'만원'이면 SCI 논문 한편 뚝딱…AI가 쏟아내는 논문, 과학계 독약 될까 작성일 02-28 43 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="x8h9I9cnio"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="72a49cb1117043de0ad25b93c351250b580d9325a40d3b61c995b9e6fb745d71" dmcf-pid="yl4sVsu5RL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 생성 이미지(Nano Banana) " class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080209046nhqq.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="fYsOfO71Jc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080209046nhqq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 생성 이미지(Nano Banana) </figcaption> </figure> <p contents-hash="7f376afc9d8980ff6d8a02a234ab8b89aec5bd0a3621a2d9976bedb5d2220d68" dmcf-pid="WS8OfO71Jn" dmcf-ptype="general">생성형 인공지능(AI)의 시조 격인 챗GPT가 태동한 지 불과 3년 반. 세상은 이미 AI로 물들었다. “AI에 밥그릇 뺏긴다”는 자조 섞인 말은 이제 과학계도 피해 가지 못한다. AI로 논문이 더 많이, 더 빠르게 쏟아지고 있다. </p> <p contents-hash="9d704b8dcc19c3382b1a7c160802d7f1fe8c25081d6f5ca3fb12be062941b7e4" dmcf-pid="Yv6I4Iztii" dmcf-ptype="general"> 지금 과학 연구의 생태계는 과장 조금 보태면 AI 없인 아무것도 못 할 정도다. AI가 뒤바꾸는 전 세계 과학계의 모습을 취재하고 한국 과학계의 안녕을 물었다.</p> <p contents-hash="c52f57622feb1126d7385f66abe3bebe8acaac21e36b5749ff41deeb99590dd3" dmcf-pid="GTPC8CqFiJ" dmcf-ptype="general"> “지금 생성형 인공지능(AI)을 안 쓰면 조금 손해 보는 수준이 아니에요. AI 도움 없이 혼자서 논문 쓴다는 건 요즘 트렌드에선 도태될 각오를 하는 셈입니다.” </p> <p contents-hash="6a3057bee1e957aa82e375c349aaa8b25c997e101ba4cbbfc929b3a51f14aa26" dmcf-pid="HyQh6hB3Jd" dmcf-ptype="general"> 2026년 2월 서울 소재 한 대학에서 만난 공학계열 박사 과정의 연구원 30대 남성 이 모 씨는 최근 대학원 연구 분위기를 전했다.</p> <p contents-hash="fdc2b95f73406e80a8def0ea360a6826e969fc177f0dcf657b1159f0b0aa6b7e" dmcf-pid="XWxlPlb0Re" dmcf-ptype="general"> 이 씨의 논문 작성법은 2023년 전후로 명확히 갈린다. 석박사 통합 과정 6년 차인 그는 2025년부터 논문 초고를 다수의 AI 툴을 이용해 작성한다. 실험 아이디어를 입력하면 서론, 방법, 결과, 고찰을 한 AI 프로그램을 이용해 자동으로 써낸다. </p> <p contents-hash="2d18e6b72d0a4d8d5f0fab2552dc12aa4805d319daeb525477a9b98dbe82f65a" dmcf-pid="ZYMSQSKpeR" dmcf-ptype="general"> 이후 구체적인 방법론은 다른 AI 프로그램을 통해 발전시킨다. 마지막으로 논문의 전체 틀이 나오면 또 다른 프로그램으로 문장과 문맥을 다듬는다. 이르면 몇 주에서 길면 몇 달, 심지어는 해가 넘어가던 작업 기간이 단 한나절 만으로 줄어든 셈이다. </p> <p contents-hash="5c74a9d1933a6fe0eb16f117d2aa2f3d371971520938ac3c903489fc8b0ae4d2" dmcf-pid="5GRvxv9URM" dmcf-ptype="general"> “지도교수님도 알고 있는 사실입니다. 하지만 안 쓸 수가 없어요. 다들 쓰니까 그 속도를 솔직히 따라잡을 수 없다고 모두가 인정하거든요.”</p> <p contents-hash="3aaac7975b5556cf9b51d814f89041d9b3105ae1a63e77aeadf5f6d557cd521a" dmcf-pid="1HeTMT2unx" dmcf-ptype="general"> AI의 파도는 연구 기관에도 여지없이 덮쳤다. 대전의 한 정부출연 연구소에 근무 중인 30대 연구원 윤 모 씨는 “단순한 비서가 아니라 공동 저자 수준으로 대우해야 한다”고 말했다. 