AI 챗봇, 과학 연구를 지나치게 단순화하고 중요한 세부사항을 간과 — 최신 모델일수록 그 경향 뚜렷

최근 연구에 따르면 더 발전한 AI 챗봇일수록 복잡한 과학적 연구 결과를 지나치게 단순화하고 중요한 세부사항을 생략할 가능성이 더 높다 는 사실이 드러났다. 이는 AI가 훈련 데이터에 기반해 정보를 해석하는 방식과 관련이 있다. 예를 들어, AI 챗봇은 과학 논문이나 전문 연구 결과를 일반 대중이 이해하기 쉽게 만들기 위해 전문 용어를 일상적인 언어로 바꾸거나, 핵심만을 요약해 전달하려는 경향이 있다. 이런 방식은 과학 커뮤니케이션을 더 접근하기 쉽게 만들어주는 장점이 있지만, 동시에 과학의 핵심적인 맥락이나 중요한 실험적 세부사항이 누락될 수 있는 문제점을 갖고 있다[1].

또한, AI 챗봇이 사용하는 데이터 출처가 반드시 검증된 학술적 자료만을 포함하는 것이 아니기 때문에, 부정확하거나 확인되지 않은 정보가 혼합될 가능도 있다. 이러한 이유로 AI 챗봇의 정보 제공 방식은 과학 연구의 신뢰성과 정확성에 대한 우려를 낳고 있다[2].

결국, 기술적으로 더 발전한 챗봇일수록 일반 사용자가 이해하기 쉽게 정보를 제공하면서도, 오히려 복잡한 연구 결과의 본질을 지나치게 단순화하여 독자가 연구의 진짜 의미나 한계를 오해하거나, 중요한 연구적 세부사항을 간과하게 할 수 있다는 것이 이번 연구의 핵심 결론이다.