인공지능(AI) 기술, 특히 대규모 언어모델(LLM)의 발전이 연구 협업 방식에 예상치 못한 변화를 가져오고 있습니다. 샌프란시스코에서 웨이모(Waymo)의 무인 주행 택시를 이용한 두 내향적인 CEO의 사례처럼, AI는 인간과의 상호작용에서 발생하는 '마찰'을 제거하며 즉각적인 편리함을 제공합니다. 하지만 이러한 편리함 뒤에는 예상치 못한 관점, 우연한 발견, 그리고 비판적 사고를 촉진하는 '불편한 동료'의 가치가 소리 없이 사라질 위험이 있습니다. 이 현상은 '웨이모 효과'로 불리며, 연구 분야에서도 유사하게 나타나고 있습니다.
LLM은 언제든 질문에 답하고, 설득이나 공로 배분을 요구하지 않으며, 연구비 압박과 속도 중심의 평가 시스템 속에서 연구자들에게 매력적인 대안으로 떠오르고 있습니다. 그러나 인간 동료는 독립적인 문제의식으로 반론을 제기하고, 예상치 못한 정보를 제공하며, 연구자의 핵심 가정을 흔들어 새로운 통찰을 이끌어내는 중요한 역할을 합니다. 이러한 '요청하지 않은 도전'은 논리의 빈틈을 찾고 개념을 정교화하는 사고 과정의 핵심입니다. 글쓰기 역시 단순히 생각을 옮기는 작업이 아니라, 논리를 다듬는 사고 과정이므로 이를 AI에 외주화할 경우 연구 역량을 심화하는 기회를 놓칠 수 있습니다.
문제는 AI 자체의 활용이 아니라, 인간과의 대화는 비용이 들고 기계와의 대화는 무료인 현재의 보상 구조에 있습니다. 연구비 지원기관과 대학, 연구기관은 협업을 필수 인프라로 인식하고 워크숍, 상호 방문 등 비구조화된 대화의 기회를 지원해야 합니다. 또한, 산출물의 양과 속도보다는 연구의 기여도와 '누구와 함께 생각했는가'를 진지하게 평가하는 방향으로 전환이 필요합니다. AI가 능숙하게 논문을 생성할 수 있는 시대에는 함께 사고하는 경험이 더욱 희소하고 귀중한 가치가 될 것입니다. 연구자들이 AI를 '마음을 위한 비행기'처럼 활용하되, 질문과 경로, 결론에 대한 주도권은 인간 연구자가 유지하는 '연구자 지휘형 과학(pilot-in-command science)' 모델이 중요합니다.