윤 씨는 최근 수행한 정부 지원 프로젝트에서 데이터 시각화와 복잡한 수식 검증을 모두 AI 에이전트에게 맡겼다. </p> <p contents-hash="30ca04084043d1e20e7ad1f5810fa593eb817e225d10ed46902d6c6488acf8e3" dmcf-pid="tI2wKw0HJQ" dmcf-ptype="general"> 과거에는 실험 데이터를 엑셀에 일일이 입력하고 그래프 하나를 그리는 데만 꼬박 사흘이 걸렸지만 이제는 원천 데이터를 AI에 업로드하고 “학술지 가이드라인에 맞춰 분석하라”는 명령어 한 줄이면 충분하다. </p> <p contents-hash="72a475853593e599de2ca3a34bf0662d76e62df839fcb98e60ff1d495ad997f7" dmcf-pid="FCVr9rpXdP" dmcf-ptype="general"> 그는 “예전에는 연구자가 ‘노가다’라 불리는 단순 반복 작업에 시간의 70%를 쏟았다면 이제는 그 시간을 오롯이 가설 설정이나 연구 아이디어에만 집중할 수 있게 됐다”며 “이런 도구를 활용하지 않는 연구자와의 생산성 격차는 이제 노력으로 메울 수 있는 수준을 넘어섰다”고 덧붙였다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="570b2f4c93746c793b4499e2e23e57046bbc12af917cc8f2ab408735553e1a52" dmcf-pid="3hfm2mUZe6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2024년 미국 하버드대는 학부 및 대학원생 360명을 대상으로 학업 연구에 인공지능(AI)을 활용하는지 설문했다. 그 결과, 응답자의 65%가 “활용한다”고 답했다. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080210305fkes.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="40UuEuLxeA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080210305fkes.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2024년 미국 하버드대는 학부 및 대학원생 360명을 대상으로 학업 연구에 인공지능(AI)을 활용하는지 설문했다. 그 결과, 응답자의 65%가 “활용한다”고 답했다. 게티이미지뱅크 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="261a90cbe218b762a75a332945ce016d898303da02c8df61dab57e1bf10d1d67" dmcf-pid="0l4sVsu5L8" dmcf-ptype="general">일부 학생과 연구자들만의 문화로 봐야 할까. 지난 1월 14일 이 물음에 반문하듯 과학계를 전수 조사한 연구 결과가 나왔다.</p> <p contents-hash="33771b3a08f4957a79a565c573aef21eddfe8c52fd1a08e1f82669d8d8fccf81" dmcf-pid="pS8OfO71J4" dmcf-ptype="general">1980년부터 2025년까지 45년간 발간된 4130만 편의 논문을 분석한 중국 칭화대와 미국 시카고대 공동 연구팀은 “AI를 쓰는 과학자는 3.02배 많은 논문을 출판하고 4.84배 많은 인용을 받았다”고 국제학술지 ‘네이처’에 발표했다. (doi: 10.1038/s41586-025-09922-y)</p> <p contents-hash="3b95d684490d90231c08235354ac2778f71b8751df4bdbe48e2e970b6a24ee20" dmcf-pid="Uv6I4Iztef" dmcf-ptype="general"><strong>● 만능 조수 AI, 연구 다양성은 죽인다</strong></p> <p contents-hash="ed1655b94ce9fcf01ebcc5bf3ed2b2fb334bf192b3a86e66e4870e93a856d3cd" dmcf-pid="uTPC8CqFRV" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 1980년부터 현재까지 생물학, 의학, 화학, 물리학, 재료과학, 지질학 6개 분야 총 4130만 편의 논문을 분석했다. 컴퓨터과학과 수학은 제외하고 AI 방법론 자체를 개발하는 분야가 아닌 AI를 ‘도구’로 쓰는 자연과학 계열만 추려냈다. </p> <p contents-hash="c8769722cc9fea79ee3115cb3d4cf03fd6a4191a50763827feee2a51ae7e5cd2" dmcf-pid="7yQh6hB3e2" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 사전 학습된 언어 모델을 이용해 논문 저자 200만 명을 추적한 뒤, 논문 출판 패턴이나 네트워크, 경력 사항 등을 세밀하게 분석했다.