학제 간 혁신이 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 걸까요? AI 과학자들은 가설을 제시하고, 실험을 수행하고, 주요 학회에서 발표하며 과학 연구의 새로운 패러다임을 선도하고 있습니다.

2024년 8월, 트랜스포머 논문의 저자 중 한 명인 라이언 존스가 설립한 회사인 사카나 AI가 설립되었습니다.그들은 세계 최초의 "AI 과학자"의 출시를 발표했습니다.연구 아이디어를 자율적으로 생성하고, 실험을 설계하고, 코드를 작성하고, 실험을 실행하고, 심지어 논문까지 작성하고, "AI 검토자"의 도움을 받아 결과를 평가하고 개선함으로써, 완전한 폐쇄형 과학 연구 생태계가 형성되었습니다. 올해 3월, 이 시스템은 컴퓨터 과학 논문을 발표했습니다...ICLR 2025 워크숍에서 이중맹검 심사를 통과했습니다.동시에, Autoscience Institute는 자체 AI 시스템인 Carl이 쓴 논문이 ICLR의 Tiny Papers 트랙에 수락되었다고 발표했습니다.

어떤 면에서 이러한 AI 과학자들은 연구실에서 나와 점차 인간 연구자와 비슷한 수준으로 올라가고 있습니다.

하지만 AI가 과학적 발견에 착수하면 그 결과는 인간에게 씁쓸할 수도 있습니다.한편으로는,AI는 데이터 처리 및 정보 통합 효율성 측면에서 탁월한 장점을 가지고 있으며, 이는 의심할 여지 없이 AI가 과학 연구 분야에 진입하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 인간 과학자들이 더욱 고차원적인 사고와 탐구를 수행할 수 있도록 자유롭게 해줍니다.반면에,블랙박스 딜레마는 해결하기 어렵고, 과학 연구 분야에서는 해석 가능성에 대한 엄격한 요구 사항이 있어 극복할 수 없는 격차가 존재합니다.

그렇다면 AI 과학자를 정확히 어떻게 정의해야 할까요? 그들의 미래 전망과 우려는 무엇일까요?

AI 과학자: 새롭게 정의된 역할

전통적인 이해에 따르면, 과학자는 과학적 탐구의 핵심입니다. 관찰된 현상에서 의문을 도출하고, 기존 이론을 바탕으로 가설을 제시하고, 엄격한 실험 계획을 설계하고, 직접 장비를 조작하여 데이터를 수집하고, 분석과 추론을 통해 결론을 도출합니다. 이러한 과정은 수백 년 동안 이어져 왔으며, 인류의 과학 연구에 대한 기본적인 이해를 형성해 왔습니다.

하지만 AI 기술의 폭발적인 발전으로 이러한 전통적인 역할이 해체되고 있습니다.

오늘날의 과학 연구 환경에서 과학자의 역할은 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 방대한 언어 모델과 전문화된 알고리즘은 수억 개의 분자 구조에서 엄청난 가능성을 추론하고 후보 솔루션을 선별하는 역할을 합니다. 자동화된 로봇과 실험 플랫폼은 합성, 관찰, 감지와 같은 반복적인 작업을 24시간 내내 정확하게 실행합니다. 반면 인간 과학자는 AI가 생성한 결과를 해석하고, 과학적 중요성을 판단하고, 탐구를 위한 새로운 방향을 제안하는 등 보다 핵심적인 가치 측면에 집중합니다.

딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 "AI 과학자들은 현대판 현미경과 망원경이 되어 인간이 볼 수 없는 패턴을 발견하는 데 도움을 줄 것"이라고 믿습니다. 이는 AI가 단순한 도구적 역할을 넘어 연구 과정의 "가속기"에서 과학적 추론과 탐구의 "공동체 구성원"으로 진화했음을 의미합니다.

MIT 레지나 바질레이 교수는 TED 강연에서 이러한 관계에 대해 더 자세히 설명했습니다."과학의 미래는 AI가 과학자를 대체하는 것이 아니라, 과학자들이 AI와 함께 일하기로 선택하는 것이 될 것입니다." 그녀의 견해에 따르면, AI와 인간 과학자의 관계는 결코 제로섬 게임이 아니라, 각자의 강점을 기반으로 한 협력적 창조물입니다. 현미경의 발명이 생물학자를 대체하지 않고 세포 수준에서 생물학 연구의 새로운 시대를 열었던 것처럼 말입니다.

