지난 10년간 다양한 분야에서 인공지능(AI)에 관한 연구 논문의 수가 크게 늘어났습니다. 과학자들은 이미 AI 도구를 사용하여 연구 논문을 요약 및 작성하고 코드를 작성하고 있습니다. 일부 연구자들은 생성 AI 기술을 사용하여 단백질 구조 발견, 일기 예보 개선, 의료 진단 및 기타 유망 분야의 혁신과 같은 새로운 영역을 탐색하려고 노력하고 있습니다.


AI는 이미 과학 연구에 침투했습니다. 그렇다면 과학자들은 그들을 어떻게 생각하는가?

최근 네이처(Nature) 저널은 전 세계 1,600명 이상의 연구자를 대상으로 설문 조사를 실시했습니다.결과는 AI 도구가 과학 분야에서 점점 더 보편화되고 있음을 보여주며, 많은 과학자들은 AI 도구가 곧 연구 실무의 중심이 될 것이라고 예측합니다. 또한 응답자의 절반 이상이 AI 도구가 향후 10년 동안 매우 중요하거나 필수적이 될 것이라고 믿고 있습니다.

관련 조사 결과는 네이처에 'AI와 과학: 1,600명의 연구자가 생각하는 것'이라는 제목으로 게재됐다.


이번 조사에서 응답자의 2/3는 AI가 더 빠른 데이터 처리를 제공한다고 믿었고, 58%는 AI가 이전에는 실현 불가능했던 계산을 가속화한다고 믿었으며, 55%는 AI가 시간과 비용을 절약한다고 언급했습니다.


듀크대학교의 컴퓨터 생물학자인 아이린 카플로(Irene Kaplow)는 “AI를 통해 이전에는 다루기 어려웠던 생물학적 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.”라고 말했습니다.

그러나 연구자의 69%는 AI 도구가 깊은 이해보다는 패턴 인식에 더 많이 의존하게 할 수 있다고 답했고, 58%는 AI가 데이터의 편견이나 차별을 강화할 수 있다고 믿었으며, 55%는 이러한 도구가 사기 가능성을 높일 수 있다고 믿었고, 53%는 부주의한 사용으로 인해 연구가 재현 불가능할 수 있다고 지적했습니다.


코네티컷주 잭슨 연구소에서 암 영상을 분석하는 제프리 추앙(Jeffrey Chuang)은 “가장 큰 문제는 AI가 기존의 증거와 진실 기준에 도전한다는 점”이라고 말했다.

과학자들의 고민과 설렘

활동적인 연구자들의 견해를 측정하기 위해 Nature는 2022년 마지막 4개월 동안 논문을 발표한 40,000명 이상의 과학자들에게 이메일을 통해 연락하고 Nature Letters 독자들을 설문 조사에 참여하도록 초대했습니다.

응답자 중 48%는 AI를 직접 개발하거나 연구하고, 30%는 연구에 AI를 사용하고, 나머지 22%는 과학에 AI를 사용하지 않습니다.


연구에 AI를 활용하는 사람들 중에는4분의 1 이상이 AI 도구가 향후 10년 동안 필수가 될 것이라고 믿고 있으며, 현재 AI 도구가 "필수"라고 믿는 응답자는 4%에 불과합니다.또 다른 47%는 AI가 매우 유용해질 것이라고 믿고 있습니다. 하지만 AI를 사용하지 않는 연구자들은 별로 관심이 없다. 그럼에도 불구하고 9%는 여전히 이러한 기술이 향후 10년 동안 필수적이 될 것이라고 믿고 있으며, 34%는 매우 유용할 것이라고 답했습니다.


생성 AI가 미칠 수 있는 부정적인 영향 목록에서 선택하라는 요청을 받았을 때,연구자의 68%는 부정확한 정보가 유포되는 것을 우려하고 있으며, 68%는 이로 인해 표절을 탐지하기가 더 쉽고 더 어려워질 것이라고 믿고 있으며, 66%는 연구 논문에 오류나 부정확성이 도입되는 것을 우려하고 있습니다.


게다가 인터뷰 대상자들도 다음과 같이 언급했다.그들은 의료 진단을 위한 AI 도구가 역사적으로 편향된 데이터를 기반으로 훈련될 경우 위조된 연구, 허위 정보 및 편견에 대해 걱정합니다.과학자들은 이미 이에 대한 증거를 보고 있습니다. 예를 들어, 미국의 한 팀은 GPT-4에 임상 사례 연구에 대한 진단 및 치료 권장 사항을 요청했을 때 답변이 환자의 인종이나 성별에 따라 다양하다고 보고했습니다.

영국 브리스톨 대학교에서 의료 AI 박사 과정을 공부하고 있는 소프트웨어 엔지니어이자 전 기업가인 Isabella Degen은 다음과 같이 말했습니다. "대규모 언어 모델(LLM)이 부정확하고 거짓이지만 전문적으로 들리는 결과를 내면서 오용되고 있습니다. 제 생각에는 올바른 사용과 오용 사이의 경계가 충분히 명확하지 않습니다."

연구원들은 LLM이 영어가 모국어가 아닌 연구자들이 연구 논문의 문법과 스타일을 개선하고 다른 작업을 요약하거나 번역하는 데 도움이 될 수 있다는 것이 가장 확실한 이점이라고 믿습니다. 싱가포르 국립 대학교의 재료 과학자인 Kedar Hippalgaonkar는 "비록 소수의 악의적인 플레이어 그룹이 있지만 학계에서는 이러한 도구를 선의로 사용하는 방법을 보여줄 수 있습니다"라고 지적합니다.