</p> <p contents-hash="9a1f52a88f4c8d094bd2501934e78e4cd7e1116e38797325a0b457ed1138ce86" dmcf-pid="zWxlPlb0n9" dmcf-ptype="general"> 결과는 극명했다. AI를 쓰는 과학자는 논문을 3.02배 더 많이 출판했다. 인용은 4.84배 더 많이 받았다. 연구 프로젝트 리더가 되는 시기는 1.37년 빨랐다. 개인에게 AI는 말 그대로 축복이었다. 제1 저자인 하오치 엔위에 칭화대 연구원은 논문에서 “개인적 이점은 일관되고 뚜렷했다”고 평가했다.</p> <p contents-hash="1a79b2fe080cc9d78e8d06f3f8f6f87c94660618cfdda5709d8e9ca26834b838" dmcf-pid="qYMSQSKpiK" dmcf-ptype="general"> 하지만 과학 전체로 보면 마냥 웃을 수 없다. AI를 사용한 논문은 일반 논문보다 연구 주제의 다양성이 4.63% 감소했다. 연구팀은 이를 피드백 루프로 설명했다. 인기 주제에 연구자들이 몰리면서 데이터가 덩달아 쏠리고 데이터가 많아진 만큼 그 분야에서는 AI 도구를 쓰기가 더욱 유리해지는 것이다. </p> <p contents-hash="6ec7ef5ec65eb88eb097dbadd76c6a9590a49c3a7e8f01218b9666c7e7061eec" dmcf-pid="BGRvxv9URb" dmcf-ptype="general"> 논문 저자인 제임스 에반스 시카고대 사회학과 교수는 과학동아와의 인터뷰에서 그 원인을 “AI의 데이터 가용성”으로 짚었다. </p> <p contents-hash="48ad0dcb5589a687939f10534400cfb4c8e8246fa9840e74b85efd9295067960" dmcf-pid="bHeTMT2uMB" dmcf-ptype="general"> “현재의 AI 모델은 대규모 데이터에서 패턴을 인식하고 예측하는 데 최적입니다. 연구자들은 성과를 내기 위해 자연스럽게 데이터가 풍부한, 즉 이미 활발히 연구된 분야로 이동하는 경향을 보이죠.”</p> <p contents-hash="fc7a47f812cb2cec8206ea5f1af96ed8fb9f24ad7d573cd240265cff815be9a4" dmcf-pid="KXdyRyV7Mq" dmcf-ptype="general"> 에반스 교수는 개인적인 동기 역시 다양성을 죽이는 데 한몫하고 있다고 전했다. “논문 주제 선택에 있어 심리적으로는 개인적 보상의 영향이 큽니다. AI를 활용한 연구에 확실한 보상이 주어지는 체계 속에서 연구자들은 위험이 큰 미개척지보다는 AI를 통해 빠르게 성과를 낼 수 있는 데이터 집약적인, 검증된 주제를 선택하게 됩니다.”</p> <p contents-hash="95d841474d864a30bcc7380e9ea7a61f25c277a84d50d2f588d77ef08224af79" dmcf-pid="9ZJWeWfzMz" dmcf-ptype="general"> 소수의 ‘스타 논문’에 인용이 집중되는 현상도 최근 들어 더욱 심화됐다. 연구에 따르면 인용 수 상위 20% 논문이 전체 인용의 80%를, 상위 50% 논문이 전체 인용의 95%를 차지했다. AI 논문들은 특정 상위 논문에 인용이 집중되는 경향이 훨씬 강했던 것이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5a5be5cfbf46211ec38c8a74100f3d21d5296abe6b848ea3d8e7558b0acbeedd" dmcf-pid="2qEpcpiPM7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2026년 2월 발표된 중국 난카이대, 칭화대 공동연구팀 논문에 따르면 AI로 인해 존재치 않는 논문이 인용되는 ‘유령 인용’ 현상이 1년 새 80.9% 급증했다. doi: abs/2602.06718" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080211525kzyo.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="8N6PyPsAnj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080211525kzyo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2026년 2월 발표된 중국 난카이대, 칭화대 공동연구팀 논문에 따르면 AI로 인해 존재치 않는 논문이 인용되는 ‘유령 인용’ 현상이 1년 새 80.9% 급증했다. doi: abs/2602.06718 </figcaption> </figure> <p contents-hash="cef8b877285f9b36ff0a12d52acb7ec84504d200619d12f256178f48b2bdd52a" dmcf-pid="VBDUkUnQeu" dmcf-ptype="general">반면 연구들 간의 상호 교류는 22%나 낮았다. 새로운 아이디어는 논문 간 촘촘한 인용 네트워크에서 자란다. 