코센

토론주제 : 인공지능 시대 달라진 연구 현장 및 연구자의 모습


Penngineers

김백민(com4352)
포함 7명 미국, Philadelphia, Center city
안녕하세요. 저희는 University of Pennsylvania 화학공학과 및 재료공학과에서 박사 후 과정으로 재직중인 Penngineers입니다. 감사하게도 12th 코센데이 참가팀으로 선정되어, 지난 12월 4일 중국 사천 요리 전문식당에서 마라탕과 마라샹궈를 먹으며 뜻깊고 유익한 시간을 가졌습니다. 근황 토크로 시작하여 연구자들 답게 결국은 연구관련 얘기를 주로 하였는데요, 그 중 코센데이의 토론 주제인 “인공지능 시대 달라진 연구 현장 및 연구자의 모습”에 대해 토론한 내용을 공유합니다.


대표자: 최근 몇 년간 인공지능은 가장 핫 한 산업분야 중 하나로 부상했고, 특히 작년, ChatGPT의 등장과 함께 인공 지능에 대한 접근성이 치솟게 되었습니다. 인공지능은 반복 학습이 가능한 모든 분야에서 시간의 함수를 무의미하게 만들어버리기 때문에, 다양한 산업에 상상할 수 없는 파급력을 가져올 것으로 기대되고 있습니다. 이러한 기대들이 있는 반면, 제 생각에는 저희와 같이 실험 위주의 연구를 하는 공학도들은 연구현장이나 스스로의 모습에서 두드러진 변화를 아직은 체감하지 못하고 있는 것 같습니다. 실험에 어느 정도의 반복적인 작업이 들어가기는 하지만, 사람의 손을 타는 작업이 많고 예기치 못한 상황이 자주 발생하기 때문에, 빠른 시간내에 인공지능이 침투하기에는 어려울 것이라고 생각합니다. 그런데 어쩌면 제가 인지하지 못한 변화가 저희의 연구자 로서의 모습이나 연구 현장에서 이미 발생하고 있을 수도 있다는 생각도 들어서 이에 대해 서로 의견을 공유하고 인공지능 시대를 어떻게 받아들이면 좋을지 생각해보는 시간을 가지면 좋을 것 같습니다.

참여자1: 생성형 인공지능이 연구에 미치는 영향은 현재까지는 긍정적으로 보입니다. 화학공학 전공자로서 느끼는 가장 큰 변화는 데이터 수집과 분석을 위한 복잡한 작업이 간소화된 것입니다. 측정장비와 컴퓨터 사이의 커뮤니케이션을 위해 개발해야 하는 코딩의 시간이 대폭 단축되어서 더 중요한 것에 집중할 수 있는 시간이 많아졌습니다. 코딩에 대한 기본적인 지식, 코드의 구조와 같은 것만 알고 있다면 간단한 명령과 수정을 통해 복잡한 프로그래밍을 할 수 있습니다. 그러나 최근 생성형 인공지능의 발전이 생각보다 급격해지는 것을 느끼고 있습니다. 많은 분야에서 머신러닝, 딥러닝은 물론 최근에는 ChatGPT 와 같은 언어기반 생성형 인공지능을 기반으로 한 Bioinformatics 시뮬레이션과 같은 연구 기법들이 발전하고 때에 따라서는 전통적인 연구방식을 월등히 뛰어넘는 결과를 도출하는 경우도 있습니다. 따라서 연구자들 역시 급변하는 연구환경에 기민하게 적응해야 하거나 과거의 연구방법에서 탈피해야만 살아남을 수 있을 것으로 예상됩니다.

참여자2: 인공지능 시대를 맞아 공학 분야 중 시뮬레이션 분야에서는 인공지능의 힘을 빌려 원하는 학술적 결과를 도출해내고 있습니다. 예를 들어, 화학공학 분야에서는 증류탑의 컬럼 설계도나 원하는 성능을 내는 화학구조 및 물질의 배합 관계를 알아내는 데에 연구자가 일일이 시뮬레이션의 명령어를 적지 않고도 인공 지능이 직접 시뮬레이션을 더 빠르게 많은 횟수를 돌리도록 하고 있습니다. 인공지능에 의한 자동적인 시뮬레이션은 한 명령을 내릴 때마다 연구자가 이전 결과를 고려하여 코드를 수정하는 노력을 더는 데다가 코드를 수정하는 방향까지도 인간의 한계를 넘는 데이터 베이스를 기반으로 최적의 방향을 제안합니다. 더 나아가 최근에는 인간이 실험적으로 만들 수 없거나 만들어 본 적이 없는 화학구조 중 각 목적에 맞는 최적의 화학물질을 인공 지능이 제안하고 그것을 합성하는 방향도 제안해준다고 하니 실로 놀라운 일이 아닐 수 없습니다.

