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Nature 연구, AI가 개별 연구자 경력 성장을 촉진하나 과학 전체는 좁아져

대규모 연구 결과, AI 도구가 과학자들의 성공을 가속화하지만 새로운 지식 발견의 전반적인 범위는 우려스럽게도 축소된다.

세계적인 학술지 Nature에 게재된 주요 연구는 인공지능(AI)이 과학계에 미치는 이중적인 영향을 밝혔다. AI는 개별 연구자들이 경력에서 더 빨리 성공할 수 있도록 돕는 강력한 도구가 되었지만, 동시에 과학 연구의 전반적인 방향을 좁고 덜 다양하게 만들고 있다고 지적한다.

시카고 대학교 사회학자 James Evans가 이끄는 연구팀은 Google의 언어 모델을 사용하여 AI를 활용한 연구를 식별하기 위해 6개 자연 과학 분야(생물학, 의학, 화학, 물리학, 재료 과학 및 지질학)의 310,957개 이상의 연구 논문을 분석했다. 연구 결과에 따르면 AI를 사용하는 연구자들은 사용하지 않는 연구자들보다 3.02배 더 많은 논문을 출판하고, 4.85배 더 많은 인용(citation)을 받았다. 또한 그들은 동료들보다 평균 1.37년 더 빨리 연구팀장이 되었다.

그러나 과학계 전반을 보면 부정적인 영향이 발견되었다. AI 사용으로 인해 연구되는 주제의 수는 4.63% 감소했으며, 연구자 간의 상호작용은 22% 줄었다. 연구 저자들은 "AI 도구는 새로운 분야를 탐색하기보다는 기존 분야를 자동화하는 경향이 있는 것으로 보인다"고 결론지었다. 이는 "개별 과학자의 영향력을 확대하지만, 과학 전반의 접근 범위를 축소시킨다"는 모순적인 결과를 낳는다.

James Evans는 이 현상을 "개인의 동기와 과학 전체의 이익 사이의 갈등"이라고 요약했다. 흥미롭게도 이러한 패턴은 초기 machine learning, deep learning 시대부터 현재의 generative AI 시대에 이르기까지 일관되게 나타나며, AI 시대에 과학계가 직면한 구조적 도전을 보여준다.