이는 AI 연구들이 서로 유기적으로 연결돼 새로운 분야를 개척했다기보다 특정 인기 주제에만 머무는 구조를 의미한다. </p> <p contents-hash="39e8ee7beca4f8a8fa178ed581f88e3cc0f7fc1407d41b1e86a5e982e2f003fa" dmcf-pid="fbwuEuLxMU" dmcf-ptype="general"> 이와 같이 잘나가는 논문과 주제만을 인용하는 현상을 두고 에반스 교수는 “지적 근친교배”라고 표현했다. 유전적 유사도가 높은 개체끼리 교배하면 자손의 생물 다양성이 급격히 줄어드는 현상이 과학계에도 일어날 것이란 경고다.</p> <p contents-hash="d38c7f371bc324047983a50e6a8a3e9f7db713d8afa3b1f1f722a927337de49f" dmcf-pid="4Kr7D7oMnp" dmcf-ptype="general"> “만약 AI가 기존 데이터의 패턴만 최적화하는 데 그친다면 과학은 새로운 패러다임을 발견하기보다 부분적인 최적화에만 갇힐지도 몰라요. 결과적으로 지식의 외연을 넓히기보다 이미 알고 있는 것을 더 정교하게 다듬는 ‘자동화된 과학’에 머물게 될 수 있습니다.”</p> <p contents-hash="11c0dfbb76936d399f3f8e107d4d83e19c8be031cedd88bd8bf6cb64ef6f6c6b" dmcf-pid="89mzwzgRR0" dmcf-ptype="general"><strong>● ‘만 원’이면 SCI 논문 한 편, 학계의 공공연한 비밀</strong></p> <p contents-hash="4e1127e9c6a62557ab8ffe035f625f750092cc3d525412e9f9d6491e61590170" dmcf-pid="62sqrqaen3" dmcf-ptype="general"> 국내 학계에선 이 현상을 어떻게 받아들이고 있을까. 2월 2일 연세대 신촌캠퍼스에서 만난 송경우 연세대 응용통계학과 교수는 “AI 에이전트가 논문을 자동 작성하는 시대는 이미 왔다”며 “AI 탄생 이전으로 과학 연구계가 되돌아갈 순 없다”고 말했다. 그는 AI를 활용해 여러 업무를 보조하는 AI 에이전트 연구에 전념하고 있다.</p> <p contents-hash="8cfea510a30f2d3d64f4a667b0405907af5bc946a8aa84a3b92aa1d21b321155" dmcf-pid="PVOBmBNdRF" dmcf-ptype="general"> “1년 반 전 AI가 발표한 논문 자동 작성 에이전트를 보면 15달러(한화 약 1만 8000원)만 내면 어느 정도 양질의 논문을 고등학생도 쓸 수 있어요. 향후 2년 안으로 완전 자동화 AI가 상위 1% 논문도 뽑아낼 걸로 보이고요.”</p> <p contents-hash="f03da71c6d9bec848186f684f4e9a09b637c7a9ded5e3710a9be74fdedb57863" dmcf-pid="QfIbsbjJJt" dmcf-ptype="general"> 그가 언급한 AI 에이전트는 일본의 AI 스타트업 ‘사카나 AI’가 2024년 8월 공개한 ‘The AI Scientist’다. 논문 주제를 입력하면 자동으로 문헌을 검색한 뒤 가설을 세우는 건 물론, 구체적인 코드를 짜고 상세한 그래프를 그리며 논문까지 완성하는 AI 에이전트다. </p> <p contents-hash="db5361d171bebc9e7044a3dc226feab7381e1af26bf1021af2edca60ee9284a9" dmcf-pid="x4CKOKAiJ1" dmcf-ptype="general"> 논문 한 편을 만드는 데 드는 비용은 출시일 기준 15달러(한화 약 1만 8000원)에 불과했다. 당시에도 SCI(세계적으로 학술 기여도가 높은 학술지)급 하위권 저널 정도는 넉넉히 통과할 수준으로 평가받았다. 출시 이후 1년 반이 지난 지금 사람 연구자가 조금만 다듬는다면 SCI 상위권 저널까지 통과할 정도라는 주장도 나온다.</p> <p contents-hash="d52ce13c50062f5cc3cd919362f77854a3e3e86d24ee3ec022134ccd5c8c2e80" dmcf-pid="yhfm2mUZn5" dmcf-ptype="general"> 연구를 대신해 주는 AI 에이전트의 등장은 연구계의 양극화를 불러왔다. 실제로 AI가 쓴 논문만 받는 저널이 생겼고 반대로 한 줄이라도 AI가 개입하면 게재 자체를 거부하는 저널도 나타났다. 송 교수는 “아이디어를 제시한 건 사람이니 논문 자체가 거짓은 아니”라면서도 “이젠 고등학생도 논문을 찍어낼 수 있게 됐을 정도로 논문 출판이 쉬워졌다”고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="367a470481a9fc438b7fd78bb638e37a39d5870548731fe6d4458839681bf797" dmcf-pid="Wl4sVsu5MZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 1월 제임스 에반스 시카고대 교수팀은 “AI를 사용했을 때 모든 의·과학 분야에서 더 많은 논문 출판과 인용이 이뤄졌다”고 논문에서 밝혔다. Nature 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080212798quql.