"AI는 앞으로 연구개발(R&D) 활동에 적정기술과 같은 존재로 쓰일 겁니다. 연구자와 함께 연구하는 '연구 협력자'로 중요성도 커질 겁니다."
이제현(사진)한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실장은 28일 원정연구원이 서울 한국과학기술회관에서 개최한 포럼에서 R&D 수행 과정에서 생성형 AI의 역할에 대해 이같이 강조했다.
이 실장은 이날 '생성형 AI를 효율적으로 활용하는 R&D 생태계 구축방안'에 관한 주제발표에서 "AI는 데이터에 기반한 연산과 확률적 계산에 매우 뛰어난 특성으로 연구자들이 실험 설계 단계에서 많이 활용하고 있으며, 연구기획 단계에서도 연구동향 등 각종 정보를 수집하는 데 매우 유용한 도구로 쓰고 있다"고 설명했다.
생성형 AI의 이런 특성으로 R&D 수행 과정에서 연구자들에게 최적화된 의사결정을 지원하고, 연구자들이 파악하지 못한 데이터 간 패턴과 상관관계를 분석·제공해 연구 효율성 향상에 크게 기여한다.
이 실장은 "R&D에 있어 생성형 AI는 굉장히 훌륭한 실무자 역할을 담당하고 있다"며 "다만 연구자가 아는 범위 안에서 생성형 AI를 써야지, 알지 못하는 범위를 넘어 사용할 경우 거짓된 정보나 환각현상 등 생성형 AI의 한계로 인해 연구에 차질을 빚거나 , 예상하지 못한 연구 결과를 얻을 수 있다"고 주장했다.
지난해 10월 네이처에 따르면 AI는 R&D 활동에서 방대한 양의 연구 논문을 신속하게 분류해 연구 탐색시간을 덜어주고, 연구 논문의 필수 정보를 요약하거나 특정 주제애 대한 다양한 의견을 파악하는 데도 상당한 도움을 준다.
이 실장은 생성형 AI가 지닌 뛰어난 장점에도 불구하고, R&D 활동에 생성형 AI의 전면 활용보다는 부분 활용을 제안했다.
그는 "생성형 AI는 과학 문헌과 논문 리뷰에 대한 전체 프로세서를 자동화하는 건 불가능하고, 연구의 투명성·재현성을 담보할 수 없을 뿐 아니라, 사실과 다른 답변을 내놓는 환각 현상 등의 한계를 잘 알고 적절하게 활용해야 한다"고 강조했다.
이어 "생성형 AI는 유료 논문은 아예 접근하지 못하는 데이터 제한 한계 등으로 연구자가 전적으로 의지할 존재가 아니라, 연구 협력자로 서 역할에 더 부합하다"고 주장했다.
생성형 AI의 급속한 기술 발전에 힘입어 실제 연구자들은 가설수립부터 가설검증, 결과공개 등 R&D활동의 모든 과정에 도입과 활용이 활발해지고 있다. 그는 "생성형 AI는 자발적으로 돌연히 나타나는 창발(이머전스)과 창의력, 연구오류 탐지 능력 등의 측면에서 매우 뛰어나다"며 "환각과 재현성 등 AI 단점은 보완하고, 장점을 최대한 살려 연구활동에 사용한다면 연구에 투입되는 시간과 비용을 상당 부분 줄일 수 있다"고 말했다.
이 실장은 AI의 제대로 사용하는 방법에 대해 "나한테 필요한 AI는 무엇이고, 어떤 기능이 나한테 필요한지에 가치를 두고 접근해야 한다"면서 "AI는 접근 가능한 여러 기술을 사용해서 나의 문제를 해결해 주는 적정기술과 같은 존재로 활용될 것"이라고 전망했다 .
이어 이성국 원정연구원 AI융합센터장을 좌장으로 구요한 커맨드 스페이스 대표, 박원훈 전 산업기술연구회 이사장, 이상목 전 과기정통부 차관, 이상연 벨루가 대표 등 전문가들이 패널토론자로 참가해 생성형 AI의 R&D 활용 현황과 전략 등에 대해 의견을 나눴다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr
"AI는 앞으로 연구개발(R&D) 활동에 적정기술과 같은 존재로 쓰일 겁니다. 연구자와 함께 연구하는 '연구 협력자'로 중요성도 커질 겁니다."
이제현(사진)한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실장은 28일 원정연구원이 서울 한국과학기술회관에서 개최한 포럼에서 R&D 수행 과정에서 생성형 AI의 역할에 대해 이같이 강조했다.
이 실장은 이날 '생성형 AI를 효율적으로 활용하는 R&D 생태계 구축방안'에 관한 주제발표에서 "AI는 데이터에 기반한 연산과 확률적 계산에 매우 뛰어난 특성으로 연구자들이 실험 설계 단계에서 많이 활용하고 있으며, 연구기획 단계에서도 연구동향 등 각종 정보를 수집하는 데 매우 유용한 도구로 쓰고 있다"고 설명했다.
