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아두이노와 센서, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생성형 AI는 관찰과 측정, 해석과 협업의 방식을 새로 쓴다. 하지만 연구의 중심은 여전히 인간의 질문과 검증에 있다. 미래 실험실의 핵심은 장비가 아니라 질문인 것이다. 실험실이 장비 중심의 닫힌 공간에서 데이터와 질문이 순환하는 개방형 연구 플랫폼으로 바뀌는 과정을 다루며, AI가 더 많은 질문을 실제 연구로 바꾸는 시대를 보여 준다.
오래된 질문은 개미의 문제가 아니라 우리가 개미를 바라보는 방식의 문제다. 개미집을 다시 떠올려 보자. 만약 모든 개미를 하나의 점으로 인식하고, 각각의 위치를 시간에 따라 기록할 수 있다면 어떨까. 개미의 움직임은 더 이상 흐릿한 기억이 아니라 분석 가능한 데이터가 된다. 이러한 데이터를 축적하여 분석하면, 군집의 형태는 하나의 패턴으로 드러나기 시작한다. 이런 변화를 가능하게 하는 기술이 바로 컴퓨터 비전이다. 카메라로 촬영한 영상을 프레임 단위의 이미지로 분해하고, 이미지 속의 객체를 탐지하고 추적하여 데이터를 생성하는 방법이 컴퓨터 비전의 대표적 기술이다. 영화 속 CCTV 화면에서 사람을 네모난 박스로 표시하고 움직임을 따라가는 장면이 바로 컴퓨터 비전 기술이 활용된 예다. 컴퓨터 비전 기술은 개미 한 마리를 감지하는 것에서 출발해, 여러 개체를 동시에 탐지하고, 계급에 따라 분류하며, 그 위치를 시간에 따라 기록하는 일을 가능하게 한다.
－01_“개미와 컴퓨터 비전” 중에서
찰나의 순간을 붙잡기 위해서는, 실험을 새로운 방식으로 설계해야 한다. 문제는 단순하다. 변화는 연속적으로 일어나고 있지만, 우리는 그것을 충분히 촘촘하게 기록하지 못하고 있다는 점이다. 그렇다면 해결 방법 역시 분명해진다. 시간을 더 잘게 나누고, 그 안에서 일어나는 변화를 지속적으로 측정할 수 있는 장치를 만드는 것이다. 결국 실험 장치의 한계는 연구의 한계로 이어진다. 실제로 과학사에서, 많은 발전은 새로운 이론보다 새로운 측정 도구의 등장과 함께 이뤄졌다는 사실을 감안하면 장치의 한계를 뛰어넘어야 한다.
－03_“시간의 확장” 중에서
과거의 인공지능은 ‘개발’해야 했다면, 지금은 ‘선택하고 조정’하는 단계로 이동했다. 이로 인해 연구의 진입 장벽은 급격하게 낮아졌다. 개미 군집의 행동 특성 데이터를 수집하기 위한 시스템 개발 연구에 참여한 연구자는 대부분 고등학생이었다. 객체 감지 모델의 성능을 비교하고, 적절한 후처리 기법을 탐색한 연구도 고등학생 연구자들이 수행했다. 그만큼 진입 장벽이 낮아졌음을 보여 주는 증거다. 이제 인공지능은 특정 분야의 전문가만이 다룰 수 있는 기술이 아니라, 다양한 분야의 연구자가 활용할 수 있는 보편적인 도구가 되고 있다.
－06_“오픈소스와 낮아진 문턱” 중에서
물론 이러한 검증과 재구성의 과정은 쉽지 않다. 시간과 노력이 요구되며, 때로는 처음부터 다시 시작해야 하는 경우도 발생한다. 하지만 이 과정은 연구의 본질에 보다 가까이 다가가는 작업이기도 하다. 생성형 AI는 더 많은 가능성을 빠르게 보여 준다. 그러나 그 가능성 중 무엇을 선택할 것인가는 여전히 연구자의 몫이다. 이 선택에는 기준이 필요하며, 기준은 연구자의 지식과 경험이 절대적인 영향을 미친다. 결국 생성형 AI를 활용한 연구에서 중요한 것은 그것을 사용하는 태도다. 생성형 AI의 결과를 그대로 받아들이지 않고, 근거를 확인하며, 자신의 맥락 속에서 다시 해석하는 태도가 유지되어야 한다. 이 태도가 유지될 때, 생성형 AI는 연구를 단순히 빠르게 만드는 도구를 넘어, 연구에 깊이를 더하는 도구로 기능할 수 있다.
－09_“검증과 연구의 책임” 중에서