ExplanAItions : An AI study by Wiley

미국의 학술 출판사 와일리(Wiley)가 2024년 전 세계 약 5,000명의 연구자들을 대상으로 실시한 대규모 조사에 따르면, 43개의 AI 활용 사례 중 39개 분야에서 과반수의 연구자들이 향후 AI 활용에 관심을 보였다. 이는 현재의 제한적 활용에도 불구하고 AI에 대한 관심이 매우 높다는 것을 시사한다. 연구자들의 69%가 앞으로 2년 내에 AI 기술 숙련이 어느 정도 중요해질 것으로 예상했으며, 5년 내에는 절반 이상의 연구자들이 AI 기술이 매우 중요해질 것으로 전망했다.

현재 AI 활용률 45%에 그쳐... 가이드라인 부족이 주요 장벽

현재 연구자들의 45%만이 연구 과정에서 AI를 활용해본 경험이 있다고 응답했다. 챗GPT는 90%가 인지하고 있으며 81%가 사용해본 경험이 있었지만, 구글 제미나이와 마이크로소프트 코파일럿은 각각 33%와 32%만이 인지하고 있었다. 현재 가장 많이 활용되는 분야는 번역(40%), 교정 및 편집(38%), 브레인스토밍(26%), 대량 정보 검토(24%), 최신 연구 동향 파악(24%) 순으로 나타났다. 약 40-50%의 연구자들이 AI 교육, 정책, 모범 사례에 대해 잘 알지 못하고 있으며, 41%는 어떤 종류의 생성형 AI 도구가 있는지조차 확실히 알지 못하는 것으로 나타났다.

"AI가 인간보다 우수한 분야는 23개" 연구자들 평가

43개 활용 사례 중 23개 분야에서 과반수의 연구자들이 AI가 인간보다 우수한 성과를 낼 수 있다고 평가했다. 원고 준비 단계에서는 72%가 AI 활용에 관심을 보였으며, 62%는 AI의 우수성을 인정했다. 대량 정보 처리 분야에서도 67%가 관심을 보였고, 60%가 AI의 우수성을 인정했다. 특히 원고 작성 지원, 대규모 정보 처리, 연구 접근성 향상 분야에서 AI의 강점이 두드러졌다. 연구 결과물의 도달범위를 넓히는 분야에서도 AI의 강점이 발견됐다. AI는 연구 내용을 쉬운 언어로 요약하고 지식 관리를 도와 더 넓은 독자층에게 연구 결과를 전달하는 데 효과적인 것으로 평가됐다.

동료 평가는 여전히 "인간의 영역"... 직관과 판단력 필요

동료 평가 과정에서는 인간의 판단이 여전히 중요하다는 의견이 지배적이었다. 연구자들은 직관, 판단력, 창의성, 복잡한 문제 해결 능력에서 인간이 우위에 있다고 평가했다. 특히 논문의 품질과 편향성 평가, 동료 심사자 선정 등에서는 AI보다 인간의 역량을 더 신뢰했다. 연구자들은 동료 평가 과정의 속도와 효율성 향상을 위한 AI 활용에는 관심을 보였으나, 피드백의 표준화나 명확성 개선을 위한 AI 활용에는 낮은 관심을 보였다.

컴퓨터과학·의학 분야가 AI 도입 선도... 생명과학은 신중

컴퓨터 과학(57%)과 의학(38%) 분야가 AI 도입을 주도하고 있으며, 기업(42%)과 의료 부문(38%)의 연구자들도 조기 수용자 그룹에 속했다. 초기 경력 연구자들(39%)도 AI 도입에 적극적인 반면, 생명과학(38%)과 물리과학(34%) 분야, 정부 기관 소속 연구자들(34%)은 상대적으로 신중한 접근을 보였다. 경영경제금융 분야 연구자들(42%)은 업계 평균 수준의 AI 도입을 선호했으며, 학계 소속 연구자들(36%)도 비슷한 경향을 보였다.

연구자 70% "출판사의 AI 가이드라인 필요해"

연구자들의 70%는 학술 출판사들이 AI 활용에 대한 명확한 가이드라인을 제시해주기를 기대했다. 69%는 AI 활용 시 발생할 수 있는 잠재적 위험과 오류 방지를 위한 도움이 필요하다고 응답했으며, 62%는 AI 활용 모범 사례 공유를, 57%는 책임있는 AI 활용 지침 제공을 요구했다. 특히 경영경제(77%)와 사회과학(74%) 분야, 미주 지역(75%, 캐나다 80%, 미국 76%) 및 호주(80%) 연구자들의 가이드라인 요구가 높았다. 현재 연구자들의 54%는 소속 기관의 동료들에게서 AI 관련 지침을 얻고 있으며, 49%는 자신의 지식과 판단에 의존하고 있다. 학술지 편집자나 편집 지침을 참고하는 비율은 48%였다.

34개 AI 활용 분야 "1년 내 수용될 것"

43개 활용 사례 중 34개 분야가 향후 2년 내(2024년 기준)에 연구 현장에서 널리 수용될 것으로 전망됐다. 특히 주목할 만한 점은 AI 도입에 신중한 입장을 보이는 연구자들조도 절반 이상이 2년 내 AI 활용이 불가피할 것으로 예상했다는 점이다. 이들은 43개 활용 사례 중 25개 분야에서 AI가 보편화될 것으로 전망했다. 특히 문서 작성(57%), 잠재적 협력자 식별(57%), 공유 자원 최적화(51%) 등의 분야가 2년 내에 보편화될 것으로 전망됐다. 실험 설계 최적화(44%)와 고급 시뮬레이션(35%) 분야는 상대적으로 더 긴 시간이 필요할 것으로 예상됐다.

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이미지출처: 와일리

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.