오픈AI(OpenAI)가 2026년 4월 16일(현지시각) 생명과학 연구에 특화된 AI 모델 ‘GPT-로잘린드(GPT-Rosalind)’를 공개했다. 이름은 DNA 이중나선 구조 발견에 결정적 기여를 한 화학자 로잘린드 프랭클린(Rosalind Franklin)에서 따왔다. 아스테크니카(Ars Technica)에 따르면, GPT-로잘린드는 유전체학(genomics), 단백질 공학(protein engineering), 화학 분야에 대한 심층적 이해를 위해 파인튜닝(fine-tuning)됐으며, 수십 년치 전문 인력이 수행해 온 증거 합성, 생물학적 가설 생성, 실험 설계 등 복잡한 다단계 연구 과제를 처리할 수 있도록 설계됐다.
성능 면에서도 두드러진 결과를 보였다. 실제 생물정보학(bioinformatics) 과제를 측정하는 벤치마크(benchmark) BixBench에서 현재 공개된 점수 중 최고 성능을 달성했으며, 분자 클로닝(molecular cloning) 시약 설계 전 과정을 요구하는 CloningQA 과제를 포함해 LABBench2의 11개 과제 중 6개에서 GPT-5.4를 앞섰다. 오픈AI는 이번 모델 출시에 앞서 ‘2026년은 과학 분야에서 2025년의 소프트웨어 엔지니어링에 해당하는 해가 될 것’이라고 예고한 바 있다.
현재 GPT-로잘린드는 미국 기업 고객을 대상으로 한 신뢰 접근 프로그램(trusted access program)을 통해 챗GPT(ChatGPT), 코덱스(Codex), API에서 연구 프리뷰 형태로 제한 제공된다. 앰젠(Amgen), 모더나(Moderna), 서모피셔 사이언티픽(Thermo Fisher Scientific) 등 주요 바이오·제약 기업들이 파트너로 참여해 신약 개발, 유전체 분석, 실험실 워크플로우(workflow) 자동화 등에 모델을 적용하고 있다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 알파폴드(AlphaFold) 시리즈로 대표되는 생명과학 AI 분야에서 오픈AI가 본격적인 경쟁에 나선 것으로 업계는 평가하고 있다.
오픈AI는 지난해 말부터 과학 전담팀 ‘오픈AI 포 사이언스(OpenAI for Science)’를 운영하며 연구자 지원 도구 개발에 집중해 왔다. GPT-로잘린드는 이 전략의 첫 번째 구체적 성과물로, 향후 일반 고객 접근 범위 확대와 추가 생명과학 특화 기능 출시가 예고됐다. 전문가들은 AI가 실험 설계를 자동화하고 수천 편의 논문을 즉시 합성하는 능력을 갖추면 신약 개발 기간을 획기적으로 단축시킬 수 있다는 점에서 GPT-로잘린드의 잠재력에 주목하고 있다.
자세한 내용은 아스테크니카(Ars Technica)에서 확인할 수 있다.
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