AI는 코딩 중 | 성별과 논문 심사 편향 | 생성형 AI가 우울증과 관련? | 악의적 AI 군단의 위협
1월 19~24일 '이 주의 SMCK'
한국과학기술미디어센터(SMCK)가 주목한, 한 주 동안의 국내외 과학 이슈.

  • 여성 연구자 논문, 남성 저자 논문보다 심사 기간 길어 (PLOS Biology, 21일)
  • 전문가 의견 '생성형 AI 사용과 우울 증상의 관계 (JAMA Network Open, 22일)
  • 악의적인 인공지능(AI) 군집이 민주주의에 심각한 위협이 될 수 있다(사이언스, 23일)
  • 코드의 3분의 1, 이미 AI가 작성중 (사이언스, 23일)

  • 배경
    • 동료 평가 제도가 여성에게 불리하게 작용하는지에 대해서는 여러 논쟁이 있었습니다. 
    • 연구팀은 전 세계 연간 발표 논문의 36%를 차지하는 의학 및 생명과학 분야 논문 전체를 대상으로 성별 격차를 연구했습니다. 연구 결과는 21일 04시 'PLOS Biology'에 발표됐습니다.
      • PubMed 데이터베이스에 색인된 모든 논문(3만 6000여 의학·생명과학 저널에 게재된 3650만 편 이상의 논문)을 분석했습니다.
    • 그 결과, 여성 저자 논문의 심사 소요 시간 중앙값이 남성 저자 논문보다 7.4%~14.6% 더 길었으며, 여러 요인을 통제한 후에도 차이가 유의미하게 유지됨을 확인했습니다. 
      • 저소득 국가 저자들은 추가로 더 긴 심사 기간을 경험하는 경향도 있었습니다.
      • 또한 여성 연구자의 참여는 점점 늘었지만, 교신저자 중 비중은 그만큼 늘지 않음도 확인했습니다.
    • 연구팀은 성별 격차가 광범위하게 존재하며, (그 분야에서 여성의 대표성이 얼마나 높은지와 무관하게) 대부분의 학문 분야에 영향을 미친다고 지적했습니다. 

  • 전문가 의견
    • 세 명의 전문가가 다양한 해석과 의견을 보내왔습니다. 비공식 견해를 표한 전문가들도 있었습니다.
    • 해외 SMC(대만, 일본, 뉴질랜드)에서도 의견을 받았습니다.
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  • 배경
      • 미국 연구팀이 인공지능(AI) 사용이 우울 증상 증가와 유의미하게 연관되어 있음을 발견했다고 주장했습니다. 차이는 연령대에 따라 다르게 나타났습니다.
      • 이 설문조사(survey) 연구에서, 2만 847명의 미국 성인 중 10.3%가 생성형 AI를 매일 사용한다고 보고했습니다. 이 가운데 5.3%는 하루에 여러 번 사용했습니다. 
      • 연구팀은 AI 사용 수준이 높을수록 우울 증상이 다소 증가하는 경향을 발견했습니다. 특히 젊은 사용자를 중심으로 매일 사용하는 사람들 사이에서 적어도 중등도의 우울증 발생 확률이 30% 더 높았습니다.
        • 사용하지 않는 사람 대비 오즈비(OR) 1.29
      • 연구팀은 이러한 연관성이 인과관계인지 확인하려면, 그리고 영향이 연령대에 따라 다르게 나타나는 이유를 설명하려는 추가 연구가 필요하다고 지적했습니다.

    • 전문가 의견
      • 조사 방법과 해석에 관해 통계 및 역학 관점에서 비판이 제기됐습니다.
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    • 배경
      • 악의적인 '인공지능(AI) 군집'이 민주주의에 심각한 위협을 가할 수 있는 대규모 조직적 허위 정보 유포 캠페인을 벌일 수 있다는 주장이 23일 04시(KST) '사이언스'에 발표됐습니다. 한국(차미영 KAIST 교수 겸 독일 막스플랑크연구회 단장)과 미국, 영국, 노르웨이 공동연구팀의 연구 및 정책 제언입니다.
      • 이전에도 인간 커뮤니티에는 허위 정보를 유포하려는 시도가 있었습니다. 인간이 수행했던 이런 시도는 주로 인간이 직접 개입하는 노동 집약적인 특성이 있었습니다.
      • 하지만 AI 시스템은 다릅니다. 저렴하고 일관적이며 엄청난 규모로 작동할 수 있습니다. 연구팀은 이런 특성이 허위 정보 유포 활동을 전 세계 민주주의 과정에 심각한 위협을 가하는 지속적이고 적응력 있는 캠페인으로 변화시킬 수 있다고 주장합니다. 
      • 이에 대한 대응으로, 저자들은 다층적이고 실용적인 방어 전략이 필요하다고 주장합니다. 
        • 사용을 완전히 막는 것은 실현 가능성이 매우 낮습니다. 
        • 대신 조작에 드는 비용, 위험, 그리고 가시성을 높이는 데 초점을 맞춰야 한다고 주장합니다. 
      • 아울러, 이러한 노력에는 기업과 정부의 이해관계를 넘어선 전 세계적인 협력이 필요하기 때문에, 독립적인 감독과 조치를 이끌어갈 학술 단체, 비정부 기구, 그리고 기타 시민 단체 네트워크로 구성된 분산형 'AI 영향 관측소'를 설치를 제안합니다.

    • 전문가 의견
      • 미디어, 철학, 커뮤니케이션학 등 다양한 분야에서 의견을 보내왔습니다.
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    • 배경
      • AI 기반 코딩이 급속도로 확산되고 있지만, 그 확산 속도는 고르지 않다는 주장이 제기됐습니다. 23일 새벽 발표된 사이언스 논문의 내용입니다.
      • 네덜란드 연구팀은 협업 프로그래밍 플랫폼인 GitHub에서 약 16만 명의 개발자가 작성한 3000만 건 이상의 Python 코드를 분석했습니다. 
      • 코드 블록이 AI를 이용해 만들어졌는지 확인한 결과, 확산 속도가 매우 빨랐음을 발견했습니다. 
      • 하지만 국가별 차이가 컸습니다. 미국에서는 AI를 활용한 새로운 코드의 비율은 2022년 5%에서 2025년 초 29%로 증가한 반면, 중국에서는 12%에 그쳤습니다. 
      • 생산성 향상은 2024년 말까지 3.6% 증가했습니다. 하지만 숙련도별로 사용률과 효과 차이가 컸습니다. 
        • AI 사용률은 경험이 부족한 프로그래머들 사이에서 가장 높지만, 생산성 향상 효과는 숙련된 개발자들에게서 크게 나타났고 초보자는 효과가 적었습니다.
      • 연구팀은 "AI가 디지털 인프라의 핵심이 되어 생산성을 높이고 혁신을 촉진하고 있지만, 이는 주로 상당한 업무 경험을 가진 사람들에게 유리하게 작용하고 있다"고 진단했습니다.

    • 전문가 의견
      • AI 산업 분야의 성숙도 평가라는 관점에서 논문을 바라본 의견이 제시됐습니다.
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