학술지 ‘동료평가’ 중심 검증에 한계
SNS, 과학 검증의 조기 경보 역할해
美과학자 98.3%, 대중 소통 참여 중
논리-데이터 오가는 공적 검증 중요

최근 국내 인공지능(AI) 업계에 작지만 의미심장한 사건이 있었다. 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업에 참여 중인 업스테이지가 지난해 12월 30일 발표한 ‘솔라-오픈-100B’를 두고 중국 AI 모델을 단순 가공한 것이 아니냐는 의혹이 제기된 것이다. 업스테이지 측은 온·오프라인 발표회를 열어 즉각 대응에 나섰다. 결국 데이터 학습 단계부터 자체 구축됐음이 입증되자 의혹 제기의 최전선에 섰던 사오이닉AI 대표가 1월 3일 사과문을 냈다. 며칠간 이어진 공방을 두고 투명한 기술적 토론이 우리 AI 생태계의 희망을 보여준다는 반응도 나왔다.》
연구진은 2019∼2022년 의학 분야 학술 논문 공개 사이트 ‘펍메드’에 등재된 논문 중 철회된 1239편에 대해 철회되기 전 언급된 1만6562건의 트윗을 분석했다. 그 결과 트윗 안에 ‘사기’ ‘표절’ ‘오류’ 등과 같은 이른바 ‘레드 플래그(red flag·주의 신호)’ 단어가 포함될 경우, 논문 철회 위험률이 급격히 높아졌다.


지적 논쟁은 과학 발전과 신기술 개발을 올바른 길로 이끄는 핵심 동력이다. 특히 막대한 자원이 투입되고 파급력이 큰 AI 같은 신기술의 경우, 연구개발(R&D) 과정이 블랙박스처럼 가려져 있다. 이때 전문가와 대중이 참여하는 공개적 검증은 기술의 신뢰도를 높이는 필수 과정이다. 중요한 전제조건은 엄밀함이다. 구체적인 증거를 제시할 때 자정 작용은 강력한 힘을 발휘한다. 과학기술의 공적 검증 과정에서 소셜미디어가 근거 없는 소문의 발원지에 그치지 않고 논리와 데이터가 오가는 건전한 토론의 장이 되기를 기대해 본다.
연구① Amiri, Mahsa, and Hajar Sotudeh. “Early warnings in tweets: detecting pre-retraction signals and their association with retraction timing through natural language processing and survival analysis.” Scientometrics 130.11 (2025): 6425-6453.
연구② Rose, Kathleen M., Ezra M. Markowitz, and Dominique Brossard. “Scientists’ incentives and attitudes toward public communication.” Proceedings of the National Academy of Sciences 117.3 (2020): 1274-1276.
박재혁 KDI 국제정책대학원 교수
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