과학적 리더십 미래를 형성하는 AI의 역할

AI는 이미 생물학에서 파장을 일으키며 과학을 혁신하고 도로 안전을 향상시키고 있습니다. 하지만 우리는 여기서 이제 막 시작했을 뿐입니다.

이 기회에 정말로 깊이 들어간다면, 우리는 완전히 새로운 발견의 시대를 시작할 수 있습니다. 모든 분야의 과학자들이 한때 불가능해 보였던 문제들을 해결하고, 그 어느 때보다 빠르게 해내는 모습을 상상해 보세요.

그래서 다음 주 파리에서 열리는 인공지능 행동 서밋에서 글로벌 리더들과 기술 전문가들이 모일 때, 정책 입안자들에게 전하는 우리의 메시지는 매우 분명합니다: AI는 과학을 변화시키고 사회에 엄청난 이익을 가져올 힘을 가지고 있지만, 진전을 당연시할 수는 없습니다. 민간과 공공 부문 모두의 즉각적이고 지속적인 노력이 모멘텀을 유지하는 데 필요합니다.

AI 시대의 과학 발전 기회

AI는 이미 과학계를 뒤흔들고 있으며, 앞으로 더 많은 가능성이 있습니다. 연구 방식에 혁신을 가져오고, 과학적 프로세스를 놀라울 정도로 가속화하며 (때로는 수백 년, 심지어 수천 년의 전통적인 작업을 몇 달 또는 며칠로 단축), 과학자들이 동시에 여러 각도를 탐구할 수 있게 합니다. 게다가 AI는 더 많은 사람들이 연구에 참여할 수 있는 문을 열고 있습니다.

예를 들어, AlphaFold는 190개국의 250만 명의 연구자들에 의해 사용되었습니다. 우리는 또한 connectomics, pangenome, 날씨, 재료 과학, 기후 모델에서 AI 주도의 큰 돌파구를 전 세계 과학자들과 공유했습니다. 이는 실질적인 솔루션을 제공하고 경제 성장을 촉진하는 황금 같은 순간입니다.

하지만 과학에서 AI의 잠재력을 진정으로 활용하려면 기술적 돌파구 이상이 필요합니다. 진전을 지속하기 위한 탄탄한 계획이 필요합니다.

그래서 이 분야에서 선도하고자 하는 국가들은 협력하여 과학자, 엔지니어, 그리고 지속적인 혁신 문화를 지원하기 위한 적절한 인프라, 투자, 법적 프레임워크를 구축해야 합니다.

정책 입안자들의 시작을 돕기 위해, 오늘 우리는 AI로 과학의 미래를 구축하기 위한 정책 프레임워크를 출시합니다.

AI 시대의 과학을 위한 세 가지 I:

1. 인프라 - AI 인프라에 대한 접근성을 높입니다. 대부분의 과학자들은 자체적으로 대규모 AI 모델을 구축할 필요는 없지만, 기존 모델을 조정하거나, 고품질 데이터를 위한 시뮬레이션을 실행하거나, 특정 데이터로 더 작은 모델을 훈련시키기 위한 자원이 필요합니다. 견고한 AI 연구 인프라가 없으면, 그들은 컴퓨팅 자원, 데이터, 모델 접근, AI 도구 학습에 너무 많은 시간을 소비하게 되어 본래 연구에서 멀어지게 됩니다. 그래서 정부가 더 많은 장소에서 더 많은 과학자들에게 AI 연구 도구와 자원을 더 쉽게 접근할 수 있도록 인프라를 구축하는 것이 중요합니다. 이는 미국의 National AI Research Resource (NAIRR)와 유사한 국가 AI 과학 자원 센터를 설립함으로써 가능합니다. 이는 고품질 데이터, AI 모델, 컴퓨팅 용량, 소프트웨어, AI 연구를 위한 교육 자원을 제공합니다.

2. 투자 - AI 과학에 자금을 투입합니다. 큰 과학적 발견은 종종 장기적인 헌신과 꾸준한 자금 지원이 필요합니다. 수년에 걸쳐 정부 자금은 대담한 기초 연구를 지원하고, 학계, 산업, 공공 부문 간의 협력을 촉진하며, 더 많은 민간 투자를 끌어들이는 데 핵심적이었습니다. 정부는 자금 지원의 우선순위 영역을 파악하고, 가장 어려운 문제를 해결하기 위한 공공 챌린지를 통해 연구 협력을 장려해야 합니다. 새로운 공공-민간 파트너십과 자금 모델은 번영하는 생태계를 만들고 강력한 과학 및 공학 인재 풀을 구축하는 데 필수적일 수 있습니다.

3. 혁신 - 과학 친화적이고 혁신 친화적인 법적 프레임워크를 구축합니다. 글로벌 AI 경쟁이 뜨거워지고 있는 가운데, 우리는 혁신을 지원하면서 고위험 응용 프로그램에 대한 프레임워크를 설정해야 합니다. 규제 불확실성은 혁신을 늦추고 과학자와 민간 투자자들에게 장애물을 만듭니다. 이를 해결하기 위해 정부는 책임감 있고 합리적인 데이터 사용, 유연한 저작권 프레임워크, 조화된 데이터 프라이버시 법을 지원하는 혁신 친화적인 규제 체제를 구축해야 합니다. 무역 정책은 또한 AI 발견에 필요한 다양한 데이터를 위한 국경 간 데이터 흐름을 지원해야 합니다.

AI가 해결해야 할 수많은 도전 과제가 있으며, 국가들이 협력하여 주요 AI 주도 돌파구를 이끌어낼 수 있는 많은 방법이 있습니다.

올바른 정책과 투자 프레임워크를 통해 정부는 과학적 진보를 가속화할 수 있으며, 과학자들이 모두에게 더 밝은 미래를 비추는 돌파구를 계속해서 제공할 수 있는 길을 열어줄 수 있습니다.