'제5의 과학혁명' 시작…AI가 연구 패러다임 바꾼다 작성일 09-13 56 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">실험·데이터·논문까지 전 과정 개입…연구자 한계 뛰어넘는 동반자로</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="poHmTYbYj7"> <p contents-hash="766158b61eba850f52aaab9954d9065182156b2bb4c8664c9811562d094c43af" dmcf-pid="UgXsyGKGcu" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)<span>인공지능(AI)이 실험실에서부터 논문 작성까지 과학 연구 전 과정을 재편하고 있다. 인간 연구자의 한계를 보완하는 '지능형 연구 동반자'로 자리매김하며 과학의 새로운 혁명을 이끈다는 평가다.</span></p> <p contents-hash="e3ce00f82bca25760711deee969f437a79f5604a56f31bc56a2d54b2694a1648" dmcf-pid="uaZOWH9HAU" dmcf-ptype="general">13일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '과학을 위한 AI, 연구의 패러다임을 바꾸다' 보고서에 따르면 AI는 경험·이론·계산·데이터 주도에 이은 제5의 과학혁명을 주도하며 연구 생태계 전반을 바꾸고 있다.</p> <p contents-hash="81ecefe18b11b73e034a78e99d9ce288cf3a5b1392de2198399bc0284cab6003" dmcf-pid="7N5IYX2Xjp" dmcf-ptype="general">이번 보고서는 AI가 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내고 학제 간 지식 연결을 지원하며 가설 생성부터 실험 설계 데이터 수집·분석까지 전 과정에 참여하는 방식으로 과학 혁신을 견인한다고 분석했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="86a7fc531a32d44c7c6835f4d12e7edcc00f7cc53baa4f9779c334d20b4eee84" dmcf-pid="zj1CGZVZj0" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI가 불러온 연구 패러다임의 변화 (사진=SPRi)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/13/ZDNetKorea/20250913110740029uiri.png" data-org-width="638" dmcf-mid="3tZOWH9Hjq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/13/ZDNetKorea/20250913110740029uiri.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI가 불러온 연구 패러다임의 변화 (사진=SPRi) </figcaption> </figure> <p contents-hash="9e8b6b68f9691de156f35a248f707b68b0b95531f340c1c3f295f3da8bd967de" dmcf-pid="qAthH5f5A3" dmcf-ptype="general"><span>특히 AI가 연구자의 상상력을 확장하고 실험의 반복 효율성을 높이며 연구 접근성을 대폭 향상시킨다고 진단했다. 고가의 장비나 고도의 전문지식이 없어도 연구 참여가 가능해진 것은 AI가 만든 가장 큰 변화 중 하나다. 또 장기간 해결되지 못한 과학 난제들을 풀어내고 새로운 연구 영역을 개척하는 데 기여하고 있다고 강조했다.</span></p> <p contents-hash="b777f4b53425dd75ad7c73819dc2d50f2c604111113f64b3af14babc7ebd7831" dmcf-pid="BcFlX141aF" dmcf-ptype="general">실제 사례도 다양하다. 생물학에서는 AI 기반 단백질 구조 예측 도구인 '알파폴드'가 50년 난제를 해결해 연구자들이 2024년 노벨 화학상을 수상하는 성과로 이어졌다. 미국에서는 '국가 AI 연구 자원(NAIRR)'을 통해 연구자들에게 데이터와 컴퓨팅 자원을 개방하고 있으며 중국은 기초과학 전반을 지원하는 과학 특화 플랫폼 '사이언스원'을 개발해 연구 패러다임 전환을 추진 중이다.</p> <p contents-hash="43b57dc3660c243061d0779b426418ed923cefa3ba82ffbc7a63c78de055c420" dmcf-pid="bk3SZt8tAt" dmcf-ptype="general">아울러 보고서는 AI가 기존 선형적 연구 단계를 허물고 가설·실험·데이터·분석이 동시에 진행되는 순환형 구조를 가능케 한다는 점을 짚었다. 예컨대 AI는 방대한 논문을 자동으로 선별·분석해 새로운 연구 아이디어를 제시하거나 실험 변수를 스스로 최적화해 연구 속도를 비약적으로 단축시키고 있다. 자율실험실 개념 역시 확산되며 AI와 로봇이 결합해 가설 검증 과정을 자동으로 반복 수행하는 시대가 열리고 있다.