10월 17일, 광화 사상력 포럼에서 중국과학원 학회원이자 베이징대학교 강사 교수인 에위난은 인공지능은 본질적으로 “수학 + 컴퓨터 공학”이며, 연구의 진입장벽을 크게 낮추고 “연구의 평등화”를 촉진할 것이라고 말했습니다. 그는 “미래의 민간 과학자들이 연구의 주력이 될 것”이라고 예측하며, 개방된 실험실과 클라우드 서비스를 통해 “아이디어와 능력을 가진 모든 팀과 개인이 기술 혁신에 참여할 수 있을 것”이라고 말했습니다.
오베난은 기업이 실제 생산을 하면서 원초적인 혁신이 부족하여 관리나 가격 등의 측면에서만 경쟁할 수밖에 없으며, “내전의 근본 원인은 혁신 능력이 부족하기 때문”이라고 지적했다. 그는 고급 산업 소프트웨어와 고급 공작기계 수치 제어 시스템이 현재 사람에 의해 제한되고 있다고 생각하지만, “지금은 비교적 짧은 시간 내에 자율적으로 관리할 수 있으며, 심지어 ‘길을 바꿔서 추월하기’도 가능하다. AI 기반의 산업 소프트웨어 체계를 구축할 수 있으며, 원칙적으로는 지멘스와 비교할 수 있을 뿐만 아니라 지멘스를 넘어서는 체계를 1~2년 내에 만들 수 있다.”
그는 AI for Science와 AI for Industry를 구분하며, 후자의 시작이 더 어렵다고 지적했습니다. 산업 소프트웨어가 더 폐쇄적이고 산업 데이터의 대부분이 암호화되어 있기 때문입니다. 하지만 산업 생산 라인 모델링은 거시적으로는 쉽기 때문에, 미래의 핵심 과제는 산업 생산 라인 모델링을 완벽하게 구현하는 것입니다. 그는 이 과정이 “3년, 최대 5년 안에 달성될 수 있다”고 판단했습니다.
오베인난은 동시에 인공지능 시대의 현재 과학 연구 체계가 큰 도전에 직면할 것이라고 경고했다. 그는 수학계를 예로 들며, 4대 권위 있는 학술지에 투고량이 백 배 증가한다면 “우리는 실제로 어떻게 대처해야 할지 모른다”고 말했다. 그는 혁신적인 혁신이 “과제 정의에 의해 추진되는 것이 아니라 자유로운 탐구에 의해 이루어진다”고 강조했으며, “자유로운 탐구와 논문 작성을 동일시하는 것은 실수”라고 비판했다.
그는 연구 성과의 형태가 논문에서 지적재산권으로 바뀌고, 산업 구조도 재구성될 것이라고 생각합니다. 따라서 대학은 요구를 깊이 이해하는 혁신 주도의 통합형 인재 양성 체계를 구축해야 합니다.