AI가 답을 주는 시대, 과학자는 무엇을 묻는가?

최근 대규모 언어모델과 데이터 기반 AI 모델은 코드 작성, 문헌 조사, 데이터 분석은 물론 예측 모델 개발에 이르기까지 과학 연구의 방식을 빠르게 바꾸고 있다. 기존의 기상 및 기후 예측 분야는 물리 지배법칙을 방정식화 하고 이를 계산하여 예측하는 수치예보 모델이 주된 도구로 활용되어 왔지만 최근 인공지능 기법의 예측 도구들이 일부 수치예보 모델보다 향상된 예측 성능을 보이고 있다. AI 기술 분야와 사회에서는 기존의 예측 방안이 본질적으로 가지고 있었던 예측 불확실성을 인공지능이 극복해 낼 수 있을 것으로 기대하며 빠르게 AI 기상 기후 예측 모델로의 전환을 진행하고 있다. 이 과정에서 기존의 대기과학 분야 전문가의 역할보다 인공지능 전문가의 역할이 대두되고 있다. 이러한 변화 속에서 "전문 지식을 갖춘 과학자는 여전히 필요한가"라는 질문이 제기된다. 본 연구에서는 AI가 잘하는 일과 여전히 어려워하는 일을 구분하고, 물리적 일관성 검증, 학습 데이터 범위를 벗어난 상황의 판단, 결과의 해석과 책임, 의미 있는 연구 질문의 설정이라는 관점에서 domain knowledge의 역할을 논의한다. 또한 AI를 단순한 도구가 아닌 연구 파트너로 활용하기 위해 과학자가 갖추어야 할 역량과 연구·교육 체계의 방향을 함께 제안하고자 한다.