GPT-Rosalind, GPT-5.5 도구 사용과 코딩을 생명과학 연구 워크플로에 결합한 변화

생명과학용 AI의 경쟁은 논문 요약보다 실험과 분석을 실제로 이어 붙이는 쪽으로 옮겨가고 있다. OpenAI는 2026년 6월 3일 X에서 GPT-Rosalind 업데이트를 소개하며 “purpose-built for life sciences research at enterprise scale”이라고 썼다. 이번 업데이트는 GPT-5.5의 agentic coding과 tool use를 약물 발견, 분석, 설계, 실험 워크플로에 묶는 방향이다.

“drug discovery, analysis, design, and experimental workflows”

OpenAI 공식 계정은 모델·제품 출시의 1차 채널이며, 링크된 글은 LifeSciBench, MedChemBench, GeneBench, LabWorkBench 수치를 제시한다. OpenAI에 따르면 GPT-Rosalind는 MedChemBench에서 GPT-5.5 대비 27.5% 대 25.1%를 기록했고, 토큰은 7.2% 적게 썼다. GeneBench에서는 21.6% 대 20.4% 정확도와 31% 적은 토큰 사용을 제시했고, LabWorkBench에서는 63.2% 대 55.8%로 비교했다.

이 숫자가 중요한 이유는 평가 대상이 단일 생물학 지식 퀴즈가 아니라는 점이다. LifeSciBench는 evidence handling, analysis, design and optimization, reasoning, validation and operations, translation and communication 등 여섯 workflow 영역을 다룬다. OpenAI는 Life Sciences Research와 Life Sciences NGS Analysis plugin도 함께 제시해, 연구자가 Codex 안에서 문헌 근거, omics 분석, 시퀀스·정렬·구조 viewer를 같은 작업 공간에서 다루도록 만들었다.

다음 관전점은 trusted-access 구조가 얼마나 넓어지는가다. OpenAI는 GPT-Rosalind를 적격 조직에 research preview로 제공하며 Novo Nordisk 사례도 언급했다. 생명과학 AI는 성능만큼 거버넌스와 provenance가 중요하다. 독립 전문가 평가, 실제 wet lab 피드백, 생물보안 가드레일이 모델 확산 속도를 결정할 것이다. 출처: OpenAI X 글 · GPT-Rosalind 글