저자는 AI의 급속한 발전이 불러온 불안감을 돌아본다. 지식의 폭과 효율성에서 기계가 개인을 압도하는 만큼, 중요한 경쟁력은 좋은 질문을 고르는 능력, 독점적인 데이터, 실험과 검증 역량, 학제 간 실행력, 그리고 변화에 맞춰 신속히 방향을 조정하는 능력이라고 본다. 현재 AI를 학문 발전에 어떻게 활용할지 모색하는 한편, 전직을 고민하기도 하지만 문제를 인식하고 변화를 시도하는 것만으로도 진전이라고 여긴다. CCP4 Shanghai School에 참여해 결정학에 대한 이해가 깊어졌지만, 자신이 공유할 수 있는 내용은 제한적이고 공식 튜토리얼도 이미 잘 갖춰져 있다고 느꼈다. 진로 측면에서는 구조생물학만으로는 경쟁력이 부족하다고 판단해, 본업에서 크게 벗어나지 않는 선에서 AI를 활용해 분자동역학, 분자 도킹, 가상 스크리닝 등 계산생물학을 탐구할 계획이다.
반년 만에, 최근에 생각해 온 것들을 이야기해 보려고 합니다.
AI 시대
최근 반년간 글을 거의 올리지 못했습니다. 여행 글이든 학술 글이든요. 너무 바빠서 시간이 없었다고 핑계를 댈 수도 있습니다. 그것도 사실이긴 합니다. 하지만 가장 큰 이유는 지금의 저로선 높은 수준이면서도 대체 불가능한 콘텐츠를 쓰기 어렵다는 점입니다.
사진 없는 여행기는 좋은 여행기가 아니죠. 저는 사진 보정에 꽂힌 사람이라, 보정하고 고르는 데만 꽤 많은 시간이 듭니다. 그래서 몇 번의 여행 사진은 아직도 손도 못 대고 있습니다. 게다가 여행기를 올리는 것은 어디까지나 제 삶의 기록일 뿐인데, 다른 사람들이 제 여행기에서 얻을 수 있는 게 너무 적다고 생각합니다. 제 여행기를 읽을 시간에 차라리 샤오홍슈에서 검색해 보는 편이 훨씬 더 포괄적이죠(어차피 그걸 전문으로 하는 분들도 있으니까요).
학술 콘텐츠 작성은 더 골치 아픕니다. ChatGPT 3.5가 공개된 게 대략 3년 전쯤이었는데, 그때의 생성형 AI는 온갖 환각으로 가득 차 있어서 전혀 믿을 수 없었습니다. 인터넷 연결도 안 돼서 내용을 검증할 수도 없었고요. 사고 능력이 없어 논리도 자주 뒤죽박죽이었죠. 그래서 출력물은 기본적으로 신뢰하기 어려워서, AI 냄새가 물씬 나는 글을 쓰는 데나 쓸 수 있었습니다.
하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌습니다. 코딩 분야에서는 Cursor와 Claude Code가 너무 강력하고, 각종 MCP 활용도 눈이 어지러울 정도입니다. 이미지 생성 분야에서 Nano Banana도 정말 감탄스럽고요. 연구 분야에서도 인터넷 검색과 사고 능력을 갖춘 ChatGPT가 이미 큰 도움이 되고 있습니다. 지금의 AI는 정말 강력해서, 한 달에 20달러만 내면 개인의 경쟁력을 크게 끌어올릴 수 있다는 생각이 듭니다.
2년 전만 해도 뉴스에서 '일부러 업무에 AI를 쓰지 않는다'는 사람들의 이야기를 자주 볼 수 있었고, 회사에서도 이에 대해 아무런 요구가 없었습니다. 하지만 요즘은 AI를 쓰지 않는 직원은 어떤 회사에서도 환영받기 어렵고, 오히려 눈밖에 나기도 합니다. AI의 발전 속도가 기대에 훨씬 못 미친다는 말도 있지만, 사실 ChatGPT가 나온 지 고작 3년밖에 안 됐습니다. AI가 너무 빨리 발전해서 얼마 지나지 않아 쏟아지는 새로운 지식을 따라가기 벅찰 정도이고, 또 얼마 지나지 않아 업계를 바꿔놓는 제품(Cursor, Nano Banana 등)이 나옵니다. 이런 속도 때문에 자꾸 시대에 뒤처지는 느낌이 들고, 이번 물결 속에서 기회를 놓치거나 심지어 일자리까지 잃게 되는 건 아닐까 두렵습니다(확률은 정말 낮지만요).
그러다 보니 떠오르는 질문이 하나 있습니다. 이 시대에 나의 해자는 대체 무엇일까? 최근 저를 불안하게 만드는 문제입니다.
