연구자가 ChatGPT에서 기대해서는 안 되는 9가지: 현실적인 한계 설정하기

그렇습니다, ChatGPT는 시간을 대폭 절약하도록 도와주는 영웅으로 간주됩니다. 하지만 실상을 살펴보면 (2021년 9월까지) 기존에 학습된 방대한 양의 오래된 정보를 반복해서 꺼내오는 것에 그친다고 합니다. 그렇다면 연구자들이 이 모델을 통해 혁신 능력과 창의성을 증진하고, 무엇보다 그간 힘써온 과학적 발전에 이바지할 수 있을까요? 절대 그렇지 않습니다!

전 세계가 ChatGPT를 비롯한 여러 AI 도구를 이메일 작성에 활용하며 열광하는 이 시점에 현실을 직시하고 연구자가 ChatGPT를 통해 절대 성취할 수 없는 것에 대해 이야기해 봅시다.

연구자가 ChatGPT로 할 수 없는 9가지:

1- 독창적인 연구 아이디어 얻기

• 독창적인 연구 아이디어는 과학 발전에 있어 생명줄과 같습니다. 이러한 아이디어로 혁신을 촉진하고, 지식을 확장하고, 획기적인 발견으로 이어지는 길을 다질 수 있습니다. 하지만 이러한 아이디어의 구상은 ChatGPT의 능력을 넘어섭니다. ChatGPT의 알고리즘은 독립된 비판적 분석 능력이 결여되어 있습니다.

• 연구자와 달리 ChatGPT는 각 분야에 몰입하여 전문 지식을 습득하고, 최신 연구동향을 파악하고, 해당 분야에 내재된 복잡성을 깊이 이해할 수 없습니다.
• 연구자는 분야별 지식을 통해 유망한 연구 방향을 식별하고, 기존 지식을 토대로 연구를 확장하고, 혁신적인 접근법을 제안하여 자신의 분야를 발전시킬 수 있는 반면, ChatGPT에는 인간 연구자가 보유한 광범위한 훈련과 경험이 부재합니다.
• AI 언어 모델로서의 ChatGPT가 훈련에 활용할 수 있는 데이터는 기존의 학습 데이터로 제한되어 있기 때문에 동적 대화 및 협업에 적극적으로 참여할 수 없습니다.

2- 복잡한 데이터 분석 해석하기

• ChatGPT는 이러한 분석적 접근방식에 존재하는 미묘한 차이와 복잡성을 잘 이해하지 못할 수 있습니다.
• 반면 연구자의 경우 ChatGPT는 획득하기 어려운 복잡한 데이터 분석에 필요한 전문성과 경험을 갖추고 있습니다.
• ChatGPT는 회귀 분석, 가설 검증, 다변량 분석, 머신러닝 알고리즘 등 통계방법론을 심층적으로 이해하지 못합니다.
• 또한 ChatGPT는 결과의 유효성에 영향을 미칠 수 있는 잠재적인 편향, 교란 요인 또는 이상치를 식별할 수 없습니다.
• 연구자들은 통계 모델의 강건성을 평가하고, 민감성을 분석하고, 누락되거나 불완전한 데이터를 적절히 처리하는 훈련을 받지만, ChatGPT는 이를 잘 처리할 수 없습니다.
• ChatGPT는 복잡한 데이터 분석을 효과적으로 시각화하고 교류할 능력이 없습니다.
• ChatGPT와는 달리 전문가는 자신이 가진 전문성을 바탕으로 이해도를 높이고 데이터 기반 의사 결정을 촉진하는 시각화 자료, 표, 그래프를 통해 명확하고 간결한 방식으로 결과를 제시할 수 있습니다.

3- 학술적 동료평가 실시하기

• ChatGPT는 연구 논문의 품질과 유효성을 평가할만한 능력이 없으므로 학술적 동료평가에 부적합합니다.
• ChatGPT를 비롯한 AI 모델은 대량의 텍스트 데이터로 훈련되며 학습 데이터에 존재하는 패턴과 지식에 기반해 응답을 생성할 수 있습니다. 그러나 AI 모델은 엄격한 학문적 동료평가에 필요한 분야별 전문 지식이나 비판적 사고 능력이 크게 떨어집니다.
• ChatGPT를 비롯한 모든 AI 도구에는 연구 논문의 방법론, 데이터 분석, 해석 및 전반적인 기여도를 평가하는 데 필요한 지식이 갖춰지지 않았습니다.
• AI 기술이 표절 탐지나 온라인에서의 관련 연구 식별 등 동료 평가 과정의 일부에 도움이 될 수는 있지만, 연구 논문의 품질에 대한 최종 평가와 판단은 여전히 전문성을 갖춘 인간 평가자의 손에 달려 있습니다.
• 이들의 전문성과 비판적 사고 능력은 학술적 연구의 엄격성과 우수성을 유지하는 데 매우 중요합니다.