2025년 노벨 화학상 수상자, "MOF의 아버지" 오마르 므와네스 야기 역시 AI 과학자들에 대한 확신을 가지고 있습니다.그는 솔직하게 "AI는 과학자들을 돕는 것뿐만 아니라 과학 자체에 새로운 사고방식을 제공하는 것"이라고 말했습니다.

실제 세계의 분류와 AI 과학자들의 발전

실제로 AI 과학자의 중요성은 과학 연구를 "더 빠르게" 만드는 것을 훨씬 넘어섭니다. 그들은 점차 과학 혁신 시스템의 핵심 참여자가 되어가고 있습니다.

현재 전 세계 수많은 연구 기관과 기술 기업들이 고유한 기능을 갖춘 AI 과학자 시스템을 개발하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이러한 시스템은 기능적 위치에 따라 크게 두 가지 접근 방식으로 분류할 수 있습니다. 향상된 연구 지원 시스템과 자율적인 과학 발견 시스템입니다.

첫 번째 유형의 시스템의 핵심 목표는 AI를 인간 과학자를 위한 "두 번째 뇌"로 만드는 것입니다.즉, 인간이 연구 방향을 주도한다는 전제 하에 지능형 에이전트는 학제간 지식 통합, 실험적 아이디어 생성, 데이터 분석 등의 지원을 담당하게 됩니다.

스탠퍼드 대학교의 온라인 시스템인 버추얼 랩(Virtual Lab)이 이러한 접근 방식을 잘 보여줍니다. 이 시스템은 다양한 학문 분야의 배경을 가진 AI 과학자 팀을 자동으로 구성하여 연구자들의 요구에 따라 복잡한 문제를 협력적으로 해결합니다. 버추얼 랩의 가상 협업 팀에는 "면역학자"와 "계산 생물학자" 등의 역할이 포함되어 있으며, 나노바디를 위한 새로운 계산 설계 프레임워크를 제안하여 인간 과학자들이 92개의 항바이러스 나노바디를 설계하는 데 성공적으로 기여했습니다.

이러한 시스템의 등장은 과학 연구 협업의 경계를 재편하고 있습니다. 과학 연구는 더 이상 사람들 간의 협력에 그치지 않고 사람과 지적 주체 간의 깊은 공동 창작이 될 수도 있습니다.
논문 링크:
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09442-9

두 번째 유형의 시스템은 더욱 야심적이며 과학적 발견을 위한 완전 자율 엔진을 구축하는 것을 목표로 합니다.

이러한 AI 과학자들은 더 이상 인간의 지도에 의존하지 않고, 문제 정의 및 가설 생성부터 실험 검증 및 논문 작성에 이르기까지 전체 연구 루프를 완료하기 위해 여러 지능형 에이전트가 협력하는 데 의존합니다. 인간 과학자의 역할은 거시적 연구 목표 설정, 결과 검증, 그리고 윤리적 검토 제공으로 더욱 전환됩니다.

예를 들어,2025년 5월, 미국의 AI 연구 기관인 퓨처하우스는 자사의 다중 에이전트 시스템인 로빈이 건성 황반변성(실명의 주요 원인 중 하나)을 치료할 후보 약물을 자율적으로 발견했다고 발표했습니다.작용 기전은 RNA 실험을 통해 검증되었습니다. 발표된 논문의 모든 가설, 실험 프로토콜, 데이터 분석 및 데이터 차트는 Robin이 직접 작성했으며, 이를 통해 Robin은 반복적인 실험실 사이클 프레임워크 내에서 신약 후보 물질을 자율적으로 발견하고 검증하는 최초의 AI 시스템이 되었습니다.

즉, AI 과학자들은 연구 질문을 제기할 수 있을 뿐만 아니라, 생명 과학이라는 매우 복잡한 분야에서 임상적으로 유망한 발견을 할 수도 있습니다.
회사 웹사이트:https://www.futurehouse.org/

전반적으로 연구 효율성 향상을 목표로 하는 "지원형"이든 자율적 추론과 실험 설계를 추구하는 "자율형"이든, AI 과학자들은 개념에서 현실로 나아가고 있습니다.

현실에서 이처럼 빠르게 발전하는 모습을 통해 우리는 AI가 과학 연구에 실제로 참여할 때 인간을 능가하는 어떤 이점을 가져올지 더욱 명확하게 알 수 있습니다.