</p> <p contents-hash="1ab5951313c12cb0cf3d76deeb546903b0f8801f8c3f0e1d99e472c17df93836" dmcf-pid="KE0v5F6Fg1" dmcf-ptype="general">데이터 수집·분석 방식도 급변하고 있다. AI는 신소재 후보를 탐색하거나 사회과학 설문을 실시간으로 검증·수집해 정확도를 높이고 있으며 자연어 질의응답을 통해 비전문가 연구자도 쉽게 데이터 분석에 접근할 수 있도록 돕고 있다. 멀티모달 AI는 텍스트·이미지·수치 데이터를 통합 분석해 기존에 없던 과학적 예측을 가능케 하는 도구로 자리 잡고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="844d179892e19a2eb1eb65450e2a697f009e0815cd892d0e5ee2f1dd0f439205" dmcf-pid="9ruWFpxpk5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="챗GPT 등장 이후 과학논문 발간 추이 (사진=SPRi)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/13/ZDNetKorea/20250913110741281olea.png" data-org-width="638" dmcf-mid="0u8p9fNfaz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/13/ZDNetKorea/20250913110741281olea.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 챗GPT 등장 이후 과학논문 발간 추이 (사진=SPRi) </figcaption> </figure> <p contents-hash="99173aa00241bffaf0585c4aca55de926265e9a15ca01d537aa0f9174bee8908" dmcf-pid="2m7Y3UMUjZ" dmcf-ptype="general"><span>다만 보고서는 AI 활용의 이면도 지적했다. 생성형 AI 특유의 '환각 현상'으로 인해 사실과 다른 결과물이 생성될 수 있으며 잘못된 인용이나 데이터 편중 문제도 발생할 수 있다는 것이다. 더불어 논문 작성과 심사 과정에서 AI 오용이 늘어나면 연구 윤리를 훼손할 수 있으며 신진 연구자들의 비판적 사고력과 전문성 축적이 저해될 수 있다는 점도 우려로 제시됐다.</span></p> <p contents-hash="f474ba0b200c0cae8520f24dad57d9d2ef53c485af22610f625083fa4a6e5bad" dmcf-pid="VszG0uRuNX" dmcf-ptype="general">저작권과 지적재산권 문제 역시 중요한 과제로 꼽혔다. AI가 생성한 연구 성과물의 권리가 누구에게 귀속되는지에 대한 기준이 불명확해 향후 법적 분쟁이 발생할 수 있다는 설명이다. 보고서는 특히 생성형 AI가 만든 고도화된 텍스트를 기존 표절 검사 시스템으로는 식별하기 어렵다는 점에서 연구 생태계의 신뢰성 확보 방안이 시급하다고 지적했다.</p> <p contents-hash="e3337382ea7c0c0780910e7bbc1c346363a18f72b2d4f62678be544cb11334b6" dmcf-pid="fOqHp7e7NH" dmcf-ptype="general">정책적 시사점도 담겼다. 우리나라의 경우 연구 인구 감소와 생산성 정체가 예상되는 가운데 AI를 활용한 연구 생산성 향상이 불가피하다는 분석이다. 연구 단계별로 AI를 도입해 효율성을 높이고 지방과 중소 연구기관까지 최신 AI 인프라를 동등하게 활용할 수 있도록 지원하는 정책이 필요하다고 제언했다.</p> <p contents-hash="1be9f96e40f817b2edf5cdc60853f14e3297a529e9c1f22e877f7d207ca6c0dd" dmcf-pid="4IBXUzdzAG" dmcf-ptype="general">또 연구자들의 AI 활용 역량을 강화하고 연구 윤리 교육을 체계적으로 시행하는 것이 중요하다고 봤다. 보고서는 AI 도구의 신뢰성과 안정성을 확보하고 논문 데이터베이스 품질을 제고하며 공공 연구 데이터를 기반으로 특화 AI 모델을 개발하는 것이 필요하다고 강조했다. 나아가 연구자가 언제든 참고문헌과 데이터의 진위를 검증할 수 있는 체계를 마련해야 한다고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="bece6e1eb91bdb00a0b89a65f304c21e44398634a8d12befca137caa116a22af" dmcf-pid="8CbZuqJqgY" dmcf-ptype="general">SPRi는 "AI가 단순 자동화 도구를 넘어 과학적 창의성과 문제 해결의 본질적 파트너로 부상하고 있으며 인간과 기계의 협업을 통한 전례 없는 연구 혁신을 이끌 것"이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="402fe031ec2ab9514cfec05f1558c374d39e429ab5b065b88de4e42338bb9c61" dmcf-pid="6hK57BiBjW" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 김연아 "♥고우림과 여행, 일주일 이 딱..그 이상은 힘들어" 09-13 다음 마윈이 만든 휴머노이드 로봇, 테슬라 옵티머스와 경쟁하나 09-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
