인공지능이 과학 연구의 주체로 변모하며 연구 방식이 수공예에서 파이프라인 모델로 전환되고 있어요. 미국 에너지부의 Genesis Mission이 대표적인 사례이며, 이로 인해 여러 중요한 질문들이 제기되고 있습니다. AI 기반 과학 연구의 잠재력은 분명하지만, 책임감 있는 연구를 위해 고려해야 할 문제점들을 짚어보고자 합니다.
AI가 연구 과정을 자동화하면서 세대 간 과학적 역량 전달이 약화되고, AI가 생성한 이론의 투명성이 낮아지는 등 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 동료 평가 시스템이 붕괴하고, AI의 패러다임 전환형 발견 능력은 아직 검증되지 않았습니다.
정치 및 산업 주체에 의한 연구 의제 장악, 폐쇄 루프 파이프라인 내 오류 누적, 글로벌 연구 공동체의 계층 분화 등의 문제점도 고려해야 합니다. 이러한 우려에도 불구하고 AI 기반 과학 연구의 잠재력은 실질적이고 중요하므로, 책임감 있는 연구를 위한 조건들을 모색해야 합니다.