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[IT뉴스]“2030년 과학자, AI 연구원 거느린 지도교수 된다”
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-10-15 07:07:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">구글 리서치 총괄 마티아스 <br>“과학자 역할은 질문과 검증”<br>연구자 2명이 AI 모델 20만개 개발<br>논문 1만6천편 검토한 AI 도구 공개<br>“교육·연구 변화 속도 못 따라가”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5XMPtGd8TA"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d82e0a523872a5cf98734a9aaf5102eea4ca84baafe2b9c77d2c071a94fa9b9" dmcf-pid="1ZRQFHJ6hj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="14일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰 구글 본사에서 열린 ‘구글 리서치앳’ 행사에서 요시 마티아스 구글 부사장 겸 리서치 총괄(왼쪽)과 미래학자 시네이드 보벨이 대담을 나누고 있다. [사진=원호섭 특파원]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/mk/20261015065702415mlsc.png" data-org-width="700" dmcf-mid="ZnLJ7Faehc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/mk/20261015065702415mlsc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 14일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰 구글 본사에서 열린 ‘구글 리서치앳’ 행사에서 요시 마티아스 구글 부사장 겸 리서치 총괄(왼쪽)과 미래학자 시네이드 보벨이 대담을 나누고 있다. [사진=원호섭 특파원] </figcaption> </figure> <div contents-hash="911ab4d135e16e721f8ffd33f9c44937f99c92d257d37ca6c798e42329890b7d" dmcf-pid="t5ex3XiPlN" dmcf-ptype="general"> “2030년 과학자는 대학원생과 박사후연구원을 이끄는 지도교수와 비슷한 역할을 하게 될 것입니다.” </div> <p contents-hash="e36c47a7f6ac813dd933d39d5a00d9406533ba6838db34d8dd55e68adbe492fe" dmcf-pid="F1dM0ZnQSa" dmcf-ptype="general">요시 마티아스 구글 부사장 겸 구글 리서치 총괄은 14일(현지시간) 미국 캘리포니아주 마운틴뷰 구글 본사에서 열린 ‘리서치앳(Research@)’ 행사에서 인공지능(AI)이 바꿔놓을 과학자의 미래를 이렇게 전망했다. AI가 가설을 세우고 실험 모델을 만드는 일을 대신하면서 과학자의 역할도 직접 연구를 수행하는 것에서 중요한 질문을 던지고 결과를 검증하는 방향으로 바뀔 것이라는 얘기다.</p> <p contents-hash="2b1d69f200730f744a6abef1ee892fee33e0ddd8a9c697c79a0d35ce8c09623a" dmcf-pid="3tJRp5LxSg" dmcf-ptype="general">마티아스 총괄은 이날 기조연설과 미래학자 시네이드 보벨과의 대담에서 AI가 과학 연구의 생산성을 높이는 단계를 넘어 연구 방식과 인재의 조건까지 바꾸고 있다고 강조했다. 구글 리서치가 그동안 내부 행사로 개최해 온 연구 컨퍼런스를 외부 청중에게 공개한 것은 이번이 처음이다.</p> <p contents-hash="40f3eaba89db4535d9bb328c15f97688522fb6c395e351513c6c5c0d68f91ffc" dmcf-pid="0FieU1oMSo" dmcf-ptype="general">변화는 이미 연구 현장에서 나타나고 있다. 구글 리서치에서는 독감 환자의 입원 규모를 예측하는 연구에 참여한 연구자 2명이 AI를 활용해 20만개의 모델을 만들었다. 과거에는 숙련된 연구자가 모델 하나를 작동시키는 데 일주일이 걸렸던 작업이다. 행사에서 소개된 구글 연구진은 “기계가 인간보다 똑똑해지는 문제가 아니다”라며 “인간이 하던 작업을 자동화하면 그 규모를 크게 늘릴 수 있다는 의미”라고 설명했다.</p> <p contents-hash="6d73fd4ad9dc2b3c501dc593b2c0927cf1f6216158354ef2543504f74209172d" dmcf-pid="p3ndutgRSL" dmcf-ptype="general">구글은 이러한 변화를 과학 연구 전반으로 확대하고 있다. 여러 AI가 협력해 기존 연구를 분석하고 새로운 가설을 제시하는 ‘AI 공동과학자(Co-Scientist)’가 대표적이다. 이 시스템은 서로 다른 학문 분야의 지식을 연결해 수백~수천개의 가설을 만들어 연구자에게 제안한다. 또 다른 도구인 ‘ERA’는 연구자가 문제를 입력하면 수천개의 후보 모델을 만들어 탐색한다. 과거 연구자가 직접 수행하던 문헌 조사와 가설 수립, 모델 구축을 AI가 맡기 시작한 것이다.</p> <p contents-hash="2eb998a5934d22753a7ca434befe500b9e8ae44ed4fc8bda5900327807b7ccd6" dmcf-pid="UuaLBpAiWn" dmcf-ptype="general">연구의 속도가 빨라지면서 새로운 과제도 등장했다. AI가 만들어내는 수많은 가설과 연구 결과가 실제로 타당한지 검증하는 일이다. 