이 증가분 중 얼마나가 실질적인 증가이고 얼마나가 동료 평가를 통과하지 못할 저질 논문일까? 그 그래프는 좋은 신호일 수도 있지만 똑같이 나쁜 신호일 수도 있다.

AI 이전에도 상당한 양의 저질 논문이 생산됐다. AI를 활용한 학술 부정행위 탐지는 이미 소급 적용되어, 동료 평가가 제대로 이뤄졌다면 몇 년 전에 탈락했어야 할 저명 논문들을 수없이 적발하고 있다.

이것이 얼마나 좋은 일이 될 수 있는지 이제야 깨달았다. 과학 문헌의 오류를 검토하는 일은 필요하지만 정말 매력 없는 작업이다. AI가 이를 잘 해낸다면 정말 큰 도움이 될 것이다.

AI는 이를 잘 해내며, 부정행위 탐지만이 아니다. AI 에이전트는 코드와 데이터 모두의 품질 관리에 놀랍도록 유용해서 기존 검토 방법이 놓친 실수를 잡아낸다. 과학자로서 나는 AI를 활용해 미완성으로 남겨둔 과거 프로젝트 여럿을 재개하고 과거 데이터셋으로 새 프로젝트를 진행해 왔다. 검토에 활용한 거의 모든 것에서 실수를 발견했지만, 매우 신중했던 덕에 과거 연구의 핵심 결론을 뒤바꿀 만큼 큰 실수는 없었으며 그건 부분적으로 운이 좋은 탓이고 작은 수정도 여전히 가치가 있다. AI가 유용하게 초인적인 능력을 발휘하는 부분은

과학자로서 AI를 활용해 미완성 과거 프로젝트 여럿을 재개하고 새 프로젝트를 진행해 왔다. 프로그래머인 나도 마찬가지다. 놀라운 가능성이 있었지만 상태가 너무 엉망이라 몇 년간 손대기조차 겁났던 프로젝트들이, 이제 그 사이를 오가며 작업하다 보니 모두 하나둘 결실을 맺고 있다.