인공지능이 과학자를 대체할 수 없는 이유는 무엇일까요?

GD&TĐ - 인공지능이 계속 발전함에 따라 기계가 과학자를 대체할 수 있을까라는 질문이 제기됩니다.

그 해답은 인간이 자신과 주변 세계를 탐구하는 방식에 있다.

인공지능이 과학을 창조하는 것은 아닙니다.

인공지능(AI)이 거의 모든 분야에 도입되는 흐름 속에서 과학 분야도 예외는 아닙니다. 연구자들과 정책 입안자들은 방대한 과학 데이터로 학습된 AI 모델이 자동으로 추론하고, 가설을 제시하며, 심지어 주요 과학적 발견을 가속화할 것으로 기대하고 있습니다. 그렇다면 AI는 언젠가 과학자들을 완전히 대체하게 될까요?

이러한 야심은 2025년 11월 미국이 발표한 제네시스 이니셔티브에 반영되어 있습니다. 이 이니셔티브의 목표는 연방 과학 데이터 세트를 기반으로 "인공지능 에이전트"를 구축하고 훈련시켜 "새로운 가설을 검증하고, 연구 프로세스를 자동화하며, 과학적 혁신을 가속화"하는 것입니다.

하지만 현재까지 "인공지능 과학자"들의 성과는 여전히 논란의 여지가 있습니다. 한편으로 인공지능 시스템은 방대한 데이터셋을 처리하고 인간이 알아차리기 어려운 미묘한 상관관계를 탐지할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 다른 한편으로, 상식과 맥락에 대한 이해 부족으로 인해 무의미한 실험적 제안을 내놓을 수도 있습니다.

철학자이자 과학의 역사 및 개념적 기초를 전문으로 연구하는 알레산드라 부첼라 미국 올버니 대학교 부교수는 인공지능이 연구 과정의 여러 측면에서 도움을 줄 수 있지만, "과학 자동화"라는 진정한 의미를 달성하기에는 아직 멀었으며, 어쩌면 결코 도달하지 못할 것이라고 주장합니다. 그녀는 과학이 본질적으로 인간과 연결되어 있으며, 기계가 인간을 대체할 수 없다고 믿습니다.

인공지능 모델은 현실 세계에서 직접 학습하지 않습니다. 인간이 구축해 놓은 '세계', 즉 선택, 정리, 해석된 데이터 세트를 통해서만 학습할 수 있습니다. 과학자들이 이러한 데이터 세계의 구축을 감독하지 않는다면, 인공지능 자체는 작동할 기반을 갖지 못하게 될 것입니다.

알파폴드(AlphaFold) 사례는 대표적인 예입니다. 단백질 구조를 예측하는 이 모델은 개발팀에게 2024년 노벨 화학상을 안겨주었습니다. 알파폴드 덕분에 연구자들은 단백질 구조를 신속하게 모델링할 수 있게 되었고, 이는 신약 개발, 질병 연구 및 기타 여러 생의학 분야의 발전을 가속화했습니다.

하지만 알파폴드는 스스로 새로운 생물학적 지식을 "창조"하는 것은 아닙니다. 단백질이나 질병, 또는 효과적인 약물의 조건을 이해하는 것도 아닙니다. 단지 인류가 이미 만들어 놓은 방대한 양의 정보를 더 빠르고 효율적인 방식으로 분석하고 재구성할 뿐입니다.

"다시 말해, AI는 과학 밖에 존재하며 과학을 창조하는 것이 아닙니다. AI는 과학 안에 도구로 존재하며, 인간 과학이 이미 준비해 놓은 것에 전적으로 의존합니다."라고 알레산드라 부교수는 강조했습니다.

인공지능은 과학자를 대체할 수 없습니다.

과학은 인간의 활동이다.

알레산드라에 따르면, 과학에서 인간의 역할은 인공지능 모델을 설계하고 "육성"하는 것에만 국한되지 않습니다. 더욱 근본적으로, 지적 성취로서의 과학은 인류 고유의 가치관, 목표, 그리고 삶의 방식과 밀접하게 연결되어 있습니다. 과학은 인간이 생각하고, 질문하고, 토론하고, 믿고, 서로를 의심하는 방식에 기반을 두고 있습니다.

주요 과학적 발견은 단순히 데이터로부터 "기계적으로 공식화된" 이론이 아닙니다. 그것은 다양한 관심사, 편견, 관점을 가진 여러 세대의 과학자들이 지적 진실성과 직업 윤리라는 기준에 따라 함께 노력한 결과입니다.

DNA 이중 나선 구조의 역사는 이를 증명합니다. 처음 이 아이디어가 제안되었을 당시에는 이를 확인할 직접적인 실험이 없었습니다. 이는 고도로 훈련된 과학자들의 추론, 종합, 그리고 상상력에 크게 의존했습니다. 19세기 후반의 막연한 추측에서 시작하여 거의 한 세기에 걸친 기술 발전과 여러 세대에 걸친 연구를 통해 1953년 노벨상을 안겨준 발견에 도달하기까지 많은 시간이 걸렸습니다.

이는 과학이 본질적으로 사회적 활동임을 보여줍니다. 아이디어가 제시되어 토론이 벌어지고, 다양한 해석들이 서로 경쟁합니다. 과학자들은 단순히 세상을 기록하는 데 그치지 않고, 실천과 토론, 그리고 사회적, 나아가 정치적 가치에서 비롯된 기준을 통해 지식을 구성합니다.

그러한 상황에서는 사회생활도, 가치관도, 열망도 없는 AI 시스템이 인간처럼 과학에 진정으로 "참여"하는 모습을 상상하기 어렵습니다. "하지만 과학 발전을 이끌어갈 AI의 엄청난 잠재력은 부인할 수 없습니다. 따라서 AI는 과학자들의 '오른팔'이 될 수 있도록 신중하고 책임감 있게 사용되어야 합니다."라고 알레산드라는 말했습니다.

인공지능 도구는 과학자들이 시간을 절약하고 오류를 줄이며 더 중요한 질문에 집중할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 인공지능은 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. 하지만 인공지능은 호기심을 가질 이유도 없고, 회의적인 태도를 취할 동기도 없으며, 자신이 만들어낸 지식의 결과에 대한 도덕적 책임도 없습니다.

과학이 인간이 스스로와 세상을 이해하려는 노력에 관한 이야기로 남아 있는 한, 인공지능은 과학자들을 대체할 수 없을 뿐 아니라 과학자들과 보조를 맞출 수밖에 없습니다.

출처: https://giaoducthoidai.vn/vi-sao-ai-khong-the-thay-the-nha-khoa-hoc-post778616.html