"AI는 답하지만 질문은 인간 몫"…AI 시대에도 중요한 독창성 작성일 10-29 48 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">노벨상 심사위원 출신 스벤 리딘, 연세대서 특강<br>"노벨상 선정 핵심은 독창성"…실패 감수하는 연구·장기 투자 강조</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="69QJLi3GYk"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="93d583621be45b65f7c8ab6832fb20b55a2d06e10bdbbfc7d4b6c80308b41221" dmcf-pid="P2xion0HXc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="스벤 리딘 스웨덴 왕립과학원장이 29일 연세대학교에서 강연을 하고 있다. ⓒ 뉴스1 나연준 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/NEWS1/20261029182023044pquf.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="8huKV9lw1E" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/NEWS1/20261029182023044pquf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 스벤 리딘 스웨덴 왕립과학원장이 29일 연세대학교에서 강연을 하고 있다. ⓒ 뉴스1 나연준 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e51b4da4a101fa6a7c1aa537f818b9c642af6098d51123155110f157c5e82fa1" dmcf-pid="QVMngLpXHA" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 나연준 기자 = 인공지능(AI)이 복잡한 수학 문제를 풀고 단백질 구조까지 예측하는 시대에도 과학의 핵심은 인간이 던지는 질문에 있다는 진단이 나왔다. AI가 정해진 문제의 답을 찾는 데 뛰어나지만 새로운 질문을 제기하고 미지의 영역을 개척하는 것은 여전히 인간의 역할이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="e016ec1e6d3c1f960839398208fd1b4afb7ded322cf11097affbf72562b712b5" dmcf-pid="xfRLaoUZYj" dmcf-ptype="general">스벤 리딘 스웨덴 왕립과학원장은 29일 연세대학교에서 열린 특강에서 "AI는 질문에 답하는 데 매우 뛰어나지만 인간에게 중요한 질문을 던지는 것은 인간이 훨씬 잘한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="fd7732426cfc71b6220e780b2751785b5756bbd8b0cdd8c5a0e12415bed3294d" dmcf-pid="yiArOm4qZN" dmcf-ptype="general">리딘 원장은 무기화학과 결정학 분야의 권위자다. 노벨 화학위원회 위원과 위원장을 역임하며 노벨상 수상자 선정에 참여한 바 있고, 2025년 7월 스웨덴 왕립과학원장에 취임했다.</p> <p contents-hash="922a5ec61a5fae3e50bf43a84cc2a919e96cbcd2f54e9a6e96a1fe9e700e9083" dmcf-pid="WncmIs8BHa" dmcf-ptype="general">리딘 원장은 AI가 과학 연구에 가져온 성과를 높이 평가했다. 특히 AI를 활용한 단백질 구조 예측 연구가 노벨 화학상을 받은 사례를 소개하며 오랜 과학적 난제를 해결하는 데 AI가 기여하고 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="a20bd5fb8fdac5587278497a83a820316b47cd7323e380ecd5342b3edc6964a4" dmcf-pid="YLksCO6bGg" dmcf-ptype="general">단백질 폴딩은 아미노산 사슬이 접혀 특정한 3차원 구조를 형성하는 과정이다. AI는 아미노산 배열을 바탕으로 단백질의 입체구조를 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="eb562eba22a08754b49cb3911b713c1abd9a816dde27352cb83482a954b20a50" dmcf-pid="GoEOhIPKGo" dmcf-ptype="general">다만 AI가 단백질 구조를 예측할 수 있게 됐다고 해서 단백질이 접히는 원리 자체를 완전히 이해한 것은 아니라고 리딘 원장은 지적했다.