“인공지능(AI)이 노벨상을 타는 날도 올까요?” 9월 20일 서울 코엑스에서 열린 ‘노벨프라이즈 다이얼로그 서울 2026’에 노벨상 수상자 3명이 모였어요. AI를 걱정하는 목소리부터 새로운 발견을 앞당길 거라는 기대까지 수상자의 생각도 엇갈렸어요.
과학자의 새 동료가 된 AI
“저도 챗GPT를 자주 써요. 원하는 정보를 정확히 얻으려고 ‘나는 천문학 교수고 AI에 별로 의존하고 싶지 않아’라고 먼저 말해요. 제 상황에 필요한 정보만 알려 달라고 하죠!”
2011년 노벨물리학상 수상자인 브라이언 슈미트 호주국립대 교수는 노벨프라이즈 다이얼로그 서울 2026에서 자신의 AI 활용법을 소개했어요. 노벨프라이즈 다이얼로그는 노벨상 수상자와 과학자, 학생이 과학과 미래를 이야기하는 행사예요. 올해는 AI가 과학 연구와 교육을 어떻게 바꿀지가 주요 화두였지요.
슈미트 교수는 AI를 ‘똑똑한 비서’에 비유했어요. 그는 “매일 지구 곳곳의 관측소에서 밤하늘 사진이 어마어마하게 쌓인다”며 “AI는 수많은 사진에서 중요한 단서를 재빨리 골라 준다”고 설명했어요.
AI의 영향력은 노벨상에서도 나타났어요. 2024년에는 AI와 밀접한 연구가 노벨물리학상과 노벨화학상을 받았어요. 노벨물리학상은 사람의 뇌 신경망에서 아이디어를 얻은 ‘인공신경망’을 이용해 컴퓨터가 데이터에서 규칙을 찾아 배우는 기계학습의 토대를 마련한 연구에 돌아갔어요. 노벨화학상 수상 연구 중에는 AI로 단백질의 입체 구조를 예측한 연구도 있었지요.
2024년 노벨물리학상 발표 뒤에는 인공신경망 연구를 물리학으로 볼 수 있는지를 두고 논쟁도 일었어요. 에바 올손 노벨물리학상 심사위원은 “물리학에 바탕을 둔 연구인 만큼 물리학상을 주는 것이 맞다”며 인류 발전의 돌파구가 되는지를 중요하게 봤다고 설명했어요.
AI 시대, 우리는 어떻게 해야 할까?
AI가 어린이의 창의성을 해칠 수도 있을까요?
○ AI에만 의존하면 창의성이 떨어질 수 있다고 봐요. 글쓰기, 수학 등 기초 능력을 충분히 기른 뒤 AI를 통제하면서 잘 사용하는 법을 배워야 해요.
크레이그 멜로 교수
X AI가 교육을 어느 때보다 빠르게 바꾸고 있어요. AI와 잘 상호작용을 하는 학생이 앞서 나가죠. AI는 창의성을 가두기보다 꺼내 주는 도구라고 봐요.
브라이언 슈미트 교수
△ 교육에서 꼭 필요한 건 비판적으로 생각하는 힘이에요. AI로 얻은 결과물이 옳은지, AI에게 무엇을 어느 정도까지 맡길지 계속 생각해야 해요.
AI의 발전이 걱정되나요, 기대되나요?
걱정 - AI의 등장은 인쇄술이나 계산기가 등장했을 때와는 전혀 달라요. AI는 더 많은 것을 만들며 계속 발전하고 변화해요. 한계가 어디인지 알기 어렵죠. AI를 두고 종말이나 두려움을 이야기하는 사람이 많은 데에도 이유가 있다고 생각해요.
기대 - AI가 해결할 수 있는 문제가 아주 많아서 긍정적으로 봐요. AI가 인류의 힘을 더 키우고 더 많은 일을 가능하게 할 거라고 생각해요. 세상에는 아직 발견되지 않은 수수께끼가 많아요. AI가 새로운 발견을 끌어낼 수 있을 거예요.