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="6ADUkUnQiN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080212798quql.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 1월 제임스 에반스 시카고대 교수팀은 “AI를 사용했을 때 모든 의·과학 분야에서 더 많은 논문 출판과 인용이 이뤄졌다”고 논문에서 밝혔다. Nature 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="4840e0e92bd05fdf7869de800cf0824c2d25a8dd5f5030f52af4badb8320cc77" dmcf-pid="YS8OfO71eX" dmcf-ptype="general"><strong>● 논문 써주는 AI, 학계 신뢰 무너뜨린다</strong></p> <p contents-hash="b1b5c8fe9064b11ce317aa0ae87736f828751ebb5684d69d9d71a26503a16441" dmcf-pid="Gv6I4IztRH" dmcf-ptype="general"> AI가 이미 학계에서 ‘표준’이 됐다면 부작용은 없을까. AI가 그릴 미래를 유토피아로 바라보는, 소위 ‘AI 찬성파’인 송 교수조차 두려워하는 점은 AI가 야기할 ‘신뢰의 붕괴’다. 연구는 세계적으로 얽힌 지식 네트워크 속에서 이뤄진다.</p> <p contents-hash="574667032c121e63fb6a63d0487665777503cf7a33501335336b79527dbcfb64" dmcf-pid="HTPC8CqFdG" dmcf-ptype="general">본 적 없는 해외 연구자라도 그의 연구를 믿고 이어서 발전시켜 나간다. 하지만 AI의 양산 논문으로 남의 연구 결과를 의심하게 된다면 연구 신뢰가 무너질 수도 있다. 그는 생명과학 분야를 구체적인 예로 들었다.</p> <p contents-hash="38786a13b5619b028c1e097eeb7eed4e1c6d77175e471bb207fcaf6cdca0f8d7" dmcf-pid="Xhfm2mUZnY" dmcf-ptype="general"> “생명과학에선 보통 연구가 늦게 나옵니다. 길면 5년 넘게 세포를 키워야 하죠. 그래서 논문이 나오면 그간 학계에선 결과를 믿어주는 분위기였는데 이제는 서서히 그런 문화가 깨질 수도 있어요. </p> <p contents-hash="b35ed1fa84215547346bb71355820e2f3df4326f303c537da72ab2a714fe8e32" dmcf-pid="Zl4sVsu5MW" dmcf-ptype="general"> 결국에는 더욱 논문 저자의 이름값에 기대서 논문을 보는 경향이 커질 겁니다. 신인 연구자들의 좋은 논문이 나오면 의심부터 하게 될 것 같아요. 결국 과학계 다양성을 후퇴하게 만드는 요인이 되고요.”</p> <p contents-hash="90d1e0cc7a17790a345d83e68d75a0b6812366deaa39337a22c64306afb99689" dmcf-pid="5S8OfO71My" dmcf-ptype="general"> 이런 탓에 그는 ‘검증’을 AI 시대의 최우선으로 꼽았다. AI의 존재를 인정하되, 논문을 검토하고 출판하는 동료 연구자들이 사후 검증을 더욱 치밀하게 해야 한다는 뜻이다. </p> <p contents-hash="aff0ffe69f9cdaf254c2c175fc5c83e3c0326d4a43a6cfe206fd2adb7759ec92" dmcf-pid="1v6I4IztLT" dmcf-ptype="general"> 송 교수는 “AI가 현재 구분 불가능한 수준까지 올라섰다”면서 과거 조작된 연구 하나가 후속 연구자들의 수년간의 노력을 물거품으로 만든 사례를 소개하며 검증의 중요성을 다시 한번 강조했다.</p> <p contents-hash="3afb75c04d04d4fc536908f416866129f77b640f4fed277a7c01fe3baf2dfbe6" dmcf-pid="tTPC8CqFdv" dmcf-ptype="general"> “예전 유전체 연구가 발표된 후 몇 년 뒤 조작으로 밝혀진 적이 있어요. 조작된 연구로 적지 않은 연구자들의 연구 인생이 함께 증발해 버렸죠. 연구는 혼자서 하는 게 아닙니다. 하나의 좋은 논문이 나왔다면 후속 연구자들이 세계 각지에서 연구를 이어나갑니다.”</p> <p contents-hash="a7ac9ca427214eca03db773791e4684d5e021cf2a114d0862e1e0ca176c47fb1" dmcf-pid="FyQh6hB3JS" dmcf-ptype="general"><strong>● AI라는 ‘유입종’, 한국 연구 생태계 흔들까</strong></p> <p contents-hash="4a0b9f8fafa7f2c310fc6413aa44dbdffb781219dfb3b3bf690082209b3b348d" dmcf-pid="3WxlPlb0dl" dmcf-ptype="general"> 그렇다면 한국의 연구 생태계는 AI라는 ‘유입종’에서 안전할 수 있을까. 