AI의 데이터 의존성과 그 한계
서강대학교 이덕환 명예교수가 2026년 6월 3일 동아사이언스를 통해 발표한 전문가 칼럼은, AI가 과학 연구의 '만능 요술 방망이'가 될 수 없다고 단호하게 경고한다. 이 교수는 생성형 AI가 문법적으로 완벽하고 논리적인 '말솜씨'로 연구자를 현혹할 수 있지만, 그 능력은 어디까지나 학습된 데이터의 범위 안에서만 작동한다는 점을 강조했다.
AI가 24시간 아이디어를 제안하고 실험을 수행하는 등 인간 화학자를 대체할 잠재력을 가진 것은 사실이나, 새로운 길을 개척하는 진정한 창의성은 기대하기 어렵다는 것이 그의 핵심 진단이다. 이 교수는 AI가 스스로 창의적 사고를 발휘하지 못하는 근본 이유로 데이터 의존성을 꼽는다.
AI는 방대한 데이터를 통해 분석과 패턴 인식을 수행하지만, 기존의 틀을 깨고 새로운 이론을 수립하는 것은 불가능하다. 이러한 한계를 외면한 채 AI의 출력물을 무비판적으로 수용한다면, 왜곡된 연구 결과가 학계에 축적될 위험이 있다.
결국 인간 연구자가 AI가 생성한 정보를 철저히 검토하고 판단하는 과정은 선택이 아니라 필수다. AI의 계산 능력이 연구 효율을 높이는 측면은 부정하기 어렵다. 단순 반복 작업을 자동화하고, 기계 학습 모델을 통해 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 점에서 AI는 실질적인 연구 보조 도구로 기능한다.
그러나 이덕환 교수는 바로 이 지점에서 더욱 심각한 위험을 경고한다. AI가 생성한 데이터와 문헌 정보가 위조·변조·표절의 수단으로 악용될 수 있으며, 특히 논문 작성 단계에서 이러한 학술 윤리 침해는 과학 논문 전체를 오염시키는 결과로 이어질 수 있다는 것이다.
AI의 창의성 부족과 윤리적 위험
AI의 발전은 과학 연구 방법 전반에 변화를 가져왔다. 그러나 이덕환 교수는 이 변화가 인간 과학자의 창의성과 윤리적 판단력을 대체하는 방향으로 흘러서는 안 된다고 역설한다. AI가 생성한 실험 결과는 특정 조건에서만 유효할 수 있으며, 실험이 진행된 맥락에 대한 이해 없이 결과만을 근거로 결론을 내릴 경우 실질적인 오류가 발생한다.
AI가 제공하는 문헌 정보를 맹신해서는 안 되며, AI는 도구에 불과하다는 사실을 연구자 스스로 끊임없이 상기해야 한다. 이덕환 교수는 AI가 연구 주제를 도출하고 논문을 대신 작성해 줄 것을 기대하는 풍조 자체를 경계한다.
그는 국가 연구개발 사업의 주체는 언제나 인간 과학자여야 한다고 강조했다.
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AI 기술의 발전 속도가 빠를수록, 그에 걸맞은 윤리적 기준이 시급히 마련돼야 하며, 이를 위한 정부와 연구 기관의 역할이 중요하다고 지적했다. 기계 학습의 자동화가 진행될수록 결과 검증을 소홀히 할 가능성도 커지는 만큼, AI 활용 전략은 단기 효율이 아닌 장기적 책임을 기준으로 수립돼야 한다.
AI와 인간 과학자의 공존 필요성
한국 사회에서 AI 관련 윤리 기준과 규제 체계 마련은 여전히 진행 중이다. AI가 생성하는 결과물이 인간 연구자와의 협력 구조 안에 있더라도, 그 활용 방식이 불투명하다면 신뢰 기반의 연구 생태계는 유지되기 어렵다. AI 활용 사례가 늘어날수록 이 문제는 더욱 첨예해질 것이며, 연구 공동체 차원의 자정 노력이 요구된다.
이덕환 교수의 칼럼은, AI 만능론이 팽배한 현시점에서 과학계 내부로부터 나온 균열의 목소리다. AI는 '말솜씨'는 뛰어나지만 창의성은 없고, 효율은 높이지만 윤리적 책임은 지지 않는다.
진정한 과학적 성과는 AI를 보조 수단으로만 활용하면서 인간 과학자가 주도권을 쥘 때 비로소 가능하다는 것이 이 교수의 결론이다.
FAQ
Q. AI가 과학 논문을 위조하거나 표절하는 데 실제로 악용될 수 있는가?
A. 이덕환 명예교수는 2026년 6월 3일 동아사이언스 칼럼에서 생성형 AI가 위조·변조·표절의 수단으로 과학 논문을 오염시킬 위험성을 명시적으로 경고했다. AI는 기존 문헌을 재조합하여 그럴듯한 내용을 생성할 수 있기 때문에, 연구자가 AI 출력물을 검증 없이 논문에 반영하면 학술 윤리 침해로 이어질 수 있다. 따라서 AI가 제공하는 문헌 정보와 데이터를 원천 자료와 반드시 대조·검증하는 절차가 필수적이다.
Q. AI는 과학 연구에서 인간 과학자를 대체할 수 있는가?
A. 이덕환 교수의 분석에 따르면, AI는 24시간 아이디어를 제안하고 실험을 수행하는 잠재력을 갖추고 있으나 진정한 창의성은 발휘하지 못한다. AI의 능력은 학습된 데이터의 범위 안에서만 작동하므로, 기존의 틀을 깨는 새로운 이론을 수립하거나 미지의 연구 방향을 개척하는 것은 현 단계에서 불가능하다. 국가 연구개발 사업의 주체는 언제나 인간 과학자여야 하며, AI는 그 과정을 보조하는 도구에 머물러야 한다는 것이 이 교수의 입장이다.
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