의 문제가 아니네요.”

Daniel의 눈빛이 달라졌다.

공정.

같은 조성도 만드는 방법에 따라 결과가 다르다.

Vogel 같은 제조전문가가 훗날 계속 말하게 될 원칙.

설계만으로 물건은 완성되지 않는다.

현재 Daniel은 아직 제조의 깊이를 모른다.

C 후보는 그 사실을 작은 규모로 보여줬다.

Elena는 CR-1에 공정조건을 넣자고 하지 않았다.

“데이터가 너무 적습니다.”

Daniel이 먼저 말했다.

Elena가 웃었다.

“제가 할 말 뺏었네요.”

대신 모델 밖에 별도 플래그.

`process-sensitive candidate`

사람 연구자에게 알려준다.

모델이 모르는 축이 있다는 표시.

Daniel은 이 접근이 마음에 들었다.

AI가 모든 걸 자기 안으로 흡수할 필요는 없다.

모르는 요소를 사람에게 넘길 수 있다.

며칠 뒤 고객이 물었다.

“CR-1이 이 후보를 발견한 겁니까?”

Daniel은 잠깐 멈췄다.

마케팅적으로는 좋은 문장.

AI discovered a promising alloy.

그러나 사실이 아니다.

CR-1은 17위.

고객이 20개를 실험했고.

실험연구자가 이상을 발견했다.

후속분석이 가치를 확인했다.

Elena가 Daniel을 봤다.

Daniel은 대답했다.

“아닙니다.”

고객이 눈썹을 올렸다.

“그럼?”

“후보목록을 줄였습니다.”

“C는?”

“Elena가 말한 순위로는 17위였습니다.”

“그럼 못 찾은 거네요?”

“상위 10개만 봤다면요.”

Daniel은 계속 말했다.

“그래서 이번 결과로 모델이 뭘 놓치는지 배우는 중입니다.”

고객은 잠깐 생각했다.

“그래도 모델 없었으면 100개 다 했을 텐데.”

“그건 맞습니다.”

“그럼 된 거 아닌가요?”

Daniel이 웃었다.

고객이 오히려 더 현실적이었다.

AI가 영웅일 필요 없다.

연구비를 줄이면 된다.

시간을 줄이면 된다.

좋은 질문을 만들면 된다.

그날 프로젝트 결과를 계산했다.

고해상도 시뮬레이션 수.

기존 계획 대비 64퍼센트 감소.

실험 후보.

100개 가정 대비 20개.

실제 유망후보.

여러 개.

C처럼 모델 밖의 놀라운 결과도 발견.

고객은 계약을 연장했다.

이번에는 유료.

CR-1의 첫 상업 연구계약.

금액은 계산서비스 대형고객보다 작았다.

Daniel은 중요하게 봤다.

처음으로 Helioxen이 단순 계산시간이 아니라 연구선택 자체의 시간을 줄이는 데 돈을 받았다.

A1에서 시작한 가속.

서비스에서 계산시간.

이제는 연구공간.

한 단계 올라갔다.

그날 Elena가 말했다.

“하나 주의할 게 있습니다.”

“뭐죠?”

“고객이 성공했으니까 다음엔 모델을 더 믿을 겁니다.”

Daniel은 고개를 끄덕였다.

“좋은 거 아닙니까?”

“아니요.”

Elena가 C 후보를 가리켰다.

“이번 가장 흥미로운 결과는 모델이 낮게 본 곳에서 나왔습니다.”

Daniel의 표정이 바뀌었다.

“탐색을 남겨둬야 한다?”

“네.”

모델 상위만 실험하면 모델이 이미 아는 영역만 더 강화된다.

새로운 영역.

낮은 순위.

불확실한 후보.

일부는 의도적으로 뽑아야 한다.

Exploration.

Daniel은 바로 이해했다.

투자에서도.

연구에서도.

모든 자원을 현재 최고점에만 넣으면 새로운 길을 못 찾는다.

CR-1은 다음 버전부터 후보목록을 두 부분으로 나눴다.

Exploit

현재 모델이 가장 유망하다고 보는 후보.