장점: 획기적인 속도, 확장된 규모, 산업 간 혁신

속도 이점: "수년간의 연구"에서 "수시간의 검증"으로

오랫동안 시간적 비용과 긴 연구 개발 주기는 과학자들을 괴롭혀 왔습니다. 지속적인 장비 업그레이드에도 불구하고 기하급수적인 속도 향상을 달성하기는 어려웠습니다. 재료 과학에서 새로운 기능성 화합물의 스크리닝 및 검증에는 종종 수년이 걸리고, 약물 개발에서는 후보 분자의 전임상 최적화 단계만 해도 3~5년이 걸릴 수 있습니다. 이처럼 긴 주기는 과학 발전의 속도를 심각하게 저해합니다.

AI 과학자들의 등장으로 이런 시간적 제약이 완전히 깨졌습니다."모델 예측 - 실험 검증 - 데이터 피드백 - 반복 최적화"의 폐쇄 루프 시스템을 통해 연구 주기는 원래 길이의 일부 또는 심지어 원래 길이의 일부로 압축됩니다.사카나 AI 시스템은 문헌 검토부터 논문 초안 작성까지 전체 과정을 몇 시간 만에 완료할 수 있으며, 구글 딥마인드의 "AI 공동 과학자"는 인간이 수년 걸려 해결해야 했던 문제를 단 이틀 만에 해결하는 기록을 세웠습니다. 임페리얼 칼리지 런던의 호세 페나데스 교수 팀이 수년간 연구해 온 종 간 DNA 전달의 수수께끼는 이 시스템으로 정확하게 해결되었습니다. 핵심 가설은 연구팀의 미발표 연구 결과와 완벽하게 일치하며, 이에 수반되는 대안 가설들조차도 예비 검증 후 옳다는 것이 입증되었습니다.
회사 웹사이트:https://deepmind.google/

더 대표적인 예로는 AI 과학자 코스모스의 성능을 들 수 있습니다. 단 한 번의 실행으로 1,500편의 학술 논문을 자동으로 읽고 42,000줄의 코드를 실행하여 유사 시스템보다 9.8배 더 많은 코드를 생성합니다.인간 과학자가 6개월 동안 하는 연구 작업에 해당하는 작업을 완료하는 데는 단 하루면 됩니다.
회사 웹사이트:https://edisonscientific.com/

규모의 이점: 수억 개의 작업을 동시에 처리

AI 과학자의 두 번째 핵심 이점은 대규모로 탐구할 수 있는 능력에 있습니다.

인간 인지의 한계로 인해 전통적인 과학 연구는 제한된 수의 연구 방향에만 집중할 수 있었지만, AI 과학자들은 수억 개의 병렬 작업을 동시에 처리할 수 있는 "파노라마 검색" 능력을 갖추고 있어 과학적 탐구의 범위를 인간이 도달할 수 없는 규모로 확장합니다.

예를 들어, 약물 개발 분야에서 AI는 수천 개의 후보 분자를 직접 생성 및 시험하고, 가장 유망한 구조를 선별한 후, 검증을 위해 로봇 실험 플랫폼에 전달할 수 있습니다. 이러한 유형의 "병렬 과학 실험"의 등장은 과학을 실험실의 물리적 경계에서 벗어나 계산 중심의 "가상 실험 세계"로 진입하게 했습니다.

분자생물학 분야에서는AI 공동 과학자는 수십만 개의 단백질과 소분자의 상호작용을 동시에 시뮬레이션하여 잠재적인 약물 표적을 선별할 수 있습니다. 야기 교수팀이 개발한 "분자에서 사회로" 플랫폼은 설계 계층에서 수만 개의 MOF 분자 구조를 한 번에 생성할 수 있습니다. 다차원 매개변수를 통해 가장 가치 있는 후보를 선별함으로써, 이 규모는 인간 팀이 1년 동안 처리할 수 있는 작업량의 수백 배에 달합니다.

에너지 소재 연구에서SciAgents 시스템은 온톨로지 지식 그래프를 사용하여 2억 3천만 개의 과학 개념을 연결합니다.끊임없이 변화하는 온도와 압력 조건에서 다양한 재료의 성능을 동시에 시뮬레이션할 수 있는데, 이는 인간 연구팀의 역량을 훌쩍 뛰어넘는 규모입니다.

서류 주소:
https://arxiv.org/abs/2409.05556

학제 간 혁신: 과학 연구의 "차원적 장벽" 허물기

전통적인 과학 연구는 엄격한 학문적 장벽을 특징으로 합니다.생물학자들은 양자화학의 이론적 틀을 완전히 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다.재료공학자들은 유전자 편집 분야의 전문성이 부족한 경우가 많습니다. 이러한 학문적 분리는 학제 간 융합 분야의 혁신을 위한 많은 기회를 놓치게 하는데, 바로 이 부분이 AI 과학자들이 타고난 강점을 가진 분야입니다.

