AI를 통한 과학 기술 지식의 습득과 한계

0.1 서론: AI 시대의 과학 지식 패러다임 전환

인공지능(AI)은 단순한 계산 도구를 넘어 과학 연구의 패러다임을 근본적으로 변화시키는 핵심적인 동력으로 부상하고 있다. AI 기반 기술의 발전은 신약 개발, 신소재 발견, 우주 과학 등 인류의 오랜 난제로 여겨져 왔던 영역에서 인간의 한계를 넘어서는 획기적인 성과를 창출하며, 과학적 발견의 속도를 가속화하고 있다.1 이는 과학자가 수행하는 지식 습득, 분석, 해석의 방식 자체를 혁신적으로 변화시키고 있다.2

그러나 이러한 눈부신 발전의 이면에는 해결해야 할 복잡한 기술적, 윤리적, 사회적 과제들이 내재되어 있다. AI의 지식은 전적으로 학습 데이터에 의존하며, 이로 인해 데이터에 내재된 편향성이 지식의 왜곡을 초래할 수 있다.3 또한, AI의 결정 과정이 불투명한 ‘블랙박스’ 문제는 고위험 분야에서의 신뢰성 문제를 야기한다.4 이러한 문제들은 AI 기술이 인류에게 가져올 잠재적 위험성을 제기하며, 기술 발전과 사회적 합의 간의 불균형을 드러낸다.

본 보고서는 AI의 과학 지식 습득 원리부터 실제 성공 사례, 그리고 그 내재적 한계와 미래 협력 모델에 이르기까지 다층적인 분석을 제공하여 AI 시대의 과학 지식에 대한 포괄적인 이해를 돕고자 한다. AI가 과학 연구의 효율성과 발견 속도를 어떻게 혁신하고 있는지 구체적인 사례를 통해 조명하고, 동시에 AI의 본질적 한계가 과학의 미래에 어떤 도전 과제를 제시하는지 다각도로 탐구할 것이다. 궁극적으로, AI를 인간 지능의 단순한 대체재가 아닌, 그 능력을 보완하고 확장하는 파트너로 설정하는 미래 지향적인 관점을 제시하여 AI와 인간의 조화로운 공존을 위한 실질적인 통찰을 제공할 것이다.

0.2 AI의 과학 지식 습득 원리 및 지식 확장 사례

0.2.1 AI의 과학 지식 습득 방식에 대한 이해

AI가 과학적 지식을 습득하는 방식은 사람이 지식을 배우는 과정과 구조적으로 유사한 측면을 가지고 있다. 인간은 강의나 책을 통해 간접적으로 지식을 습득하거나, 직접 경험을 통해 시행착오를 거치며 지식을 체화한다.6 AI의 학습은 이러한 두 가지 방식과 유사하게 ’데이터 기반 학습’과 ’시뮬레이션 기반 학습’으로 구분된다.6 현재 대부분의 AI는 기계 학습(Machine Learning)을 통해 지능을 형성하며, 이는 스스로 학습하는 방식을 의미한다.6

가장 대표적인 AI 학습 방식은 다음과 같이 분류할 수 있다.

• 지도학습(Supervised Learning): 이 방식은 문제와 정답(레이블)이 함께 제공되는 데이터셋을 학습하여 둘 사이의 관계를 파악하는 과정이다.6 예를 들어, ’사과’라는 정답이 라벨링된 수많은 사진을 학습하여, 새로운 사과 사진을 정확하게 식별하는 알고리즘을 훈련시키는 것과 같다.9 이러한 학습을 통해 AI는 분류, 회귀, 확률 등 특정 형태의 지능을 획득하게 되며, 정부가 추진하는 AI 학습용 데이터 구축 사업이 바로 이러한 지도학습에 필요한 고품질 데이터 확보를 목표로 한다.6 개발자는 교차검증(Cross-Validation)과 같은 평가 방법을 통해 AI의 학습 이해도를 평가할 수 있다.6

