AI 과학, 데이터 넘어 추론 능력 요구된다

2024년 노벨 화학상 수상에 빛나는 구글 딥마인드의 알파폴드 성공에도 불구하고, 인공지능 기반 과학 연구는 데이터 학습을 넘어선 추론 능력 확보가 중요해지고 있습니다.

2024년 데미스 하사비스와 존 점퍼는 구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 인공지능인 알파폴드를 개발한 공로를 인정받아 노벨 화학상을 수상했습니다. 이는 50년 이상 난제였던 단백질 구조 예측 문제를 인공지능이 해결하며 과학계에 큰 반향을 일으켰습니다.

하지만 단백질 데이터베이스 구축에 53년의 국제 협력과 약 210억 달러의 비용이 소요된 점을 고려할 때, 인공지능이 과학적 발견을 더욱 가속화하기 위해서는 단순히 데이터를 학습하는 것을 넘어 인간 연구자의 추론 과정과 유사한 능력을 갖추는 것이 필수적이라는 지적이 제기되고 있습니다.