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'흉부 X-Ray진단 논문'통합검색 결과 입니다. (22건)

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"AI 논문, 심사도 통과하나"…日 사카나, 학계 피어 리뷰 실험 '도전'

일본 인공지능(AI) 스타트업 사카나가 자사 모델이 작성한 논문의 심사 통과 여부를 검증하는 실험을 진행했다. AI 기술이 학문적 연구에서 어느 정도로 신뢰받을 수 있는지를 확인하려는 시도다. 13일 테크크런치에 따르면 사카나는 자사 'AI 사이언티스트-v2' AI 모델을 활용해 과학 논문을 자동 생성한 뒤 국제 학습 표현 학회(ICLR) 워크숍에 제출했다. 총 3편 중 1편이 심사를 통과했으나 회사는 투명성을 이유로 해당 논문을 공식 발표 전 철회했다. 사카나는 브리티시컬럼비아대학교와 옥스퍼드대학교 연구진과 협력해 논문을 제출했다. AI는 연구 가설 설정부터 실험, 데이터 분석, 논문 작성까지 '엔드 투 엔드' 방식으로 논문을 생성했다. 사카나는 워크숍의 개요와 설명을 AI에 입력해 주제 적합성을 확보했다고 밝혔다. 심사를 통과한 논문은 AI 모델의 학습 기법을 비판적으로 검토하는 내용을 담고 있었다. 다만 회사는 AI가 '인용 오류'를 범하는 등 일부 문제점이 발견돼 논문을 자진 철회했다고 설명했다. 실제로 원래는 지난 1997년에 발표된 연구 결과를 2016년 작성된 논문으로 대신 인용하는 등의 실수가 있었다. ICLR의 워크숍 논문 심사는 일반적인 학술대회보다 채택 기준이 다소 낮다는 점도 고려해야 한다. 사카나 측도 AI가 작성한 논문 중 어느 것도 ICLR 메인 학회 트랙의 기준을 충족하지 못했다고 인정했다. 업계 전문가들은 AI가 연구 논문을 작성할 수 있는 가능성을 보여줬지만 신뢰성 문제는 여전히 해결해야 할 과제라고 지적한다. 매튜 구즈디얼 앨버타대학교 교수는 "이번 사례는 AI가 단독으로 연구를 수행할 수 있다는 증거가 아니다"며 "다만 인간과 AI의 협업이 효과적일 수 있음을 보여주는 사례"라고 평가했다. 마이크 쿡 킹스칼리지 런던 연구원도 AI의 논문 작성 능력보다 '심사 과정의 한계'를 우려했다. 그는 "워크숍 심사는 신진 연구자들이 담당하는 경우가 많다"며 "주제가 '실패 사례'를 다룰 경우 AI가 그럴듯한 논문을 만들기 쉬울 수도 있다"고 설명했다. AI가 과학 연구에서 실질적 기여를 할 수 있을지에 대한 논쟁도 이어지고 있다. AI의 환각(hallucination) 문제와 검증되지 않은 데이터 사용은 연구의 신뢰성을 위협할 수 있다는 지적이 나온다. 일부 전문가들은 AI가 단순히 '논문 심사를 통과하는 데 집중'하는 것이 아니라 실제 과학적 발전에 기여해야 한다고 강조했다. 사카나 관계자는 "연구 커뮤니티와 지속적으로 의견을 교환하며 AI 기술이 단순히 피어 리뷰를 통과하는 데 목적을 두는 방향으로 발전하지 않도록 노력할 것"이라며 "그런 상황이 발생할 경우 심사 과정의 의미가 크게 훼손될 수 있다"고 밝혔다.

2025.03.13 10:36조이환 기자

메이아이, AI 학회 'ICLR 2025'서 논문 채택

메이아이(대표 박준혁)는 '사람 재식별 AI 모델의 카메라 편향에 대한 연구' 논문이 AI 학술대회인 '표현학습국제학회(ICLR) 2025'에 채택돼 자사 솔루션 '매쉬'의 기술 경쟁력을 입증했다고 6일 밝혔다. ICLR은 세계 AI 연구를 선도하는 학술대회로 뉴립스, 국제머신러닝학회와 함께 글로벌 3대 AI 학회로 꼽힌다. 매년 세계 유수의 연구기관·기업이 참여, 다양한 세션을 통해 최신 연구 동향을 공유하고 엄격한 심사를 거쳐 우수 논문을 선정한다. 메이아이가 제출한 논문은 상위 5%에 부여되는 '스포트라이트'로 선정, 혁신성을 인정 받았다. 메이아이는 이번 '사람 재식별 AI 모델의 카메라 편향에 대한 연구' 논문에서 CCTV별 환경 차이로 인해 동일한 사람을 명확하게 판별하기 어려운 기존 AI 모델의 한계를 분석, 다양한 조건에서도 일관된 정확도를 유지할 수 있도록 카메라 간 편차 완화 방법을 연구했다. 이를 기반으로 메이아이는 '카메라 편향을 줄이는 정규화 기법'을 제시하고, '비지도 사람 재식별 기술의 학습 방식'을 개선했다. AI 모델이 학습하지 않은 새로운 공간에서도 사람을 올바르게 인식하고, 적은 인력으로도 높은 정확도를 구현하므로 다양한 매장에 적용해 운영 효율성을 극대화할 수 있다. 특히 이번 논문에서 소개된 기술을 포함한 메이아이의 자체 개발 재식별(Re-ID) 기술은 내부 테스트에서 최신 학계 모델(ISR, 66%)을 능가하는 92%의 정확도를 기록했다. 논문의 제 1저자인 송명서 연구팀 리드는 "매쉬의 정확도 향상을 위한 연구가 세계적으로 인정받아 기쁘다"며 "더 많은 고객에게 신뢰할 수 있는 분석 결과를 제공할 수 있을 것으로 기대한다"라고 말했다. 김찬규 메이아이 최고제품책임자는 "이번 논문에서 제시된 사람 재식별 모델은 개인정보를 보호하면서 정밀한 매장 방문객 데이터를 제공하는 메이아이의 핵심 기술"이라면서 "앞으로도 세계 최고 수준의 기술력으로 보다 정확한 데이터를 제공하기 위해 노력할 것"이라고 밝혔다.

2025.03.06 11:07백봉삼 기자

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