• 비지도학습(Unsupervised Learning): 지도학습과 달리 정답이 없는, 레이블이 지정되지 않은 비정형 데이터에서 숨겨진 패턴이나 구조를 스스로 발견하는 방식이다.7 AI는 데이터의 특성을 기준으로 데이터를 ’클러스터링(Clustering)’하여 그룹으로 묶거나 6, 데이터가 가진 수많은 특성 중 불필요한 것을 제거하는 ‘차원 축소(Dimension Reduction)’ 작업을 통해 의미 있는 통찰을 추출한다.6 이 방법은 복잡하고 방대한 데이터에서 유용한 패턴을 발견하는 데 효과적이다.8

• 강화학습(Reinforcement Learning): AI가 특정 목표를 달성하기 위해 행동하고, 그 결과에 따라 보상을 받거나 벌칙을 받으며 최적의 행동 방식을 학습하는 방법이다.8 이 과정은 마치 게임을 여러 번 반복하며 점점 더 잘하게 되는 인간의 학습 원리와 유사하다.7

AI의 학습 방식이 인간의 학습과 유사한 구조를 가진다는 점은 AI가 단순히 계산을 넘어 ’지능’을 모방한다는 것을 보여준다.6 AI는 데이터의 양이 많을수록 더 많은 지식을 얻어 더 똑똑해지는데, 이는 마치 우리가 책을 많이 읽을수록 더 많은 지식을 얻는 것과 유사해 보인다.7 그러나 이러한 표면적인 유사성 이면에는 인간의 지식 습득 방식과 근본적인 차이가 존재한다. AI는 기존의 정보를 무비판적으로 인정하고 데이터 사이의 패턴을 읽어내는 데 탁월하지만, “정말 이것이 정답인가?“와 같이 기존의 통념에 의문을 제기하고, 실패와 비효율적인 과정을 통해 새로운 지식을 창조하는 인간 고유의 지적 활동과는 다르다.10 AI의 지식 획득 과정은 본질적으로 ’패턴 인식’에 기반하며, 이는 인간의 유연한 인지 활동과는 차별화된다.10

0.2.2 AI의 연구 효율성 증진 및 새로운 발견 가속화

AI는 과학 연구의 여러 단계에서 전례 없는 효율성을 제공하며, 연구의 비효율성을 근본적으로 해결하는 혁신적인 도구로 자리매김하고 있다.

• 방대한 데이터 분석을 통한 패턴 인식: AI는 인간이 처리하기 불가능한 막대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고, 그 속에서 숨겨진 트렌드와 패턴, 미묘한 상관관계를 찾아낸다.9 예를 들어, 전자상거래 웹사이트에서 고객의 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 상품을 추천하거나, 과학 연구에서 방대한 연구 데이터를 분석하여 인간이 쉽게 파악하지 못하는 숨겨진 정보를 발견하는 데 활용된다.9 이러한 능력은 연구자가 불필요한 실험을 줄이고 효율적인 연구 설계를 가능하게 함으로써, 전체 연구 주기를 단축하는 데 기여한다.12

• 반복적 작업의 자동화: AI는 문서 처리, 데이터 입력, 이미지 분류 등 반복적이고 지루한 작업을 자동화하여 연구자의 시간과 노력을 절약해준다.9 특히, 자연어 처리(NLP) 기술은 방대한 양의 논문과 텍스트 데이터를 자동으로 분류하고 요약하여 분석가가 핵심 정보를 더 쉽게 식별할 수 있도록 돕는다.13 이러한 자동화는 연구자가 더 창의적이고 의미 있는 문제에 집중할 수 있도록 인간의 역량을 강화하는 효과를 가져온다.1

AI가 과학 연구에 가져온 가장 직접적인 가치는 ’비효율성’의 제거에 있다. 전통적인 과학적 발견 과정은 수많은 시행착오와 수동적인 데이터 분석에 의존하여 새로운 물질이나 치료법을 발견하는 데 수개월에서 수십 년이 걸리는 경우가 많았다.16 AI는 예측 분석 및 모델링을 통해 이 과정을 극적으로 단축함으로써, 과학적 발견의 ‘속도’ 자체를 가속화하는 핵심 동력이 된다.17 이는 단순히 도구의 개선을 넘어, 연구의 전반적인 ’파이프라인’을 재설계하고 과학의 패러다임을 ’데이터 집약 과학’으로 전환하는 혁신에 해당한다.15

0.2.3 분야별 AI 기반 과학 기술 지식 확장 사례

AI는 다양한 과학 분야에서 인간의 역량을 확장하고, 새로운 발견을 가능하게 하는 핵심적인 역할을 수행하고 있다.

