정말이지 이공계 모든분야에서 AI못쓰면 도태 확정인듯

AI가 그렇게 뛰어나면 암흑물질이 뭔지 좀 빨리 알려주시게나. 모든 것의 이론도 좀 끝내주고.

거품과 진짜를 구분해내는 능력이 필요한거지.. “돌려봤더니 잘되더라“라는게 과연 학문의 쌓아가는 성질에 어울릴까?

참고로 알파폴드도 공학인들이야 노벨상 나왔다고 파티 열고 난리치지만, 실제 기여가 되는건 structural biologists들에게 자기가 보고 싶은 분자구조를 기존의 60%에서 90%남짓의 정확도로 볼 수 있게 되었다는 차이를 준 것임. 물론 연구계의 중요한 업적이지만 “기능적“기여를 한거지 세상에 이해를 더한게 아니다.
그 증거로 protein folding문제는 생물학계에서 아직도 open problem이고 그 누구도 알파폴드가 거기 기여했다고 생각 안한다. 깨작깨적 리버스 엔지니어링으로 그 매커니즘을 파악해버려하는거지.

중국인들 하는 것마냥 서로 citation 펌핑하고 “이번엔 이 토픽에 돌려보니 잘되더라“류의 작업을 쏟아내는걸 안했다고 도태 확정이라는건.. 딱 그 수준 아카데미아를 목표했을때 맞는 말이지.

공학적 효용 측면에서는 아주 훌륭한 도구가 맞지요. 많은 통계적 추론을 자동화 해주니까요.

진리 탐구의 영역에서까지 전가의 보도라고 생각하지는 않습니다.

저도 AI 응용해서 연구하는 몸이지만, '이걸로 사람들 더 편하게 해줘야지' 가 주된 동기입니다. 새로운 법칙을 찾는다거나 물리적 근원을 파헤치는 것은 AI에 대한 의존성이 낮은 것 같아요.