UNIST 이슬기 교수팀, ICML 최고 논문상
2025-07-17 이다예 기자
이 교수팀은 AI 학회의 동료평가 시스템의 문제점을 진단하고 해법을 제시한 연구로 수상했다.
동료평가는 학술지나 학회에 투고된 논문을 같은 분야의 연구자들이 익명으로 심사해 투고 승인 여부를 결정하는 과정이다.
최근 AI 학회를 중심으로 투고 건수가 급증하면서 심사자 부족과 평가 신뢰성 저하 문제가 동시에 불거지고 있다. 일부 심사자는 생성형 AI에 전적으로 의존하거나, 논문을 제대로 읽지 않은 채 심사를 넘기는 경우도 적지 않다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 논문 투고 저자가 심사자의 피드백을 역으로 평가하는 구조와 심사자에게 인센티브를 제공하는 방안을 함께 제안했다.
공동 제1저자인 이윤석 연구원은 “제안한 동료평가 개선 방법은 AI 분야뿐만 아니라 다른 학술 분야에서도 활용할 수 있다”며 “의학, 생물학, 화학 등 동료평가로 논문을 심사하는 모든 분야에서 적용 가능하다”고 말했다.
이슬기 교수는 “AI 기술 발전과 함께 단순히 기술적인 연구뿐만 아니라 AI 정책과 시스템에 대한 연구도 함께 뒷받침되는 것이 중요하다”며 “이번 연구가 그런 균형 잡힌 접근의 좋은 사례”라고 밝혔다. 이다예기자 ties@ksilbo.co.kr