• 신약 개발 및 생명과학: AI는 신약 개발 과정 전반에 걸쳐 혁신을 가져오고 있다.2 ’인실리코 메디슨’의 사례는 AI가 단순한 도구가 아니라 ’설계자’로서의 역할을 수행할 수 있음을 보여준다.19 이 기업이 AI 플랫폼 ’파마.AI(Pharma.AI)’를 활용해 설계한 특발성 폐섬유증 치료제 ’렌토서티브(Rentosertib)’는 세계 최초로 임상 2상에 성공하며 유효성과 안전성을 입증했다.19 이 사례는 AI가 질병 타깃을 규명하고 약물 후보 물질을 설계한 뒤, 실제로 사람에게 치료 효과를 보였다는 점에서 신약 개발의 새로운 시대를 열었다는 평가를 받는다.17 또한, 구글 딥마인드의 ’알파폴드(AlphaFold)’는 단백질의 3차원 구조를 높은 정확도로 예측하여 생물학 및 신약 개발 분야 발전에 크게 기여했다.16 이 모델은 지구상 100만 종 생명체의 2억 개가 넘는 단백질 구조를 예측하고 데이터베이스를 무료로 공개함으로써, 전 세계 연구자들이 새로운 연구를 가속화할 수 있는 중요한 토대를 마련했다.23

• 신소재 발견: AI는 원하는 성질을 기반으로 새로운 재료를 설계하는 데 활용될 수 있다.26 구글 딥마인드의 AI 모델 ’GNoME’은 220만 개의 재료 목록에서 가장 안정적인 재료를 예측하여 배터리에 사용할 수 있는 528개의 잠재적인 리튬 이온 전도체를 발굴했다.26 이는 수개월에서 수년이 걸리는 전통적인 시행착오 방식을 단축함으로써 새로운 물질의 상용화를 앞당기는 데 기여한다.16

• 사회과학 및 기타 분야: AI는 사회과학 연구 방법론에도 혁신을 가져오고 있다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 텍스트 마이닝은 소셜 미디어 데이터를 분석하여 여론을 파악하고, 주요 사회적 이슈의 전개 과정을 모니터링하는 데 사용된다.28 또한, AI 기반 분석은 정부의 정책 수립, 기업의 시장 전략 수립, 그리고 보건 분야에서의 질병 감시 및 정신 건강 모니터링에도 중요한 역할을 수행한다.1

• 환경 및 에너지: AI 알고리즘은 탄소 포집 및 격리 효율을 향상시키거나, 디지털 트윈 기술을 통해 플랜트 성능을 예측하고 최적화하여 에너지 소비를 줄이는 데 활용된다.1 또한 예측 유지보수 시스템을 통해 장비의 잠재적 고장을 사전에 예측하여 운영 효율성을 높이기도 한다.1

아래 표는 주요 AI 기반 과학 연구 성공 사례를 요약한 것이다.

표 1. 주요 AI 기반 과학 연구 성공 사례 요약

0.3 AI 기반 과학 지식의 내재적 한계 및 도전 과제

AI 기술의 급격한 발전이 가져온 성과에도 불구하고, AI가 지식을 획득하고 활용하는 과정에는 여러 내재적인 한계와 도전 과제가 존재한다. 이는 기술의 잠재력을 온전히 실현하기 위해 반드시 극복해야 할 문제들이다.

