두 가지 도망 길 중 하나로 제시된 AI for Science는, Wrapper 비즈니스와 달리 도메인 지식의 깊이가 진입 장벽 역할을 한다. GPT-Rosalind나 Sid Sijbrandij의 개인화 암 치료 사례에서 보듯, AI는 이미 생명공학, 화학, 재료과학 등에서 전문가 수준의 지식을 갖추고 있지만, 이 지식을 활용하려면 인간이 해당 분야의 언어를 배워야 한다.
흥미로운 점은, 의사와 환자의 인센티브가 충돌하는 의료 시스템에서 AI가 개인화된 정밀의료의 루프를 닫아줄 수 있다는 것이다. 더 이상 ‘1상 2상 3상’의 대규모 임상시험에 의존하지 않고, 개인의 유전체 데이터와 바이오마커를 기반으로 맞춤형 치료법을 설계하는 방법이 열리고 있다. 이는 소프트웨어 공학적 접근으로 생명 현상을 모델링할 수 있다는 증거다.
근거
“저도 그 필드를 지금 보강하려고 사실 AI 따라가는 것보다 생명공학 서적을 훨씬 많이 보고 있고 그쪽 논문을 더 많이 보는 중인데… 모델은 이미 다 알고 있는 것들이 너무 많더라고요.”
“GitLab CEO, Sid Sijbrandij라는 사람인데… 결국은 데이터를 maximize하고 그 사람의 몸에서 나올 수 있는 데이터… 유전자 시퀀싱으로 다 했거든요. biology를 온전히 소프트웨어 공학으로 바꿔서 거기에서 힌트를 찾고 솔루션을 어떻게 만들면 되겠다는 걸 했죠.”
연결된 생각
- 20260606-click-phenomenon-ai-wrapper — 대조: Science 도메인은 딸깍이 어려운 방어적 영역
- 20260606-attention-business-curation-value — 연장: Science에서도 취향과 의사결정이 중요해짐
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep98-ko-transcript