AI 과학자들은 인간 지식의 경계에 얽매이지 않고 다양한 분야를 자유롭게 넘나들며 학제 간 지식 통합과 혁신을 달성할 수 있습니다. CMU에서 개발한 Coscientist 시스템이 대표적인 예입니다. "새로운 전도성 고분자 합성"이라는 자연어 명령을 입력받으면, Coscientist 시스템은 화학 합성 관련 문헌, 재료 과학 데이터베이스, 전자 공학 표준을 자율적으로 검색하고, 화학 합성 경로 설계, 전도도 예측, 안정성 시험 등 다학제적 방법을 통합하여 로봇 플랫폼을 통해 최종적으로 실험을 완료합니다. 이 모든 과정은 인간의 학제 간 협업에 따른 조정 비용을 필요로 하지 않습니다.

야기 교수의 7가지 AI 에이전트 협업 실험은 학제간 협업의 깊이를 더욱 잘 보여주었습니다. 실험 기획자는 전반적인 계획 설계를 담당했고, 문헌 분석가는 재료 과학 문헌에 집중했으며, 알고리즘 코더는 베이지안 최적화 프로그램을 개발했고, 로봇 컨트롤러는 실험 장비에 연결되었으며, 안전 컨설턴트는 화학 안전 기준에 따라 위험 관리를 수행했습니다.서로 다른 분야에 속한 이러한 AI 에이전트는 COF-323 소재의 결정화 불능이라는 오랜 문제를 성공적으로 해결하기 위해 협력했습니다.이는 비정질에서 고도의 결정질 형태를 달성하는 데 있어 획기적인 진전을 나타냅니다.
논문 링크:
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acscentsci.3c01087

이러한 이점은 학제 간 분야에서 더욱 두드러집니다. 스탠퍼드 대학교의 연구에 따르면 AI 과학자들이 제시한 연구 가설 중...이 중 37%는 학제간 혁신에 속하는 반면, 인간 과학자의 제안에서 이러한 가설이 차지하는 비중은 5% 미만입니다.

AI 과학자들은 속도, 규모, 학제간 역량 측면에서 전례 없는 이점을 보여주었지만, 이러한 급속한 발전은 새로운 문제와 위험도 가져왔으며 그에 따른 과제도 뒤따랐습니다.

과제: AI 과학자, 윤리 및 인지 경계의 블랙박스

블랙박스 딜레마: 인과 불균형에 대한 설명 없이 답변을 제공하는 것.

과학 연구의 핵심은 단순히 '무엇을 발견할 것인가'에만 있는 것이 아닙니다.중요한 건 "왜 그럴까?"입니다.설명 가능성과 인과 추론은 과학 이론 구성의 초석이며, 현재 AI 과학자들의 가장 큰 단점은 바로 "블랙박스" 특성에 있습니다. 즉, 정확한 결과를 제공할 수 있지만, 그러한 결과에 도달한 논리적 과정을 설명할 수 없습니다.

OpenAI의 전 과학자인 안드레이 카르파티는 한때 날카롭게 이렇게 지적했습니다. "첨단 대형 모델에 대한 우리의 이해는 아직 경험적 수준에 머물러 있습니다. 마치 시험은 잘 치지만 문제 해결 전략을 설명하지 못하는 학생들과 같습니다." 이러한 해석력 부족은 일련의 문제를 야기했습니다. 재료 과학 분야에서 DeepMind의 GNoME 프로젝트는 38만 개 이상의 안정적인 결정 구조를 예측했지만, 관련 문헌에서는 메커니즘의 해석이 여전히 걸림돌이라는 점을 지적합니다.의학 분야에서 하버드 HMS의 TxGNN 모델은 희귀 질환에 대한 17,000개 이상의 후보 약물을 발굴했습니다. 그러나 연구 결과에 따르면 "모델이 예측 점수를 제공하지만, 전문가들은 가설을 검증하고 잠재적 치료 메커니즘을 이해하기 위해 모델의 예측 논리를 이해해야 한다"는 점이 분명하게 드러납니다.이는 AI가 여전히 그 메커니즘을 설명하는 데 부족함을 의미합니다.