0.3.1 기술적 한계: 데이터 의존성, 편향성, 블랙박스 문제

AI의 지식은 전적으로 학습 데이터에 기반하므로, 데이터의 특성과 품질이 AI의 성능과 결과에 직접적인 영향을 미친다.14

• 데이터의 한계와 편향성: AI 모델은 학습 데이터에 내재된 사회적 편견이나 불균형을 그대로 흡수하고 증폭시킬 가능성이 있다.3 예를 들어, 역사처럼 주관적인 시각이 담긴 불균형한 데이터에서는 정확한 답을 내기 어렵다는 연구 결과가 있으며, 인종이나 성별에 대한 불공정한 결과를 초래할 수도 있다.3 이러한 편향된 결과는 채용, 치안, 의료 진단 등 민감한 분야에서 기존의 사회적 불평등을 재생산하거나 심화시킬 수 있다.3 AI의 가장 큰 장점인 ’효율성’과 ’방대한 데이터 처리 능력’은 동시에 가장 치명적인 약점으로 작용한다. AI는 인간이 미처 파악하지 못한 데이터의 사각지대나 편향성을 무비판적으로 학습하여, 그 한계를 그대로 재생산하는 위험을 내포하고 있다. 즉, AI는 과학적 발견을 가속화하지만, 동시에 기존 지식의 오류마저 답습할 수 있는 역설적인 상황을 초래할 수 있다.

• 블랙박스(Black Box) 문제: 딥러닝과 같은 복잡한 AI 모델은 그 내부 작동 방식이 불투명하여 왜, 그리고 어떻게 특정 결론에 도달했는지 명확하게 설명하기 어렵다.4 이러한 현상은 내부를 들여다볼 수 없는 ’검은 상자(black box)’와 같다고 해서 붙여진 이름으로, 수많은 인공 뉴런과 가중치가 형성하는 방대한 네트워크가 비선형적이고 다층적으로 데이터를 처리하기 때문에 발생한다.5 이는 사람의 생명을 다루는 의료 진단이나 법률 판단과 같은 고위험 분야에서 치명적인 신뢰성 문제를 야기한다.4 AI가 신약 후보 물질을 빠르게 발굴해내더라도, 그 예측의 근거를 명확히 제시하지 못하는 블랙박스 문제는 임상 단계에서 발생할 수 있는 잠재적 부작용이나 약물 작용 기전을 이해하는 데 걸림돌이 될 수 있다. 이는 기술의 발전 속도와 그 기술을 신뢰할 수 있는 윤리적, 법적 프레임워크 구축 속도 간의 불균형을 드러내는 대표적인 사례이다.

0.3.2 윤리적, 법적 한계: 책임 소재와 소유권

AI 기술의 빠른 발전 속도는 기존의 법적, 윤리적 프레임워크와 충돌하며 다양한 사회적 문제를 야기하고 있다.31

• 창작물 소유권 및 저작권 문제: AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 주체를 누구로 볼 것인가는 여전히 해결되지 않은 문제다.33 한국과 미국 등 대부분의 국가에서는 ’인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물’만을 저작물로 인정하므로, AI가 독자적으로 만든 결과물에는 저작권을 인정하지 않는 분위기이다.33 다만, 인간이 AI의 결과물을 배열하거나 추가 작업을 통해 창의성을 부여한 경우에만 ‘편집저작물’ 등으로 저작권이 제한적으로 인정된다.33 이와 대조적으로 중국에서는 AI가 만든 이미지에 대해 저작권을 인정한 이례적인 사례가 발생하기도 했다.33 이와 별개로, AI가 학습에 사용한 학술 논문 등 기존 창작물에 대한 무단 사용 논란도 첨예하게 대립하고 있다. 뉴욕타임스는 자사 기사를 AI 학습에 무단으로 사용했다며 마이크로소프트와 오픈AI를 상대로 소송을 제기했으며 34, 학술 논문이 AI 학습에 광범위하게 사용되고 있다는 의혹이 제기되면서 연구자들의 권리 보호에 대한 논의도 활발히 진행되고 있다.34

• 책임 소재: AI의 잘못된 판단으로 인해 문제가 발생할 경우, 그 책임은 누가 져야 하는지에 대한 법적 기준이 불분명하다.14 특히, 의료 진단 AI가 잘못된 결과를 내놓았을 때 AI 개발사, 병원, 또는 최종 판단을 내린 의사 중 누구에게 법적 책임을 물을 것인가는 여전히 명확하지 않은 문제이다.37 이는 기술적 진보와 사회적 합의 간의 괴리가 심화되고 있음을 보여준다.31 특히, 인간 의사의 판단을 능가하는 AI의 의견을 따랐을 때 발생하는 사고에 대한 책임 문제 37는 기술 신뢰와 윤리적 프레임워크의 중요성을 동시에 강조하는 지점이다.

