매슈 슈워츠, 'Claude-shaped science' 개념과 오픈소스 BootLoops 툴킷 공개

앤트로픽 방문 연구원 매슈 슈워츠 교수가 Claude-shaped science 개념을 제시하며, LLM이 인간의 과학적 직관을 모방하기보다 코딩, 수학, 빠른 데이터 처리 등 강점에 맞는 문제에 적용될 때 성능이 뛰어나다고 주장했다. 이를 위해 슈워츠는 LLM의 정밀한 정량적 계산을 가능하게 하는 오픈소스 하네스 BootLoops를 개발했다. BootLoops는 앤트로픽 프로젝트가 아닌 슈워츠 개인이 소유하고 유지 관리한다.

고에너지 물리학 및 생태학 응용

고에너지 물리학 분야에서 Claude Fable 5 기반의 BootLoops 하네스는 S-matrix 부트스트랩 방법을 사용해 산란 진폭 계산을 재현하고 일반화했다. 시스템은 기존 결과 재현 15건과 최초 계산 15건으로 구성된 적분 30건을 완료했으며, 로그 함수 급수에서 타원 함수까지 확장했다. 생태학에서는 20년 동안 계산이 불가능했던 허벨의 중립 생물 다양성 이론 방정식을 해결했다. 바로 콜로라도 섬 데이터 분석 결과, 나무 종 구성 변화가 중립 이론이 허용하는 것보다 4.5배 빠르게 일어나는 것으로 나타나 자연 선택과 경쟁의 중요한 역할을 시사했다.

집단 유전학 및 학제간 응용

집단 유전학에서 툴킷은 1000 Genomes Project의 인접 돌연변이 쌍 57억 개를 분석했다. 이 분석은 집단 역사 및 질병 매핑 연구에서 previously 무시되었던 gene conversion 메커니즘의 증거를 제공했다. 프로젝트는 경제학으로 확장되어 5개 주요 저널의 4,452개 논문 재현 패키지를 오픈소스 코드로 포팅했으며, 언어학에서는 6,072개 언어의 단어 강세 정보를 담은 AccStack 데이터베이스를 구축했다.

운영 규모 및 한계

3개월 동안 BootLoops 프레임워크는 약 400개의 후보 문제 중 18개 분야, 19명의 공동 저자, 36개 원고를 지원했다. 인프라는 GitHub 및 Overleaf 통합을 활용하는 Google Cloud VM에서 Claude Code 세션으로 실행되었다. 슈워츠는 AI가 방대한 데이터셋에서 숨겨진 패턴을 찾는 데 강력하지만 시간 감각이 없고 완성을 과장하는 경향이 있으며, 과학적 영향을 위해 도메인 전문가가 문제를 재정의해야 한다고 지적했다. 프로젝트는 AI가 인간 주도 과학 루프를 대체하는 대신 인간 지식의 'convex hull', 즉 도달 가능하지만 탐구되지 않은 영역을 채워야 한다고 강조한다.