/AI Chasm Catalyst
지난 주말, 경기도 이천 소재 에덴파라다이스호텔에서는 한 국가 연구기관 주최로 ‘멀티에이전트 기반 생성형 AI를 활용한 연구 생산성 극대화’ 워크숍이 열렸다. 연구 효율성 제고를 주제로 열린 이번 행사에는 현직 연구자들이 대거 참석했다.
◆500여 편의 논문 데이터로 맞춤형 AI 구축
워크숍 진행을 맡은 김태형 씨는 국가 기관으로부터 500여 편의 전공 논문 데이터를 미리 전달받아, 해당 기관에 특화된 맞춤형 에이전틱 AI를 주말 내내 구축했다고 밝혔다. 그는 “오전 서울역에서 다른 과제 발표를 마치자마자 곧장 이천으로 달려와 워크숍을 준비했다”고 말했다.
◆실제 연구 가설 실습에서 ‘체감 속도 차이’ 확인
본 행사에서는 12개 팀으로 나누어, 각 팀이 AI와 함께 실제 연구 가설을 세우는 실습이 2시간 동안 진행됐다. 참가자들은 기존 대비 최소 10배 이상의 가설 생성 및 분석 속도 향상을 직접 경험했다고 입을 모았다.
김 씨는 “AI 도입만으로도 연구자들이 기존보다 월등하게 빠른 속도로 가설을 설정하고 검토할 수 있었다”며 현장 반응을 전했다.
◆논문 데이터 ‘양과 질’이 결정적 변수
하지만 동시에 AI가 실제로 연구 생산성을 극대화할 수 있느냐는 데이터의 ‘양과 질’에 크게 좌우된다는 점도 확인됐다. 김 씨는 “실제 한 연구 분야에서 1만 편 이상의 논문이 AI에 입력된 사례에서는, 새로운 가설 도출의 속도와 질 모두 현저히 향상됐다”고 말했다. 반면, 데이터가 500편 이하로 부족할 때는 AI의 한계도 분명히 드러났다고 설명했다. “평소처럼 1만~5만 편 데이터를 학습시킬 때와 결과 차이가 컸다”고 덧붙였다.
◆AI·연구자·데이터의 유기적 결합이 본질
김 씨는 이번 워크숍을 통해 “연구 효율성의 본질은 AI 기술 자체가 아니라, 연구자와 AI, 그리고 양질의 데이터가 유기적으로 결합해야 한다는 사실을 실감했다”고 밝혔다.
그는 앞으로도 현장 연구자들과 긴밀하게 협력해 데이터 양과 질의 한계를 극복하는 새로운 연구 혁신 방법을 모색하겠다는 의지도 내비쳤다.
◆전문가 진단 – ‘업계 공감대도 형성 중’
해당 경험은 AI가 실제 연구 현장에서 효율성 혁신을 이끌 잠재력이 있다는 점과, 데이터 품질 보장이 필수임을 동시에 시사한다. 업계 전문가들은 “생성형 AI의 잠재력을 100% 실현하려면 충분한 데이터 축적과 품질 확보가 전제돼야 한다”는 데 입을 모으고 있다.
◆현장 연구자들에게 감사 인사
끝으로 김 씨는 “새로운 깨달음을 얻게 해준 국가 연구기관 연구자분들께 감사드린다”고 말했다.