0.3.3 지적 능력의 한계: 비판적 사고, 창의성, 실패의 부재

AI는 데이터 처리 및 분석 능력에서 인간을 뛰어넘지만, 인간 고유의 지적 능력에 있어서는 근본적인 한계를 드러낸다.

• 비판적 추론 능력의 부재: AI는 주어진 데이터를 통해 패턴을 읽어낼 뿐, 기존의 통념이나 사회적 제도에 의문을 제기하고 비판적으로 사고하는 인간의 고유한 지적 활동을 흉내 낼 수 없다.4 AI에 지나치게 의존하면 인간 스스로 문제를 해결하는 능력이 저하될 수 있으며 39, 이는 AI가 잘못된 정보를 제공하거나 실패했을 때 인간이 무력해지는 위험으로 이어진다.40

• 창의성의 한계: AI가 만들어내는 창의적인 결과물은 본질적으로 기존 데이터를 통계적으로 모방하고 재조합하는 과정이다.41 연구 결과에 따르면, AI는 평균적인 인간보다 창의성 점수가 높게 나올 수 있으나, 최고 수준의 창의성은 여전히 인간의 영역에 속한다.41 이는 AI가 ’새로운 생각’을 창조하는 데는 근본적인 한계를 가진다는 것을 보여준다.10

• 실패와 비효율의 부재: AI는 효율성을 최우선으로 삼아 실패를 허용하지 않는 방식으로 작동한다.4 그러나 인간의 지적 성장은 수많은 실패와 비효율적인 과정을 통해 이루어진다.10 AI는 이러한 과정을 겪지 않기 때문에, 기존의 지식을 ’처리’하는 데는 능숙하지만 ’새로운 생각’을 창조하고 이를 통해 성장하는 데는 한계를 가진다. AI를 통해 지식을 ’습득’하는 것은 인간이 스스로 생각하고 판단하며 지식을 ’체화’하는 과정과 다르다. AI가 제공하는 완성된 답변은 당장의 효율성을 높일 수 있지만, 장기적으로 인간의 논리 전개 능력, 비판적 검증 능력, 그리고 문제 해결 역량을 퇴화시킬 수 있다.40 이는 AI 시대에 인간의 지적 능력 함양을 위한 교육 개혁이 시급함을 시사한다.

표 2. AI 과학 지식의 주요 한계와 문제점

0.4 인간-AI 협력의 미래 패러다임과 제언

0.4.1 인간과 AI의 시너지 효과 극대화

AI는 인간의 지능을 대체하는 존재가 아니라, 인간의 역량을 보완하고 확장하는 강력한 도구이자 파트너이다.44 AI의 예측 정확도가 81%에 달해 전문가의 63%를 능가했다는 연구 결과는 AI의 뛰어난 분석 능력을 입증한다.12 그러나 동시에 인간이 AI를 활용할 때 오히려 진단 정확도가 떨어졌다는 연구 결과도 존재한다.47 이는 AI 자체의 문제가 아니라, AI에 불완전한 정보를 제공하거나 권고를 따르지 않는 등 인간과의 상호작용 방식에 문제가 있음을 시사한다.47 이러한 현상은 AI를 단순한 도구로 사용해서는 안 되며, 진정한 가치는 인간과 AI가 함께 성장하는 ’지능형 파트너십’을 구축하는 데 있음을 보여준다.

최상의 시너지를 위해서는 AI의 강점과 인간의 강점을 명확히 구분하고 역할을 분담해야 한다. AI는 방대한 데이터 분석과 패턴 인식, 논리 중심의 반복적 작업에 특화되어 있으며 11, 인간은 ’뉘앙스’가 들어간 이해, 유연성, 그리고 비판적 추론에 강하다.11 효과적인 협력 모델은 AI가 도출한 분석 결과를 인간이 비판적으로 검증하고 재구성하는 구조를 가져야 한다.11 이러한 협력 모델은 창의적인 작업에서 특히 긍정적인 효과를 보이며, 인간의 직관과 AI의 뛰어난 생성 능력이 결합하여 새로운 가능성을 창출할 수 있다.45

0.4.2 신뢰 가능한 AI를 향한 노력: 설명 가능한 AI(XAI)

