전선 뒤의 격전지: 중국 기초과학의 눈부신 부상과 '미병'의 격세지감 미국과 이란과의 전쟁이 끝나가고 있음에도, 미·중 갈등은 봉합될 기미가 보이지 않습니다. 되려 이란 다음은 중국과의 갈등일 수 있다는 예측도 심심치 않게 등장하고 있습니다. 제1도련선에 해당되는 일본, 한국, 대만, 필리핀과의 동맹 관계 강화와 같은 가시적인 정치·군사적 긴장뿐만 아니라, 인공지능으로 대표되는 기술 패권 또한 여전히 현재 진행형입니다. 그리고 이 글에서는 잘 알려져 있지 않지만, 앞으로 새로운 기술 패권의 각축장이 될 생물학 연구개발 및 신약 산업에서의 패권 전쟁을 이야기하고자 합니다. 한국은 기초연구에 대한 관심이 적은 편이라 언론 보도가 잘 되고 있지 않지만, 근 10여 년간 기초과학 분야에서 중국의 존재감은 단순히..

지하철 풍경이 말해주는 AI 버블의 실체와 닷컴버블과의 차이 OpenAI의 위상이 흔들린다는 소식이 조금씩 들려옵니다. 2023년 무렵 유료로 ChatGPT를 쓰던 시절을 생각해보면, 지금은 무료 모델만 이어 써도 그때보다 훨씬 똑똑한 AI를 만날 수 있습니다. 불과 3년도 안 된 사이에 일어난 변화입니다. 이처럼 AI는 점점 똑똑해지고 다들의 관심을 한 몸에 받고 있지만, 한편으로는 이제 식상할 정도로 귀에 딱지가 앉아 ‘이 버블도 곧 끝나는 것 아닐까’ 하고 생각하시는 분들도 계시는 듯합니다. 모든 기술은 버블을 통과하며 한 단계 발전합니다. 백여 년 전의 라디오와 철도가 그랬고, 20여 년 전의 닷컴버블이 그랬으며, 지금의 AI가 바로 이 단계를 지나고 있습니다. 버블이 없는 편이 가장 좋겠지만, ..

인공지능의 역할 중 하나는 그동안 쉽게 접근하기 어려웠던 전문 영역의 대체입니다. 이미 프로그램 개발, 글쓰기, 교육은 상당 부분 인공지능이 맡고 있으며, 그 범위는 갈수록 넓어지고 있습니다. 머지않아 '대체할 영역'을 찾기보다 '대체되지 않는 영역'을 찾는 쪽이 더 쉬운 시기가 올지도 모릅니다. 자연히 '이런 영역까지 대체가 된다고?' 싶은 사례가 늘고 있는데, 그 대표적인 분야가 바로 의료입니다. 규제의 끝판왕 의료, 인공지능이 뒤집다 의료 분야는 고도의 규제 탓에 스타트업을 비롯한 신규 사업이 극히 어렵거나 사실상 불가능하다고 여겨져 왔습니다. 신기술이 곧바로 시장에서 검증받는 다른 분야와 달리, 의료는 기초연구에서 임상시험, 규제 승인까지 수많은 단계를 거쳐야 합니다. 빠른 평가와 적응력 뿐만 아..

기초 연구 평가인가 지역 발전 정책인가 2026년 상반기 기초연구 선정 결과가 발표되었습니다. 늘 그렇듯 연구재단은 금요일 오후, 전화 문의에 가장 적게 시달릴 시간에 결과를 공개했습니다. 매년 반복되는 일이지만 연구자들의 기대는 여전히 비슷합니다. “그래도 이만큼 연구했고, 최근 논문도 나갔고, 계획서도 신경 써서 썼으니 하나쯤은 되지 않을까.” 많은 연구팀이 이런 생각으로 결과를 기다렸을 것입니다. 그러나 올해 결과는 많은 연구자들에게 당혹감을 안겨주었습니다. 발표 하루 전 정부 보도자료에서도 이미 정책 방향의 단서가 보였습니다. 이번 기초연구 정책의 핵심이 연구 경쟁력 강화라기보다는 지역 균형 확대에 있다는 점이었습니다. 실제 데이터를 보면 이러한 정책 방향은 분명히 드러납니다. 수도권 과제 수는..

교수라는 직업의 확장과 피로 대학의 교수님들은 많은 일을 하고 있습니다. 강의는 기본이고 연구에 심지어 행정까지 도맡아서 하는 경우도 많습니다. 30년 전만 해도 교수는 강의가 중심이고 연구는 필요에 따라 수행했습니다. 행정은 학장이나 학과장과 같은 보직의 일환으로 생각했습니다. 당연히 교수 임용은 테뉴어가 기본이었습니다. 지금은 상황이 많이 달라졌습니다. 테뉴어가 당연한 시대도 아니며, 테뉴어라 할지라도 강의와 연구, 행정까지 동시에 수행해야 합니다. 창업을 장려하는 학교라면 사업까지 병행해야 하는 경우도 있습니다. 그 와중에 대학을 둘러싼 환경 변화는 빠르게 진행되고 있습니다. 과학기술정책연구원(STEPI)의 발표에 따르면 2050년이면 연구팀을 꾸릴 수 있는 대학이 20개 남짓에 불과할 것이라고 합..

