今年の韓国科学界のキーワードは「研究エコシステムの復元」と「人工知能（AI）」である。国家研究開発（R&D）予算は2024年の削減論争を経て復元局面に入った。国会は2026年度の国家R&D予算を35兆5000億ウォンで確定した。2025年（29兆6000億ウォン）比で5兆9000億ウォン（19.9%）増の規模である。
いまや問いは「どれだけ増やしたか」から「何を成果とし、どのような方式で発見を生み出すのか」へ移っている。政府はその答えをAIに求めている。裵慶勲（ペ・ギョンフン）副総理兼科学技術情報通信部長官は2026年度の業務計画で、研究の全周期にわたり協力する「AI研究同僚」や、科学技術分野のAIファウンデーションモデルなどを掲げ、2030年にノーベル賞級の成果を出すことを目標に示した。
しかし先月会ったあるノーベル賞受賞者の診断は、微妙に趣が異なった。最近、延世大の講演のために来韓した2001年ノーベル生理学・医学賞受賞者のティム・ハント（Tim Hunt・83）フランシス・クリック研究所名誉教授は「タンパク質構造予測分野でAI『アルファフォールド』が収めた成果は驚異的だが、科学は知識ビジネスではなく無知を扱うビジネスだ。ノーベル賞もたいてい、知られていないこと、人々が理論的に不可能だとみなした問いから生まれる」と述べ、「AIが未知の世界を代わりに探検してくれるわけではない」と語った。
ハント教授は英国の生化学者で、細胞が分裂し成長する過程である細胞周期を制御する中核タンパク質「サイクリン（cyclin）」を発見し、2001年にリランド・ハートウェル、ポール・ナースと共にノーベル生理学・医学賞を受けた。
教授はチョン・ヘシン漢南大名誉教授（前Alteogen最高戦略責任者）の寄付で設けられた延世大生命システム大学グローバル・レクチャー・コンサートの講演のために韓国を訪れた。当該講演は学生のグローバル碩学との交流を促進するため、今年を起点に毎年開催する計画である。以下、ハント教授との一問一答。
◇ ノーベル賞25年…「金」と「講演80回」が最大の変化
-ノーベル賞受賞25周年だ。人生で最も大きな変化は何だったか。
「最大の変化は正直に言えば金だ。ノーベル賞賞金の自分の取り分は、おおよそ4年分の手取り給与水準だった。そして受賞初年は講演を本当にたくさんした。数えてみると80回だった。休暇を除けば週に2〜3回ずつ講演した計算だ。需要があまりに多くて、たまには日程が重なり二、三カ所に重複で入れてしまったこともある。自分でも当惑するほどだった。」
-研究者としてはどうだったか。ノーベル賞の後に次の成果を出すのは容易ではなかったと思う。
「容易ではなかった。ノーベル賞を受けてから『もう二度とあれほど重要な発見はできない』ということを強く意識した。このため、何をすべきか分からず道に迷ったような感覚だった。」
-どのようにして研究の流れを取り戻したのか。
「受賞後は忙しく、研究に戻るまで時間がかかった。ところが研究経歴の後半に非常に優れた日本人ポスドクが来て、私たちは新しい発見への航海を始めた。良い同僚と新しい問いが核心だった。」
-新たに掘り下げたテーマは何だったのか。
「細胞が分裂期に入るときにはさまざまなタンパク質が一斉にリン酸化されるが、分裂が終わるにはそのリン酸基を再び外さなければ次の周期が始まらない。当時はこの『外す過程（脱リン酸化）』がどのように制御されるのか十分に知られていなかった。私たちはその地点で重要な制御メカニズムを偶然に突いた。」
ハント教授は、分裂期の終了には多数のタンパク質からリン酸基が一度に外れる「大規模脱リン酸化」が必要で、この過程がカルシウムイオンの短いシグナルで誘発されると説明した。米国サンフランシスコ訪問中に他の研究者から聞いた「分裂期状態を長く維持させる試薬」の話がきっかけとなり、直接試薬を作って実験していたところ、カルシウムを加えるとタンパク質が一時的に脱リン酸化された後に戻る現象を捉えたという。
教授はこれに基づき、カルシウムによって起動する脱リン酸化酵素の存在を疑い、阻害実験などを通じて分裂期の終了が単一スイッチではなく、互いに異なる酵素が順次作動する方式で制御されるという像をより明確に捉えたと述べた。
–「偶然」を強調するが、結局は解釈能力ではないか。
「その通りだ。偶然がすべてではない。自分を圧倒的に優れた科学者だとは思わないが、小さな手がかりの意味を見抜くことはかなり得意だと思う。手がかりが出たらつかまなければならない。いつ来るか分からないからだ。」
◇ 「ノーベル賞級の問い？『理論的に不可能』に見えたものを突け」
–長い研究経歴で感じた「良い問い」とは何か。
「興味深く、重要で、そして自分が世界に重要な貢献をできるものでなければならない。例えば『脳はどう働くのか』は見た目にはとても良い問いのようだが、実際にはそうでないかもしれない。いつ『解決した』と言えるのかが曖昧だからだ。私は答えが何か、そしていつ終えられるかが比較的明確な問いが好きだ。」
–ノーベル賞を受ける研究はどのような問いから生まれると考えるか。