AI의 ‘블랙박스’ 문제는 기술에 대한 신뢰를 저해하는 중대한 장애물이다.30 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 ’설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)’이다.30 XAI는 AI 모델의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 투명하게 만들고 추적 가능성을 높이는 기술이다.30 이를 통해 기술적 신뢰를 확보하고, 규제 표준을 충족하며, 잘못된 결과에 대한 이의 제기를 가능하게 하는 핵심적인 역할을 수행한다.30

• 과학 연구에서의 적용 사례: XAI는 신약 개발 분야에서 약물의 작용 기전을 설명하고 부작용을 예측하는 데 활용될 수 있다.49 이는 단순히 효과적인 약물 후보 물질을 찾는 것을 넘어, 그 물질이 왜 효과를 발휘하는지 과학적으로 설명할 수 있게 함으로써 연구의 투명성을 높인다. 또한, 재료 과학 분야에서도 XAI를 활용하여 모델의 예측 근거를 분석함으로써 새로운 과학적 통찰을 얻는 데 기여하고 있다.48 XAI를 통해 AI의 결정 과정을 추적 가능하게 함으로써 기술적 신뢰를 확보하고 동시에 윤리적 책임의 근거를 마련할 수 있다.30 이는 기술적 발전이 윤리적 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주는 사례이다.

0.4.3 지속 가능한 발전을 위한 윤리 및 정책적 제언

AI 시대의 지속 가능한 발전을 위해서는 기술적 노력뿐만 아니라 사회 전반의 윤리적, 정책적 노력이 병행되어야 한다.

• AI 윤리 원칙 확립: 모든 AI 개발과 활용은 공정성(Fairness), 투명성(Transparency), 책임성(Accountability) 등 기본 윤리 원칙을 기반으로 해야 한다.31 특히 부실한 데이터셋과 편향된 알고리즘이 초래하는 예상치 못한 결과를 방지하기 위한 제도적 노력이 필요하다.31 또한, AI가 막대한 에너지를 소비한다는 점을 고려하여 환경적 지속 가능성에 대한 고민도 필수적이다.4

• 교육 시스템의 혁신: AI 시대에 도태되지 않기 위해서는 비판적 사고 능력, 데이터 문해력, 그리고 창의성 등 AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 능력을 함양하는 교육이 필수적이다.11 AI를 배척하는 것은 현실적인 해결책이 아니며, AI를 현명하게 활용하되 AI에 대한 맹신을 경계하고 AI의 답변을 검증하는 습관을 들이는 교육 모델이 필요하다.40 학생들은 스스로 문제를 해결하는 능력을 기르기 위해 AI의 도움 없이 자료를 찾고 사고하는 시간을 가져야 한다.40

0.5 결론: AI와 인간의 공존, 그리고 과학의 새로운 지평

AI는 과학 지식의 습득과 확장에 있어 전례 없는 효율성과 속도를 제공하며, 신약 및 신소재 발견과 같은 난제 해결에 기여하고 있다. 그러나 이러한 발전은 데이터 편향, 블랙박스, 저작권 및 책임 소재와 같은 기술적, 윤리적 한계를 동반한다. 또한, AI는 주어진 데이터에서 패턴을 찾는 데는 능숙하지만, 기존 지식에 의문을 제기하고 실패를 통해 성장하는 인간 고유의 비판적 사고 및 창의성 능력을 대체하지 못한다.

본 보고서의 분석은 AI가 과학자를 대체하는 ’대체재’가 아니라, 인간의 지적 능력과 결합하여 시너지를 창출하는 ’보완재’이자 ’협력자’라는 결론을 뒷받침한다. AI의 한계를 보완하고 그 잠재력을 극대화하기 위해서는 ’설명 가능한 AI(XAI)’와 같은 기술적 노력과 더불어, 공정성과 책임성을 담보하는 윤리적/법적 가이드라인을 마련하는 사회적 노력이 병행되어야 한다.

궁극적으로, AI 시대의 과학은 AI가 제시한 지식을 무비판적으로 수용하는 것이 아니라, 인간의 비판적 사고와 창의성을 바탕으로 AI의 결과를 검증하고 새로운 질문을 던지는 방식으로 발전해 나갈 것이다. 이는 기술에 대한 맹목적인 믿음을 넘어, 기술의 한계를 명확히 인식하고 현명하게 활용하는 ‘인간 중심 AI’ 시대의 비전을 의미하며, 인간과 AI의 조화로운 공존이 인류의 지식 지평을 더욱 넓히는 새로운 기회가 될 것이다.

