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AI가 획기적 발견하면 노벨상 받을까…서울서 맞붙은 석학들의 시각
뉴스보이
2026.09.20. 18:03
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2026.09.20. 18:03
노벨재단의 확고한 심사 원칙과 여전히 강조되는 인간 과학자의 책임
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2026년 9월 20일 서울 코엑스에서 ‘노벨프라이즈 다이얼로그’가 열려 AI 시대 과학의 미래가 논의됨.
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AI의 독자적인 획기적 성과에 대한 노벨상 수여 가능성을 두고 참석한 노벨상 수상자 3인의 전망이 엇갈림.
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반면 노벨재단 측은 AI 대두와 무관하게 인류 기여와 최초 수행자 식별이라는 심사 원칙을 고수한다고 밝힘.
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또한 석학들은 AI가 연구 속도를 높여도 질문 제기와 창의적 활용, 결과 책임은 인간 과학자의 몫이라고 강조함.
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나아가 미래 교육 방향으로 AI 활용 역량과 함께 기초 과학 학문에 대한 깊이 있는 학습 필요성을 제시함.
AI가 과학적 발견을 이끌 때 노벨상은 무엇을 평가하는가
서울에서 왜 AI의 노벨상 수여 여부가 논쟁이 되었나
노벨재단 정관과 심사 기준은 AI 성과를 어떻게 판단하는가
AI 도구화 속에서 인간 과학자에게 요구되는 핵심 역량은 무엇인가
서울에서 왜 AI의 노벨상 수여 여부가 논쟁이 되었나
•
2026년 9월 20일 서울 코엑스에서 열린 학술 행사에서 노벨상 수상자들은 인공지능의 노벨상 수상 가능성을 두고 서로 다른 전망을 내놓았습니다. 한국과학기술한림원과 노벨프라이즈 아웃리치가 주최한 이번 논의에서는 인공지능이 거둔 과학적 난제 해결 성과를 어떻게 평가할 것인지가 핵심 쟁점으로 떠올랐습니다.
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크레이그 멜로 교수는 인공지능이 혁신적인 신약을 개발해 질병을 극복한다면 인류와 기술 모두의 승리이자 노벨상으로 기릴 만한 성과라고 평가했습니다. 반면 브라이언 슈밋 교수는 인공지능의 단독 수상 가능성에 선을 그었고, 데이비드 맥밀런 교수 역시 인공지능 배후에서 연구를 지시한 인간이 기여를 주장할 것이라는 현실적 한계를 짚었습니다.
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이러한 논쟁은 2024년 머신러닝 기초 연구와 단백질 구조 예측 분야에 사상 처음으로 노벨 물리학상과 화학상이 수여되면서 본격화되었습니다. 당시 과학계에서는 계산 과학 도구의 개발 성과를 전통 기초과학상으로 기리는 것이 적절한지를 두고 깊이 있는 토론이 이어졌습니다.
노벨재단 정관과 심사 기준은 AI 성과를 어떻게 판단하는가
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노벨재단 공식 정관 제4조에 따르면 과학 분야 노벨상은 최대 세 사람의 살아있는 개인에게만 수여될 수 있습니다. 기관이나 단체에 수여가 허용되는 노벨평화상과 달리 물리·화학·생리의학 분야는 수상 대상을 명시적으로 자연인으로 제한하고 있습니다.
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한나 스티에르네 노벨재단 사무총장은 인류에게 실질적인 혜택을 가져다준 업적을 기린다는 노벨상의 기본 원칙을 앞으로도 변함없이 지켜나가겠다고 설명했습니다. 노벨물리학상 심사위원인 에바 올손 교수 또한 기술의 발전과 상관없이 최초의 작업을 수행한 연구자를 끝까지 추적해 가려내는 심사 방식은 달라지지 않는다고 강조했습니다.
AI 도구화 속에서 인간 과학자에게 요구되는 핵심 역량은 무엇인가
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국제 학술 생태계에서도 연구의 진실성을 지키기 위해 인공지능의 저자 등재를 엄격히 금지하고 있습니다. 네이처와 사이언스를 비롯한 주요 학술지는 연구 과정에 인공지능을 활용하더라도 발생한 결과와 오류에 대한 모든 법적·윤리적 책임을 인간 연구자에게 전적으로 귀속하고 있습니다.
