AI가 공동 연구자로 활동할 수 있을까

전문가들, 과학 연구에서 AI 역할에 회의적

구글이 최근 과학자들의 연구를 지원하는 AI 시스템을 공개했지만, 전문가들은 이 기술이 기대만큼 혁신적인 역할을 수행하지 못할 것이라고 지적했다.

'가설 생성 AI'에 대한 낮은 수요

MIT의 컴퓨터 비전 연구원 사라 비어리는 과학계에서 단순히 가설을 생성하는 AI 시스템에 대한 구체적인 수요가 보이지 않는다고 밝혔다. 또한 일부 전문가들은 구글이 AI 연구 효율성을 입증하기 위해 제시한 사례들이 검증 가능한 세부 정보를 포함하지 않아 신뢰성이 부족하다고 평가했다.

병리학자인 파비아 두빅 또한 구글이 제시한 연구 결과가 모호하며 연구자들에게 실질적인 도움을 주기 어렵다고 비판했다.

AI 연구 성과 반복 검증 어려워

구글은 과거에도 AI 연구 성과를 발표하며 주목받았지만, 실질적인 검증이 어렵다는 문제점을 안고 있었다. 대표적으로 2020년 구글은 AI가 인간 방사선 전문의보다 유방암 종양을 더 정확하게 감지할 수 있다고 주장했으나, 이후 연구자들이 충분한 세부 정보가 부족하다는 점을 지적하며 과학적 신뢰도가 떨어졌다는 논란이 있었다.

과학 연구에서 AI의 한계

로체스터 공대의 애시크 쿠다부크시는 AI가 다양한 과학 분야에서 독립적인 검증을 거쳐야 한다고 강조했다. 그는 AI가 제한적인 환경에서는 유용할 수 있으나, 대규모 연구에서 실질적인 효과를 발휘하기는 어렵다고 분석했다.

또한 과학적 탐구를 수행하는 데 있어 AI는 연구의 맥락을 이해하는 능력이 부족하며, 실험을 위한 물리적 구성 요소를 고려하지 못하는 한계를 가졌다. 일본 이화학연구소의 라나 시나파옌은 가설을 생성하는 과정이 과학자들에게 중요한 창의적 활동이며, 이를 AI에 맡기는 것은 연구자들의 연구 동기를 저하시킬 수 있다고 보았다.

AI가 생성한 연구 결과의 신뢰성 문제

AI의 또 다른 문제는 신뢰성이 부족할 뿐만 아니라 잘못된 정보를 생산할 가능성이 높다는 점이다. 쿠다부크시는 AI 기반 연구가 제대로 검증되지 않은 논문을 양산할 수 있으며, 이는 이미 높은 논문 제출률을 보이는 연구 분야에서 동료 심사 과정을 더욱 어렵게 만들 것이라고 경고했다.

결론적으로 전문가들은 AI가 데이터 정리 등 단순 작업을 보조할 수는 있지만, 과학적 가설을 생성하고 혁신적인 연구를 이끄는 역할을 수행하기에는 아직 부족하다고 평가했다.

의견

AI가 과학 연구에서 보조 도구로 활용될 가능성은 크지만, 독립적인 공동 연구자로 기능하기에는 아직 갈 길이 멀어 보인다. 특히 가설 생성과 같은 창의성이 필요한 영역에서는 인간 연구자의 직관과 경험이 더 중요한 요소로 작용할 것이다. 앞으로 AI가 연구 검증 과정을 어떻게 보완할지에 대한 논의가 필요할 것이다.