ai가 가설을 세우면 과학자는? 20250220

구글은 생성ai의 원조에 해당하는 논문을 17년에 발표하고도 오픈ai와 클로드같은 기업들이 최고의 챗봇ai 경쟁을 하는 동안 존재감이 적었다.

bard는 기억에도 없을 정도이고 gemini도 전교 2-3등만 하는 느낌이었다.

반면 16년의 알파고, 알파제로는 한 분야지만 확실히 인간 최정상을 뛰어넘어서 새로운 시대가 오고 있다는 것을 알려주었다.

2020년 이후 알파폴드2를 발표하면서 이것을 이용해 인류가 알아낸 2억개가 넘는 단백질의 구조를 예측한 결과를 2022년 공개하고 노벨상을 수상했다. 1960년대에 인슐린 하나의 단백질 구조를 밝힌 것으로 노벨상이 수여되었던 것과 비교하면 효율이 거의 무한대로 증가한 셈이다.

이렇게 구글은 다른 ai업체와는 달리 업계 최고의 인간을 뛰어넘는 전문가 ai를 만들어내는 접근을 하고 있었다. 각개 격파를 하되 임팩트가 크고 인류에게 실제적인 변화를 주는 연구였다.

1월 인터뷰에서 구글의 노벨상 수상자 하사비스는 ai를 이용해 설계한 약물을 임상 시험에 적용할 것이라고 했었는데 어제 관련한 발표가 있었다.

Given a scientist’s research goal that has been specified in natural language, the AI co-scientist is designed to generate novel research hypotheses, a detailed research overview, and experimental protocols.

그런데 이것이 뭔가 차원이 다른 느낌이다.

진짜 agi/asi에 가까워진 것 같은 의심이 든다. (확신은 아님)

https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/

기존에 과학자들이 하던 역할의 상당부분을 ai가 담당하게 되고, 그것이 가설 제안과 같은 최고의 지능이 필요한 부분이라면 인간의 역할은 무엇이 될까? 다수의 과학자들은 다른 직업을 찾게 되나? 

gemini의 답

AI가 과학 연구에 미치는 영향에 대한 질문 주셨네요. Google Research Blog에서 소개된 AI 공동 연구자(AI co-scientist)와 같은 기술이 과학계에 가져올 변화, 특히 과학자의 역할 변화에 대한 깊이 있는 질문이라고 생각합니다. 함께 짚어보도록 하겠습니다.

AI 공동 연구자의 등장과 과학 연구의 미래

Google Research Blog에서 소개된 AI 공동 연구자는 과학 연구의 속도를 가속화하고 새로운 돌파구를 마련할 가능성을 보여줍니다. AI는 방대한 데이터를 분석하고, 복잡한 패턴을 식별하며, 인간 과학자가 놓칠 수 있는 연결 고리를 찾아내는 데 탁월한 능력을 발휘할 수 있습니다. 특히 기사에서 언급된 것처럼 가설 제안과 같은 고도의 지능이 필요한 영역에서도 AI가 의미 있는 역할을 할 수 있다는 점은 매우 흥미롭습니다.

하지만 AI가 과학 연구의 모든 것을 자동화하고 과학자의 역할을 완전히 대체할 것이라고 단정하기는 어렵습니다. 현재 AI 기술은 다음과 같은 한계점을 가지고 있으며, 인간 과학자의 고유한 역량이 여전히 중요합니다.