「人々が理論的に不可能だと考えることを成し遂げるのが良い道だ。私が行った重要な発見がそうだった。私は『消えるタンパク質』と呼ばれるサイクリンを発見したが、実はそのタンパク質を可視化する技術は10年前からすでにあった。だが時間に沿って観察しなければ、それが消えることは分からない。私は単純な実験を行い、消えることを確認した後、『これは重要だ』と一日で分かった。当時、そのような現象は理論的に不可能だと考えられていたからだ。」
-韓国ではAIに投資してノーベル賞級の成果を出すという話が出ている。AIが理論的に不可能に見える問いを見つける助けになると見るか。
「興味深い問いだ。生物学でAIの大きな成功の一つは、アルファフォールドのようなタンパク質構造予測プログラムだ。非常に有用だと聞いている。だがアルファフォールドは、すでに蓄積された膨大な実験構造データを土台にタンパク質構造を予測する。とても賢いが、本質的には、全く新しい原理を理解するというよりは過去の蓄積データとの類推（analogy）に依拠する部分があり、ゆえに実験での検証が必要になる。
理論的に不可能に見える問いを新たに発掘することはまた別の問題だ。細胞やタンパク質、小器官の挙動には未知があまりに多い。だから現在段階のAIが未知の領域を代わって探検したり、実験を設計して突破口を見つけたりするには限界がありそうだ。しかも現在のAIはまだ誤りも犯し、もっともらしく欺くこともある。」
-政府がAIに集中する戦略はリスクがあるのか。
「AI研究自体は当然やる価値がある。時代の技術だからだ。だがAIがすべてを解決してくれるかのように期待するのは注意が必要だ。例えばDeepSeek（ディープシーク）、ChatGPT、GeminiなどのAIがそれぞれ異なる答えを出すのを見ると、それ自体が『正解が一つに固定されている』というより、検証が必要で信頼の問題も残っているというシグナルかもしれない。
私はAIを道具としては多用する。「仁川空港に行く次の列車の時間」のようなことを尋ねるとかなりうまくやる。だが未知の世界を探査する研究では、すでによく確立された知識の上で訓練された特定の場合を除けば、AIが何までやってくれるのかについては今のところ慎重に見るべきだ。」
◇ 「韓国科学界、基礎・応用の均衡、独立性、失敗に耐える文化が必要」
-韓国の科学政策決定者に助言するとしたら。
「科学は人類に莫大な恩恵をもたらしたが、高価で無駄も多い。大半の探索は大きなブレークスルーにつながらない。ところが政府が『実用問題だけ解け』と言えば、それは科学を殺す道だ。」
-代案は何か。
「基礎研究と応用研究の均衡が必要だ。発見が出れば、それを開発・商用化する人も必要だ。応用を誰が担うべきかという問題だが、企業がよりうまくやれる場合もある。」
-『基礎の時間』が長いことを示す事例があるなら。
「メッセンジャーリボ核酸（mRNA）ワクチンが良い例だ。パンデミックで命を救った偉大な成果だが、それが可能になるまでには50年近い苦しい蓄積があった。多くの人が小さな問題を一つずつ解き積み上げた結果だ。さらには、ある中核研究者（2023年にノーベル賞を受賞したカタリン・カリコ）は一時、正当に評価されないこともあった。」
-しかし政府の科学政策は選挙サイクルのように短い周期で動く。科学政策はどう扱うべきか。
「科学政策の成否は1〜2年で判定されない。数年、時には数十年後になって初めて『何を生かし何を損なったか』が明らかになる。だから政府内には、科学を『よく知る人』だけでなく、科学の言語を政治の意思決定の言語に翻訳してくれる人が必要だ。政治家はたいてい科学者ではない。短期成果だけを追う選択が研究エコシステムを損なわないようにするには、そのギャップを埋める科学界の助言者が不可欠だ。」
-韓国が科学成果を伸ばすには、文化的に変えるべきことはあるか。
「実のところ韓国のあらゆる事情を知らず断定しにくい。だが自分が経験した科学の条件は明確だ。第一は独立性である。少しは悪戯心があり、少しは言うことを聞かない人、命じられてやるのではなく自らの好奇心で動く人が必要だ。
第二に、良い問いを選ぶ文化と、失敗しても挑戦を続けさせる雰囲気だ。そしてごく現実的に言えば、優れた人材を見抜き、才能ある研究者同士が出会える環境が役に立つ。私は科学が完全に平等だとは考えない。ある科学者は他の科学者よりも優れている場合がある。才能ある人を集めてこそ本当の前進が生まれる。」
ハント教授は、過去に基礎科学研究院（IBS）諮問委員として活動した経験にも言及し、才能ある研究者が集まり働ける構造の重要性を強調した。
–結局は「AIか否か」より、科学が何をする営みかに立ち返るようだ。「科学は知識産業ではなく無知を扱う産業」という言葉を改めて説明するなら。
「人々は科学が私たちに確実性と安定感を与えると考えがちだ。私は逆に見る。科学は未知を見つける営みだ。『未知が残る世界』が良い。問題があってこそ、やるべきことが生まれるからだ。」
–もしAIが常に正解を吐き出す世界が来たら、科学者は何をすることになるのか。
「恐ろしい。私たちは仕事をやめねばならないかもしれない。皆、科学者ではなくポップ歌手にならざるを得ないかもしれない（笑）。『分からない』が残っている方がむしろ健全だと思う。」