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천문학 분야에서 페타바이트 규모의 우주 관측 데이터를 분석해 소행성을 식별하듯 인공지능은 연구 속도를 획기적으로 높여주고 있습니다. 그러나 도출된 연구 결과의 오류를 의심하고 검증하며 올바른 질문을 던지는 역할은 여전히 인간 과학자의 고유한 영역으로 남아 있습니다.
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미래 인재 양성을 위한 교육 방향에서도 석학들의 제언은 기술 활용과 기초 학문의 균형으로 모아졌습니다. 멜로 교수는 인공지능과의 능숙한 상호작용을 권장한 반면, 슈밋 교수는 기술을 주도적으로 통제하기 위해 물리학과 화학 등 기초 과학 지식에 먼저 통달해야 한다고 당부했습니다.
서울에서 왜 AI의 노벨상 수여 여부가 논쟁이 되었나
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2026년 9월 20일 서울 코엑스에서 열린 학술 행사에서 노벨상 수상자들은 인공지능의 노벨상 수상 가능성을 두고 서로 다른 전망을 내놓았습니다. 한국과학기술한림원과 노벨프라이즈 아웃리치가 주최한 이번 논의에서는 인공지능이 거둔 과학적 난제 해결 성과를 어떻게 평가할 것인지가 핵심 쟁점으로 떠올랐습니다.
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크레이그 멜로 교수는 인공지능이 혁신적인 신약을 개발해 질병을 극복한다면 인류와 기술 모두의 승리이자 노벨상으로 기릴 만한 성과라고 평가했습니다. 반면 브라이언 슈밋 교수는 인공지능의 단독 수상 가능성에 선을 그었고, 데이비드 맥밀런 교수 역시 인공지능 배후에서 연구를 지시한 인간이 기여를 주장할 것이라는 현실적 한계를 짚었습니다.
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이러한 논쟁은 2024년 머신러닝 기초 연구와 단백질 구조 예측 분야에 사상 처음으로 노벨 물리학상과 화학상이 수여되면서 본격화되었습니다. 당시 과학계에서는 계산 과학 도구의 개발 성과를 전통 기초과학상으로 기리는 것이 적절한지를 두고 깊이 있는 토론이 이어졌습니다.
노벨재단 정관과 심사 기준은 AI 성과를 어떻게 판단하는가
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노벨재단 공식 정관 제4조에 따르면 과학 분야 노벨상은 최대 세 사람의 살아있는 개인에게만 수여될 수 있습니다. 기관이나 단체에 수여가 허용되는 노벨평화상과 달리 물리·화학·생리의학 분야는 수상 대상을 명시적으로 자연인으로 제한하고 있습니다.
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한나 스티에르네 노벨재단 사무총장은 인류에게 실질적인 혜택을 가져다준 업적을 기린다는 노벨상의 기본 원칙을 앞으로도 변함없이 지켜나가겠다고 설명했습니다. 노벨물리학상 심사위원인 에바 올손 교수 또한 기술의 발전과 상관없이 최초의 작업을 수행한 연구자를 끝까지 추적해 가려내는 심사 방식은 달라지지 않는다고 강조했습니다.
AI 도구화 속에서 인간 과학자에게 요구되는 핵심 역량은 무엇인가
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국제 학술 생태계에서도 연구의 진실성을 지키기 위해 인공지능의 저자 등재를 엄격히 금지하고 있습니다. 네이처와 사이언스를 비롯한 주요 학술지는 연구 과정에 인공지능을 활용하더라도 발생한 결과와 오류에 대한 모든 법적·윤리적 책임을 인간 연구자에게 전적으로 귀속하고 있습니다.
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천문학 분야에서 페타바이트 규모의 우주 관측 데이터를 분석해 소행성을 식별하듯 인공지능은 연구 속도를 획기적으로 높여주고 있습니다. 그러나 도출된 연구 결과의 오류를 의심하고 검증하며 올바른 질문을 던지는 역할은 여전히 인간 과학자의 고유한 영역으로 남아 있습니다.
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미래 인재 양성을 위한 교육 방향에서도 석학들의 제언은 기술 활용과 기초 학문의 균형으로 모아졌습니다. 멜로 교수는 인공지능과의 능숙한 상호작용을 권장한 반면, 슈밋 교수는 기술을 주도적으로 통제하기 위해 물리학과 화학 등 기초 과학 지식에 먼저 통달해야 한다고 당부했습니다.
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