한국 과학계는 성과주의와 유행성이 극심한 토양이다. 이런 배경에선 AI가 한국 과학의 ‘독약’이 될 수 있다는 지적이 나온다. </p> <p contents-hash="9ce78540dd40f3131a7fad081bb2fab5c70b9d61d5e6f6fc472f72ec40b13a86" dmcf-pid="0YMSQSKpdh" dmcf-ptype="general"> 1월 30일 서울에서 만난 이덕환 서강대 화학과 명예교수는 “(AI가 퍼지고 있는 점이) 굉장히 걱정스럽다”며 “특히 우리나라처럼 현대 과학에 대한 연구 경험과 기반이 약한 사회에서는 더 우려되는 부분”이라고 밝혔다. 그는 한국 과학계의 성과주의 연구 문화에 대해 지속적으로 비판과 개선의 목소리를 내온 학자이자 과학 커뮤니케이터다.</p> <p contents-hash="66fd23efb03e69740ddd03cf059af7e6411d7c700a69a12917eccb2368a88e4e" dmcf-pid="pGRvxv9UMC" dmcf-ptype="general"> 이 교수가 제시한 답안 또한 ‘투명성’과 ‘사후 검증’이었다. “연구자가 AI를 어떻게 썼는지 최대한 투명하게 명시해야 합니다. 사후 검증이 갈수록 중요해지기 때문이죠. 논문 출판은 본격적 검증의 시작 단계예요.</p> <p contents-hash="3cd83cacd3a9c2b3a3cc2fe8bd26fe77e239a39890b6307d0ac6ee99172607bb" dmcf-pid="UHeTMT2ueI" dmcf-ptype="general">5년, 10년이 지난들 반박이 받아들여지면 그 논문의 수명은 끝나는 겁니다. AI를 통한 편한 출판에 곧 무시무시한 사후 검증이 기다리고 있다는 사실을 과학자들에게 주지시켜야 하는 겁니다.”</p> <p contents-hash="adb502c9e4305e58cccfbeb1adb901ff951ffa578ec452373ca8fb5dd9c8c6b4" dmcf-pid="uXdyRyV7LO" dmcf-ptype="general"> 그러나 AI가 한국 연구 생태계에 주는 영향이 단순히 나쁘기만 한 것은 아니다. 2025년 12월 국제학술지 ‘사이언스’에 발표된 옌 인 코넬대 정보과학과 교수팀의 연구는 AI의 또 다른 가능성을 보여준다. AI가 “비영어권 연구자들의 언어적 장벽을 획기적으로 낮추고 있다”고 밝혔기 때문이다. (doi: 10.1126/science.adw3000) </p> <p contents-hash="8faf28e994ca3c5fd8b5c68008f3683ead66d6c2908d734f1efaea389e2398cd" dmcf-pid="7ZJWeWfzes" dmcf-ptype="general"> 그동안 한국을 포함한 비영어권 과학자들은 연구 역량과 별개로 영어 논문 작성이라는 높은 언어 장벽에 부딪혀 왔다. 연구에 따르면 AI 도입 이후 언어의 복잡성이 성과를 결정짓던 과거의 패턴이 무너지고 있다는 것이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8f20af22676af7e6494a6a4f74272b0c972a7ab2287870ca36f2cdefd4f4bb1a" dmcf-pid="z5iYdY4qim" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="벨기에의 과학철학자 이자벨 스탱게르스는 2017년 ‘다른 과학은 가능하다, 느린 과학 선언’을 출간하며 뿌리내린 빠른 과학 관행에 대해 비판의 목소리를 냈다. Amazon 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080214028gxwq.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="P9JWeWfzMa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080214028gxwq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 벨기에의 과학철학자 이자벨 스탱게르스는 2017년 ‘다른 과학은 가능하다, 느린 과학 선언’을 출간하며 뿌리내린 빠른 과학 관행에 대해 비판의 목소리를 냈다. Amazon 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="33dfee2b4dace973732ddc7ef9f55d779bbcf2c579323ece43b0350e6573ba84" dmcf-pid="q1nGJG8Ber" dmcf-ptype="general"><strong>● 양보다는 질, 태동하는 ‘느린 과학’</strong></p> <p contents-hash="967c755b9557660c25af906d45434f7633473cabbbce61552511a41e5c1b7c46" dmcf-pid="BtLHiH6bRw" dmcf-ptype="general"> AI가 선도하는 과학계의 반대편에서는 ‘느린 과학’의 목소리가 나온다. 