2026년 1월 1일에 공개된 Nature Podcast에 따르면 과학자들은 2026년에 인공지능, 유전자 편집, 우주 탐사를 포함한 여러 주요 분야에서 상당한 발전이 있을 것으로 예상합니다. 팟캐스트는 소규모 AI 모델이 추론 작업에서 대규모 언어 모델(LLM)보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 잠재력을 강조하며, 이는 AI 개발 전략의 변화를 제시합니다.

팟캐스트에 출연한 기자 미르얌 나다프는 이러한 소규모 AI 모델이 LLM처럼 범용 시스템이 되려고 하기보다는 특정 작업과 데이터 세트에 집중함으로써 더 뛰어난 추론 능력을 달성할 수 있다고 설명했습니다. 이러한 접근 방식이 성공한다면 과학 연구에서 의료 진단에 이르기까지 다양한 분야에서 더 효율적이고 목표 지향적인 AI 애플리케이션으로 이어질 수 있습니다. 이러한 개발은 계산 비용 및 환경 영향에 대한 우려를 해소하면서, 점점 더 커지는 AI 모델의 현재 추세에서 벗어나는 잠재적인 전환점을 의미합니다. 전문가들은 이러한 모델이 효과적인 것으로 입증된다면 AI 환경이 파편화되어 단일 시스템보다 특수화된 AI 도구가 더 널리 보급될 수 있다고 제안합니다.

의학 분야에서는 희귀한 인간 질환 치료를 목표로 하는 유전자 편집 기술의 중요한 임상 시험이 2026년에 있을 것으로 예상됩니다. 이러한 시험은 유전자 편집을 유망한 개념에서 실용적인 치료 도구로 전환하는 데 있어 중요한 진전입니다. 팟캐스트는 2025년에 아기의 성공적인 맞춤형 유전자 편집 치료를 언급하며 유사한 접근 방식이 더 널리 시행될 수 있다는 희망을 불러일으켰습니다. 그러나 윤리적 고려 사항과 의도치 않은 결과의 가능성은 여전히 가장 중요하며, 연구자들은 엄격한 안전 프로토콜과 장기적인 모니터링의 필요성을 강조합니다.

우주 탐사 또한 화성의 위성 중 하나인 포보스에서 샘플을 수집하는 임무가 2026년에 예정되어 있어 주목을 받을 것입니다. 이 임무는 포보스 표면 물질의 샘플을 수집하는 것을 목표로 하며, 이는 화성과 그 주변 환경의 기원과 진화에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 과학자들은 이러한 샘플을 분석하면 태양계 형성 및 지구 너머의 생명체 가능성에 대한 근본적인 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 이 임무는 다양한 우주 기관이 전문 지식과 자원을 제공하여 국제적인 협력을 포함할 것으로 예상됩니다.

팟캐스트는 또한 트럼프 행정부 하에서 미국의 정책 변화가 과학계에 미치는 영향에 대해 다루었습니다. 나다프는 2025년의 연구비 삭감, 체포 및 해고로 인해 연구자들에게 혼란스러운 환경이 조성되었다고 언급했습니다. 이러한 정책 변화의 장기적인 영향은 아직 전개되고 있지만, 미국의 과학적 리더십과 국제 협력에 대한 잠재적인 손상에 대한 우려가 남아 있습니다. 과학계는 이러한 정책이 어떻게 진화하고 연구 자금 지원, 과학자 이민 및 과학적 탐구에 대한 전반적인 분위기에 미치는 잠재적 영향을 면밀히 주시하고 있습니다.