1. 참고 자료

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3. AI 편향이란 무엇인가요? - IBM, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/ai-bias
4. AI 과학자, 정말 만능일까? 인공지능의 한계와 미래 과학을 위한 혁신 방안 - 비엔피알, https://bien.ltd/blogs/ai-scientist-system-limits-future-innovation/
5. 블랙박스 문제 - 나무위키, https://namu.wiki/w/%EB%B8%94%EB%9E%99%EB%B0%95%EC%8A%A4%20%EB%AC%B8%EC%A0%9C
6. AI가 학습하는 3가지 방법 - 사이언스타임즈, https://www.sciencetimes.co.kr/?p=219776
7. [AI리터러시] 머신러닝(Machine Learning)과 데이터 학습 이해하기 - 반디뉴스, https://www.bandinews.com/news/articleView.html?idxno=312
8. 인공지능(AI)의 학습 방법: 지도학습, 비지도학습, 강화학습, https://worknew.tistory.com/21
9. 머신러닝이란 무엇인가요? 유형 및 용도 - Google Cloud, https://cloud.google.com/learn/what-is-machine-learning?hl=ko
10. 인공지능은 결코 인간 지능을 이길 수 없다 – The Tibs - 더팁스, https://thetibs.co.kr/?p=3608
11. AI 시대와 비판적 사고의 중요성 : 止觀書架 지관서가, https://jigwanseoga.org/602/?bmode=view&idx=25799974
12. [AI넷] [ AI는 과학적 결과를 예측하는 데 있어 전문가보다 뛰어나] AI, 과학 연구의 새로운 시대를 열다, http://www.ainet.link/17702
13. 자연어 처리(NLP)란 무엇인가요? - IBM, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/natural-language-processing
14. [엣지ON 8강] AI와 과학기술 발전에서 우리가 놓치지 말아야 할 이슈, https://activistcampus.org/information/?bmode=view&idx=137716735
15. NLP를 통한 연구개발로 미래 동력 키운다 - 기술과혁신 웹진, http://webzine.koita.or.kr/202103-innovation/NLP%EB%A5%BC-%ED%86%B5%ED%95%9C-%EC%97%B0%EA%B5%AC%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EB%A1%9C-%EB%AF%B8%EB%9E%98-%EB%8F%99%EB%A0%A5-%ED%82%A4%EC%9A%B4%EB%8B%A4
16. 구글 딥마인드, AI로 신소재 700여 종 발견 - MIT 테크놀로지 리뷰, https://www.technologyreview.kr/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C-ai%EB%A1%9C-%EC%8B%A0%EC%86%8C%EC%9E%AC-700%EC%97%AC-%EC%A2%85-%EB%B0%9C%EA%B2%AC/
17. 셀트리온·삼성바이오 등 국내도 AI신약 개발 급물살 - 한국경제, https://www.hankyung.com/article/2025020687081
18. AI 활용 연구의 급증: 과학과 사회를 넘나드는 인공지능의 미래 - Goover, https://seo.goover.ai/report/202503/go-public-report-ko-1812a8a0-e7a1-4807-97d0-145ad484108b-0-0.html
19. [HIT 포커스] AI가 만든 첫 약 임상 성공… 제약 슈퍼지능 시대 오나 …, http://www.hitnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=65395
20. AI가 설계한 신약, 세계 최초 임상 2상 성공 - 헬스코리아뉴스, https://www.hkn24.com/news/articleView.html?idxno=345924
21. Insilico Announces Nature Medicine Publication of Phase IIa Results of Rentosertib, the Novel TNIK Inhibitor for Idiopathic Pulmonary Fibrosis Discovered and Designed with a Pioneering AI Approach, https://insilico.com/tpost/tnrecuxsc1-insilico-announces-nature-medicine-publi
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24. 구글의 인공지능(AI) 알파폴드2, 지구상 모든 단백질 3차원(3D) 구조 예측 - 한국화합물은행, https://chembank.org/%EB%89%B4%EC%8A%A4%EC%A0%95%EB%B3%B4-%EC%97%B0%EA%B5%AC%EB%8F%99%ED%96%A5/?mod=document&uid=233&pageid=1
25. “이변이 일어났다” AI가 휩쓴 노벨 과학상 | 다큐S프라임 [반복재생]/YTN 사이언스, https://www.youtube.com/watch?v=G9XwpV9AfmM
