AI가 가설 세우고 실험·논문까지 …"인간과학자 자리 빼앗을 것" 작성일 04-27 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">과학계 위협하는 AI과학자<br>AI, 활용 도구넘어 연구주체로<br>수많은 문헌서 놓친 지식 발견<br>신뢰 위기 빠진 과학계엔 기회<br>논문 쏟아내는 AI, 학계에 충격<br>챗GPT 등장 후 투고량 1.5배↑<br>유의미한 정보·가설 가치판단<br>인간 과학자 역할 여전히 필요</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="x2PKYMHlhQ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f4496f1cb15809da59fef62749ca1d5f25e3ad01d8a0c8619dff16785d6b2ca9" dmcf-pid="yOvmRWd8SP" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/27/mk/20260427180018197posi.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="QdIk6lQ9Cx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/27/mk/20260427180018197posi.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="5fd2fd49e822ca5587f9849464afc92d11ad4165a2502e499d5b908c413ddb8c" dmcf-pid="WITseYJ6C6" dmcf-ptype="general">"자기 꼬리를 물고 있는 뱀, 우로보로스 같은 거죠. 과학자들은 자신이 만든 인공지능(AI)에 의해 결국 사라질 겁니다."</p> <p contents-hash="6ec144375084f27d5278099fc0d01ddf9694844d1735b04bc5622fc21f89a182" dmcf-pid="YCyOdGiPT8" dmcf-ptype="general">4월은 과학의 달이지만 정작 과학자들의 마음은 무겁다. 과학자가 만든 AI가 과학자의 자리를 위협하고 있기 때문이다. 최근 과학에 특화된 AI는 스스로 가설을 세우고 실험하며 논문을 작성할 정도로 발전했다. 인간 최고의 지성 활동으로 여겨지던 과학마저 AI에 대체되고 있는 실정이다. 인간 과학자들이 'AI 과학자'들에 자리를 뺏길까 우려하고 있는 셈이다.</p> <p contents-hash="edc2c35831d006ed6ce66b5ac83d8b1a485eedd96914f24cf7e6dab53d449cdc" dmcf-pid="GhWIJHnQl4" dmcf-ptype="general">◆ AI, 도구서 연구 주체로</p> <p contents-hash="bca1135ac34b3b70ec20078a0e684e2deb96439f2abca6497ca67dfd89204483" dmcf-pid="HlYCiXLxSf" dmcf-ptype="general">AI가 과학자의 일을 대체하는 것은 이미 벌어진 일이다. 지난 3월 일본 AI 스타트업 '사카나AI'는 세계 최고 권위의 학술지인 네이처에 'AI 연구의 전 과정 자동화를 향하여'라는 제목의 논문을 게재했다. 연구진이 만든 AI 과학자는 아이디어 생성부터 실험 수행, 논문 작성까지 연구의 모든 과정을 홀로 수행했다. 하나의 에이전트가 연구를 시작부터 끝마친 첫 사례다.</p> <p contents-hash="d7caf10b40243a25ed6c3751daea68b01174696d2b0f7e9814bdbd29eabbdbd9" dmcf-pid="XJaeuAztCV" dmcf-ptype="general">과거 연구자들은 문헌 조사나 실험 데이터 분석 등 연구 단계에서 AI를 활용해왔다. 하지만 AI가 도구를 넘어서 연구 주체가 된다는 건 전혀 다른 이야기다. 무엇을 어떻게 연구할지까지 AI가 정하고 완성된 이론을 만들면 인간 과학자의 설 자리는 없어진다.</p> <p contents-hash="5a1e429853527b2d785f2f51ee8ee40f6e876f8e58b5924ae326e685a184ba0e" dmcf-pid="ZiNd7cqFl2" dmcf-ptype="general">그럼에도 각국은 이미 AI 과학자 개발을 가야만 하는 길로 설정하고 막대한 지원을 쏟아붓고 있다. 미국의 '제네시스 미션', 중국의 '반석 전략', 한국의 'K-문샷 프로젝트' 등에는 모두 AI 과학자 개발이 포함돼 있다.</p> <p contents-hash="683054ee84f79f72757aaf31241fc20ce2de57c354633fb24fb4610945c26b9e" dmcf-pid="5njJzkB3v9" dmcf-ptype="general">왜 정부는 이렇게 서두르는 걸까. 이제현 한국과학기술연구원(KIST) AIX전략실장은 "오랜 시간 누적된 과학계 위기가 AI를 계기로 폭발한 것"이라고 설명했다. </p> <p contents-hash="da061baf5ac5c9cda20e2049e6507649f2c70560dc471b324ea7bc9d8ed69267" dmcf-pid="1LAiqEb0yK" dmcf-ptype="general">◆ 위기의 과학계, AI가 구원할까</p> <p contents-hash="11438e5be86dfe62b894d3e5d5bdb78c159f0c0f0ef82b35eae08dd5d0430e8d" dmcf-pid="tocnBDKpSb" dmcf-ptype="general">과학이 고도화되면서 과학계는 '재현성 위기'를 맞았다. 