AI 기업은 자사의 존재 이유를 정당화하는 근거로 AI를 활용한 과학적 발견의 가능성을 내세우는 경우가 많다. 만약 이 기술이 결국 암을 치료하고 기후 변화를 해결한다면 그동안 AI가 배출한 모든 탄소와 저품질 영상들도 그만한 가치가 있었을 것이라는 게 이들이 내세우는 논리다.

이미 대형언어모델(LLM)은 다양한 방식으로 과학자들을 지원할 수 있다. 문헌에서 관련 연구를 찾아주거나, 학술지 논문을 초안으로 작성해 주며, 물론 코드를 작성하는 것도 가능하다. 하지만 AI 기업과 학계 연구자 모두 AI 공동 연구에 대해 훨씬 더 야심 찬 비전을 가지고 있다. 그들은 과학 연구팀의 정식 구성원으로 기능하거나, 더 나아가 인간의 제한된 지도 아래 연구 프로젝트를 시작하고 수행할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

구글 딥마인드는 수년 동안 과학용 AI에 막대한 투자를 해왔으며, 2024년에는 데미스 허사비스(Demis Hassabis) CEO와 존 점퍼(John Jumper) 이사가 단백질의 3차원 구조를 예측할 수 있는 전문 시스템 알파폴드(AlphaFold)로 노벨 화학상을 수상하면서 그 결실을 입증했다.