느린 과학은 성과주의에 반대하는 문화다. 논문 편수, 인용 횟수 등으로 일괄적으로 평가하는 대신, 연구의 깊이, 사회적 기여, 학문적 정직성을 중시한다. </p> <p contents-hash="a8f358d8d99fc2471911c9d9010784e3c59f944e6f2846df9684891ca0886092" dmcf-pid="bRW6T6mjdD" dmcf-ptype="general"> 느린 과학의 필요성을 꾸준히 주장해 오며 저서 ‘다른 과학은 가능하다, 느린 과학 선언’를 펴낸 벨기에의 과학철학자 이자벨 스탱게르스는 과학동아에 “유감스럽지만 AI로 인해 과학이 자동화된 산업으로 전락하고 있다”고 의견을 전했다.</p> <p contents-hash="d9e3dce0d4b79767a7718f8b670135a84897ec2e05cd4e3812f5ec5ae673b742" dmcf-pid="KeYPyPsAnE" dmcf-ptype="general"> 1월 19일 국제학술지 ‘네이처’에 기고문을 실은 에이드리언 바넷 호주 퀸즐랜드공대 통계학과 교수는 “논문 출판을 절반으로 줄이겠다”고 선언했다. 지난 5년간 연간 평균 15편의 논문을 낸 바넷 교수는 이제 절반(7편)으로 그 수를 줄일 계획이다. </p> <p contents-hash="b8e7c09f604661cf53935775da6fb42f6c1cf67dd51d23730b8d204a820545fb" dmcf-pid="9dGQWQOcMk" dmcf-ptype="general">그는 현재 출판 시스템이 “폭주하는 기차”라고 표현했다. “2024년 펍메드(PubMed)에 올라온 논문만 170만 편이었고 2014년엔 120만 편이었습니다. 이는 지속 불가능한 증가세입니다.”</p> <p contents-hash="7d9c3810c8d3eb9c14e759abff229de90e961acf0b1d66019217cfdeba81fa25" dmcf-pid="2JHxYxIknc" dmcf-ptype="general"> 논문 폭증은 출판 시스템에 엄청난 부담을 준다. 과학자들은 모든 문헌을 철저히 읽고 검토할 수 없다. 저급 논문도 적절한 검증 없이 통과되는 이유다.</p> <p contents-hash="1aaad76df1a412dd0667f38e986ec882adbbeceb546552dbf1b30a9016bbc10b" dmcf-pid="ViXMGMCEiA" dmcf-ptype="general"> 바넷 교수는 느린 과학 운동이 커지고 있다고 기고문에서 전했다. </p> <p contents-hash="81fa8b00df5a05d7dc9fc5bd346bb5d493c2c474b256573cd5bd763c0706496d" dmcf-pid="fnZRHRhDnj" dmcf-ptype="general"> “안타깝게도 속도가 여전히 엄밀함보다 중시되고 있습니다. 먼저 출판하는 사람이 신중하게 출판하는 사람보다 더 많은 인용을 받는 탓입니다. 이 때문에 느린 과학 운동도 성장하고 있습니다. 2017년에는 네이처에 ‘과학자에게 평생 동안 쓸 수 있는 단어 제한을 두자’는 제안이 이미 나오기도 했습니다.” (doi: 10.1038/d41586-025-04061-w)</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6b71baaae7309e01c54ddade613ac3d17b07ea713c438d6ac1a785e03cd6233d" dmcf-pid="4L5eXelwLN" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="독일 율리히 연구센터의 미생물 연구실 내 로봇 팔이 실험하는 모습. AI가 과학자의 두뇌를 대체하고 있다면 로봇은 과학자의 몸을 대신하며 ‘과학 연구 자동화’가 심화하고 있다. 스테판 노아크 율리히 연구센터 미생물 분석 연구그룹장은 2024년 국제학술지 ‘네이처’와의 인터뷰에서 “로봇 팔 도입 이후 세포 배양 작업 속도가 100배는 빨라졌다”고 밝혔다. Nature 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080215251dvuu.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="Q2gZLZQ9Mg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/28/dongascience/20260228080215251dvuu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 독일 율리히 연구센터의 미생물 연구실 내 로봇 팔이 실험하는 모습. AI가 과학자의 두뇌를 대체하고 있다면 로봇은 과학자의 몸을 대신하며 ‘과학 연구 자동화’가 심화하고 있다. 