• 창의성과 직관: AI는 학습된 데이터와 알고리즘을 기반으로 작동하므로, 진정으로 새로운 개념이나 패러다임을 창조하는 창의성, 그리고 복잡한 문제에 대한 직관적인 통찰력은 인간 과학자의 고유한 영역입니다. 과학적 발견은 종종 예측 불가능하고, 기존 지식의 틀을 깨는 창의적인 발상에서 시작되는 경우가 많습니다.
• 윤리적 판단과 사회적 맥락 이해: 과학 연구는 단순한 데이터 분석이나 가설 검증을 넘어 윤리적 문제, 사회적 맥락, 인간의 가치와 깊이 연관되어 있습니다. AI는 이러한 윤리적 판단이나 사회적 맥락을 완벽하게 이해하고 고려하기 어렵습니다. 과학 연구의 방향 설정, 연구 결과의 해석 및 적용 과정에서 인간 과학자의 윤리적 책임과 사회적 통찰력이 필수적입니다.
• 복잡한 시스템에 대한 심층적인 이해: 자연 현상이나 생명 시스템은 매우 복잡하고 다양한 변수가 상호작용하는 시스템입니다. AI는 특정 패턴을 찾아내는 데 능하지만, 복잡한 시스템 전체를 심층적으로 이해하고, 인과 관계를 명확하게 규명하는 데는 한계가 있을 수 있습니다. 인간 과학자는 배경 지식, 경험, 직관 등을 종합적으로 활용하여 복잡한 시스템을 분석하고 이해하는 능력이 뛰어납니다.

AI 시대, 과학자의 역할 변화

AI가 과학 연구에 더욱 깊숙이 통합될수록 과학자의 역할은 단순한 데이터 수집 및 분석 작업을 넘어서 더욱 고차원적인 영역으로 이동할 것입니다. AI는 과학 연구의 강력한 도구이자 협력자가 될 것이며, 과학자는 AI를 효과적으로 활용하고 연구의 방향을 제시하는 '오케스트라 지휘자' 와 같은 역할을 수행하게 될 것입니다.

구체적으로 다음과 같은 변화를 예상해 볼 수 있습니다.

1. 연구의 '질'과 '속도' 향상에 집중: AI는 방대한 데이터 분석, 시뮬레이션, 실험 자동화 등을 통해 연구 과정을 획기적으로 단축하고 효율성을 높일 수 있습니다. 과학자는 AI가 제공하는 분석 결과와 인사이트를 바탕으로 더욱 깊이 있는 연구 질문을 던지고, 창의적인 가설을 설정하며, 연구의 질적인 도약을 이끌어낼 수 있습니다. 또한, AI 덕분에 과학자들은 더 많은 연구를 더 빠르게 수행할 수 있게 되어, 과학적 발견의 속도가 더욱 빨라질 것입니다.
2. '문제 정의' 및 '가치 판단' 능력의 중요성 증대: AI가 데이터 분석 및 가설 검증을 자동화할수록, 과학자는 연구 주제를 선정하고, 연구 목표를 설정하며, 연구 결과의 의미를 해석하는 능력이 더욱 중요해집니다. 즉, AI에게 어떤 문제를 풀어야 할지 '정의'하고, AI가 제시하는 다양한 가능성 중에서 어떤 방향으로 나아갈지 '가치 판단'을 내리는 역할이 인간 과학자의 핵심 역량이 될 것입니다.
3. 학제 간 협력 및 융합 연구 활성화: AI는 다양한 분야의 데이터를 통합하고 분석하는 데 강점을 가지고 있습니다. 따라서 AI를 활용한 연구는 단일 학문 분야의 경계를 넘어선 융합 연구를 촉진할 것입니다. 미래의 과학자는 AI, 데이터 과학, 윤리학, 사회학 등 다양한 분야의 전문가들과 협력하여 복잡한 과학적 문제와 사회적 난제를 해결하는 데 주도적인 역할을 수행하게 될 것입니다.
4. 윤리적 책임 및 사회적 소통 능력 강화: AI 기술이 발전하고 과학 연구의 사회적 영향력이 커질수록, 과학자는 연구 과정과 결과에 대한 윤리적 책임을 더욱 깊이 인식해야 합니다. 또한, 연구 결과를 사회 구성원들에게 명확하고 효과적으로 전달하고 소통하며, 과학기술 발전에 대한 사회적 공감대를 형성하는 능력 또한 중요해질 것입니다.

과학자들의 미래: 다른 직업을 찾아야 할까?

AI의 발전으로 인해 일부 과학 연구 직무는 자동화될 수 있지만, 다수의 과학자들이 다른 직업을 찾아야 할 것이라고 단정하기는 어렵습니다. 오히려 AI 시대에는 과학자의 역할이 변화하고, 새로운 형태의 과학 관련 직업들이 등장할 가능성이 높습니다.