AI가 스스로 연구하는 날이 올까?
"과학에 고정된 것은 없어요. 뉴턴의 중력 이론이 절대적인 것처럼 보였지만 아인슈타인은 새로운 관점을 보여 줬죠.”
브라이언 슈미트 교수는 AI도 기존 과학의 틀을 바꾸는 발견을 앞당길 수 있다고 봤어요. 아이작 뉴턴의 중력 이론은 수백 년 동안 행성과 물체의 움직임을 잘 설명해 과학의 기본 법칙처럼 받아들여졌어요. 알베르트 아인슈타인은 중력을 질량 때문에 시공간이 휘어져서 나타나는 현상으로 새롭게 설명하며 중력을 바라보는 관점을 넓혔지요.
수상자들은 자신의 연구에 지금의 AI가 있었다면 어떤 변화가 생겼을지도 이야기했어요. 슈미트 교수는 “노벨상을 받은 연구를 했을 때 인공신경망을 이미 사용했다”고 밝혔어요. 지금의 AI가 있었다면 발견 속도는 빨라졌을 수 있지만 근본적인 결과까지 달라지지는 않았을 거라고 봤지요.
크레이그 멜로 교수는 “동료가 AI로 정리한 데이터를 연구에 반영하자고 했다면 ‘그 데이터를 믿지 말라’고 했을 것 같다”고 말했어요. 과학의 재미는 발견뿐 아니라 그 과정을 이해하고 다른 사람과 아이디어를 나누는 데도 있다고 설명했지요.
지금까지 과학자는 자료를 분석하고 아이디어를 얻는 도구로 AI를 활용해 왔어요. AI가 스스로 중요한 발견을 하는 날이 온다면 어떨까요? 멜로 교수는 “AI가 난치병을 치료할 신약을 발견한다면 노벨생리의학상을 받을 수도 있다고 본다”고 밝혔어요. AI의 발견으로 많은 사람이 질병의 고통에서 벗어난다면 인류에게도 큰 성과라는 설명이에요.
노벨상 관계자는 AI의 등장에도 ‘인류에게 가장 큰 혜택을 준 업적’이라는 노벨상의 기준에는 변함이 없다고 입을 모았어요. 에바 올손 노벨물리학상 심사위원은 “AI 자체에 상을 줄지 말지에 대한 논의나 기준은 아직 없다”고 말했어요. 과학자가 AI를 어떻게 활용했는지 솔직하게 밝히고 기록으로 남기는 일도 중요하다고 덧붙였지요.
AI의 도움을 받아 노벨상 수상자를 결정하는 것에 대해서는 신중한 의견이 나왔어요. 슈미트 교수는 “인간이 만든 상은 인간이 통제해야 한다”고 밝혔어요. 데이비드 맥밀런 교수도 “AI가 발전해도 인간 과학자의 역할은 그대로”라며 AI를 활용해 이전에 생각하지 못한 방식으로 연구하는 일이 중요하다고 강조했습니다.
AI 시대, 고등학생은 어떻게 공부해야 할까?
크레이그 멜로 교수와 한국 고등학생들은 AI를 공부에 어떻게 활용해야 하는지도 이야기했어요.
2. 알고 싶은 분야를 확실히 정한 뒤 무엇이 궁금한지 스스로 탐구해요. 답을 얻기 위해 수많은 논문과 연구 자료 중 어떤 것을 골라 읽으면 좋을지 AI에게 추천받아요.
3. 내 생각이나 아이디어, 주장을 정리한 뒤 글을 쓸 때 AI의 도움을 받아요.
4. AI의 답변이나 결과물에 오류가 있을 수 있다고 생각하고, AI의 답을 그대로 믿지 않으려고 노력해요.
5. AI의 답이 객관적이지 않다고 믿어요. AI가 듣고 싶은 답만 말하는 건 아닌지 검증하고 비판적으로 봐요.