2025년 스탠포드 대학이 주최한 Agents4Science 실험 컨퍼런스는 더욱 심각한 문제를 드러냈습니다.이 학회에서는 모든 논문에 AI를 첫 번째 저자로 명시하도록 요구하며, 전체 심사 과정은 AI가 완료합니다.결과는 AI가 검토한 논문에 명백한 기술적 오류는 없었지만, 상당수의 연구가 "흥미롭지도 중요하지도 않다"는 것을 보여주었습니다. 스탠퍼드 대학교의 리사 웩슬러 교수는 다음과 같은 생각을 자극하는 질문을 던졌습니다. "AI에게 '훌륭한 과학적 감각'을 어떻게 가르칠 수 있을까?" 이 질문은 블랙박스 딜레마의 핵심을 직접적으로 짚어냅니다. AI는 인간 과학자들이 학문적 역사와 학문적 지식을 바탕으로 형성한 가치 판단 능력이 부족하며, 연구의 진정한 혁신적 측면과 과학적 중요성을 파악하지 못합니다.

신뢰성 격차: 데이터 신뢰성 검증이 필요합니다.

설명 없이 답변만 제공하는 대응 메커니즘은 또 다른 큰 숨겨진 위험으로 이어진다. 사람들은 AI 과학자들의 신뢰성에 의문을 품고 있다.

AI 과학자들은 훈련과 운영을 위해 데이터 세트와 이론적 모델에 의존하지만, 이러한 가상 "시뮬레이션"과 실제 물리적 세계 사이에는 엄청난 간극이 존재합니다. 모델에서 완벽하게 작동하는 많은 솔루션들이 실제 실험에서는 재현될 수 없습니다. 이러한 "신뢰성 격차"는 AI의 실질적인 적용을 제한하는 주요 장애물이 되었습니다.

2025년에 드러난 MIT 논문 조작 스캔들은 이 문제를 또 다른 관점에서 반영합니다.이 논문은 AI의 지원을 통해 신물질 발견 건수를 44%, 특허 출원 건수를 39% 증가시킬 수 있다고 주장했으며, 한때 "AI가 과학에 미치는 영향에 대한 최고의 연구"로 칭송받았고, 여러 저명한 과학자들로부터 극찬을 받기도 했습니다. 그러나 후속 조사 결과 논문의 데이터가 조작된 것으로 밝혀졌습니다. 대학 측은 개인정보 보호를 이유로 조사 결과를 공개하지 않았지만, 성명을 통해 "논문에 사용된 데이터의 출처와 신뢰성, 그리고 연구 결론의 진실성에 의문을 제기한다"고 명시했습니다.

더욱 심각한 것은 AI가 스스로의 결과를 '미화'할 가능성이 있다는 것입니다.연구에 따르면 일부 AI 시스템은 예측과 일치하지 않는 데이터를 선택적으로 무시하고, 심지어 모델의 결론에 맞추기 위해 잘못된 실험 기록을 생성할 수도 있는 것으로 나타났습니다.이런 종류의 "자기기만"이 제때 감지되지 않으면 연구 전체 방향이 잘못된 방향으로 흘러갈 수 있습니다.

인재 위기: 전통적 과학 연구 역량의 쇠퇴와 변화

AI 과학자의 등장으로 과학 연구 인재에 대한 수요 구조가 재편되고 있으며, 전통적인 '독선 과학자'들은 점차 그 우위를 잃고 있습니다.전문 분야에 대한 지식과 AI 기술에 대한 능숙함을 겸비한 '듀얼 인재'에 대한 수요가 높습니다.하버드 대학교 조지 처치 교수는 한 인터뷰에서 생물학자들이 AI 알고리즘에 능숙할 필요는 없지만, AI의 한계를 이해하고 AI 결과의 합리성을 판단할 수 있어야 한다고 강조했습니다. 이러한 "전문성 + AI 협업 능력"이 연구자들의 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

이러한 변화는 기존 연구자들에게 상당한 과제를 안겨줍니다.Wiley의 2025년 글로벌 연구자 설문 조사(표본 크기 2,430)에 따르면 841,000명의 연구자(TP3T)가 이미 연구에 AI 도구를 사용하고 있습니다.그러나 AI가 비판적 사고력 향상에 도움이 될 수 있다고 믿는 응답자는 48%에 불과했으며, 그중 절반 이상이 AI 활용에 대한 우려를 표명했습니다. 핵심 우려는 두 가지 측면에 집중되어 있었습니다. 첫째, 기존 기술이 재편되고 있다는 것입니다. 64% 응답자는 AI가 오류나 "환상"을 유발할 수 있다고 우려했고, 58% 응답자는 개인정보 보호 및 보안 문제에 대해 우려했습니다. 수작업으로 실험을 설계하고 데이터를 분석하는 데 익숙한 선임 연구원들은 "AI에게 질문하고 AI 결과를 해석하는" 새로운 작업 방식에 빠르게 적응하는 데 어려움을 겪습니다.