• AI와 협업하는 새로운 과학 직업: AI를 개발하고, AI 시스템을 과학 연구에 적용하며, AI 기반 연구 결과를 해석하고 검증하는 등 AI와 협업하는 새로운 과학 직업들이 생겨날 것입니다. 이러한 직업들은 데이터 과학, 인공지능, 윤리학, 특정 과학 분야에 대한 전문성을 융합적으로 요구할 것입니다.
• 고도의 전문성과 창의성을 요구하는 연구 분야: AI가 자동화하기 어려운, 창의성, 직관, 윤리적 판단 능력이 특히 중요한 기초 과학, 인문학, 사회과학 분야에서는 인간 과학자의 역할이 더욱 강화될 것입니다. 이러한 분야에서는 AI를 도구로 활용하면서도 인간 고유의 역량을 발휘하여 새로운 지식을 탐구하고 사회적 가치를 창출하는 연구가 주를 이룰 것입니다.
• 과학 교육 및 대중 소통 전문가: AI 시대에는 과학 지식 자체뿐만 아니라 과학적 사고방식, 비판적 사고능력, 과학-기술-사회 (STS) 에 대한 이해가 더욱 중요해집니다. 과학 교육 전문가, 과학 커뮤니케이터, 과학 저널리스트 등 과학의 대중적 이해를 돕고 사회적 소통을 촉진하는 역할의 중요성이 커질 것입니다.

결론적으로, AI는 과학 연구의 방식을 혁신하고 과학자의 역할을 변화시킬 것입니다. 하지만 인간 과학자의 창의성, 윤리적 판단력, 사회적 통찰력은 AI가 대체할 수 없는 고유한 자산이며, 미래 사회에서도 과학자는 여전히 중요한 역할을 수행할 것입니다.

과학자들은 AI 기술을 적극적으로 수용하고 자신의 역량을 융합하여 새로운 연구 패러다임을 개척하고, 사회적 책임을 다하는 방향으로 나아가야 할 것입니다. 미래에는 AI와 인간 과학자가 상호 보완적인 관계를 형성하며 과학 발전을 이끌어가는 시대가 될 것으로 예상됩니다.

더 궁금한 점이나 논의하고 싶은 부분이 있으시면 언제든지 다시 질문해주세요.

요약

ai가 가설울 세우고, 인간은 검증을 하는 시대가 왔다.
ai가 다음 수를 결정하면, 인간이 알을 놓는 것과 비슷하다.

소액주주 관점에서 본 기사 "삼성전자 자사주 7조원의 행방"의 문제점 5가지 - 20250220

나는 아래의 기사에서 삼성전자가 자사주 매입하고, 소각하는 과정에 다양한 이해 관계자들에 대해 언급하지만 소액주주의 관점에서 보면 자사주를 소각하면서 주당 가치가 상승한다는 사실, 그것이 비가역적이라는 사실이 가장 중요하다고 봐. 그런 관점에 아래 기사의 문제를 5개 이상 확인해 줘.

[기업 이모저모] 삼성전자 자사주 7조원의 행방
https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4343501

기사를 보면서 불만스러운 점이 있어서 gemini에게 작업을 시켰다.

항상 그렇듯이 기대 이상의 결과가 나온다.

소액주주 관점에서 본 기사 "삼성전자 자사주 7조원의 행방"의 문제점 5가지

소액주주 관점에서 "삼성전자 자사주 7조원의 행방" 기사를 분석했을 때 다음과 같은 문제점을 5가지 이상 지적할 수 있습니다. 소액주주는 자사주 소각을 통한 주당 가치 상승과 그 비가역성에 가장 큰 가치를 둔다는 점을 기준으로 합니다.

