AI에 잠식되는 학문, 우리가 과학을 하는 이유가 맞나
원제 Why are we even doing all this?
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Key Point
OpenAI의 AI 연구 성과가 학계에 환영받는 와중, 검증 불가능한 대량의 논문 산출이 학문의 본질(이해, 창의, 소통)을 잠식하는 것 아닌지 묻는 이 비판은 모든 연구자와 개발자가 마주칠 생산성-의미의 딜레마를 드러낸다.
핵심 요약
- OpenAI가 10월에 발표한 AI 결과물에 대해, 저자는 이것이 Borges의 『바벨의 도서관』을 현실화하는 것처럼 보인다고 지적한다.
- AI가 생성하는 722개의 논문 같은 산출물은 학문 공동체에 올바른 결과인지 검증하고 이해하는 부담을 외주화하면서도 인간이 이해할 수 있도록 작성할 책임은 버린다.
- 논문이 정확하고 이해하기 쉽거나 아름답기를 바라는 것은 비효율이고, 수량으로 '인류의 지식'을 늘리는 것만 중요하다는 학계의 암묵적 합의가 문제라고 본다.
- 저자는 자신을 포함한 STEM 분야 연구자들이 창의성, 학습, 아름다움의 즐거움보다 생산성과 진전을 좇아 이 합의를 내면화했다고 비판한다.
- AI가 과학의 원래 목표인 이해와 호기심을 대체하면서 학문의 의미 자체가 흔들리고 있으며, 이는 수량으로 평가되지 않는 창의성과 이해력의 상실을 초래한다고 경고한다.
- 결국 논문으로만 쌓이고 아무도 읽지 않을 '잠재적으로 참일 수 있는 사실들의 도서관'으로 나아가는 학문 체제의 모순을 드러낸다.