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해자는 '올바른 문제 선택 + 독점적 데이터·샘플 확보 + 확장 가능한 실험/계산 플랫폼 구축 + 엄격한 검증과 규정 준수 + 학제 간 통합 실행력'에서 나옵니다. AI는 가속기일 뿐이며, '문제 선택, 인과 추론, 실험의 제약과 품질 체계'가 대체 불가능성을 결정합니다.
지식의 양이나 독서 속도 같은 건 기계의 처리량이 너무 높아서 인간이 아무리 해도 따라잡을 수 없습니다. 같은 질문을 박사과정생과 AI에게 던지면, 지금은 AI의 답변이 대체로 더 포괄적이고 완성도가 높습니다. 그런데 이런 기계는 20달러만 내면 쓸 수 있는 반면, 인간은 20년 넘게 훈련해야 하죠. 생각할수록 비관적이 됩니다. 그렇기에 AI를 어떻게 잘 활용할지 고민하지 않을 수 없습니다.
최근에라오뤄(老罗)와 빨간 셔츠 아저씨(红衣大叔)의 팟캐스트를 막 다 봤는데, 거기서도 이른바 해자 문제가 여러 차례 언급됐고, 논의의 대상은 주로 기업이었습니다. 빨간 셔츠 아저씨의 견해는 '전략을 제때 조정할 수 있다는 것 자체가 한 기업의 해자'라는 것이었습니다. 이걸 개인의 발전에 대입해 보면, 제 생각에도 일리가 있습니다.
아쉽게도 지금까지 제 'AI for academic career' 탐색은 ChatGPT와 대화하는 단계에 머물러 있을 뿐입니다. 생각하면 할수록 아예 그만두고 다른 업계로 들어가야 하는 게 아닌가 싶기도 합니다. 그래서 한동안 불안하기도 했고, 사실 지금도 딱히 좋은 방법이 없습니다. 하지만 다시 생각해 보면, 이 사실을 깨닫고 변화를 시도한다는 것 자체가 꽤 괜찮은 일이긴 하네요.
첫날 오전 강의만 들어도 얻는 게 많았습니다. 그래서 10일간의 Lecture를 거의 빠짐없이 들었고, 며칠간은 Tutorial에도 끼어 들어갔습니다. 확실히 얻은 게 많아서 결정학에 대해 더 깊이 이해하게 됐습니다. 이런 지식이 없어도 단백질 결정 구조를 풀고 제출까지는 무난히 할 수 있지만, 어쩐지 훈련이 부족하다는 느낌이 들었습니다.
이번 회의에서 배운 내용을 정리해서 공유할까도 생각했지만, 새 폴더를 만들고 보니 공유할 만한 내용이 정말 한정적이더군요. 한편으로는 저도 겉핥기일 뿐이고, 그나마 다른 사람들보다 조금 더 아는 정도일 뿐입니다. 앞으로 결정학을 제대로 다뤄볼 기회가 거의 없을 것 같아서 아쉽기도 하고요. 다른 한편으로 CCP4 공식 튜토리얼이 이미 상세하게 잘 나와 있어서, 바퀴를 다시 발명하는 짓을 하고 싶지도 않습니다. 이런 글은 의미가 크지 않으니 다른 곳에 시간을 쓰는 게 낫겠다 싶어서 결국 폴더를 다시 삭제했습니다.
물론, 저와 나누고 싶은 이야기가 있으시다면 언제든 연락 주세요. 정말 환영합니다.
계산생물학 or 생물정보학
이것도 최근에 고민하고 있는 문제입니다.
구조생물학만 하는 것은 이제 좀 한계가 느껴집니다. 우선 구조 자체가 좋은 도구이긴 하지만, 많은 경우 그걸로 설명할 수 있는 문제가 그리 많지 않습니다. 또 경쟁력을 계속 유지하려면 두 가지를 반드시 고려해야 한다고 생각합니다. 하나는 스킬 트리를 더 많이 찍는 것이고, 다른 하나는 신약 개발 쪽으로 방향을 잡는 것입니다. 그렇지 않고 구조생물학만 하다 보면 응용으로 나아가지 못해 기회를 많이 놓칠 것 같습니다.
주변에 생물정보학을 하는 친구들이 꽤 있습니다. 그들의 삶의 방식이 꽤 부럽고, 생물정보학 쪽 선배들의 진로도 나쁘지 않아서, 생물정보학과 구조생물학을 결합할 수는 없을까 고민하게 됩니다.
하지만 탐색해 본 결과는 조금 아쉬웠습니다. 생물정보학과 구조생물학의 교차점은 정말 제한적인 반면, 계산생물학은 아주 잘 맞을 것 같았습니다. 그래서 계산생물학이라는 늪에 한번 빠져보기로 했습니다. 그 범위는 다음과 같습니다(이에 국한되지는 않지만):
분자 동역학 시뮬레이션
분자 도킹/가상 스크리닝
더 깊은 분야는 일단 건드리지 않으려고 합니다. 어차피 본업은 구조생물학이니까요. 본말이 전도되는 일을 피하고 싶습니다. 뭔가 재미있는 것을 만들어낼 기회가 있을지 지켜보려고 합니다.
