오픈AI, 실험실 실무 측정 벤치마크 '바이오베이직스벤치' 공개

요약

오픈AI가 효소 설계 바이오텍 리고(Ligo)와 함께 습윤 실험실의 일상 분석을 측정하는 '바이오베이직스벤치'를 공개했다. 젤 사진·현미경 이미지·시퀀싱 데이터 같은 원시 실험 자료로 과학자들이 100개 과제를 만들고 채점 기준을 직접 썼다. 회사 자체 평가로 가장 높은 추론 설정에서 GPT-6 Astra는 평균 66.7%를 얻어 GPT-5.6 Sol(43.8%)을 크게 앞섰고, 콜로니 세기에서 약 12% 과다 계상하는 실패 사례도 함께 공개했다.

우리 일과의 관련성

논문용으로 다듬어진 그림이 아니라 지저분한 원시 실험 데이터를 AI가 얼마나 정확히 읽는지가 연구 보조 자동화의 관건이다. 결과와 실패 사례를 함께 공개해 연구실이 어디까지 분석을 맡길 수 있을지 가늠하는 기준이 됐다.

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