최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 과학 연구에서 점점 더 강력한 능력을 보여주고 있습니다. 데이터를 분석하고, 실험을 설계하고, 새로운 가설을 제안할 수도 있습니다. 이러한 발전으로 인해 일부 연구자들은 AI가 미래에 최고의 인간 과학자들과 경쟁할 수 있으며 노벨상 수준의 발견을 할 것으로 예상된다고 믿게 되었습니다.
2016년 소니 AI CEO는 노벨상 수준의 발견을 할 수 있는 AI 시스템 구축을 목표로 '노벨 튜링 챌린지'를 제안했다. 이 과제에서는 AI가 가설 제안, 실험 계획, 데이터 분석까지 전체 프로세스를 고도의 자율성으로 완료하고 궁극적으로 획기적인 성과를 달성해야 합니다. 어떤 사람들은 그러한 "AI 과학자"가 2050년 또는 그보다 더 일찍 이 목표를 달성할 수 있다고 믿습니다.
최근 몇 년 동안 AI는 여러 차례 노벨상에 가까워졌습니다. 2024년 물리학상은 신경망 분야 창시자에게, 화학상은 구글 딥마인드가 개발한 단백질 구조 예측 시스템인 알파폴드(AlphaFold)에게 부분적으로 수여됐다. 그러나 이러한 상은 AI 자체의 발견에 주어지는 것이 아니라 AI를 개발하는 과학자에게 주어지는 것이다.
현재 AI는 과학자들이 동물의 언어를 해독하고 생명의 기원을 추론하는 등 많은 작업을 완료하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Carnegie Mellon University의 연구팀은 대규모 언어 모델을 사용하여 로봇에게 복잡한 화학 반응을 완료하도록 명령할 수 있는 "Coscientist" 시스템을 개발했습니다. 일본 AI 스타트업 Sakana AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 기계 학습 연구를 자동화하려고 노력하고 있습니다.
미국 연구기관 퓨처하우스(FutureHouse)는 AI의 과학 참여를 세 단계로 나눈다. 현재는 '보조 협력'의 첫 번째 단계에 있다. 다음 단계는 AI가 독립적으로 가설을 제안하고 평가할 수 있는 단계입니다. 궁극적인 목표는 완전히 자율적인 과학 연구를 달성하는 것입니다. 스탠퍼드대 연구진은 AI가 인간이 무시하는 과학적 단서를 찾아낼 수 있음을 입증했으며, AI가 전면적으로 참여하는 세계 최초의 학술대회를 개최할 계획이다.
앞으로의 길은 기술적, 윤리적, 실무적 과제로 가득 차 있지만, 연구는 AI를 더 높은 수준의 과학적 발견 능력으로 계속 발전시키고 있습니다. AI가 독립적으로 노벨상을 받을 수 있는지 여부와 시기를 확인하려면 여전히 시간과 지속적인 탐색이 필요합니다.