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스탠퍼드 HAI 논의는 AI가 과학 발견을 가속할 수 있지만, 학문적 가치·창의적 도약·검증 가능한 이해를 인간 중심으로 재설계해야 한다고 강조한다.

과학은 AI로 완전히 바뀌기보다, Gemini for Science와 Co scientist 같은 도구를 통해 과학자가 질문을 정의하고 가설을 탐색·검증하는 방식이 크게 확장되는 방향으로 바뀐다.

Google Research는 I/O 2026에서 Gemini for Science, 의료 AI, 엣지 AI 하드웨어, 재난 예측 모델을 통해 AI가 과학·보건·기후 대응의 실제 발견과 의사결정을 가속하는 방향을 제시했다.

AI 시대에 꼭 배워야 할 것은 알파고식 학습 원리를 이해하는 과학·수학 기초, 그리고 AI 도구를 직접 실험하며 좋은 질문을 설계하는 능력이다.

Google Research는 Gemini로 과학 코드를 작성·최적화하는 ERA를 Nature 논문으로 공개하고, 이를 바탕으로 한 Computational Discovery를 Google Labs의 신뢰 테스터 프로그램을 통해 확장하기 시작했다.

지속 학습, 장기 추론, 기억의 일부 측면은 아직 해결되지 않았고, 이런 능력들은 AGI에 필수적인 구성 요소로 남아 있다