트렌드 AI·데이터·인프라·투자의 선순환이 과학 연구를 자동화

요약

계획은 AI 기술 개발과 데이터, 기반시설, 민간 투자가 서로를 밀어 올리는 선순환, 이른바 플라이휠 효과가 돌기 시작했다고 본다. 이 순환 덕분에 AI와 최첨단 과학이 결합하는 속도도 함께 빨라지고 있다. 오랜 기간과 큰 비용, 결과의 불확실성이라는 연구의 고질적 약점이 AI를 통해 자동화되고 효율화되며 근본부터 달라지고 있다는 진단이다. 계획은 그 증거로 2024년 노벨물리학상이 인공신경망 연구에, 노벨화학상이 알파폴드와 로제타폴드 연구에 돌아간 일을 든다. 스스로 가설을 세우고 실험을 되풀이하는, 로봇과 AI가 결합된 자율실험실이 실제로 등장했다는 점도 함께 소개한다.