더욱이, 낙후된 교육 시스템은 인재 위기를 더욱 심화시키고 있습니다. 현재 전 세계 대학의 STEM 프로그램 대부분은 여전히 전통적인 교육 과정에 크게 의존하고 있으며, 교육 과정에서 AI와 연구 방법론의 통합은 심각하게 부족합니다."AI 연구 도구의 응용"이나 "인간-기계 협업 실험 설계"와 같은 실무 과목을 제공하는 대학은 극소수에 불과합니다.이로 인해 학생들은 전문적인 이론 지식은 갖추고 있지만 AI와 협업할 수 있는 역량은 부족합니다. Wiley 조사에 따르면 57% 연구원들은 "사용 지침 및 교육 부족"이 AI 발전의 주요 장애물이라고 생각하며, 신입 졸업생들은 실험실의 새로운 업무 흐름에 적응하기 위해 추가 교육이 필요한 경우가 많습니다.

더욱 놀라운 점은 AI에 지나치게 의존하면 기본적인 능력이 약해질 수 있다는 것입니다. MIT 연구에 따르면 AI는 뇌 활동을 감소시킬 수 있으며, AI가 데이터 처리 및 공식 도출에 널리 사용될 경우 학생들은 과학적 혁신의 기초인 수학적 기초와 실험 기술 훈련을 소홀히 할 수 있습니다.

수많은 과제에도 불구하고, AI와 과학 연구의 긴밀한 통합은 돌이킬 수 없는 추세입니다. Wiley 조사에 따르면 응답자의 831%는 2027년까지 AI가 과학 연구의 중요한 부분이 될 것이라고 생각하며, 571%는 AI 에이전트가 충분히 성숙되면 일부 연구 작업을 자율적으로 수행하도록 허용할 의향이 있다고 답했습니다. 이는 연구자와 교육 시스템 모두 변화에 적극적으로 적응해야 함을 의미합니다. 연구자는 AI 도구를 적용하고 결과를 해석하는 역량을 강화해야 하며, 대학은 미래의 요구를 충족하는 "이중 기술 인재"를 양성하기 위해 교육 과정 개혁을 가속화하고 AI 연구 방법을 핵심 교육 과정에 통합해야 합니다.

결론: AI와 인류가 공동으로 창조하는 새로운 과학 시대

사카나 AI의 완전 자동화 시스템부터 야기 교수의 "분자에서 사회로" 사이클까지, AI 과학자들은 과학 연구 환경을 돌이킬 수 없을 정도로 변화시키고 있습니다. 이러한 혁명은 속도와 규모뿐만 아니라 사고방식에도 영향을 미칩니다. AI가 인간이 상상할 수 없는 과학적 길을 탐험하고, 학제 간 협력이 더 이상 인간 지식의 한계에 얽매이지 않게 되면, 과학적 발견의 효율성과 폭은 폭발적인 성장기를 맞이하게 될 것입니다.

하지만 우리는 AI 과학자들이 궁극적으로 인간 지능의 확장선일 뿐, 인간 지능을 대체하는 존재가 아니라는 점을 냉정하게 인식해야 합니다.인공지능은 인간만이 가진 직관, 가치 판단, 혁신적 영감이 부족하며, 인간처럼 우연한 현상에서 과학적 기회를 포착할 수 없고, 연구 결과 뒤에 숨은 사회적 의미를 이해할 수도 없습니다.

과학의 궁극적인 목표는 미지의 세계를 탐구하고 인류의 운명을 개선하는 것입니다. AI 과학자들의 부상은 이 목표를 더욱 빠르고 효율적으로 달성할 수 있도록 해줍니다. 2025년 노벨 화학상 수상자인 야기의 말이 이를 가장 잘 보여줍니다. "우리는 실험을 가속화하는 것이 아니라, 인류의 문제 해결 능력을 가속화하고 있습니다."

참조 링크:
1.https://sakana.ai/ai-scientist/
2.http://m.toutiao.com/group/7559872054532407823/
3.https://www.businessinsider.com/openai-cofounder-andrej-karpathy-keep-ai-on-the-leash-2025-6
4.https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy
5.https://mp.weixin.qq.com/s/qUL3jhyZcIZI7cBQac1vbg