UNIST "AI 학회 동료평가 시스템 문제점 진단…해법 제시"

연구진 모습 [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]

(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능(AI)대학원 이슬기 교수팀이 세계 3대 인공지능 학회로 꼽히는 ICML(International Conference on Machine Learning)에서 포지션 트랙 최고 논문상을 받았다고 16일 밝혔다.

포지션 트랙은 개별 알고리즘이나 AI 모델을 다루는 기술 트랙과 달리 AI 기술이 촉발하는 정책적, 윤리적, 사회적 쟁점을 연구 주제로 삼는다.

이 교수팀은 AI 학회의 동료 평가 시스템의 문제점을 진단하고, 해법을 제시한 연구로 상을 받았다.

동료 평가는 학술지나 학회에 투고된 논문을 같은 분야의 연구자들이 익명으로 심사해 투고 승인 여부를 결정하는 것으로, 연구의 품질을 보장하고 부실한 결과물을 거르는 절차다.

그런데 최근 AI 학회를 중심으로 투고 건수가 급증하면서 심사자 부족과 평가 신뢰성 저하 문제가 불거지고 있다.

심사자 중 일부는 생성형 AI에 전적으로 의존하고, 일부는 논문을 제대로 읽지 않는 경우도 있는 것으로 알려졌다.

이 교수팀은 이 문제를 해결하고자 논문 투고 저자가 심사자의 피드백을 역으로 평가하는 구조와 심사자에게 인센티브를 제공하는 방안을 제안했다.

이는 심사자에게 책임과 동기를 함께 부여하는 현실적인 대안이라는 점에서 좋은 평가를 받았다고 이 교수팀은 설명했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 지원 사업, 정보통신기획평가원 인공지능대학원 프로그램, 구글 클라우드 연구 크레딧 프로그램의 지원을 받아 이뤄졌다.

yongtae@yna.co.kr

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