참여자3: 인공지능 시대의 도래로, 연구자들은 현장에서 다양한 변화를 경험하고 있습니다. 특히, ChatGPT의 등장은 연구 생태계의 새로운 방향을 제시하였습니다. 이제 연구자들은 ChatGPT를 활용하여 필요한 정보를 빠르게 검색하고 확인할 수 있습니다. 연구 및 실험에 대한 의사결정 속도가 이전보다 빨라졌습니다. 데이터 분석 영역에서는 간단한 코딩 피드백을 통해 정교한 분석과 데이터 시각화가 더욱 풍부해지고 있습니다. 추가로, 다양한 협업 도구와 실시간 커뮤니케이션 수단의 발전은 팀 간 의사소통을 강화시켜 아이디어 교류를 높이고 있습니다. 연구자들은 이러한 효율적인 방법을 통해 신속하게 발전하는 연구 환경에서 효과적으로 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 변화는 미래 과학 연구에 새로운 가능성을 제시하며, 인공지능 기술은 연구 생태계에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.

참여자4: ‘딥 러닝’이란 인공지능의 새로운 패러다임을 선보인 알파고의 등장 이후 ChatGPT까지 발전하면서 과학계에도 많은 변화가 도래했습니다. 방대하고 탄탄한 기본지식을 보유한 인공지능을 이용하여 연구자는 본인 연구에 가정을 검증하는데 시간을 단축시킬 수 있으며, 특히 코팅 분야에서는 오류를 빠르게 찾고 해결해주기 때문에 코팅을 디자인하는 시간을 획기적으로 단축시켜 주었습니다. 반면 한번 기록된 정보는 다른 사람에게도 공유되기 때문에 연구자는 자신의 독창적인 아이디어와 이를 공유, 검증하는 방법의 사이에서 인공지능을 어떻게 활용할지에 대한 고민이 필요하며, 인공지능을 활용하기 위한 검색 능력, 방대한 정보 중 본인 연구에 핵심적인 내용만 간추리는 역량이 요구되고 있습니다. 인공지능은 언어적 도움도 제공하여 영어 모국어가 아닌 연구자들이 논문을 작성함에 있어 번역, 영문 교정 등의 과정을 거쳤다면, 이젠 인공지능이 이 역할을 대신함으로써 연구자들이 과학적인 연구에 보다 많은 시간을 집중할 수 있도록 환경을 개선해 주었습니다.

참여자5: 과거와는 달리 현재는 AI를 활용한 연구 결과의 신뢰성 문제가 큰 주목을 받고 있습니다. 모델의 내부 동작, 특히 알고리즘의 불명확성과 설명 부족으로 인한 제약이 큰데, 이를 극복하기 위해 현장에서는 다양한 방면으로 노력할 필요가 있다고 생각합니다. 예를 들면, 연구자들 간의 협력을 통해 결과를 보다 일관성 있게 해석하고, 검증 가능한 기준을 마련할 필요가 있습니다. 뿐만 아니라 AI 기술의 효과적인 활용을 위해 교육과 훈련 프로그램을 강화하고, 모델의 내부 동작에 대한 명확한 이해를 위한 지속적인 연구가 필요합니다. 이러한 변화는 연구자들 간의 의사소통을 보다 원활하게 하고, 연구 결과의 일반화 가능성을 높이는 데에도 기여할 것으로 기대됩니다. 따라서 AI를 활용한 연구 결과를 더욱 신뢰성 있게 만들기 위한 종합적인 노력은 연구 현장에서 중요하며, 앞으로의 AI 활용 방향에 큰 영향을 미칠 것으로 기대합니다.