26. 과학분야 AI: 최첨단 연구를 이끄는 6가지 트렌드 - CAS, https://www.cas.org/ko/resources/cas-insights/ai-for-science-trends
27. [AI넷] [Google AI, 혁신적인 신소재 800년 분량 발견] 구글 AI 연구팀은 기존의 물질 발견 방식을 혁신한 새로운 방법을 개발했다. 기존 방식은 물질의 화학적 조성과 구조를 하나씩 조정하면서 실험을 통해 안정성을 확인하는 방식이었다., http://www.ainet.link/12810
28. AI를 활용한 사회과학 연구 사례 6가지, https://profcenter.net/ai%EB%A5%BC-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C-%EC%82%AC%ED%9A%8C%EA%B3%BC%ED%95%99-%EC%97%B0%EA%B5%AC-%EC%82%AC%EB%A1%80-6%EA%B0%80%EC%A7%80/
29. “AI는 역사에 약해…데이터 불균형·편향으로 부정확” - AI타임스, https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167298
30. 설명 가능한 AI(XAI)란 무엇인가요? - IBM, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/explainable-ai
31. AI 윤리란 무엇인가요? - IBM, https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/ai-ethics
32. 생성형AI의 사회경제적 위험과 윤리 및 거버넌스의 중요성 | 글로벌 경제 리뷰 - Deloitte, https://www.deloitte.com/kr/ko/our-thinking/global-economic-review/ger-20241106.html
33. AI 작품, 어디까지 저작권을 인정받을 수 있을까? | 인사이트리포트 …, https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai-copyright-240813.html
34. AI 학습 데이터 논란… 연구자들 “우리 논문 무단 사용됐다” – AI 매터스 …, https://aimatters.co.kr/news-report/ai-report/2916/
35. 2024년 제1호-[미국] 뉴욕타임즈, AI 학습에 자사의 저작물을 이용한 것에 대해 OpenAI와 마이크로소프트를 상대로 저작권 침해 소송 제기(최승재) > 저작권동향(상세) > 저작권동향(판례) > 자료 > 한국저작권위원회, https://www.copyright.or.kr/information-materials/trend/the-copyright/view.do?brdctsno=52641&list.do?pageIndex=1&searchText=&servicecode=06&brdctsstatecode=&brdclasscode=01&searchTarget=ALL&nationcode=
36. OpenAI, 뉴욕타임스와의 저작권 소송에서 중요한 잠재적 증거를dent로 삭제 - Cryptopolitan, https://www.cryptopolitan.com/ko/openai-accidentally-deletes-evidence/
37. 의료용 인공지능(AI)이 실수하면 누가 책임질까?, https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=132343
38. 인공지능으로 작성된 논문의 처리 방안 - KoreaMed Synapse, https://synapse.koreamed.org/func/download.php?path=L2hvbWUvdmlydHVhbC9rYW1qZS9zeW5hcHNlL3VwbG9hZC9TeW5hcHNlWE1MLzAyNjNKRENSL3BkZi9qZGNyLTEyLTEtMzgucGRm&filename=amRjci0xMi0xLTM4LnBkZg==
39. AI 시대, 인간은 갈수록 멍청해진다? 비판적 사고 능력 … - 디지털투데이, https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=552908
40. AI 많이 쓰면 ‘스스로 생각하는 힘’ 떨어져 - Daum, https://v.daum.net/v/20250403090121218
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42. AI가 대체 불가능한 인간의 일 - 한겨레, https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1146201.html
43. [생활속 과학이야기] 인공지능은 과학자를 대체하는가 - 대전일보, https://www.daejonilbo.com/news/articleView.html?idxno=2197290
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45. “인간-AI 협업, 생각보다 효과 없다?” … MIT 집단 지성 센터, 새로운 연구 결과 발표, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=32586
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47. AI, 의료 진단 정확도 94.9%…인간 개입 시 정확도 ‘뚝’ - 디지털투데이, https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=571339
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