美연구팀 AI활용 집단지성 분석
협업·성별·인종 등 상관관계 밝혀

연구성과 영향력 식별 AI도 개발

최근 들어 기후변화 평가, 신기술과 신약 개발부터 가짜뉴스 대응법에 이르기까지 다양한 문제들을 해결하는 데 집단지성이 활용되고 있다.

집단지성은 다수의 참여자가 적극적인 참여와 소통을 통해 얻어 내는 집합적 판단, 지식 또는 이를 만들어 내는 과정을 말한다. 그렇지만 단순히 많은 사람들이 모일 뿐 실제로 집단지성이 효과를 발휘하는 경우는 생각만큼 많지 않은 것으로 알려져 있다.

이렇듯 집단지성의 효과에 대한 의문이 제기되는 가운데 수학자, 컴퓨터과학자, 인지과학자, 사회학자 등이 인공지능(AI)을 활용해 집단지성의 수준을 평가하고 예측할 수 있는 방법을 만들었다. 또 다른 학자들은 연구 성과의 미래 영향력을 예측할 수 있는 AI를 만들어 내기도 했다.

미국 노스이스턴대 경영대학원, 컴퓨터과학부, 네트워크과학연구소, 매사추세츠공과대(MIT) 슬론경영대학원, 집단지성연구센터, 캘리포니아 샌타바버라대(UCSB) 커뮤니케이션과학부, 카네기멜론대 테퍼경영대학원 공동연구팀은 메타분석기법을 바탕으로 집단지성 수준을 정량적으로 평가하고 예측할 수 있는 AI를 개발했다고 19일 밝혔다. 이번 연구 결과는 미국국립과학원에서 발행하는 국제학술지 ‘PNSA’ 5월 18일자에 실렸다.이전에도 집단지성을 정량화하려는 시도는 있었지만 집단 속 개인 역량과 수준에 지나치게 초점을 맞춘 탓에 평가나 예측력이 활용할 수 없을 정도로 매우 낮았다.

연구팀은 총 1356개 집단, 5349명이 참여한 22개의 집단지성 연구에서 수집된 데이터를 정밀 분석했다. 분석 결과, 집단지성의 성과는 개인의 역량보다는 그룹의 협업 시스템, 의사소통 체계, 구성원의 성별·연령·인종 다양성과 강한 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 우수한 개인들이 모인 집단보다 평범하지만 협업이 잘되는 개인들이 모인 집단의 성과가 2배 이상 높다는 것이 확인됐다. 또 그룹 내 여성 비율이 높고 다양한 연령이 모여 있는 경우 집단지성 효과가 높은 것으로 조사됐다. 연구팀은 이 같은 연구 결과를 바탕으로 수학적 모델을 만들고, 다른 집단지성 연구를 분석한 결과 성과 예측률도 매우 높은 것으로 나타났다고 밝혔다.

크리스토프 리들 노스이스턴대 교수(네트워크과학)는 “최근 집단지성을 강조하는 연구나 프로젝트 집단들이 많이 나오고 있지만 실제 성과를 이끌어 내는 경우는 많지 않다”며 “집단지성의 효과를 제대로 보기 위해서는 개인보다는 집단의 협업 능력에 초점을 맞춰야 한다는 것을 이번 연구는 보여 주고 있다”고 설명했다.

그런가 하면 과학기술 분야의 연구성과가 미래에 미칠 영향까지 예측할 수 있는 AI도 만들어졌다. MIT 미디어랩, 계산·시스템생물학과, 비트·원자연구센터 공동연구팀은 과학기술 분야와 사회에 영향을 미칠 상위 5%의 논문과 이것들이 미래에 미칠 잠재적 영향을 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발해 생명과학 분야 국제학술지 ‘네이처 바이오테크놀로지’ 18일자에 발표했다.

연구팀은 42개 생명과학 관련 국제학술지에 1980~2019년 실린 연구논문 168만 7850건 속에 포함된 780만개 이상의 단어, 2억 1000만개의 연관성, 약 38억개의 계산수치 등 빅데이터로 연구의 미래 영향력을 예측할 수 있는 AI를 개발했다. 연구팀은 이 AI로 1980~2014년 무작위로 선별된 20개의 생명과학 분야 논문 중 19개 논문에 대해서 연구수준과 과학계와 사회에 미치는 영향력을 정확하게 예측하고 식별하는 데 성공했다고 밝혔다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr