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For Bowman, the tradeoffs are clear—the dirt, the hours, the uncertainty between projects. But so is the payoff: steady pay, in-demand skills, and work that can’t be automated away. “The fortunate thing is AI hasn’t found a way to turn the wrench yet,” Bowman said. For now, that feels like a bet worth taking.
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대담에 함께 참여한 석차옥 교수도 AI가 과학 연구 방식 자체를 바꾸고 있다고 평가했다. 석 교수는 “뛰어난 연구자들이 몇 년 고생해서 만들던 설계를 지금은 알파폴드를 활용해 일반 연구자들도 몇 달 만에 배워서 할 수 있게 됐다”고 짚었다. 알파폴드는 구글 딥마인드가 개발한 단백질 구조 예측 AI 프로그램이다.
18:00, 5 марта 2026Силовые структуры
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