확률로 답하는 AI, 과학과 기술에서 어떻게 사용해야 하는가

 

 

1. 글을 시작하며

안녕하세요. 글 쓰는 아빠 도도한 쭌냥이입니다. 

 

 

AI는 이제 과학과 기술 분야에서도 일상적인 도구가 되었습니다. 연구 아이디어를 정리하고, 복잡한 개념을 설명하며, 코드와 문서를 작성하는 데까지 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있습니다. 그러나 동시에 “AI의 답변을 얼마나 믿어도 되는가”라는 질문도 함께 제기됩니다. 특히 AI의 답변이 본질적으로 확률에 기반해 생성된다는 사실은, 정확성과 검증이 중요한 과학·기술 분야에서 신뢰성 문제를 고민하게 만듭니다. 이 글에서는 AI가 답변을 생성하는 방식의 구조를 이해하고, 그 한계 속에서 과학·기술 사용자가 취해야 할 올바른 AI 활용 원칙을 살펴보고자 합니다.

 

2. AI는 질문에 어떻게 답하는가

AI는 질문을 받았을 때, 학습한 지식을 하나하나 불러와 검토하거나 검색하지 않습니다. 대신 질문의 맥락을 수치적으로 해석한 뒤, 그 상황에서 가장 그럴듯한 다음 단어와 문장을 확률적으로 이어 붙입니다. 이 과정에서 AI는 ‘이해’나 ‘판단’을 수행하는 것이 아니라, 언어 패턴을 계산해 자연스러운 설명을 만들어냅니다. 그렇기 때문에 AI의 답변은 논리적으로 매끄럽고 설득력 있어 보이지만, 그 자체로 사실 검증이 완료된 정보라고 보기는 어렵습니다.

 

3. 확률적 답변이 과학·기술 분야에서 문제가 되는 이유

과학과 기술은 그럴듯함보다 검증 가능성과 재현성을 중시합니다. 하지만 AI는 확률적으로 가장 가능성 높은 설명을 선택하기 때문에, 실제로는 틀린 이론이나 존재하지 않는 연구 결과를 마치 사실처럼 제시할 수 있습니다. 수식의 조건을 생략하거나, 실험의 전제를 잘못 연결하는 경우도 발생합니다. 이러한 ‘환각’ 현상은 특히 전문성이 높을수록 사용자가 놓치기 쉬운 위험 요소가 됩니다.

 

4. 그럼에도 AI가 유용한 이유

그럼에도 불구하고 많은 연구자와 엔지니어가 AI를 활용하는 이유는 분명합니다. AI는 사고의 출발점을 빠르게 만들어 주고, 복잡한 정보를 구조화하며, 다양한 관점을 제시하는 데 강점을 보입니다. 가설 후보를 정리하거나, 여러 이론을 비교 설명하고, 설계나 분석 과정의 초안을 만드는 데 있어 AI는 인간의 인지 부담을 크게 줄여줍니다. 문제는 AI의 능력이 아니라, 그것을 어떤 역할로 사용하느냐에 있습니다.

 

5. 과학·기술 사용자를 위한 올바른 AI 활용 원칙

과학·기술 분야에서 AI를 사용할 때 가장 중요한 원칙은 단순합니다. AI의 모든 출력은 ‘미검증 초안’으로 받아들여야 한다는 점입니다. 질문 역시 정답을 요구하기보다는 전제, 한계, 검증이 필요한 지점을 묻는 방식이 바람직합니다. AI가 제시한 수식, 수치, 주장에 대해서는 반드시 교과서, 논문, 공식 문서를 통해 재확인하는 이중 검증 구조가 필요합니다. 최종 판단과 책임은 언제나 인간에게 있어야 합니다.

 

6. 글을 마치며

AI는 과학과 기술의 진리를 대신 판단해 주는 존재가 아닙니다. 그러나 올바르게 사용한다면, 사고의 속도를 높이고 연구와 개발의 효율을 극적으로 끌어올리는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 확률로 답하는 AI를 맹신하지 않되, 그 한계를 정확히 이해한 상태에서 전략적으로 활용하는 것. 이것이 앞으로 과학·기술 분야 사용자에게 요구되는 가장 중요한 AI 활용 역량일 것입니다.

 

7. 참고

더 자세한 내용을 알고 싶으시다면 아래 링크된 블로그에 접속해보세요!

확률로 답하는 AI(AI that answers with probability), 과학과 기술에서 어떻게 사용해야 하는가

 

 

이상으로 글을 마치도록 하겠습니다. 

끝까지 읽어주셔서 감사합니다.