Explore

불확실하지만 정보가 많이 늘어날 후보.

고객 연구자는 말했다.

“둘 다 필요하네요.”

Elena가 고개를 끄덕였다.

Daniel은 그 화면을 오래 봤다.

미래를 아는 자신은 항상 exploit 쪽으로 기울기 쉽다.

정답을 안다고 믿으니까.

그런데 현재 세계는 이미 달라지고 있다.

자기가 움직이면서.

다른 사람들이 선택하면서.

언젠가는 기억에 없는 답이 더 중요해질 것이다.

그때 필요한 건 탐색.

C 후보는 작은 재료 하나였다.

하지만 Daniel에게는 더 큰 경고였다.

미래기억 바깥에도 좋은 답이 있다.

C 후보가 공정조건에 민감하다는 걸 알게 된 뒤, 연구팀은 같은 조성을 세 곳에서 만들어보기로 했다.

고객 실험실.

외부 협력실험실.

소규모 제조 파트너.

같은 레시피.

가능한 한 같은 조건.

결과는 놀라웠다.

세 곳 모두 조금씩 달랐다.

Daniel이 말했다.

“왜.”

고객 연구자는 웃었다.

“현실이라서요.”

원료 로트.

장비.

승온속도.

냉각.

샘플 크기.

작은 차이가 쌓였다.

모델이 보는 조성값은 같았다.

현실의 재료는 같지 않았다.

Daniel은 공장 초기투자 때 본 걸 다시 떠올렸다.

도면은 하나.

공정은 사람과 장비에 따라 달라진다.

Elena가 말했다.

“우리가 예측하려는 대상이 정확히 뭔지 다시 정해야 합니다.”

재료 조성의 이상적 특성?

특정 공정에서 나온 실제 특성?

두 번째라면 공정데이터가 필수.

Daniel은 바로 대규모 데이터 수집을 생각했다.

이번에는 스스로 멈췄다.

“파일럿부터.”

Elena가 미소를 지었다.

“좋네요.”

공정변수 세 개만.

온도곡선.

냉각속도.

원료 로트.

데이터가 쌓였다.

CR-1은 조금 좋아졌다.

하지만 중요한 건 다른 것이었다.

고객 연구자들이 실험기록을 더 표준화하기 시작했다.

모델 때문.

Daniel이 말했다.

“AI보다 데이터정리가 먼저 회사를 바꾸네요.”

Elena가 말했다.

“자주 그렇습니다.”

좋은 모델을 만들려다 좋은 실험기록이 생긴다.

그 자체로 연구품질이 올라간다.

C 후보는 최종적으로 유망한 연구후보로 남았다.

제품화는 멀었다.

그래도 고객은 만족했다.

이 프로젝트를 논문으로 만들고 싶어 했다.

Elena는 조건을 걸었다.

CR-1이 ‘발견했다’고 쓰지 않는다.

후보 우선순위와 탐색전략에 기여했다.

실험이 발견했다.

분석이 설명을 시도했다.

각 역할을 분리.

Daniel은 동의했다.

논문 초안에서 한 문장이 눈에 들어왔다.

The unexpected candidate emerged from the portion of the search space the model considered uncertain rather than optimal.

최적이라 본 곳이 아니라 불확실하다고 본 곳에서 놀라운 후보.

Daniel은 그 문장을 오래 봤다.

자기 인생과도 닮았다.

미래기억이 정답이라고 표시한 길만 가면 현재 세계가 새로 만든 답을 놓칠 수 있다.

그는 개인 노트의 `X — invalidated` 목록 아래 새 항목을 만들었다.

UNKNOWN — worth exploring

A/B/C/D/X만으로는 부족했다.

모르지만 중요한 영역.

회귀자의 지식 밖.

Daniel은 그 빈칸이 점점 커질 거라는 걸 느꼈다.

이상하게도 예전만큼 두렵지 않았다.

혼자가 아니었기 때문이다.

Elena 같은 사람들이 현재 세계를 읽어줄 수 있다.

미래를 기억하지 못해서 약한 게 아니다.

현재를 직접 보고 있어서 더 강한 순간도 있다.