AI가 연구보고서와 논문을 쓸 수 있다면, 인간 연구원은 무엇을 해야 하나?

연구에서 AI가 이미 할 수 있는 것들

AI는 지금도 방대한 선행연구를 수 분 안에 정리하고, 데이터를 분석해 패턴을 찾고, 논문 초안을 작성하고, 심지어 가설을 생성합니다. 반복적이고 구조화된 작업에서는 인간 연구원보다 빠르고 오류도 적습니다. 이 사실을 외면하는 것은 출발점부터 잘못된 논의입니다.

질문을 만드는 사람이 되어야 합니다. AI는 주어진 문제를 탁월하게 풀지만, 어떤 문제가 풀 가치가 있는지는 판단하지 못합니다. 연구의 출발점인 "왜 이것이 중요한가"라는 질문은 세계를 이해하려는 인간의 동기에서 나옵니다.

맥락과 의미를 해석하는 사람이기도 합니다. AI가 상관관계를 발견해도, 그것이 사회적으로 무엇을 뜻하는지, 윤리적으로 어떤 함의를 갖는지는 인간의 판단 영역입니다. 숫자를 읽는 것과 숫자가 말하는 것을 이해하는 것은 다릅니다.

책임을 지는 사람이어야 합니다. 연구 결과가 정책이 되고, 의약품이 되고, 사회적 결정이 될 때 그 결과에 대해 책임을 지는 주체는 인간이어야 합니다. AI는 틀려도 사과하지 않고, 피해를 보상하지 않습니다.

경계를 넘는 사람이어야 합니다. 가장 중요한 발견들은 종종 서로 다른 분야의 충돌에서 나왔습니다. 학제 간 통찰, 예상치 못한 연결, 패러다임을 뒤흔드는 직관은 아직까지 인간 연구자의 고유한 영역입니다.

현실적으로 많은 연구원이 하는 일의 상당 부분은 AI가 대체할 수 있습니다. 문헌 검토, 데이터 정제, 보고서 작성, 형식적인 논문 구조화 같은 작업들입니다. 이 부분을 솔직하게 인정하지 않으면 "인간만이 할 수 있는 것"을 막연하게 미화하는 수준에 그칩니다.

결국 핵심 질문은 하나로 좁혀집니다.

"AI가 잘 하는 일을 인간이 계속 할 이유가 있는가,

아니면 AI가 못 하는 일을 인간이 더 잘 하도록 재편해야 하는가."

연구 세계는 지금 이 전환의 방향을 철학적으로 정립해야 할 시점에 와 있습니다. 연구자의 존재 이유를 재정의하는 논의가 있어야 한다는 것입니다. //.