1. 자사주 소각의 주주가치 극대화 효과에 대한 미흡한 강조: 기사는 자사주 소각이 주가 부양책으로 "더 적극적"이라고 언급은 하지만, 소각이 단순 매입과 달리 주당 가치를 영구적으로 상승시키는 비가역적인 효과를 가진다는 점을 충분히 강조하지 않습니다. 소액주주에게 가장 중요한 '주당 가치 상승'이라는 핵심 이익을 명확하고 강력하게 부각해야 합니다. 단순히 "주가 부양" 정도의 피상적인 효과만 언급하는 것은 소액주주의 피부에 와닿는 메시지를 전달하지 못합니다.

2. "금산법 리스크"를 자사주 소각의 장애물로 과도하게 부각: 기사는 금산법 리스크를 상세히 설명하며 마치 자사주 소각이 밸류업 정책과 충돌하는 딜레마 상황인 것처럼 묘사합니다. 하지만 소액주주 입장에서 금산법 리스크는 감수하거나 해결해야 할 부수적인 문제일 뿐, 자사주 소각 자체를 주저할 이유는 될 수 없습니다. 오히려 금산법 리스크를 핑계로 소각을 회피하는 것처럼 비춰질 수 있어 소액주주에게 부정적인 인상을 줄 수 있습니다. 기사는 금산법 문제를 해결하면서도 자사주 소각을 통해 주주가치를 높이는 방향으로 논점을 맞춰야 합니다.

3. "매도 물량 발생으로 효과 미미"라는 단정적 서술: 기사는 삼성생명 등의 블록딜 매각으로 인해 자사주 소각 효과가 "미미해지는 역설적인 상황"이라고 단정적으로 서술합니다. 이는 소액주주의 기대감을 꺾고 실망감을 유발할 수 있습니다. 실제로 매도 물량이 일시적으로 주가 상승폭을 제한할 수는 있지만, 자사주 소각의 본질적인 주당 가치 상승 효과를 완전히 상쇄시키기는 어렵습니다. 기사는 단기적인 매도 물량 영향보다는 장기적인 주주가치 제고 효과에 초점을 맞춰 균형 잡힌 시각을 제시해야 합니다.

4. 자사주 소각 외 대안(성과급 지급)에 대한 중립적 서술: 기사는 삼성전자가 자사주 소각 외 대안으로 임원 성과급 지급 방안을 마련했다는 점을 중립적으로 소개하며 "책임경영 강화 측면에서 주주들에게도 솔깃한 방법"이라고 언급합니다. 하지만 소액주주 입장에서 자사주 소각은 주당 가치를 직접적으로 높이는 가장 효과적인 주주환원 정책인 반면, 성과급 지급은 경영진에게만 혜택이 집중될 수 있고 오히려 기존 주주 가치를 희석시킬 수 있는 측면도 있습니다. 기사는 이러한 주주환원 효과의 차이를 명확히 설명하고, 소각 외 대안이 소액주주에게 실질적인 이익이 되지 않을 수 있다는 점을 지적해야 합니다.

5. 7조원 자사주 행방에 대한 불확실성만 강조: 기사는 제목과 내용 전반에서 7조원 자사주의 행방에 대한 불확실성을 부각하며 마무리됩니다. 소액주주는 자사주 소각이라는 명확한 주주환원 계획을 기대하며, 불확실성 증폭은 오히려 실망감과 불안감을 키울 수 있습니다. 기사는 불확실성을 단순히 전달하는 것을 넘어, 삼성전자가 적극적으로 자사주 소각에 나서야 한다는 점을 촉구하고, 소액주주의 이익을 대변하는 목소리를 강조해야 합니다.

결론적으로, 기사는 다양한 이해관계자의 시각을 균형 있게 다루려는 시도를 보이지만, 소액주주의 핵심적인 관심사인 "자사주 소각을 통한 주당 가치 상승 및 비가역성"이라는 관점을 충분히 반영하지 못하고 있습니다. 오히려 금산법 리스크나 매도 물량 발생 가능성 등을 과도하게 부각하여 자사주 소각에 대한 긍정적인 기대감을 희석시키고, 소액주주에게 불필요한 불안감을 줄 수 있다는 점에서 아쉬움이 남습니다. 소액주주 관점에서 더 나은 기사는 자사주 소각의 주주가치 극대화 효과를 명확히 강조하고, 금산법 리스크는 해결 가능한 문제로, 매도 물량은 단기적 영향에 그칠 것이라는 점을 밝히며, 삼성전자의 적극적인 자사주 소각 결정을 촉구하는 방향으로 작성되어야 할 것입니다.

