저는 과학을 위한 AI의 과장된 광고에 속았습니다. 이게 제가 배운것들 입니다

• 플라즈마 물리학 연구에서 AI 활용에 대한 기대와는 달리, 실제 적용 결과는 과장된 성과 및 한계 중심임
• AI를 이용한 PDE(편미분방정식) 풀이 방식(PINN 등)은 신뢰성과 성능 면에서 기존 수치적 방법보다 확실한 우위 제공 미비함
• 약한 비교 기준(weak baseline) 과 보고 편향 때문에 AI 성과에 대한 논문 대부분이 실제보다 과도하게 긍정적인 평가임
• AI의 과학적 활용이 급증하고 있으나, 과학 진보 혁신을 주도하는 도구라기보다 점진적·제한적 기여 가능성에 무게 둠
• 과학 논문 구조 및 연구자 인센티브 탓에 실패 사례 미공개·과장 보고가 반복되며, AI의 과학적 영향 평가 시 본질적 회의적 시각 필요성 강조함

서론 및 연구 배경

• 필자 Nick McGreivy는 Princeton에서 플라즈마 물리학으로 박사 학위를 취득한 후, AI가 과학 연구(특히 물리학) 혁신에 기여할 수 있다는 기대감으로 머신러닝 활용 연구로 전향함
• AI가 일렉트로닉스, 인터넷, 집적회로 등과 같은 범용 기술처럼 과학 전반을 획기적으로 바꿀 수 있을지에 관심을 가짐
• 실제로는, AI를 활용한 PDE(편미분방정식) 풀이 연구에서 유명 논문의 발표된 성과 대비, 실제 적용 시 기대 이하의 결과 경험

PINN(Physics-Informed Neural Network) 적용 경험

• AI를 이용한 PDE 풀이 분야에서 PINN이 대표적 방법으로 급부상하였고, 필자 또한 이 방식을 실험적으로 시도함
• 기존 논문에서는 PINN이 고전 유체, 양자역학, 반응-확산 시스템 등 다양한 분야 PDE 문제에서 효과적 솔루션을 제공했다고 보고했으나, 실제로는 아주 간단한 PDE(1D Vlasov 등)에도 불안정하거나 신뢰성이 크게 떨어지는 결과 경험
• 간단한 튜닝으로 개선이 어렵고, 복잡한 PDE(1D Vlasov-Poisson 등)에서는 아예 적절한 해 도출 실패함
• 주변 연구자들도 유사한 실패를 경험하였으나, 이러한 부정적 결과는 거의 논문으로 발표되지 않음

PINN 실험을 통한 교훈

• 영향력 있는 1차 논문 저자조차 특정 셋팅에서는 PINN이 실패함을 인지했으나, 설득력 있는 결과만 공개함
• 과학 논문 생태계에서 긍정적 결과 위주 보고와 AI 관련 실패 실험 미공개 관행은 생존자 편향(survivorship bias) 심화 요인임
• PINN 방식은 수치적으로 아름다운 개념이지만, 불안정성·미세조정 난이도·처리 속도 저하 등 실용적 한계로 인해 선택을 포기한 경험 공유함
• 원 논문은 14,000회 이상의 인용을 받으며 수치 방법 분야 최고 인용 논문이나, 실제 PDE 풀이에선 기존 방법 대비 경쟁 우위 없음
• 최근에는 PINN이 역문제(inverse problems) 등 특정 영역에서 효과를 발휘할 수 있다는 주장도 있으나, 이에 대한 연구자 간 논쟁 존재

부적절한 비교 기준이 유발한 과잉 낙관

• 필자는 이후, 전통적 수치 기법과 마찬가지로 PDE 해를 격자나 그래프 픽셀 집합으로 취급하는 딥러닝 접근법을 시도함
• 여러 논문에서 AI로 PDE를 기존 방법보다 최대 수천~수만 배 빠르게 해결한다고 발표하였으나, 실제로는 비교 기준으로 삼은 베이스라인(기준) 자체가 약한 방식에 불과한 경우가 대다수임
• 대표 논문 분석 결과, AI가 강점을 보인다는 76편 중 60편(79%)은 충분히 성능 좋은 기존 수치 방법과 공정하게 비교하지 않은 것으로 판명됨
• 이 같은 약한 비교 기준과 네거티브 결과 비공개로 인해 "AI가 혁신적 성과"라는 평가는 실제보다 과장된 경향 확인됨
• 관련 연구 결과는 학계와 산업 전반에 논란을 일으켰으며, 일부는 미래 연구 방향성 및 AI의 잠재력 강화를 주장, 일부는 현재 과대평가 문제 경계 심화 표명

과학에서 AI의 역할 및 한계

• 대표적 성공 예는 AlphaFold의 단백질 접힘 예측, 기상 예보(예측 정확도 최대 20% 향상), 신약개발(임상 1상 성공률 상승) 등이 있으나, 광범위한 혁신보다는 기존 기술 대비 보완적·점진적 진전 위주임
• 글로벌 빅테크나 언론, 학계 등은 AI의 "과학 혁신적 도구" 내지는 "과학 패러다임을 바꿀 변혁의 주역"으로 포장하지만, 현재 수준 AI로는 기대만큼의 본질적 혁신 한계 명확히 존재

AI 채택 동기와 연구 생태계의 구조적 문제

• 과학자들이 AI를 도입하는 주된 이유는 과학 자체 발전보다는 개인적 성과(더 높은 연봉, 경력, 논문 인용, 연구 자금 유치 등) 때문임
• 실제로 AI 이용 연구자가 상위 인용 논문 및 연구 경쟁력 면에서 일반 과학자 대비 유리한 환경 제공 받는 현상 확인
• AI 활용 연구자는 "해결할 과학 과제"를 정의하기보다는, 애초에 "AI로 풀 수 있는 과제를 뒤에서부터 찾아가는" 구조적 함정 노출
• 이로 인해, 실제 과학 발전보다는 AI의 잠재력 시연에 집중, 이미 해결된 문제나 부수적 효과만 도출하는 경우 많음

논문 보고의 구조적 한계와 과학 내 낙관 편향

• 부정적 결과의 미보고(생존자 편향)로 인해, AI 활용 성공 사례만 쏟아지고 실패는 공개되지 않아, 전체 효과 평가 왜곡
• 논문 구조상 데이터 누수, 약한 비교 기준, 체리피킹, 미보고 등 체계적 오차나 편향이 반복적으로 발생함
• 평가자와 이해관계자가 동일한 공동체 내에 있어, 성과 평가는 이익에 직결되는 이해상충 구조에서 이루어짐
• 이러한 현상은 과학 내 AI 영향 평가 시, "영양학 논문에서 단일 연구 결과를 무조건 신뢰하지 않는 태도"와 비슷한 본질적 회의와 비판적 검증 습관 필요성 전달

결론

• AI는 단기적으로는 과학 혁신을 이끄는 혁명적 도구라기보다, 기존 방식의 점진적·선택적 보완 수단일 가능성에 무게가 실림
• 연구 생태계의 구조적 인센티브, 과대평가 및 실패 미보고, 약한 비교 기준 문제로 인해, AI의 실제 과학적 성과를 평가할 때 항상 비판적·회의적 관점 유지 필요성 강조
• 이상적인 AI 혁신에는 구조적 개혁(도전 과제 출제, 실패 사례 공개, 공정 비교체계 발전 등)이 병행되어야 한다는 메시지 전달