4- 연구 진행상황에 맞춰 실시간 피드백 제공하기

• ChatGPT는 맥락에 대한 이해도가 떨어지기 때문에 진행 중인 연구 프로젝트에 실시간 피드백을 제공할 수 없으며,
• 특정 연구 분야, 연구에 채택한 방법론, 관련 문헌 및 이론적 틀에 대한 심도 있는 이해가 요구되는 연구 진행 상황을 평가하지 못할 수도 있습니다.
• 또한 연구 영역에 대한 전문성과 친숙함을 바탕으로 유용한 지침이나 비평을 제공하거나 제안할 수 없습니다.
• 나아가 연구자들은 종종 학회, 세미나, 워크샵을 통해 더 많은 청중을 대상으로 자신의 연구를 발표하고 실시간으로 피드백을 받을 수 있는 기회를 갖는데, ChatGPT는 이러한 활동에 참여할 수 없습니다.

5- 종합적인 선행연구 검토 생성하기

• ChatGPT는 출처의 품질과 연관성을 잘 평가할 수 없기 때문에 선행연구 검토를 생성하는 데 한계가 있습니다.
• ChatGPT는 연구 논문, 서적, 학회 논문 및 기타 학술 자료의 방법론, 데이터 분석, 이론적 틀, 해당 분야에 대한 기여도 등을 면밀히 검토할 수 없습니다.
• 또한 출처를 종합적으로 평가하는 데 필요한 분야별 전문 지식이 부족하며 맥락 이해도가 떨어지기 때문에,
• 학습 데이터의 패턴에 기반해 일반적인 정보를 제공할 수는 있지만 학술 문헌에 존재하는 미묘한 차이와 복잡한 내용은 식별하지 못할 수 있습니다.
• 또한 양질의 연구와 신뢰도가 떨어지는 출처를 잘 구분하지 못할 수 있으므로 ChatGPT에서 생성된 선행연구 검토에는 부정확하거나 불완전한 내용이 포함될 수 있습니다.
• ChatGPT는 검색 전략, 인용 분석, 엄격한 선택 기준 등의 조직적인 접근 방식을 통해 연구자들이 정기적으로 실시하는 선행연구 검토에 대표적인 유관 출처를 포함할 능력이 부족한듯합니다.
• ChatGPT는 연구자가 광범위한 정보에 액세스하고 초기 인사이트를 확보하도록 도움을 줄 수 있지만, 출처의 품질과 연관성 평가 측면에서는 한계가 있으므로 종합적인 선행연구 검토를 독립적으로 생성하는 목적으로는 부적합합니다.

6- 연구 제안서 및 연구비 지원서 작성하기

• ChatGPT는 여러 연구비 신청 요건의 미묘한 차이를 완전히 이해하지 못할 수 있어 연구 제안서나 연구비 지원서를 작성하는 데 적합하지 않습니다.
• ChatGPT는 다양한 연구비 신청 요건을 충족하여 지원서를 작성할 수 없으며, 연구 프로젝트의 목표, 방법론, 예상 결과, 예산, 일정, 연구비 지원 기관에서 우선적으로 고려하는 사항과의 일치 여부에 대한 세부 정보를 포함할 수 없습니다.
• 연구 제안서가 연구비 기관이 제시하는 특정 기준을 충족하도록 이러한 요구 사항을 효과적으로 해석하고 통합하는 전문성이 부족합니다.
• ChatGPT는 프로젝트의 근거를 논리정연하게 설명하거나, 사회적 또는 과학적 관련성을 강조하고 예상되는 결과와 이점을 개괄하지 못할 수 있습니다.
• 또한 전문 지식을 바탕으로 설득력 있는 주장을 수립하고, 일관성 있고 체계적인 제안서를 제시하며, 연구비 지원 기관을 대상으로 프로젝트의 타당성과 실현 가능성을 납득시키지 못할 수도 있습니다.