마티아스 총괄은 “AI가 가설 생성과 문헌 검색, 모델 구축을 빠르게 수행하면서 연구의 핵심 과제가 검증으로 옮겨가고 있다”고 말했다. AI 덕분에 연구자가 시도할 수 있는 실험은 크게 늘었지만, 그 결과가 정확한지 판단하는 일은 여전히 중요하다는 의미다.</p> <p contents-hash="a896d95c43ccde65841f149ca341ed5c02c35f1efaa16f1d3a756e819a1311b0" dmcf-pid="u7NobUcnli" dmcf-ptype="general">구글이 이날 AI 논문 검토 도구 ‘딥리뷰(DeepReview)’를 일반에 공개한 것도 같은 맥락이다. 딥리뷰는 논문을 읽고 연구 방법과 내용에 대한 의견을 제시해 저자와 심사위원이 검토할 수 있도록 돕는 시스템이다. 구글에 따르면 여러 학술대회에서 초기 버전의 딥리뷰로 1만6000편이 넘는 논문을 검토했다. AI가 연구 결과를 생산하는 데 그치지 않고 검증 과정까지 지원하기 시작한 것이다.</p> <p contents-hash="97697d5d0cd8283c99cb848c905df066b4e7470e6c994ee404277baa16e21252" dmcf-pid="7zjgKukLyJ" dmcf-ptype="general">이 같은 변화는 과학자의 역할 자체를 바꿀 것으로 예상된다. 마티아스 총괄은 “모든 연구자가 자신만의 가상 연구실과 AI 협업자를 갖게 될 것”이라며 “오늘날 대학원생과 박사후연구원을 이끄는 지도교수처럼 올바른 질문을 던지고 연구 방향을 결정하는 역할로 발전할 것”이라고 말했다. AI가 반복적인 연구 작업을 수행하면 인간은 어떤 문제를 해결할 것인지, 어떤 결과가 의미 있는지를 판단하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="38d3af01fb0f519c10a20fd88ca416d0209cdaca3532a5189f2ba7effadd2e39" dmcf-pid="zqAa97Eoyd" dmcf-ptype="general">학문 사이의 장벽도 낮아질 것으로 내다봤다. 그는 “과학이 발전하면서 연구 분야가 점점 세분화돼 다른 분야와 협력하기 어려워지고 있다”며 “과거 아인슈타인도 물리학 연구를 하면서 수학을 담당하는 동료와 협력했다”고 말했다. 이어 “이제는 AI가 서로 다른 학문을 연결해 연구자 한 명이 여러 분야를 넘나들며 연구할 수 있게 될 것”이라면서도 “한 분야를 깊이 이해하는 전문성은 여전히 매우 중요하다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="6b1a63ea14f0579c3bd27a32ba6b2e6e08331137215c2cc824f986e160d1a324" dmcf-pid="qBcN2zDgCe" dmcf-ptype="general">과학자의 역할 변화는 대학 교육과 기업의 인재 채용에도 영향을 미칠 전망이다. 기존에는 특정 분야의 지식을 얼마나 많이 알고 있는지가 중요했다면 앞으로는 AI를 활용해 어떤 문제를 해결할 수 있는지가 더욱 중요해진다는 것이다.</p> <p contents-hash="cde3d3c2a954ec43dd9ae4dcddac94c45f028489e5079dfab75c02feb42a8fb0" dmcf-pid="BbkjVqwaTR" dmcf-ptype="general">마티아스 총괄은 미래 인재에게 필요한 역량으로 질문하는 능력과 연구 능력, 기술 활용 능력, 적응력을 꼽았다. 특히 소통과 경청, 판단력, 윤리적 감각을 강조했다. 그는 “흔히 소프트 스킬이라고 부르지만 이것들도 분명한 기술”이라며 “올바른 질문을 던지려면 무엇이 중요한지 이해하고 적절한 판단을 내릴 수 있어야 한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="af7ad5d6cb14b91734af1b65473f403015cdcaae64e8bc539158a9d591b7db2b" dmcf-pid="bKEAfBrNTM" dmcf-ptype="general">AI가 전문 지식의 진입 장벽을 낮추는 현상도 주목했다. 그는 코딩을 배운 적 없는 사람도 AI를 이용해 프로그램을 만드는 ‘바이브 코딩’을 사례로 들었다. 과거에는 전문 교육을 받아야 가능했던 작업을 일반인도 수행할 수 있게 되면서 한 사람이 여러 분야의 역할을 맡는 일이 늘어날 것이라는 전망이다. 다만 이는 전문성이 사라진다는 의미가 아니라 AI를 활용해 개인이 수행할 수 있는 업무의 범위가 넓어진다는 뜻에 가깝다.</p> <p contents-hash="55ebf5bfcb7071cf5bebf0a05993c6e84dfb69fd314e22b0c7b895cda7af8eac" dmcf-pid="K9Dc4bmjyx" dmcf-ptype="general">문제는 변화의 속도다. AI의 연구 역량은 빠르게 발전하고 있지만 이를 활용할 인재를 양성하는 교육·연구 시스템은 아직 충분히 준비되지 않았다는 것이다. 마티아스 총괄은 “현재의 대학과 연구 시스템은 이러한 변화에 맞춰져 있지 않다”며 “때로는 두려울 수 있는 전환기지만 기회는 대단히 크다”고 말했다.</p> <p contents-hash="742bdefec2a5ff0bb6d312e3b43a635f7c2f27a0a3a745fc0c491a611384fe02" dmcf-pid="9DU3skztWQ" dmcf-ptype="general">AI가 인간의 업무를 대신하더라도 연구자의 일이 줄어들지는 않을 것으로 봤다. 오히려 기술 발전으로 이전에는 시도하지 못했던 문제에 도전할 수 있게 되면서 연구 목표도 계속 높아질 것이라는 설명이다. 그는 “우리가 달성하려는 목표의 기준이 계속 높아지기 때문에 앞으로도 지금만큼 바쁠 것”이라며 “AI가 그 어느 때보다 빠르게 답을 제시할 수 있는 시대에 미래는 가장 대담한 질문을 던지는 사람의 것”이라고 강조했다. [실리콘밸리 원호섭 특파원]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>
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