인공지능은 실험실에서 발견을 가속화하지만, 그 사회적 영향은 불편한 질문을 제기합니다. 연구 시간 단축이 축하받는 동안, 이러한 도구에 대한 접근과 필요한 교육은 여전히 소수의 특권으로 남아 있습니다. 기술 발전은 시스템 밖에 있는 사람들을 통합하기 위한 정책보다 더 빠르게 진행됩니다.
과학 자동화의 숨겨진 비용 🔬
연구에 적용된 AI는 이전에는 인간의 수주 작업이 필요했던 방대한 데이터를 처리하고 몇 분 만에 결과를 예측할 수 있게 해줍니다. 그러나 이러한 효율성의 도약은 대체된 기술자와 과학자들을 재교육할 계획을 수반하지 않습니다. 또한 신약이나 신소재와 같은 새로운 발견이 자원이 부족한 지역사회에 도달할 것이라는 보장도 없습니다. 디지털 격차는 과학적 격차로 변모하고 있습니다.
다른 이들이 밖에서 지켜보는 동안 효율성을 축하하며 🤖
AI가 인턴이 몇 달 동안 고생했을 일을 몇 초 만에 해결하는 것을 우리가 박수 치면서도, 그 인턴에게 새 기계를 다루는 무료 강좌를 제공하는 사람은 아무도 없다는 것이 흥미롭습니다. 다음 단계는 AI가 논문을 발표하고 인간 연구원이 화장실 사용 허가를 받아야 하는 상황이 올 것입니다. 그동안 이익은 가상의 구름 속에 쌓이고, 실제 문제는 땅에 남아 있습니다.