연구비 심사도 AI가 한다…상용화 가능성 큰 연구 선별

작성일 09-01

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 英임페리얼칼리지, 기후 연구 프로그램서 AI 활용 미 과학자연맹, 보조금 심사에 AI 도입 제안 “성공 사례 따르는 편향 가능성” 우려도 제기 
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 인공지능(AI) 이미지./pixabay
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 어떤 연구 과제나 기술에 투자할지 결정하는 일은 고도의 전문성이 필요하다. 연구나 기술을 이해하면서 시장도 잘 알아야 한다. 연구비 심사나 기술 스타트업 투자를 인공지능(AI)이 대신할 날이 머지않았다. 대학과 공공 자금 지원 기관, 벤처 캐피털 등에서 잇따라 AI를 활용해 획기적인 연구를 발굴하고 있다.
 국제 학술지 ‘사이언스’는 지난 29일(현지 시각) AI가 상용화 가능성이 높은 연구를 선별하는 데 활용되는 사례들을 소개했다. 대표적인 예가 영국 임페리얼 칼리지 런던의 ‘기후 솔루션 촉매(CSC)’다. 지난해 자선 재단의 기부로 출범한 CSC는 AI로 상용화에 가까운 기후 관련 연구를 선별해 소액 연구비를 지원하는 프로그램이다.
 CSC는 세사르 퀼로드란 카사스(César Quilodrán Casas) 연구원이 개발한 AI로 운영된다. 대화형 생성 AI인 챗GPT에 다양한 연구와 산업 적용 사례를 학습시켰다. AI는 이 과정을 거치면서 녹색화학 분야에서 산업 적용 가능성이 높은 연구가 무엇인지 스스로 파악했다.
 연구진은 학습을 마친 AI에 2010년 이후 영국 연구자의 논문 초록 1만편을 입력했다. AI는 1차로 상용화 가능성이 큰 논문 160편을 추렸다. 이를 토대로 전문가·비전문가 합동 심사를 거쳐 50편을 선정하고, 논문을 쓴 연구자들로부터 간단한 제안서를 받았다. 최종적으로 조애너 새들러(Joanna Sadler) 에든버러대 교수의 연구를 포함한 3건이 무상·무약정 씨앗 연구비 지원을 받았다.
 새들러 교수는 일회용 플라스틱 식기를 미생물로 분해해 아세톤으로 바꾸는 기술을 연구하고 있다. 아세톤은 주로 화석연료에서 얻는다. 새들러 교수는 “지난 3월 ‘조건 없는 3만5000파운드(약 6600만원)’ 지원을 알리는 메일을 받았다”며 “진짜인지 확인하고 나서 제안을 수락했다”고 밝혔다.
 크리스토퍼 웨이트(Christopher Waite) CSC 과학 혁신 책임자는 “연구비에는 어떠한 의무도 없으며, 임페리얼 칼리지 런던은 지분이나 특허권을 취득하지 않을 것”이라며 “이 프로그램은 일반적으로는 드러나지 않는 획기적인 발견을 발견하고 연구자들이 연구 결과를 시장에 출시할 수 있는 도구를 제공하는 것”이라고 밝혔다.
 그렇다고 AI가 모든 결정을 하는 것은 아니다. 조지 리처드슨(George Richardson) 영국 혁신재단 네스타의 데이터사이언스 책임자는 “AI는 논문 수천 편 중 가능성이 있는 연구를 걸러내는 ‘큰 체’일 뿐 최종 판단은 사람이 한다”며 “이 방식이 특정 과제를 해결할 지원 대상자를 능동적으로 찾는 데 유효하다”고 평가했다.
 연구자들도 이러한 접근 방식에 이점이 있다고 봤다. 다슌 왕(Dashun Wang) 미국 노스웨스턴대 교수는 “AI 기반 선제 분석이 상용화 경험이 적거나 네트워크가 약한 연구자에게 보다 공정한 접근이 될 수 있다”며 “특허 심사에서 남성 교수가 여성 동료보다 유리한 경향이 관찰되는데, AI기 보이지 않던 잠재력을 드러내면 격차를 줄일 수 있다”고 했다.
 최근 미 과학자연맹(FAS)도 백악관 과학기술정책실에 다수 기관의 보조금 검토에 AI를 도입하자고 제안했다. AI가 복잡한 연구를 요약해 심사위원의 공정한 이해를 돕자는 것이다.
 AI 심사의 공정성과 효율은 이미 다른 분야에서 입증됐다. 지난 8월에는 직원채용에서 AI 면접관이 인간보다 우수한 업무 성과를 보인다는 연구 결과가 나온 바 있다. 미국 시카고대 경영대학원과 네덜란드 에라스뮈스대 공동 연구진은 AI 면접관이 선발한 지원자가 인간 면접관이 선발한 지원자보다 최종 합격률과 근속률이 더 높았다고 밝혔다. AI가 사람보다 직원을 더 잘 뽑았다는 의미다.
 하지만 AI 심사에 대한 우려하는 목소리도 나왔다. 라마나 난다(Ramana Nanda) 임페리얼 칼리지 런던 교수는 “벤처캐피털의 AI 기반 의사결정이 과거 성공한 회사와 비슷한 스타트업에 자금이 쏠리는 편향을 키울 수 있다”며 “혁신에는 때로 ‘다름’이 필요하다”고 했다.
 이런 문제로 미 국립보건원(NIH)은 2023년 제안서 심사 과정에서 AI 사용을 금지했고, 영국 연구혁신원(UKRI)도 생성형 AI를 심사에 쓰지 못하도록 가이드라인을 만들었다. 제출된 연구 기밀이 상용 AI 모델의 학습 데이터로 흘러갈 수 있다는 우려 때문이다. 리처드슨 영국 혁신재단 책임자도 “AI 도구들이 실제로 결과에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해서는 더 많은 테스트가 필요하다”고 했다.
 참고 자료
 Science(2025), DOI: https://doi.org/10.1126/science.zf3ks8o
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