논문의 실험 방법을 다른 연구자가 재현할 수 있어야 한다는 게 과학의 핵심인데, 같은 조건에서 동일하게 실험해도 같은 결과가 나오지 않는 것이다. 이미 10년 전 네이처의 설문조사 결과에 따르면 응답자 중 70% 이상이 다른 연구자의 결과를 재현하는 데 실패한 경험이 있다고 했다. 이 실장은 "실험 결과는 가치중립적이지만, 사람이 논문을 쓰는 과정에서 좋은 데이터만 골라 쓴다"며 "과학의 신뢰성을 위해 사람의 주관적 개입을 최소화해야 한다는 것"이라고 했다. AI 과학자가 신뢰성 위기에 빠진 과학을 구할 대책이라는 것이다.</p> <p contents-hash="83c981473f375d9a5a684d16d086ff090dd64d1c69f7b476c488acfa7c3b01ec" dmcf-pid="FgkLbw9UvB" dmcf-ptype="general">처음 AI 과학자 개념을 제시한 것은 구글이다. 구글은 2025년 'AI 과학자로 과학적 돌파구 가속화하기'라는 글을 자사 블로그에 올렸다. 연구자가 큰 질문을 입력하면 AI가 구체적인 가설과 실험 아이디어, 설계까지 내놓는 방식이다. 이 방법의 핵심은 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 맡아 연구를 수행한다는 것이다. 구글은 가설을 만드는 AI, 반론을 제기하는 AI, 가설들을 비교하는 AI, 더 깊이 생각하는 AI 등 총 6가지 에이전트로 나눠 전체 시스템을 구성했다. 구글이 제미나이를 통해 이 시스템을 실험한 결과, AI는 실제 과학적으로 유의미한 가설을 만들어내는 데 성공했다. AI가 약물 재창출, 신규 타깃 발굴 등에서 세운 가설이 실제 실험을 통해 검증된 것이다. </p> <p contents-hash="80e13f37e70b6a3645e1f85df9a39c9d0816428cef5ff20f0ff819b151539db2" dmcf-pid="3aEoKr2uhq" dmcf-ptype="general">AI는 수많은 문헌을 읽으며 인간이 놓쳤던 지식을 발견하고 있다. 2024년 설립된 국내 AI 바이오 플랫폼 기업 바이오넥서스는 바이오 연구에서 가설을 세우고 검증하는 AI 플랫폼을 개발한다. 이 플랫폼은 기존 논문 수십만 건에 있는 연구 데이터를 읽고, 과학적으로 유의미하지만 사람이 발견하지 못한 지식을 찾아낸다. 김태형 바이오넥서스 대표는 "AI 과학자가 나오면 연구 속도가 차원이 다르게 빨라지고, 과학 연구는 아예 새로운 개념으로 변모할 것"이라고 밝혔다. 그가 상상하는 향후 과학의 핵심은 탐구가 아니라 질문이다. 탐구는 AI가 하기 때문에 인간은 AI가 해결할 질문만 던지면 되는 것이다. 10년 안에 지금 같은 직업 과학자는 사라질 것이라는 예측이다. 김 대표는 "앞으로는 대중 과학의 시대로 넘어갈 것"이라고 했다. 좋은 질문을 가진 시민들이 과학자의 역할을 할 수 있고, 누구나 AI로 연구나 창업을 할 수 있는 시대가 온다는 것이다.</p> <p contents-hash="ede391351845a202115e986ff45a6751e0034803ac2aa786d3f54e08b9e75dc6" dmcf-pid="0NDg9mV7lz" dmcf-ptype="general">◆ AI 위협 속 과학자 역할은</p> <p contents-hash="dcbc34732bb46045822e5b86b2cbc8dbdaefed36fa0b138e8b1b5c53336b6b10" dmcf-pid="pjwa2sfzC7" dmcf-ptype="general">AI 과학자에 대한 반론도 있다. AI가 과학자의 역할을 완전히 대체하지 못하거나 대체해선 안 된다는 것이다. 반론은 크게 두 갈래다. 단기적으로는 AI가 학술 생태계를 오염시키고 있다는 지적이 나오고, 장기적으로 보면 AI가 과학자를 대체할 수 없다는 지적이다. 미국 과학 전문매체 사이언티픽아메리칸은 지난달 "AI가 대량의 논문을 쏟아내 과부화 상태인 학술 생태계를 악화시킬 수 있다"고 경고했다. 논문 사전 게재 사이트인 '아카이브(arXiv)'에 올라온 논문 수는 챗GPT가 등장한 후 1.5배 증가했다. 논문이 지나치게 많아지면 평가의 질은 떨어지고 자연스레 학문의 위기로 이어진다.</p> <p contents-hash="4f7b43d381e395c56226a6624dc96164527b6ffb844389ead20d880cfeef5a9f" dmcf-pid="UArNVO4qTu" dmcf-ptype="general">김우재 하얼빈공대 생명과학센터 교수는 "실험 현장을 경험했다면 과학이 자동화될 수 없다는 걸 알 수 있다"며 "예상치 못한 데이터를 맞닥뜨리고 원인을 분석하며 기존의 한계를 넘어설 고민과 가치 판단은 과학자의 피땀으로 이뤄지는 것"이라고 했다. AI 과학자의 필요성을 주장하는 측 역시 과학자의 직관이 완전히 사라질 것으로 보지 않는다. 이 실장은 "AI가 만든 여러 가설 중 유의미한 가설을 골라내는 건 사람의 몫"이라고 했다. </p> <p contents-hash="fb63731a1498ae0ce9ee29ac2402ddf3ecd1c17d1ca74f794bc2859e162dc407" dmcf-pid="ucmjfI8BTU" dmcf-ptype="general">[최원석 기자]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 'AI 과학자'에 꽂힌 01년생 수재들 … "AI가 완전히 새로운 과학 지식 만들것" 04-27 다음 마이다스아이티, SOILWORKS서 국내 설계기준 최초 지원 04-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
