짠 땅에서도 벼가 잘 자라게 하려면 무엇을 알아야 할까요. 연구자는 식물이 환경에 반응하는 이유를 찾기 위해 논문을 읽고, 유전자와 여러 생물학 자료를 살피며, 실제 식물로 가설을 시험합니다. 이 책은 그 과정에 들어온 AI 과학자 OASIS를 통해 인공지능이 과학 연구를 어디까지 도울 수 있는지 설명합니다.

논문에서 이미 알려진 답을 찾는 일과 여러 자료를 연결해 새로운 가설을 세우는 일은 다릅니다. OASIS는 식물 스트레스 연구에 필요한 문헌과 오믹스 자료를 연결하고, 역할이 다른 여섯 AI 에이전트가 계획과 검색, 증거 정리, 데이터 조회, 검토와 종합을 나누어 맡도록 설계되었습니다. 작업 경험에서 재사용할 규칙을 얻는 SEEL은 어떤 역할을 하는지, 평가 문제의 점수는 무엇을 보여 주고 무엇을 보여 주지 못하는지도 차례로 살핍니다.

벼의 염 스트레스 연구에서는 AI가 연구 후보의 우선순위를 정하는 과정과 연구진이 후보를 골라 실제 실험을 하는 과정을 구분합니다. 유전자 OsPP2a에 관한 사례를 따라가며, 그럴듯한 제안이 과학적 증거가 되려면 어떤 확인이 필요한지 읽을 수 있습니다. 다른 AI 과학자와의 비교를 통해 시스템마다 맡는 연구 문제와 도구의 범위가 다르다는 점도 설명합니다.

유전자, 유전체, 오믹스처럼 낯설 수 있는 말은 쉬운 설명과 함께 소개합니다. 프롤로그와 아홉 개 장, 에필로그 사이에 배치한 열 점의 삽화가 자료의 연결, 에이전트의 분업, 실험과 판단이라는 개념을 눈으로 따라가게 돕습니다. 과학과 AI에 관심이 있지만 전문 용어에 익숙하지 않은 학생과 일반 독자, 연구에서 AI의 역할을 차분하게 이해하려는 독자를 위한 책입니다.