Adoption of Generative AI by Academic Biomedical Researchers
생명의학 연구자들, 생성형 AI에 높은 관심 보여
ChatGPT로 대표되는 생성형 AI(인공지능)가 학계 전반에 큰 파장을 일으키고 있는 가운데, 생명의학 분야 연구자들의 반응에 관심이 쏠리고 있다. 최근 이타카 S+R(Ithaka S+R)이 실시한 대규모 설문조사 결과, 생명의학 연구자들은 생성형 AI에 대해 상당한 관심을 보이면서도 실제 활용에는 신중한 태도를 보이는 것으로 나타났다.
조사 결과에 따르면, 생명의학 연구자의 63%가 연구에 생성형 AI를 사용해본 경험이 있다고 응답했다. 이는 생명의학 분야에서 AI 기술에 대한 높은 관심도를 반영한다. 그러나 현재 연구에 생성형 AI를 사용하고 있다고 답한 비율은 40%에 그쳤으며, 정기적으로 사용한다는 응답은 7%에 불과했다. 이는 많은 연구자들이 AI 기술을 실험적으로 사용해보긴 했지만, 아직 연구 과정에 본격적으로 통합하지는 않았음을 시사한다.
생명의학 연구자들의 생성형 AI에 대한 관심도는 다른 학문 분야와 비교했을 때 상대적으로 높은 편이었다. 예를 들어, 인문학 연구자들의 31%가 생성형 AI 사용에 관심이 없다고 답한 반면, 생명의학 연구자들 중 이런 응답은 13%에 그쳤다. 약 3분의 1의 생명의학 연구자들은 생성형 AI를 연구에 도입하는 데 매우 또는 상당히 관심이 있다고 답했다.
정확성 우려, AI 도입의 최대 장애물로 지목
그러나 이러한 높은 관심에도 불구하고, 생성형 AI의 실제 연구 적용에는 여러 장애물이 존재하는 것으로 나타났다. 가장 큰 걸림돌은 AI 출력물의 정확성과 신뢰성에 대한 우려였다. 응답자의 74%가 이를 중간 또는 큰 장애물로 꼽았으며, 단 4%만이 이를 전혀 문제로 여기지 않았다.
특히 생명의학 연구자들은 다른 분야 연구자들에 비해 정확성 문제에 더 큰 우려를 표명했다. 이는 생명의학 연구의 특성상 정확성이 매우 중요하며, 작은 오류도 큰 영향을 미칠 수 있기 때문으로 해석된다.
연구 윤리와 관련된 불확실성도 주요 장애물로 지목됐다. 생명의학 연구자의 47%는 연구 무결성에 대한 모범 사례의 불확실성을 주요 과제로 꼽았고, 24%는 이를 중간 정도의 장애물로 인식했다. 이는 AI 기술 사용에 대한 명확한 윤리적 가이드라인이 아직 부족함을 보여준다.
학술 논문 작성 및 문헌 검색에 주로 활용
현재 생명의학 연구자들이 생성형 AI를 가장 많이 활용하는 분야는 학술 논문 작성과 관련된 업무인 것으로 나타났다. 응답자의 31%가 문법 검토 및 개선을 위해 생성형 AI를 사용한 적이 있다고 답했으며, 이는 조사한 모든 용도 중 가장 높은 비율이었다. 이 중 49%는 이러한 목적으로 AI를 정기적으로 사용한다고 답해, 논문 작성 보조 도구로서의 AI의 역할이 점차 커지고 있음을 보여줬다.
학술 문헌 탐색 및 해석 분야에서도 생성형 AI 활용도가 높았다. 25%의 연구자들이 과학 연구에서 지식을 추출하는 데 생성형 AI를 사용했다고 응답했으며, 16%는 관련 학술지 논문 검색에 활용했다고 답했다. 이는 AI가 방대한 양의 학술 정보를 빠르게 처리하고 요약하는 능력을 인정받고 있음을 시사한다.
반면 실험 설계(6%), 가설 검증(4%), 시뮬레이션 또는 합성 데이터 생성(5%) 등 연구의 핵심 과정에서는 생성형 AI 활용도가 상대적으로 낮았다. 이는 연구자들이 AI를 주로 연구 과정의 시작과 끝 단계에서 보조 도구로 활용하고 있으며, 핵심적인 연구 활동에는 아직 인간의 판단을 더 신뢰하고 있음을 보여준다.
생명의학 특화 AI 도구에 대한 높은 수요
주목할 만한 점은 생명의학 연구자들이 해당 분야에 특화된 생성형 AI 도구에 큰 관심을 보이고 있다는 것이다. 응답자의 56%가 생명의학 특화 AI 도구가 매우 도움이 될 것이라고 답했으며, 27%는 어느 정도 도움이 될 것이라고 응답했다. 이는 전체 83%의 연구자들이 특화된 AI 도구의 필요성을 인식하고 있음을 의미한다.
그러나 현실은 이러한 수요와 다소 괴리가 있었다. 생성형 AI를 사용해본 생명의학 연구자 중 80% 가까이가 ChatGPT와 같은 범용 AI 도구를 활용했으며, BioMedLM, BioLinkBERT 등 생명의학 특화 도구를 사용한 비율은 14%에 그쳤다. 이는 현재 사용 가능한 특화 도구들이 연구자들의 요구를 충분히 만족시키지 못하고 있거나, 이에 대한 인지도가 아직 낮음을 시사한다.
이번 조사 결과는 생성형 AI가 생명의학 연구 분야에서 중요한 전환점에 있음을 보여준다. 연구자들은 이 기술의 잠재력에 주목하고 있지만, 정확성과 윤리적 문제 해결이 선행되어야 본격적인 도입이 가능할 것으로 보인다. 특히 생명의학 분야에 특화된 고품질 AI 도구 개발의 필요성이 두드러지게 나타났다.
향후 AI 기술의 발전과 함께 생명의학 연구 방식에도 큰 변화가 있을 것으로 전망된다. 그러나 이 과정에서 연구의 정확성과 윤리성을 담보할 수 있는 가이드라인 마련과 연구자들의 AI 리터러시 향상이 필수적일 것으로 보인다. 생성형 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 생명의학 연구의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리잡을 수 있을지, 앞으로의 발전 과정이 주목된다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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