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[IT뉴스]구글 "AI, 과학자 연구시간 주 7시간 줄였지만…검증은 병목"

온카뱅크관리자

2026-09-22 13:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">OECD는 IT·금융, 비OECD는 사무·미디어 중심<br>AI 낸 가설검증 한계…연구프로세스 개편 시급</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PHSrZe4qwl">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4376622bef871787b0669e4107d635b8c51dcaf365865be472890e0a412a59de" dmcf-pid="QXvm5d8Bmh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글. (사진=이데일리DB)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/Edaily/20260922135451834zxva.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="6Me4NtWIES" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/Edaily/20260922135451834zxva.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            구글. (사진=이데일리DB)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="5a73a2ab8e45fd7b93eec27e34a025d415ed502be8d760013c8c0ea36150d89b" dmcf-pid="xZTs1J6bsC" dmcf-ptype="general">
           [이데일리 한광범 기자] 인공지능(AI)이 과학자들에게 매주 7시간을 절약할 수 있게 해주는 과학 연구부터 현장 작업에 이르기까지 일하는 방식을 크게 바꾸고 있는 것으로 나타났다.
          </div>
          <p contents-hash="94bd208cf3593b6257fba2a7c05c9a7e2b3c41727a6eb3f265b1e26fc42e78b3" dmcf-pid="yiQ9LXSrDI" dmcf-ptype="general">구글은 22일 자사 블로그를 통해 전 세계 업무 현장에서의 AI 활용 실태를 다각도로 분석한 데이터 플랫폼 ‘AI &amp; 이코노미 아틀라스(AI &amp; Economy ATLAS)’의 최신 연구 결과를 공개하며 이같이 밝혔다. 구글과 구글 딥마인드, MIT 퓨처 테크가 공동 조사한 이번 분석에 따르면, AI 도입은 직종과 지역에 따라 다양한 양상으로 확산하고 있다.</p>
          <p contents-hash="da103c6f126e1e6786b6585b69f83dd1ecf3a1aaa6da13c12fe163854db82bf6" dmcf-pid="Wnx2oZvmEO" dmcf-ptype="general">구글은 이 같은 데이터를 전 세계 사용자들이 직접 탐색할 수 있는 인터랙티브 환경을 새롭게 구축했다. 사용자는 전기 기술자부터 구매 관리자에 이르기까지 다양한 직업군의 AI 활용 비율을 비롯해, 가정 내 AI 사용 실태와 국가별 도입률 등 수백만 개의 데이터 포인트를 직접 확인할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="525ebdacff0a1a6e3ee98844ef80d4b39f574e9a6fc9d9b21f3409a7abd646a7" dmcf-pid="YLMVg5Tsws" dmcf-ptype="general">이번 조사에서 가장 눈에 띄는 대목은 과학자들의 AI 활용 방식이다. 설문 조사에 참여한 미국과 영국의 과학자 600여 명 중 절반 가까이가 매일 어떤 형태로든 AI를 활용하고 있다고 답했다. 특화 AI 모델 2600개 분석에는 MIT 퓨처 테크의 새로운 업무 분류 체계가 적용됐다.</p>
