버클리 사이먼스연구소 연구진, AI 시대 이론 컴퓨터과학 연구 관행 12가지 제안

UC버클리 사이먼스연구소가 공개한 ‘AI and TCS: The Next Six Months’ 보고서에 따르면, 이론 컴퓨터과학(TCS) 연구자 워킹그룹은 AI가 연구 현장에 미치는 변화에 대응하기 위한 12가지 단기 행동을 제안했다. AI 사용을 금지하기보다 연구 과정의 투명성과 연구자의 이해·책임을 높이는 데 초점을 맞췄다.

보고서는 9월 9~10일 열린 워킹그룹 논의를 바탕으로 9월 28일 작성됐다. 초청 연구자 28명과 주최자 4명이 참여했고, 사전에 받은 설문 응답 134건도 논의에 반영됐다. 제안은 AI 활용의 표시와 출처 추적, 학회 운영, 신진 연구자 채용, 박사과정 교육이라는 네 분야로 나뉜다.

연구 논문에는 사람과 AI 도구가 각각 무엇을 기여했는지 설명하는 표준화된 ‘AI 방법론’ 항목을 두자고 권고했다. AI가 제시한 아이디어가 기존 연구와 어떻게 연결되는지도 가능한 한 추적하자는 내용이다. 이는 AI의 도움을 받았다는 사실만 표시하는 수준을 넘어 연구 결과가 만들어진 과정을 남기려는 취지다.

학회에는 AI를 활용한 아이디어와 글쓰기를 허용하되, 저자가 제출한 내용을 이해하고 검증했으며 정확성에 책임진다는 확인을 요구하자고 제안했다. 심사자가 AI로 증명이나 참고문헌을 점검하는 것은 허용할 수 있지만, 참신성과 중요성에 대한 판단은 사람이 내려야 한다고 봤다. 학회당 저자별 제출 논문 수 제한과 제출 시 논문의 공개 저장소 게시, 발표 영상 제출 등도 포함됐으며, 일부 조치는 실험적으로 제시됐다.

채용에서는 지원자의 논문 편수보다 최대 세 편의 대표 연구와 기술적 이해도를 중시하자는 제안이 나왔다. 박사과정에는 AI 도움 없이 연구 역량을 훈련·평가할 기회를 일부 남기고, 연구비에서 합리적인 AI 도구 사용 비용을 지원하는 방안도 담겼다.

보고서는 이 권고들이 학회나 대학에 이미 적용된 규칙은 아니라고 명시했다. 워킹그룹이 폭넓은 지지를 확인한 작업 제안으로, 연구 공동체의 논의와 조정을 거쳐 향후 6개월 안에 실행을 시도하자는 취지다. AI 활용이 늘어나는 연구 현장에서 학술적 신뢰와 인간 연구자의 이해를 어떻게 함께 지킬지 보여주는 논의다.

출처: UC버클리 사이먼스연구소 워킹그룹 보고서 https://simons.berkeley.edu/AITCSreport?inline=