第一财经

AI가 과학자를 대신해 독창적인 질문을 할 수 있을까? “순간적인 아이디어”도 여전히 인간의 것일까?

原文:AI能替科学家提出原创问题吗?“灵光一现”还属于人类

2026년 과학 탐구상 결과 요약

2026년 과학 탐구상 결과가 발표되었으며, 처음으로 95년생 이후 출생자가 수상자 명단에 이름을 올렸습니다. 여성 수상자의 수도 역대 최다인 10명에 달했습니다. 심사 과정에서는 AI의 사용이 명시적으로 금지되었는데, 이는 AI가 인간 과학 연구의 핵심인 독창성(과학자들이 오랜 시간 동안 쌓아온 ‘감성적 인식’과 독립적 사고에 기반한 판단)을 당분간 대체할 수 없다는 점을 강조하기 위함입니다. 상은 더 젊은 과학자들에게 우선적으로 수여되며, 수상자들은 자금을 자유롭게 사용할 수 있으며 연구 결과를 서둘러 내놓을 필요가 없습니다. 이는 젊은 과학자들의 연구 의욕과 인내심을 보호하기 위한 조치입니다.

1. 아무리 AI가 발전해도 과학자가 연구할 가치가 있는 문제를 선택하는 것은 대체할 수 없다

많은 사람들이 AI가 과학 연구에 도움이 될 것이라고 생각하지만, 어떤 문제를 연구할 가치가 있는지를 판단하는 것은 아직 AI가 할 수 없는 일입니다. 서호대학교 부총장인 덩리는 과학자들이 연구 방향을 선택할 때 순수한 논리적 추론이 아니라 ‘감성적 인식’에 의존한다고 말합니다. 예를 들어, 오랫동안 해결되지 않았던 문제에 대해 몇 년 동안 고민하다가 갑자기 획기적인 아이디어가 떠오르는 경험은 AI가 가질 수 없는 것입니다. 왜냐하면 AI는 장기적인 학문적 경험과 인간의 상상력, 용기를 갖추고 있지 않기 때문입니다. 심지어 어떤 분야에서는 AI가 이러한 수준에 도달하기 어려울 것이라고 덩리는 의심합니다. 그래서 올해 심사에서는 모든 심사위원들이 서약서에 서명했습니다. 즉, 심사 자료를 AI로 분석하거나 심사 보고서를 AI로 작성하지 않기로 한 것입니다. 이는 AI가 과학 연구의 가장 중요한 요소인 독창성을 희석시킬 수 있기 때문입니다.

2. 연구가 진정으로 독창적인지 판단하려면 해당 분야를 가장 잘 아는 사람들의 검토가 필요하다

독창성은 논문의 양이나 인용률과 같은 간단한 지표로는 측정할 수 없습니다. 덩리는 진정한 독창성이란 국제적으로 유명한 전문가들(동일한 분야를 연구하는 전문가들)이 “놀라움을 느끼게 하는 것”이라고 설명합니다. 즉, 새로운 지식을 제공하거나 사람들의 관점을 바꾸거나 학문의 경계를 확장하는 것입니다. 그래서 올해는 국제 심사위원의 비율을 40% 이상으로 늘려 해당 분야를 가장 잘 아는 사람들이 심사를 맡도록 했습니다. 결국 외부인은 겉모습만 볼 수 있지만, 전문가만이 진정한 가치를 판단할 수 있기 때문입니다.

3. 젊은이들이 주목받고 있다: 95년생 이후 출생자와 여성 수상자의 증가

올해 수상자 50명의 평균 연령은 40.5세이며, 그중 10명은 “젊은 과학자”(남성은 35세 미만, 여성은 38세 미만)였습니다. 특히 95년생 이후 출생자도 처음으로 수상자 명단에 이름을 올렸습니다. 여성 수상자는 10명으로 전체의 20%를 차지하며 역대 최다입니다. 중국과학기술대학교 부총장인 판건웨이는 동등한 조건 하에서 젊은이들을 우선적으로 지원할 것이라고 말했습니다. 그들은 앞으로 더 긴 과학 연구 경력을 가질 것이며, 현재 중국의 젊은 과학자들의 수준도 점점 높아지고 있습니다. 예를 들어, 올해 필즈상(수학계 최고 권위의 상)에서는 처음으로 두 명의 중국인 수학자가 동시에 수상했습니다. 신청 자료를 보면 젊은 과학자들의 논문 품질이 매년 향상되고 있습니다.

4. 300만 위안을 자유롭게 사용하며, 연구 결과를 서두르지 않는다: 재단은 인내심을 중시한다

각 수상자는 300만 위안(5년에 걸쳐 지급)을 받으며, 그 돈을 어떻게 사용할지는 전적으로 자유입니다. 재단은 사용처를 추적하지 않으며 연구 결과도 서둘러 요구하지 않습니다. 재단 관계자의 말에 따르면, “닭이 알을 낳기를 기다리듯이 빠른 성과를 기대하지 않는다”고 합니다. 왜 이런 방식을 선택했을까요? 민간 재단의 자금은 국가 예산에 비해 많지 않기 때문에, 젊은 과학자들이 단기적인 결과에 얽매이지 않고 장기적인 연구에 집중할 수 있도록 지원하는 데 더 적합합니다.

결론

이 뉴스는 과학 연구의 본질은 여전히 “인간”이라는 점을 강조합니다. AI는 실험을 돕거나 논문을 작성하는 데는 유용하지만, 문제를 선택하고 독창성을 판단하는 중요한 결정은 여전히 인간이 해야 합니다. 과학 탐구상의 이러한 방식은 실제 자금과 인내심을 통해 젊은 과학자들의 독창성과 호기심을 보호하는 것입니다.