물론, 이런 것들도 Powered by AI로 할 생각입니다. 그러면 훨씬 더 빠르니까요.
마무리
아직 이야기할 게 꽤 많이 남은 것 같은데, 이제 더는 쓸 힘이 없네요. 일단 여기까지 하고, 다음 글은 언제 쓸지 저도 아직 모릅니다.
오랜만이에요
반년 만에, 최근에 생각해 온 것들을 이야기해 보려고 합니다.
AI 시대
최근 반년간 글을 거의 올리지 못했습니다. 여행 글이든 학술 글이든요. 너무 바빠서 시간이 없었다고 핑계를 댈 수도 있습니다. 그것도 사실이긴 합니다. 하지만 가장 큰 이유는 지금의 저로선 높은 수준이면서도 대체 불가능한 콘텐츠를 쓰기 어렵다는 점입니다.
사진 없는 여행기는 좋은 여행기가 아니죠. 저는 사진 보정에 꽂힌 사람이라, 보정하고 고르는 데만 꽤 많은 시간이 듭니다. 그래서 몇 번의 여행 사진은 아직도 손도 못 대고 있습니다. 게다가 여행기를 올리는 것은 어디까지나 제 삶의 기록일 뿐인데, 다른 사람들이 제 여행기에서 얻을 수 있는 게 너무 적다고 생각합니다. 제 여행기를 읽을 시간에 차라리 샤오홍슈에서 검색해 보는 편이 훨씬 더 포괄적이죠(어차피 그걸 전문으로 하는 분들도 있으니까요).
학술 콘텐츠 작성은 더 골치 아픕니다. ChatGPT 3.5가 공개된 게 대략 3년 전쯤이었는데, 그때의 생성형 AI는 온갖 환각으로 가득 차 있어서 전혀 믿을 수 없었습니다. 인터넷 연결도 안 돼서 내용을 검증할 수도 없었고요. 사고 능력이 없어 논리도 자주 뒤죽박죽이었죠. 그래서 출력물은 기본적으로 신뢰하기 어려워서, AI 냄새가 물씬 나는 글을 쓰는 데나 쓸 수 있었습니다.
하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌습니다. 코딩 분야에서는 Cursor와 Claude Code가 너무 강력하고, 각종 MCP 활용도 눈이 어지러울 정도입니다. 이미지 생성 분야에서 Nano Banana도 정말 감탄스럽고요. 연구 분야에서도 인터넷 검색과 사고 능력을 갖춘 ChatGPT가 이미 큰 도움이 되고 있습니다. 지금의 AI는 정말 강력해서, 한 달에 20달러만 내면 개인의 경쟁력을 크게 끌어올릴 수 있다는 생각이 듭니다.
2년 전만 해도 뉴스에서 '일부러 업무에 AI를 쓰지 않는다'는 사람들의 이야기를 자주 볼 수 있었고, 회사에서도 이에 대해 아무런 요구가 없었습니다. 하지만 요즘은 AI를 쓰지 않는 직원은 어떤 회사에서도 환영받기 어렵고, 오히려 눈밖에 나기도 합니다. AI의 발전 속도가 기대에 훨씬 못 미친다는 말도 있지만, 사실 ChatGPT가 나온 지 고작 3년밖에 안 됐습니다. AI가 너무 빨리 발전해서 얼마 지나지 않아 쏟아지는 새로운 지식을 따라가기 벅찰 정도이고, 또 얼마 지나지 않아 업계를 바꿔놓는 제품(Cursor, Nano Banana 등)이 나옵니다. 이런 속도 때문에 자꾸 시대에 뒤처지는 느낌이 들고, 이번 물결 속에서 기회를 놓치거나 심지어 일자리까지 잃게 되는 건 아닐까 두렵습니다(확률은 정말 낮지만요).
그러다 보니 떠오르는 질문이 하나 있습니다. 이 시대에 나의 해자는 대체 무엇일까? 최근 저를 불안하게 만드는 문제입니다.
지식의 양이나 독서 속도 같은 건 기계의 처리량이 너무 높아서 인간이 아무리 해도 따라잡을 수 없습니다. 같은 질문을 박사과정생과 AI에게 던지면, 지금은 AI의 답변이 대체로 더 포괄적이고 완성도가 높습니다. 그런데 이런 기계는 20달러만 내면 쓸 수 있는 반면, 인간은 20년 넘게 훈련해야 하죠. 생각할수록 비관적이 됩니다. 그렇기에 AI를 어떻게 잘 활용할지 고민하지 않을 수 없습니다.