질문을 넘어서, AI와 토론이 필요합니다. AI를 잘 써야 한다는 말에는 누구나 동의합니다. 그러나 “질문을 잘해야 한다”는 조언은 여전히 모호합니다. 우리는 오랫동안 검색을 해왔지, 기계와 대화를 해본 적은 없었기 때문입니다. 사람에게 질문을 잘하는 것도 어려운데, 사람도 아닌 존재와 효과적으로 상호작용해야 한다는 요구는 낯설 수밖에 없습니다.저는 여기서 한 걸음 더 나아가고 싶습니다. AI를 잘 쓰려면 질문을 잘하는 것이 아니라, 토론해야 합니다.AI는 검색엔진이 아닙니다. 검색엔진이 기존 정보를 찾아주는 도구라면, AI는 정보를 생성하는 도구입니다. 생성에는 항상 오류 가능성이 포함됩니다. 이른바 ‘환각’이라고 불리는 그럴듯한 오류가 그 예입니다. 따라서 AI의 답변을 단번에 수용하는 태도는 오히려..

사회적 합의로서의 창의성 AI로 인한 삶의 변화는 현재 진행형입니다. 인간의 창의성, 감정, 전문직의 판단 영역까지도 기계가 대체할 수 있다는 주장이 더 이상 과장으로만 들리지 않는 시대가 되었습니다. 과거에는 저임금 육체노동이 먼저 대체될 것이라 예상했지만, 실제로는 고부가가치 영역이 빠르게 자동화되고 있습니다. 그 끝에 ‘창의성’이 있습니다. 창의성은 본질적인 속성이라기보다, 사회적으로 가치가 승인된 이후에 붙는 이름일지도 모릅니다. 창의성이 되기 전의 생각은 특이한 의견, 소수 주장, 혹은 위험한 발상으로 취급받기도 합니다. 결과적으로 인정받았을 때 비로소 우리는 그것을 창의적이라 부릅니다. 그렇기에 창의성은 절대적 개념이라기보다 사회적 합의의 산물에 가깝습니다. 지금의 AI는 이러한 승인 구조의 ..

대학 연구의 보이지 않는 족쇄: 산학협력단의 독점과 행정 편의주의 국가 연구과제를 수행하는 연구자에게 연구비는 생명줄과 같습니다. 하지만 이 생명줄을 관리하는 산학협력단은 연구팀에게 지원군보다는 감시자에 가까운 모습을 보일 때가 많습니다. 직접비는 연구에 투입되지만, 전체 연구비의 20~30%에 달하는 간접비는 산단이라는 조직의 운영과 행정 지원을 위해 징수됩니다. 문제는 이 비용을 지불함에도 불구하고 연구자가 체감하는 서비스의 질은 지극히 낮다는 점입니다. 이는 대학 내에서 단 하나의 산단만이 연구 지원 서비스를 독점하는 폐쇄적 구조에서 기인합니다. 경쟁이 없는 환경에서 산단은 연구자의 편의보다는 행정적 리스크 관리와 규정 준수라는 명목 하에 '환수'와 '사후 확인'에만 치중하게 됩니다. 결과적으로 연..

에룸의 법칙과 의료의 가성비 시대: 효율성을 향한 회귀 코로나19는 전 세계 의료 시스템에 거대한 균열과 변화를 동시에 가져왔습니다. 가장 두드러진 변화는 신약 개발의 효율성 저하입니다. 과거에는 막대한 자본과 인력을 투입하면 비례하는 성과가 나왔으나, 최근에는 투입 비용 대비 성과가 기하급수적으로 줄어드는 에룸의 법칙(Eroom's Law)이 가속화되고 있습니다. 2026년에 접어들며 세계 각국의 재정 상태가 악화함에 따라, 아무리 뛰어난 신약이라도 국가 보장 범위에 온전히 편입되기는 점점 더 어려워지고 있습니다. 이러한 경제적 제약은 임상 현장의 풍경을 바꾸어 놓았습니다. 의사들은 막대한 마케팅 비용이 투입된 검증되지 않은 신기술보다는, 오랜 시간 임상에서 부작용과 효과가 검증된 비용 효율적 치료법..

'실패 불용'의 역사적 관성과 인공지능 시대의 뒤처진 대응 한국은 2024년 기준 연구개발비 131조 원이라는 압도적인 자금을 투입하며 세계 5위권의 R&D 강국으로 자리매김했습니다. 하지만 수치상의 화려함에도 불구하고, 국민들이 체감하는 혁신의 농도는 여전히 옅은 것이 사실입니다. 이는 우리가 오랫동안 '안정적인 진입'과 '추격형 모델'에 최적화된 구조를 유지해왔기 때문입니다. 이러한 한계는 최근 AI 붐에서도 고스란히 드러났습니다. 3년 전 AI가 새로운 패러다임을 형성할 당시, 정부출연연구원(이하 '정출연') 등 공공 연구기관들은 데이터와 지원 부족을 이유로 선도적 대응에 실기했습니다. 이제야 대세임을 확인하고 '국가대표 AI'를 표방하며 움직이고 있지만, 선제적으로 대응했더라면 특수 목적 AI 분..