[뉴스스페이스=이종화 기자] 인공지능(AI)이 과학 연구실의 문을 두드리며 초급 과학자들의 자리까지 위협하고 있다.

nature.com, npr.org, cnbc.com, science.org, budgetlab.yale, adpresearch에 따르면, AI는 이미 코드 작성과 데이터 분석 같은 기본 업무를 넘어 일부 연구 프로그래머 직위를 '쓸모없게' 만들었으며, 이는 대학원생과 박사후연구원 채용 감소로 이어지고 있다. 이러한 변화는 단순한 기술 혁신이 아니라, 인간 지성의 본질을 재정의하는 철학적 도전으로, 고대 프로메테우스의 불처럼 AI가 인간의 창조 불꽃을 훔쳐갈지 모른다는 공포를 불러일으킨다.
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AI의 파괴력은 컴퓨터 모델링과 시뮬레이션 분야에서 가장 두드러진다. MIT의 자오 쉬안허 교수는 "AI가 초급 과학자들보다 일을 훨씬 잘 수행한다"며, "이러한 기본 역할이 이미 사라지고 있다"고 지적했다. 스탠퍼드 대학의 브라이언 히에 계산 생물학자도 "연구 프로그래머 채용이 AI 등장으로 불필요해졌다"고 밝혔으며, 위스콘신-매디슨 대학의 한나 웨이먼트-스틸은 "5년 전이라면 채용했을 직원을 이제 AI로 대체한다"고 증언했다.
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객관적 수치 역시 이같은 현실을 뒷받침한다. 스탠퍼드 연구팀의 2025년 분석에 따르면, AI 도입 기업에서 주니어 고용이 비도입 기업 대비 급감했으며, 22~25세 AI 노출 직종에서 고용이 13% 상대적으로 하락했다. 미국 번역가 협회의 과학기술 분과 회원은 AI 번역기 확산으로 2년 반 만에 26% 줄었고, 미국에서 2023년 이후 2만8,000개 번역 일자리가 사라졌다.

한국에서도 한국은행 보고서가 27% 노동자(약 700만명)가 AI로 일자리 상실 위기에 처했다고 경고했으며, 전문·과학기술서비스업 취업자가 1년 새 9만8,000명 감소해 2013년 이후 최대 낙폭을 기록했다.

문화적으로 이는 '로봇의 반란' SF가 현실화된 순간이다. 과거 공상과학 소설에서 기계가 인간 노동자를 대체하던 디스토피아가, 이제 연구실에서 펼쳐지며 '지식 노동의 프롤레타리아화'를 초래한다. 텍사스대 클라우스 빌케는 "이러한 초급 일자리 붕괴가 인재 공급망을 무너뜨려 장기 쇠퇴를 부를 수 있다"고 우려했다.
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AI의 급격한 발전으로 우선적으로 순수 인지 작업이 가장 먼저 사라질 전망이다. 버지니아대 안톤 코리넥 경제학자는 "전통적 과학 연구와 밀접한 이러한 일자리가 AI에 대체될 것"이라고 단언하며, "수학자들조차 내년 영향권에 들 것"이라고 예측했다. MIT 연구는 AI가 이미 미국 노동력 11.7%($1.2조 임금)에 해당하는 직무를 대체 가능하다고 밝혔으며, 금융·의료·전문서비스 분야에서 두드러진다.

한국 통계청 연구는 챗GPT 등 AI로 대체 가능한 일자리가 277만개(전체 9.8%)에 달하며, 보완 가능한 454만개(16%)를 넘어선다고 분석했다. 한국은행은 12% 노동자(340만명)가 고위험군이며, 여성·청년·고학력자가 가장 취약하다고 지적했다.

옥스퍼드AI 연구는 56.5% 한국 AI 도입 기업이 기존 업무를 대체했다고 응답했다. 이 수치는 AI가 단순 자동화가 아닌, 인간 고유의 '추론' 영역을 침투함을 보여주며, 플라톤의 이데아처럼 추상적 사고마저 알고리즘화되는 시대를 예고한다.

반면 습식 실험실(액체, 화학물질, 생물학적 샘플 등을 다루는 실제 실험을 수행하는 연구 공간) 실험 기술자와 초기 연구자들은 상대적으로 안전하다. 런던대 조너선 오펜하임 양자물리학자는 AI가 결과 해석에 취약해 실험주의자 업무에 미치기까지 시간이 걸린다고 봤다. 2026년 2월 구조생물학 연구는 알파폴드2에도 불구하고 노동집약적 수동 단백질 이미징이 여전하며, 인간의 '비교 우위' 영역으로 전환됐다고 밝혔다.
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그러나 이 역시 일시적이다. 스탠퍼드 연구는 AI 사용 과학자들이 논문 3배, 인용 5배로 증가했으나 연구 폭이 좁아진 반면, 전체 과학 발전은 둔화됐다고 지적했다. 한국 고용노동부 데이터는 25~29세 전문서비스 고용이 3만8,000명 줄었으며, AI 고노출 분야에서 청년 실업 98.6%가 발생했다. 이는 니체의 '초인' 철학처럼, AI 시대에 적응한 '하이브리드 인간'만이 생존할 수 있음을 시사한다.

AI는 연구 아이디어 창출 같은 고차원 작업에서 아직 한계가 있다. 오펜하임은 AI가 '새로운 아이디어'를 제시 못한다며, 위스콘신대 카루 산카라링감은 인간-AI 결합(프롬프트 설계)이 최선이라고 강조했다. UCLA 테런스 타오는 "적응하면 생존하고 번영할 수 있다"고 낙관했다.
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문화적으로 이는 르네상스처럼 새로운 통합을 요구한다. 콜롬비아대 교수는 2026년까지 AI가 박사급 연구를 대체할 수 있으나, 30% 과학자가 이미 AI를 은밀히 사용하며 44% 발견 증가를 봤다고 밝혔다. 한국에서도 AI가 GDP 하락을 16.5%에서 5.9%로 완화할 잠재력이 있지만, 불평등 확대 우려가 크다.

결국 AI는 파괴자가 아닌 촉매로, 인간의 '무의식적 직관'을 자극해 과학의 황금기를 열 수 있다. 그러나 무작정 적응이 아닌, 윤리적 통제를 전제로 한 '인간 중심 AI'가 핵심 과제가 될 것이다.