[AI 미래 보고서 05] 생각은 빨라졌고, 실험이 남았다 : AI가 과학의 병목을 발견에서 검증으로 옮긴다

세상에서 가장 값싼 것이 가설이 된다 앞선 4편은 이렇게 끝맺었습니다. “검증의 고리가 닫힌 분야에서 AI는 스스로 배우며 빨라집니다. 수학과 코드에서 벌어진 일이 실험실에서도 벌어질 수 있을까요.” 이번 편은 바로 그 질문에서 출발합니다. AI에게 새로운 항암제 표적을100개 제안해 달라고 해봅시다. 몇 분이면 그럴듯한 목록을 만들 수 있습니다. 새로운 배터리 물질과 탄소 흡수 촉매, 특정 바이러스에 결합할 단백질 후보도 빠르게 제안할 수 있습니다. 문제는 그다음입니다. 컴퓨터에서 안정적으로 보이는 물질을 실제로 만들 수 있을까요. 세포에서 효과를 보인 약물이 동물과 사람에게도 안전할까요. 다른 연구실에서도 같은 결과가 나올까요. 여기부터는 시간이 다르게 흐릅니다. 경제학자 니컬러스 블룸과 동료들은 연구에 투입되는 인력과 비용이 늘어나는 데 비해 연구 생산성은 여러 분야에서 낮아지고 있다고 지적했습니다. 아이디어가 사라진 것이 아니라, 쓸 만한 아이디어를 찾고 증명하