</p> <p contents-hash="ed414296907c5bc9460a78b0cd6783b2a23949750460248eb27df7f2dc0c061f" dmcf-pid="HgDIlCQ91L" dmcf-ptype="general">그는 "현재 AI가 해결하는 문제의 수가 크게 늘고 있지만 공통점은 대부분 구조가 명확하게 정의된 문제라는 것"이라며 "인간에게 의미 있는 질문을 던지는 일은 기계가 잘하지 못하는 영역"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="9b9d1a38be1cf5af971847ab0d2c07683fc9f2bd4c98d893d31f667acc157df7" dmcf-pid="XawCShx21n" dmcf-ptype="general">이어 "질문을 던지는 특권은 여전히 인간에게 있고, 바로 그것이 과학"이라고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="9de4f7a05e5a2682805ea5cdce99e85369286f4b367d41f3e681d2d230388f26" dmcf-pid="ZNrhvlMVti" dmcf-ptype="general">이러한 관점은 노벨상 선정 기준과도 맞닿아 있다. 리딘 원장은 노벨상 수상자 선정에서 반드시 충족해야 할 조건으로 독창성을 꼽았다.</p> <p contents-hash="5178ed3ae50f6b92343ac85049541b6c9094a7854772b182ebb3761ed5809598" dmcf-pid="5jmlTSRfHJ" dmcf-ptype="general">그는 "우리는 언제나 새로운 문을 처음 연 사람을 찾는다"며 "그 사람이 문을 열면 많은 사람이 그 문을 통과해 훌륭한 연구를 하지만 중요한 것은 처음 문을 열었다는 사실"이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="709a9646285494b25272fa0f8e99f5e0fe2925622695052b27c3b1d9330144ba" dmcf-pid="1AsSyve4Hd" dmcf-ptype="general">혁신적인 발견을 위해서는 실패를 감수하는 도전과 학문적 자유가 필요하다고도 강조했다.</p> <p contents-hash="dfc7356017bb8a10a98c5fdd70494560b6775ce1d14cb8ccb652d43ca1d14671" dmcf-pid="tcOvWTd8te" dmcf-ptype="general">그는 "정말 중요한 일을 하려면 실패할 위험을 감수해야 한다"며 젊은 연구자들이 지도교수가 부여한 과제를 수행하는 데 그치지 않고 스스로 질문을 제기할 수 있어야 한다고 말했다.</p> <p contents-hash="bc20c72e92c114a540eae4fb370a154e93023e1f8dc53a028fc3e8a5dfe7c3f7" dmcf-pid="FkITYyJ6XR" dmcf-ptype="general">기초과학에 대한 장기 투자도 혁신적인 성과를 위한 필수 조건으로 제시했다.</p> <p contents-hash="9a6559cc3ae81bf8193243216aa236ae8a7b8e243b6c9bba8255c1e2ec2214ac" dmcf-pid="35uKV9lwtM" dmcf-ptype="general">리딘 원장은 제2차 세계대전 이후 미국이 과학 연구에 대규모 투자를 시작했지만 노벨상에서 뚜렷한 성과를 거두기까지 35~45년이 걸렸다고 설명했다.</p> <p contents-hash="43f6a6463c6d5a1683b11f53e149ab81cb1a6e96a1d179c37eb5ad53f966f189" dmcf-pid="0179f2Srtx" dmcf-ptype="general">일본과 이스라엘 역시 1980년대 과학 연구에 집중 투자한 성과가 약 30년 뒤 노벨상 수상으로 이어졌다고 소개했다. 연구비 지원뿐 아니라 교육과 연구 기반을 구축하는 데도 상당한 시간이 필요하다는 설명이다.</p> <p contents-hash="21cf850167569f09d728581b319a776de8634b0214c2b20b79756e01ca6f413f" dmcf-pid="ptz24VvmXQ" dmcf-ptype="general">리딘 원장은 "노벨상을 받는 것이 궁극적인 목표라면 거의 모든 과학자는 실패자라는 뜻이 된다"며 "어떤 사실을 처음으로 이해하고 모든 것이 연결되는 순간의 경험, 바로 그것 때문에 우리는 과학을 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="5cc6e843d3ce619cfb185d4eb663f5a0ae36339def6c2b0c5b107484daf20a22" dmcf-pid="UFqV8fTsGP" dmcf-ptype="general">yjra@news1.kr </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. 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