스테판 노아크 율리히 연구센터 미생물 분석 연구그룹장은 2024년 국제학술지 ‘네이처’와의 인터뷰에서 “로봇 팔 도입 이후 세포 배양 작업 속도가 100배는 빨라졌다”고 밝혔다. Nature 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="da2811f0f041dfaaad6101b51ffd185c607466e4c99d0379944224614da8b3dd" dmcf-pid="8o1dZdSrea" dmcf-ptype="general"><strong>● ‘빠름 vs 느림’ 갈림길, 한국 과학계 안녕하려면</strong></p> <p contents-hash="559a711a1201bc58545ab8daf685c250c9d42150ac33ab37ee5e9fa53b0e471d" dmcf-pid="6gtJ5JvmMg" dmcf-ptype="general"> 과학계는 지금 갈림길에 섰다. AI를 업고 가속하는 빠른 과학, 아니면 학문적 정직성을 추구하는 느린 과학의 양갈래다. 에반스 교수는 과학 연구 생태를 위협하는 논문 출판의 속도와 수를 줄이기 위해 선 인센티브 구조를 바꿔야 한다고 강조했다. </p> <p contents-hash="7246761440f067fb0328c9e48e85f85ae089421ef2224b9c9bfe6ea5d634ff2c" dmcf-pid="PaFi1iTsLo" dmcf-ptype="general"> “우리는 AI로 강화된 연구가 새로운 분야를 만들어내는 세상을 원해야 합니다. 나사를 더 조이기만 하면서 다양성을 죽이는 지금의 모습이 아니라요.”</p> <p contents-hash="80a59be5db3b19b8ad030f1774f6bbc4f250c0b21c020021f70412489ae316d5" dmcf-pid="QN3ntnyOdL" dmcf-ptype="general"> 물론 느린 과학은 현실성이 없다는 비판을 받기도 한다. 송 교수는 “느린 과학을 원하고 찬성하지만, 현실적으로 어려운 게 사실”이라며 “먹고 사는 문제 탓”이라고 원인을 짚었다. 그는 미·중 경쟁 구도를 예로 들었다. </p> <p contents-hash="dc873b4d60c252730fbc439f1d8845a2f6144a1879ae80da0fd04298c8f5807b" dmcf-pid="xj0LFLWIMn" dmcf-ptype="general"> “느린 과학이 성공하려면 과학 연구에서 선도 국가인 미국이 채택해야 하는데, 그럼 중국과의 경쟁에서 패권을 뺏길 수 있습니다. AI가 출시된 이후로 ‘10배 더 잘하고 빠르게’가 기본이 됐거든요. 설령 아직 AI를 적극적으로 쓰지 않는 실험 분야가 있더라도 결국엔 AI를 활용하는 문화가 기본이 될 거라고 봐요.”</p> <p contents-hash="f1de7ec0bd05457fb7d3ae5cacd467a60c24d0aa34ba76d4652e5155424bbaca" dmcf-pid="ypN1g1MVMi" dmcf-ptype="general"> AI가 주도하는 질서는 이제 막을 수도, 이미 돌이킬 수도 없다. AI라는 소용돌이 속에서도 한국의 과학계는 안녕할 수 있을까. 이 교수는 불가피한 변화에도 연구자들이 AI에서 얻을 수 있는 득과 실을 명확히 구분해야 한다고 마지막까지 강조했다.</p> <p contents-hash="b845173e0296ce1e9a9806a59bba7308f67d0b10dacb9a1e5dc4acf260dd4c2e" dmcf-pid="WUjtatRfnJ" dmcf-ptype="general"> “생성형 AI에서 얻을 수 있는 득과 실을 구분할 집단적 고민이 필요한 시점입니다. AI를 통해 얻을 수 있는 이점도 확실하거든요. 말솜씨, 글솜씨, 데이터 수집 능력 등에선 AI가 아주 뛰어납니다. </p> <p contents-hash="9ccd55129089e5504aa8f310c847ac067c5dadea49ead9ab60bc5117de040e62" dmcf-pid="YrBczc1yid" dmcf-ptype="general"> 반대로 경계해야 할 부분은 참과 거짓, 옳고 그름, 당위성에 대한 구분입니다. AI는 분명 과학 연구 전반에 확실히 도움 되지만 그렇다고 해서 연구자들이 AI의 제안을 무비판적으로 받아들이지 않는 연구 문화가 핵심이 돼야 할 겁니다.”</p> <p contents-hash="f25ecdedd33ba379b019b8b818952b95bdb6321e091e52073d29d11801986c68" dmcf-pid="GmbkqktWee" dmcf-ptype="general"><strong>※관련기사</strong><br> 과학동아 2월호, <strong>AI가 쏟아내는 논문…과학계 독약 될까</strong></p> <p contents-hash="a6d20ad449dfaf1f46e4786764fd13d6da88c1a716974ef407177768fab21f29" dmcf-pid="HsKEBEFYJR" dmcf-ptype="general">[박동현 기자 parkdd@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 잘 보이지 않는 일꾼들 초소형 로봇…뭉치면 강해진다 02-28 다음 빗장 풀린 고정밀 지도…구글 안경 쓰고 광화문 찾는 날 오나 [구글 韓 지도 반출①] 02-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
