네이처가 에이단 토너-로저스의 연구를 소개했다. 해당 연구에서는 1,018명의 연구원이 있는 미국의 불특정 연구소에서 불특정 맞춤형 머신러닝 도구를 사용한 사례를 분석했다. 그 결과, 무작위로 AI 도구를 사용하도록 배정된 연구팀은 그렇지 않은 연구팀에 비해 44% 더 많은 자료를 발견하고 39% 더 많은 특허 출원을 생성했다.
동시에 AI 도구는 연구 생산성 분포에도 영향을 미쳤다. 하위 3분의 1의 연구자들은 거의 혜택을 보지 못한 반면, 상위 연구자들은 생산성이 두 배로 증가했다.
AI의 효과는 선명했다. ‘아이디어 생성’ 업무의 57%를 자동화하고 과학자들이 모델 생산 물질 후보를 평가하는 새로운 업무를 수행하도록 했다. 고성과 연구원들은 각자의 전문 지식을 활용하여 AI 제안의 우선순위를 정했고, 다른 연구원들은 오탐을 테스트하는 데 상당한 리소스를 낭비했다.
한편 설문조사에 따르면 연구원의 82%가 창의력 감소와 기술 활용도 저하로 인해 업무에 대한 만족도가 떨어졌다고 답했다. 발전에는 대가가 따른다는 사실을 보여주는 셈이다. 이번 연구에 대한 피어 리뷰는 아직 수행되지 않았다.
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