최근에라오뤄(老罗)와 빨간 셔츠 아저씨(红衣大叔)의 팟캐스트를 막 다 봤는데, 거기서도 이른바 해자 문제가 여러 차례 언급됐고, 논의의 대상은 주로 기업이었습니다. 빨간 셔츠 아저씨의 견해는 '전략을 제때 조정할 수 있다는 것 자체가 한 기업의 해자'라는 것이었습니다. 이걸 개인의 발전에 대입해 보면, 제 생각에도 일리가 있습니다.
아쉽게도 지금까지 제 'AI for academic career' 탐색은 ChatGPT와 대화하는 단계에 머물러 있을 뿐입니다. 생각하면 할수록 아예 그만두고 다른 업계로 들어가야 하는 게 아닌가 싶기도 합니다. 그래서 한동안 불안하기도 했고, 사실 지금도 딱히 좋은 방법이 없습니다. 하지만 다시 생각해 보면, 이 사실을 깨닫고 변화를 시도한다는 것 자체가 꽤 괜찮은 일이긴 하네요.
CCP4 Shanghai School
듣기로는지난번 CCP4 Shanghai School이 5년 전이었다고 합니다. 이번에 참가하게 된 것도 우연이었는데, 마침 가까운 곳에서 열려서 정말 귀한 기회였습니다.
첫날 오전 강의만 들어도 얻는 게 많았습니다. 그래서 10일간의 Lecture를 거의 빠짐없이 들었고, 며칠간은 Tutorial에도 끼어 들어갔습니다. 확실히 얻은 게 많아서 결정학에 대해 더 깊이 이해하게 됐습니다. 이런 지식이 없어도 단백질 결정 구조를 풀고 제출까지는 무난히 할 수 있지만, 어쩐지 훈련이 부족하다는 느낌이 들었습니다.
이번 회의에서 배운 내용을 정리해서 공유할까도 생각했지만, 새 폴더를 만들고 보니 공유할 만한 내용이 정말 한정적이더군요. 한편으로는 저도 겉핥기일 뿐이고, 그나마 다른 사람들보다 조금 더 아는 정도일 뿐입니다. 앞으로 결정학을 제대로 다뤄볼 기회가 거의 없을 것 같아서 아쉽기도 하고요. 다른 한편으로 CCP4 공식 튜토리얼이 이미 상세하게 잘 나와 있어서, 바퀴를 다시 발명하는 짓을 하고 싶지도 않습니다. 이런 글은 의미가 크지 않으니 다른 곳에 시간을 쓰는 게 낫겠다 싶어서 결국 폴더를 다시 삭제했습니다.
물론, 저와 나누고 싶은 이야기가 있으시다면 언제든 연락 주세요. 정말 환영합니다.
계산생물학 or 생물정보학
이것도 최근에 고민하고 있는 문제입니다.
구조생물학만 하는 것은 이제 좀 한계가 느껴집니다. 우선 구조 자체가 좋은 도구이긴 하지만, 많은 경우 그걸로 설명할 수 있는 문제가 그리 많지 않습니다. 또 경쟁력을 계속 유지하려면 두 가지를 반드시 고려해야 한다고 생각합니다. 하나는 스킬 트리를 더 많이 찍는 것이고, 다른 하나는 신약 개발 쪽으로 방향을 잡는 것입니다. 그렇지 않고 구조생물학만 하다 보면 응용으로 나아가지 못해 기회를 많이 놓칠 것 같습니다.
주변에 생물정보학을 하는 친구들이 꽤 있습니다. 그들의 삶의 방식이 꽤 부럽고, 생물정보학 쪽 선배들의 진로도 나쁘지 않아서, 생물정보학과 구조생물학을 결합할 수는 없을까 고민하게 됩니다.
하지만 탐색해 본 결과는 조금 아쉬웠습니다. 생물정보학과 구조생물학의 교차점은 정말 제한적인 반면, 계산생물학은 아주 잘 맞을 것 같았습니다. 그래서 계산생물학이라는 늪에 한번 빠져보기로 했습니다. 그 범위는 다음과 같습니다(이에 국한되지는 않지만):
더 깊은 분야는 일단 건드리지 않으려고 합니다. 어차피 본업은 구조생물학이니까요. 본말이 전도되는 일을 피하고 싶습니다. 뭔가 재미있는 것을 만들어낼 기회가 있을지 지켜보려고 합니다.
물론, 이런 것들도 Powered by AI로 할 생각입니다. 그러면 훨씬 더 빠르니까요.
마무리
아직 이야기할 게 꽤 많이 남은 것 같은데, 이제 더는 쓸 힘이 없네요. 일단 여기까지 하고, 다음 글은 언제 쓸지 저도 아직 모릅니다.