Noah Smith
· Noahpinion
· 2026년 3월 2일, 08:02
· ⏱ 28 분 소요
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요약
Noah Smith는 현재 AI가 인간 수준의 추론과 컴퓨터의 초능력(속도, 메모리, 지치지 않음)을 결합하여 이미 초지능을 구성하고 있으며, 수학, 물리학, 생물학, 사회 과학 전반에 걸쳐 과학적 발견을 적극적으로 가속화하고 있다고 주장합니다. 이는 과학적 진전의 병목이 인간 인지에서 AI 규모로 전환되고 있음을 의미하며, 연구 집약적 분야의 생산성 향상과 AI 도구 및 자동화 실험실을 공급하는 기업에 중대한 영향을 미칩니다.
•AI는 2025년 10월 이후 약 100개의 Erdős 문제를 해결했으며, 많은 경우 자동화된 문헌 검색을 통해, 일부는 독창적인 증명을 통해 해결했습니다(Terence Tao에 따름).
•Tao는 AI가 수학에 대한 새로운 '스케일링' 접근 방식을 가능하게 한다고 설명합니다: 20가지 기술로 1,000개의 문제를 훑어 저연차 과일을 따는 것, 인간은 절대 하지 않는 방식입니다.
•Google DeepMind의 내부 모델 'Aletheia'는 4개의 Erdős 문제를 자율적으로 해결했으며, 알고리즘, 경제학, 물리학 분야의 출판 가능한 논문에 기여했습니다.
•자율 연구소에 연결된 AI(Google과 Ginkgo)는 단백질 생산 비용을 40% 절감하고 전통적인 실험실 작업 150년을 몇 주로 압축했습니다.
•AI 도구(Claude Code, Gemini Deep Think)는 '지치지 않는 연구 보조원' 역할을 하여 증명 확인, 오류 발견, 문헌 종합, 과학자들의 잡무 자동화를 수행하고 있습니다.
•사회 과학에서는 비용이 급격히 감소하고 있습니다: AI는 몇 시간 만에 출판 가능한 품질의 논문을 생성할 수 있으며, Paul Novosad 및 Yascha Mounk와 같은 연구자들은 최소한의 인간 입력으로 최상위 저널 수준의 결과물을 보고하고 있습니다.
•'지식의 부담' — 인간이 기존 문헌을 숙달하는 데 필요한 시간 증가 —은 AI가 여러 분야를 즉시 종합하는 능력으로 인해 산산조각나고 있습니다.
•Smith는 AI의 초지능이 인간을 뛰어넘는 취향/판단이 아니라, 대략 인간 수준의 추론에 2022년 이전의 컴퓨터 초능력(속도, 메모리, 규모)을 결합한 데서 비롯된다고 지적합니다.
기사는 Google과 Ginkgo Bioworks의 협력을 명시적으로 설명하며, 자율 실험실에 연결된 GPT-5가 단백질 생산 비용을 40% 절감하고 150년의 작업을 몇 주로 압축했습니다.
기사는 Google과 Ginkgo Bioworks의 협력을 명시적으로 설명하며, 자율 실험실에 연결된 GPT-5가 단백질 생산 비용을 40% 절감하고 150년의 작업을 몇 주로 압축했습니다. 이는 Ginkgo의 PaaS(플랫폼 서비스) 모델을 검증하고 AI 기반 합성생물학의 상업적 채택이 증가하고 있음을 시사합니다.
리스크: Google에 대한 파트너십 의존성; Ginkgo의 매출은 여전히 적고 수익성 경로는 불확실.
기사는 구글 딥마인드의 AI 혁신(Gemini Deep Think, 수학 문제 해결하는 Aletheia, Ginkgo와의 자율 연구소 파트너십)을 현재 AI가 이미
기사는 구글 딥마인드의 AI 혁신(Gemini Deep Think, 수학 문제 해결하는 Aletheia, Ginkgo와의 자율 연구소 파트너십)을 현재 AI가 이미 초지능이며 과학 가속화를 주도하고 있다는 증거로 반복 강조. 이 내러티브에서 AI 리더로서 구글의 위치는 기업/클라우드 수요 증가와 긍정적인 과학적 평판의 혜택을 받음.
리스크: AI 안전에 대한 규제 조사 및 오픈소스 모델 또는 다른 하이퍼스케일러와의 잠재적 경쟁.
This newsletter, published March 02, 2026,
features Noah Smith
discussing DNA, GOOGL.
2 trade ideas extracted by AI with direction and confidence scoring.