          <p contents-hash="217e871c783f20b04648057584696635bfca31b94d466cad4daee20b483fb3eb" dmcf-pid="GoRfa1yOIm" dmcf-ptype="general">과학자들은 제미나이(Gemini)와 같은 대형 언어 모델(LLM)과 특화 모델을 상호 보완적으로 사용하고 있었다. 제미나이 등 LLM은 다양한 과학 분야와 작업 범주 전반에서 폭넓게 쓰이는 반면, 특화 AI 모델은 보건 및 생명과학 분야와 분야별 데이터 예측, 생성 및 시뮬레이션 작업에 집중적으로 활용되는 경향을 보였다.</p>
          <p contents-hash="35ddacdd406bb86316701803df8b75fdfeb76548c86e10553948526bad344fb5" dmcf-pid="Hge4NtWIIr" dmcf-ptype="general">과학자들은 AI 도입으로 일주일에 약 7시간에 가까운 시간을 절약하며 연구에 집중하고 있다고 답했다. 다만 시간 절약이 곧바로 대대적인 과학적 발견으로 연결되지는 못했다. AI가 제시한 대량의 가설을 검증하는 물리적 실험이나 임상 단계에서 병목 현상이 발생해 검증되지 않은 가설이 쌓이는 부작용이 확인되면서다.</p>
          <p contents-hash="57681210a5e70dc4219c4cbb338b778f5588ad3a51a05f36e61f8c85bf95b6d1" dmcf-pid="Xad8jFYCOw" dmcf-ptype="general">지역 및 직종별 AI 도입 양상도 뚜렷한 차이를 나타냈다. 경제협력개발기구(OECD) 회원국에서는 컴퓨터·수학, 비즈니스·금융 직종이 AI 활용을 주도한 반면, 비OECD 국가에서는 사무·행정, 예술·미디어, 교육 및 도서관 관련 직종의 AI 비중이 상위권을 차지했다.</p>
          <p contents-hash="b696981f7c24701dc1c072cd87cfb8c94e15f45c6a235613d4bd5de6f616adc1" dmcf-pid="ZYhDHMV7mD" dmcf-ptype="general">미국은 컴퓨터 및 수학 직군이 업무 관련 AI 사용의 30%를 차지하며 기술 분야의 AI 도입을 이끌었다. 인도의 경우 예술·디자인·미디어 직군이 업무용 AI 활용의 19%를 차지해 세계 평균의 1.6배에 달했다.</p>
          <p contents-hash="17d4f2dc1bdde9af49e0f0d42b191e831c2e0668f255f24bdab601dfdd991152" dmcf-pid="5GlwXRfzrE" dmcf-ptype="general">또한 실시간 장비 진단 및 문제 해결 등 수작업 업무에 AI를 활용하는 비율은 브라질과 독일이 7%로 전 세계 평균의 1.4배를 기록한 반면, 일본은 4% 수준에 그쳤다. 국가의 소득 수준이 전반적인 AI 도입률과 비례하는 경향을 보였으나, 브라질과 아랍에미리트(UAE) 등은 1인당 GDP 대비 높은 AI 활용률을 보였다.</p>
          <p contents-hash="7820cd97770589c4b404c0fd05149a85368fc9e8f476a9e8f9fe6612a6c9dd77" dmcf-pid="1HSrZe4qEk" dmcf-ptype="general">구글은 아틀라스를 장기 연구 프로젝트로 운영하며 학계 및 다양한 파트너들과 협력해 지속적으로 인사이트를 제공한다는 계획이다.</p>
          <p contents-hash="cc0558f7c801171a8dc817f59656e8d226fd12330d1d629dd9fb43d725707dc3" dmcf-pid="tXvm5d8BDc" dmcf-ptype="general">이번 연구를 진행한 잔나 이스첸코(Zanna Iscenko) 구글 수석 이코노미스트실 AI &amp; 이코노미 리드와 스콧 스트랜드(Scott Strand) 테크놀로지 &amp; 소사이어티 수석 디렉터는 “AI는 생산성을 높일 수 있는 상당한 잠재력을 제공하지만, 빠르게 발전하는 AI 역량의 잠재력을 충분히 활용해 실제 연구 결과와 새로운 발견을 대규모로 확대하려면 과학 연구의 프로세스와 워크플로우를 재설계해야 할 수 있다”며 AI의 잠재력을 극대화하기 위한 연구 환경 재설계의 필요성을 강조했다.</p>
          <p contents-hash="a70f5a5bf957cf9e6254e762297152c7aa2330472bb52b35cd9fac2618ad349b" dmcf-pid="FZTs1J6brA" dmcf-ptype="general">한광범 (totoro@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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