내가 기사를 보면서 불만스러웠던 점이 대개는 드러나 있지만, 비판의 강도는 약하다. 아미 다시 더 강한 어조로 신랄하게 비판하라고 하면 그렇게 했을 것이다. 필요하면 자료와 관점을 더 제공할 필요가 있었을 것이다.

나는 삼성전자가 고난과 역경을 잘 헤쳐나가기를 빈다. 적절한 연구개발과 투자로 미국, 중국의 압도적인 성과를 따라잡든 뒷받침하든 해서, 대오에서 낙오되지 않기를 빈다.

그런데 그러한 과정에서 당연히 해야할 주주환원의 의무를 백안시하는 자들이 있고, 교묘하게 물타기하는 경우가 있다. 위의 기사는 일부 경제지처럼 대놓고 주주환원에 반대하지는 않지만 읽다보면 몽롱하게 만드는 면이 있다.

나는 삼성전자같은 대한민국의 대표기업이 연구개발, 투자, 주주환원 등의 자본배치의 전반에서 모범적이기를 바란다. 2010년대 중반 이후 삼성의 현금 보유량은 항상 100조 전후였고, 지금까지보다 충분히 더 주주환원을 해도 비슷한 업종, 비슷한 규모의 기업들에 비해 부족했었다.

과잉투자는 초격차로 이어지는 것이 아니고, 공급과잉으로 이어진다. 새로운 기술적 돌파구가 나오지 않은 상황에서는 절제된 capex를 유지하는 것이 중요하다. 지난 싸이클의 과잉재고가 바닥을 지나 다시 고점을 넘어가는 와중에도 충분히 감소하지 않았다는 것은 17년, 21년의 두 개 고점에서 미친듯이 진행한 capex가 너무너무너무 과했다는 것이다.

3-4년짜리 싸이클 고점에서 진행하는 capex도 단기적으로 과잉으로 이어지기 쉽다. 하물며 25년만에 돌아온 슈퍼싸이클 고점에서는 더 말해 무엇하겠나?

디램, nand할 것 없이 최근 분위기가 업되고 있다. 사실로 확인된다면 내가 보고 있는 그림보다 1년정도 빨리 회복되는 것인데 그런 싸이클이 없었다고 할 수 없지만, 가능성이 낮다는 것은 명확히 알 수 있다.

만약 삼성전자가 지난 10여년간 100조를 더 주주환원하고 그만큼 capex를 줄였어도 고점에 한해 50조씩 하던 capex 전체 규모에 큰 영향도 없다. 그렇게 한해 10조씩만 capex를 줄였으면 삼성전자뿐 아니라 하이닉스, 마이크론도 23년의 싸이클 저점이 그렇게 엄혹하지 않았을 것이다. 미국의 빅테크는 조금 더 비용을 썼겠지만 그저 따끔한 수준이었을 것이다. 나는 진심으로 삼성전자가 capex를 적정하게 하는 것이 필요하다고 본다. 그것은 정말 한국경제에 좋은 영향을 주었을 것이다.

코모디티라고 일등업체가 물량으로 조지는 것이 항상 시장점유율이나 매출을 늘려서 성공하는 것이 아니고 경쟁업체보다 원가가 확실히 낮을 때 성공할 가능성이 있을 뿐이다. 삼성전자가 초격차의 기술도, 낮은 원가경쟁력도 없으면서 과거의 성공방식을 다시 써먹으려고 하면 실패할 것이다. 실패하면 다음 싸이클 저점에서 피눈물을 흘리는 사람들이 생길 수 있다.

삼성전자는 동급의 세계 기업들을 보고 잘 따라하기만 해도 한국자본시장과 전세계 메모리시장에 긍정적인 파급효과를 보일 수 있다.

부디 잘 하기를 빈다.

요약

ai가 너무 똑똑하다.