AI에 관심이 있는 연구자들 사이에서도 정기적으로 LLM을 업무에 활용하는 사람은 소수에 불과합니다.AI를 학습하는 사람들 중 28%는 매일 또는 매주 생성 AI 제품을 사용한다고 보고한 반면, AI만 사용하는 사람들은 13%, 다른 사람들은 1%만 사용했지만 많은 사람들이 적어도 이러한 도구를 사용해 보았습니다. 또한 모든 그룹에서 가장 인기 있는 용도는 연구와 관련 없는 창의적인 엔터테인먼트였습니다. 소수의 사람들은 도구를 사용하여 코드를 작성하고, 연구 아이디어를 개발하고, 연구 논문 작성을 도왔습니다.


또한 일부 과학자들은 LLM의 결과에 만족하지 않습니다.논문 편집을 돕기 위해 LLM을 사용하는 한 연구원은 "ChatGPT는 인간의 나쁜 글쓰기 습관을 모두 복사하는 것 같습니다."라고 썼습니다. 핀란드 투르쿠 대학의 물리학자 요하네스 니스카넨(Johannes Niskanen)은 "AI를 사용하여 기사를 읽고 쓰기 시작하면 과학은 곧 '인간에 의한 인간'에서 '기계에 의한 기계'로 바뀔 것"이라고 말했다.

AI 개발에 어려움을 겪고 있다

설문 조사에서 과학자 중 약 절반이 AI를 개발하거나 사용하는 데 장애물에 직면했다고 말했습니다.AI를 직접 연구하는 연구자들의 가장 큰 우려 사항은 컴퓨팅 리소스 부족, 작업 자금 부족, AI 실행에 필요한 고품질 데이터에 대한 액세스 부족 등입니다. 다른 분야에서 일하지만 연구에 AI를 사용하는 사람들은 숙련된 과학자 및 교육 리소스 부족에 대해 더 우려하고 있으며 보안 및 개인 정보 보호 고려 사항도 언급했습니다. 그러나 AI를 사용하지 않는 연구자들은 AI가 필요하지 않다고 생각하거나, 실용적이지 않다고 생각하거나, AI를 연구할 경험과 시간이 부족하다고 말합니다.


설문조사에서 나타난 또 다른 주제는 상업 기업이 AI 컴퓨팅 리소스와 AI 도구의 소유권을 장악하고 있다는 것입니다.AI를 연구하는 과학자 중 23%는 이러한 도구를 개발하는 회사와 협력하거나 이러한 도구를 개발하는 회사에서 일한다고 답한 반면(Google과 Microsoft가 가장 자주 언급됨), AI를 사용하는 과학자 중 그렇게 하는 사람은 7%에 불과합니다. 전반적으로 응답자의 절반 이상이 AI를 사용하는 연구자가 해당 회사의 과학자와 협력하는 것이 매우 또는 어느 정도 중요하다고 생각합니다.


연구자들은 과학에서 AI 도구를 순진하게 사용하면 오류, 거짓 긍정, 재현 불가능한 연구 결과가 발생하여 잠재적으로 시간과 노력이 낭비될 수 있다고 거듭 경고해 왔습니다. 일부 과학자들은 AI를 사용한 논문의 품질이 낮은 연구에 대해 우려하고 있다고 말합니다.

맨해튼 캔자스 주립대학교 컴퓨터 과학자 리오르 샤미르(Lior Shamir)는 “머신러닝은 때로 유용할 수 있지만 AI는 도움이 되기보다 더 많은 문제를 야기한다”며 “과학자들이 자신이 하는 일을 이해하지 못한 채 AI를 사용하면 허위 발견으로 이어질 수 있다”고 말했다.

저널 편집자와 피어 리뷰어가 AI를 사용하여 논문을 적절하게 검토할 수 있는지에 대한 질문에 응답자가 나뉘었습니다.AI로 작업하지만 직접 개발하지는 않는 과학자 중 약 절반은 모른다고 답했고, 4분의 1은 검토가 적절하다고 생각했고, 4분의 1은 부족하다고 생각했습니다. AI를 직접 개발하는 사람들은 편집 및 검토 과정에 대해 더 긍정적인 시각을 갖는 경향이 있습니다.


게다가,네이처는 또한 응답자들에게 AI가 사회에 미칠 7가지 잠재적 영향에 대해 얼마나 걱정하는지 물었고, 3분의 2는 이에 대해 매우 걱정하거나 매우 걱정한다고 답했습니다.자동화된 AI 무기와 AI 보조 감시도 목록의 1위에 올랐으며, 가장 우려되는 부분은 AI가 인류에게 실존적 위협을 가할 수 있다는 생각이었습니다.


하지만 많은 연구자들은 AI와 LLM이 피할 수 없는 트렌드가 되었다고 말합니다. 매사추세츠 주 보스턴에 있는 Beth Israel Holy Savior Medical Center의 간 전문의인 Yury Popov는 다음과 같이 썼습니다.AI는 혁신적입니다. 이제 우리는 AI가 문제보다 더 많은 이점을 가져오는 데 집중해야 합니다."