7- 새로운 실험방법론 개발하기

• ChatGPT는 새로운 실험 방법론을 개발하는 데 필요한 경험과 분야별 지식이 부족합니다. 연구자들에게는 연구 격차를 파악하고, 연구 질문을 세우고, 특정 목표를 해결하는데 알맞은 실험을 설계할 수 있는 전문성이 있습니다.
• ChatGPT는 기존의 방법론, 데이터 수집 기술, 통계 분석 방법에 대한 지식에 기반해 신뢰할 수 있고 의미 있는 결과를 만들어내는 혁신적인 접근 방식을 개발할 수 없습니다.
• 새로운 실험 방법론을 개발할 때에는 창의력, 비판적 사고, 문제 해결 능력을 조합해야 하는 경우가 많은데,현재로서 ChatGPT를 비롯한 AI 도구로는 이것이 불가능할 수 있습니다.
• 따라서, ChatGPT는 정보를 제공하고 선행연구를 보다 쉽게 확인하는 데 도움이 될 수 있지만 과학 연구에서 새로운 실험 방법론을 개발하는 데에는 연구자의 전문성과 독창성이 필수적입니다.

8- 연구에서의 윤리적인 결정 내리기

• ChatGPT는 도덕적 판단을 내리거나 연구자가 직면할 수 있는 복잡한 윤리적 딜레마를 해결할 수 없습니다. 연구자는 스스로 책임감 있고 윤리적인 연구 관행에 필요한 윤리적 프레임워크를 만들어 냅니다.
• ChatGPT는 윤리심의위원회나 기관심의위원회(IRB)에서 제시하는 윤리 원칙과 가이드라인 등 해당 분야에 특화된 윤리 원칙과 가이드라인을 이해하고 적용하는 훈련이 되지 않았으며,
• 윤리적 의사 결정 과정에서 발생하는 미묘한 차이와 연구자가 직면하는 복잡한 윤리적 고려 사항을 이해하는 능력이 부족합니다.
• 또한 윤리적 결정과 관련된 특정한 맥락 요인, 문화적 민감성 또는 그러한 결정에 따른 잠재적 결과를 파악하지 못하며,
• 연구 관행의 윤리적 영향을 평가하거나 특정 연구가 사회에 미칠 수 있는 광범위한 영향을 예측할 수 없습니다.
• ChatGPT를 윤리적 가이드라인에 대한 일반적인 정보를 얻기 위한 용도로는 사용할 수 있겠지만, 연구자가 연구 과정에 적용하는 비판적 사고, 도덕적 판단, 윤리적 고려 사항을 ChatGPT가 대체할 수는 없습니다.

9- 과학적 혁신에 기여하기

• ChatGPT는 학습 데이터의 패턴에 기반하여 도움을 주고 인사이트를 제공할 수 있지만, 독자적인 과학적 혁신을 주도할 수는 없습니다.
• ChatGPT에는 새로운 발견이나 인사이트로 이어질 수 있는 데이터의 패턴, 이상 징후, 연관성을 식별하는 능력이 없습니다.
• 비판적으로 사고하고, 가설을 수립하고, 기존 이론을 응용해 미지의 영역을 탐구하는 데 있어 인간 연구자들이 갖춘 뛰어난 자질은 ChatGPT가 결코 달성하지 못할 수준인 듯 합니다.
• ChatGPT는 지속적인 질문, 가설 검증, 근거에 기반한 발상 구체화 등 과학적 탐구 과정을 충실히 따를 수 없습니다.
• 정보와 초기 아이디어를 제공함으로써 연구자에게 도움을 줄 수는 있지만, 인간 연구자가 지닌 직관, 창의성, 혁신적인 사고는 ChatGPT에 결여되어 있습니다.
• ChatGPT는 사전에 정의된 패턴을 기반으로 작동하기 때문에 새로운 연결을 형성하거나, 가정에 의문을 제기하거나, 틀에서 벗어난 사고를 할 수 없으며,
• 제한적인 지적 능력으로 인해 획기적인 실험을 설계하거나 새로운 이론적 틀을 제안할 수 없습니다.

과학 발전의 공로는 진정한 기여자에게 돌아가야 합니다. 진정한 과학의 영웅은 바로 여러분처럼 지식의 지평을 넓히는 연구자들입니다.

꾸준히 연구하고, 꾸준히 글을 쓰세요! AI는 연구 및 학술적 글쓰기 분야에서 인간의 전문성을 대체할 수 없습니다.