[현장] AI가 분석과 계산을 맡는 시대, 과학자는 무엇을 해야 할까

지난달 31일 ‘2026 대한민국 AI혁신인재 커넥트’에서 ‘AI는 과학자의 역할을 어디까지 바꿀 수 있을까?’ 토론이 열렸다

AI는 수학적 증명과 논문 초안 작성, 천문 관측 영상에서 희소한 현상 찾기, 신약 후보물질 조합 대량 생성 등을 수행한다

AI가 만들어내는 결과가 많아지면서 무엇이 옳고 쓸 만한지 평가해야 할 대상도 급증했다

신약 후보물질을 수만 개 생성할 수 있어도 실제 실험에 투입할 한두 개를 고르는 결정은 여전히 어렵다

AI는 과학자의 일을 없애기보다 연구 과정의 중간 단계를 자동화하고 있으며, 과학자의 역할은 연구 앞단의 질문과 가설 설정, 뒷단의 평가·검증·해석·설득으로 이동하고 있다

생성형 AI가 적용되며 새로 만들고 생성하는 비용은 굉장히 싸졌고, 병목 현상이 평가하고 선택하고 검증하는 쪽으로 이동했다

초단기 강우예측에서는 데이터 기반 방법이 우세할 수 있지만, 6개월이나 1년 단위의 중장기 전 지구 예측은 데이터만으로 부족하고 모델이 필요하다

뇌파가 1분짜리로 있으면 의사 선생님이 가운데 30초를 본다고 알려주면, 그 30초만 데이터로 쓰면 실제 성능이 확 올라가기도 한다

AI 모델을 한 시간 정도 돌려 물질을 생성하면 1만 개, 수만 개가 나올 수 있다

AI가 산업으로 들어오는 지금은 설득이 가능해야 하며, AI가 설명을 잘하는 것만이 중요한 게 아니라 결과물을 가지고 어떻게 풀어내느냐가 중요하다