인공지능(AI)은 우리의 일상에 침투해 오고 있습니다. 사실, 우리 대부분은 인공지능의 영향권 안에 있습니다. 소셜 네트워크의 상품 추천 알고리즘이나 챗봇 같은 것을 예로 들 수 있지요. 간단히 말해, 인간이 같은 행동을 할 경우 스마트하고 지적이라고 간주될 수 있는 방식으로 행동하는 모든 기계를 AI라 할 수 있습니다.
광범위한 산업 분야에서 인공지능의 이용을 모색하고 있습니다. 작업에 소요되는 노동력과 시간을 획기적으로 단축시키고, 인간의 지성을 모방할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문이지요. 인공지능은 과학의 진로를 바꿀 수 있는 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. 연구 분야에서의 적용은 아직 초기 단계에 있지만, 인공지능이 연구자들에게 열어줄 수 있는 가능성의 영역은 끝이 없어 보입니다. 몇 가지만 살펴 보겠습니다.
데이터 분석
수 년 동안, 가히 '데이터의 홍수'라 할 정도로 연구자들의 데이터 생성과 저장 능력은 급격히 증가했습니다. 이 광범위한 데이터의 패턴과 의미를 분석하는 것은 연구자들에게 큰 과제가 되었지요. 딥러닝 기술은 데이터 분석 작업을 용이하게 만드는 데에 결정적 역할을 할 수 있습니다. 인텔의 인공지능 제품 그룹 부사장 가디 싱어는 다음과 같이 말합니다. “딥러닝 기술을 통해 충분한 사례를 기계에 훈련시키면, 주어진 정확한 모델로 결과를 예측할 수 있습니다. 이는 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 작업을 몇 초만에 해낼 수 있다는 의미이지요.”
새로운 발견
인간 지성을 모방하는 AI의 학습 방식인 딥러닝 기술과 인간 지성의 결합은 연구자들에게 새로운 가능성을 펼쳐 주고 있습니다. 기계 학습에 대해 싱어는 “돌연변이 DNA처럼 무한한 가능성이 있습니다.” 라고 말합니다. AI는 제약 회사에서도 사용되며, 대규모 실험도 가능하게 합니다. “학술 논문에서 새로운 정보를 추출하고, 가설 실험을 가능하게 하지요.” 이는 놀라운 신약 개발로 이어질 수 있습니다. 이처럼 인공지능은 도전적 분야에서 연구자 돕고 있습니다.
저널 프로세스
학술 출판은 연구 수행에서 분리할 수 없는 부분입니다. 대부분의 저널 편집자와 피어 리뷰어들의 걱정 중 하나는 자신들이 검토하는 원고의 데이터, 통계, 참고 자료 및 이미지에 문제가 있을 경우, 이를 발견할 수 있는가 하는 것입니다. 또한, 표절 조사는 원고 평가의 또 다른 중요한 과정입니다. 인공지능은 효율적이고 정밀하게 문제를 발견할 수 있도록 저널 관계자들과 연구자들을 도울 수 있지요.
과학적 발견과 출판의 일부 분야에서 인공지능은 이미 적용 단계에 이르렀습니다. 이에 대해 좀 더 자세히 살펴 봅시다.
문헌 검토 수행
데이터는 모든 연구의 기초가 되며, 기존 문헌 검토는 연구 과정에서 중요한 단계입니다. 최근 출판되는 문헌의 양이 기하급수적으로 증가하고 있기에, 문헌 검토 수행은 대체로 상당한 시간이 요구됩니다. 인공지능을 기반으로 한 문헌 탐색 도구는 연구자들이 이 작업을 빠르고 효과적으로 수행하도록 돕고 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 과학자 크리스찬 버거는 자율주행 자동차 연구를 시작했을 때, 1만 여 건의 기존 문헌을 검토해야 한다는 사실을 깨달았습니다. 이는 수 개월이 걸릴 일이었지만, 크리스찬은 인공지능 기반 도구인 Iris.ai를 통해, 수 천 개의 문서를 매핑하고 주제 별로 분류하여 짧은 시간 안에 문헌 검토를 마칠 수 있었습니다.
저널 프로세스 보조
수 백 건의 투고 원고를 검토해야 하는 저널은 인공지능 기술을 적용할 수 있는 적합한 분야입니다. 저널 편집자의 가장 어려운 과제 중 하나는 제출 원고의 신뢰성을 검증하고, 유망한 논문을 위한 피어 리뷰어를 찾는 것입니다. 일부 편집자들은 적합한 피어 리뷰어를 찾고, 투고를 관리하고, 심지어 원고 승인 결정을 하는 데에 인공지능 도구의 도움을 구하고 하고 있습니다. 몇 달 전, 피어 리뷰 플랫폼인 스콜라원(ScholarOne)은 “편집자의 의사 결정 지원과 원고 스크리닝 소요 시간 절약을 통한 효율성 향상“을 위해 인공지능 소프트웨어 회사 UNSILO와의 파트너십을 발표했습니다. 인공지능은 편집자와 리뷰어가 직면한 과제를 단순화하고, 저널 출판 과정을 빠르고 효율적으로 만드는 데에 중요한 역할을 하고 있는 것입니다.
인공지능 사용에 어떠한 제약이 있을까?
인공지능은 많은 이들에 의해 과학과 연구의 미래로 여겨지고 있지만, 제약은 없는 걸까요? 일부 학자들을 자동화된 과학의 미래를 그리지만, 컴퓨터 과학자 크리스찬 버거는 다음과 같이 경고합니다. “어떠한 연구 엔진을 사용하여도 모든 질문에 대해 자동적으로 답을 얻을 수는 없습니다.” 인공지능이 과학적 발견을 지원할 수는 있지만, 인공지능이 만들어 낸 결과나 분석을 이해하기 위해서는 인간의 통찰력이 여전히 필요합니다. 또 인공지능 기반 도구와 소프트웨어는 비용이 들고, 이 값비싼 도구는 소수의 연구자들만 접근 가능하다는 문제도 있습니다.
자동화되고 있는 과학적 트렌드는 결과에 대한 분석이 편견 없이 정확하고 신뢰할 수 있으리라는 믿음을 전달하는 경향이 있습니다. 그러나 저널 출판 과정에서 인공지능의 무방비한 사용은 제재가 필요할 지 모릅니다. 예를 들면, 작가이자 편집자인 더글라스 헤븐은 피어 리뷰 단계에서의 AI 사용에 대해 다음과 같이 의견을 밝힙니다. “기존 출판물을 학습한 머신 러닝 도구는 피어 리뷰에서 이미 존재하는 편견을 강화할 수 있습니다.” 그러므로, 인간의 개입과 의사 결정은 인공지능에 대한 의존도가 높아지더라도 계속해서 중요한 역할을 할 것입니다.
그러나 이러한 제약에도 불구하고, 인공지능은 과학이 새로운 경지에 이를 수 있는 과학적 발전과 진보의 미래가 될 것임은 분명합니다.
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참고 자료
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- Automated research: How AI will speed up scientific discovery
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