만남후기

저희는 서로 도보로 5분도 안 걸리는 건물에 상주하고 있는데, 연구에 치여 정신없이 살다 보니 만나서 편하게 얘기하거나 식사를 할 기회를 쉽게 잡지 못했습니다. 그러던 와중 이번 12th 코센데이를 통해 연말 모임 겸 식사자리를 가질 수 있어서 너무 뜻깊고 유익했습니다. 비록 몇 시간 되지 않는 식자자리였지만 같은 길을 걷는 연구자들이 서로 어떻게 지내고 있는지, 무슨 생각을 하고 사는지 등을 공유할 수 있어서 좋았고, 앞으로도 13th 코센데이를 포함해 종종 이런 자리를 가지면 연구에 지칠 때 큰 힘이 될 것 같다는 생각을 하였습니다. 코센 데이를 주최해주신 코센 주최측 분들께 너무 감사드립니다.

이전부터 다른 연구실 분들과 함께 이런 자리를 만들고 싶었는데, 이번 12번째 코센데이 덕분에 오랜만에 다른 연구실 분들과 함께 식사를 할 수 있었습니다. 한인 연구실 분들이 모이는 이런 소중한 기회는 흔하지 않은데, 이런 소중한 자리를 마련해 주신 코센 주최자분들과 참여한 연구자 분들께 먼저 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 토론 주제인 AI에 관한 다양한 이야기를 나누었는데, 다양한 경험과 의견을 듣는 것 자체가 매우 도움이 되었던 시간이었습니다. 서로 의견을 주고 받으며 네트워킹하는 것이 얼마나 소중한지 다시 한 번 깨닫는 기회가 되었습니다. 다음에도 이런 기회가 있으면 꼭 다시 참여하고 싶습니다.

다들 각자 하는 일에 치여 차일피일 미루다 보니 서로 교류하는 시간이 많지 않았는데, 이번 코센 데이 덕분에 많이 인원 모두가 모일 수 있었습니다. 그리고 각자 연구 분야와 다른 새로운 분야의 토론 주제를 바탕으로 이야기하며, 생각하는 방향이나 관점의 차이를 느낄 수 있어 색다른 경험이 되었습니다. 추후 이런 방식의 토론 모임을 갖는 것도 좋겠다는 생각이 크게 들었고, 이번 대화의 장을 펼칠 수 있게 도움을 준 코센 분들께 감사 인사를 드리고 싶습니다.

김종빈(kcbin2) 2023-12-12

미국에서 박사 후 연구원을 시작한지 몇 개월이 채 안되는 시기에, 코센 덕분에 다른 연구실 분들과 함께 즐겁고도 유익한 연말의 시기를 보낼 수 있었습니다. 인공지능의 분야에서 연구하고 있지는 않지만 수없이 보고 들은 많은 경우가 있기에 더 호기심과 흥미를 가지고 토론에 임할 수 있었고 저의 연구도 얼마든지 인공지능 분야와 협업이 가능하다는 것을 알게 되었습니다. 실제로 저는 저의 연구에서 제가 다루고 있는 물질 시스템 또한 추후 인공지능의 도움을 받아 더 실질적인 실험 없이 타당한 논리를 도출해내어 연구할 수 있다는 바람도 가지게 되었습니다. 이와 더불어 많은 양의 연구 때문에 교류하지 못한 다른 연구실의 박사후 연구원 분들과도 교류하게 된 것인 매우 큰 즐거움이었어서 이 기회를 마련해준 코센 분들께 감사의 인사를 드립니다.

물리적 거리가 가까움에도 불구하고 다른 연구실 박사분들과 만나 얘기를 나눌 기회를 갖긴 쉽지 않았습니다. 12th 코센 데이행사 덕분에 만남의 추진력이 생겼고 서로의 생각을 나누고, 연구의 방향성을 설정하는데 유익한 시간을 보냈습니다. 자칫 연구자들이 네트워크 부족으로 자신의 연구분야에만 고립되기 쉬운 현실에서 연구자들과의 소통자리는 시야를 넓히는데 매우 중요한 기회입니다. 이런 기회를 만들어 주신 코센 추최즉 분들께 감사드리며 이런 행사가 지속적으로 유지되기를 기원합니다. 감사합니다.

정우진(da9da9) 2023-12-13

먼저 이렇게 좋은 기회를 만들어 주신 코센분들께 감사드립니다. 서로 연구가 바빠 쉽게 시간을 낼 수가 없었는데 덕분에 즐거운 시간을 보낼 수 있었습니다. 특히 유익한 대화주제를 제안해 주셔서 더 즐거운 식사를 할 수 있었습니다. 다음번 코센데이의 대화주제도 기대가 됩니다. 감사합니다.