실제 조사 결과, 1018명의 과학자는 AI 도구를 응답한 뒤 이전보다 44%는 더 많은 신소재 후보군을 발견했고, 특허 출원은 39% 증가했으며, 프로토타입 개발까지 이어진 건 17% 늘어났다고 한다. AI 도구를 이용하면 과학자들이 이전보다 훨씬 많은 신소재를 개발할 수 있게 된 셈이다.
에이단 또한 이런 결과에 "약간 놀랐다"며 "AI는 기껏해야 새 발견의 보조를 맞추거나 쓸모없는 데이터나 양산할 줄 알았는데, 실제로는 실험실 생산성에 훨씬 긍정적"이었다고 전했다.
그러나 AI 도구에는 부정적 효과도 있었다. 다만 부정적 효과 또한 연구자들이 예상치 못한 방식으로 벌어졌다. 바로 직무에 대한 '흥미도'였다. 전체 응답자 10명 중 8명은 AI 도구 사용 후 "작업에 대한 만족도가 떨어졌다"고 응답했다. 신소재 개발에서 가장 흥미로운 작업은 새로운 화학식을 고안하고 실제 실험으로 옮기는 과정인데, 이 과정을 AI가 완전히 자동화했기 때문이다.
즉, AI는 지루한 작업의 수를 줄인 대신 과학자들이 가장 즐기는 작업만 대체한 셈이다. 한 과학자는 에이단에게 "대학 시절 받은 교육이 쓸모없게 느껴졌다"고 토로하기도 했다.
또 AI 이용은 재능 있는 과학자와 그렇지 못한 과학자 사이의 빈부 격차도 심화했다. 상위 10%의 실적을 갖춘 과학자들은 AI가 제안한 화합물 중 가장 성공적인 레시피를 고르는 데 탁월했으며, 덕분에 작업 능률도 훨씬 높아졌다. 그러나 하위권에 속하는 과학자들은 거의 개선 효과를 볼 수 없었다. 이에 대해 에이단은 "어쩌면 사람들은 AI에 영원히 불만족을 느낄 수도 있다는 것"이라고 지적했다.
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