과학적 정직성은 진실을 밝혀줍니다

우려되는 것은 부실한 과학 자체라기보다는 과학이 운영되는 방식, 즉 출판 횟수, 인용 횟수, 순위가 본질을 대체하는 방식입니다. 이러한 맥락에서 과학적 진실성은 생존의 문제가 되며, 단순한 윤리 규범을 넘어 과학이 자기파괴적인 악순환에 빠지지 않도록 막아주는 실마리가 됩니다.

수년 동안 "학문적 진실성"은 많이 거론되었지만 제대로 실천되지는 않았습니다. 학교, 연구소, 그리고 규제 기관들은 규정, 기준, 그리고 공약을 수립해 왔습니다. 그러나 많은 연구자들은 여전히 표절, 논문 매매, 그리고 목표 달성을 위한 데이터 왜곡과 같은 편법을 택하고 있습니다. 그 결과, 겉모습만 그럴듯해 보일 뿐 영혼은 없는 과학이 탄생했습니다.

과학적 진실성은 벽에 걸린 구호가 될 수도, 발각될까 봐 두려워하는 것도 아닙니다. 모든 연구자의 내면적 역량으로 키워져야 합니다. 자존감, 진실을 말할 용기, 그리고 쉽지만 비윤리적인 길을 거부할 용기가 바로 그것입니다.

인공지능(AI)이 우리를 대신하여 많은 일을 "해낼" 수 있는 시대에, 인간에게 남은 것은 오직 정직함뿐입니다. AI는 기사를 쓰고, 데이터를 합성하고, 통계를 분석하고, 심지어 겉보기에 타당해 보이는 결과를 "만들어낼" 수 있습니다. 하지만 그것이 과연 과학일까요? 아니면 그저 알고리즘에 의해 채색된 "인공적 산물"일 뿐일까요? 이 질문은 우리에게 과학의 근본을 되돌아보게 합니다. 과학은 단순히 새로운 정보를 창조하는 것이 아니라 진실을 탐구하는 것입니다. 그리고 진실은 정직함이 있을 때만 드러납니다.

더욱 위험한 것은, 출판에 대한 압력과 정량적 평가 시스템이 사람들을 AI 남용의 악순환에 쉽게 빠뜨린다는 것입니다. 목표가 더 이상 "진실을 찾는 것"이 아니라 "다른 기사를 얻는 것"일 때, AI는 그 공허함을 메우는 완벽한 도구가 됩니다. 이것이 가장 큰 위험입니다.

이 시대에 우리에게는 다른 관점이 필요합니다. 정직성은 제약이 아니라 진정한 혁신의 원천입니다. AI가 거의 무한히 복제될 수 있는 세상 에서, 진정성과 결과에 대한 책임만이 가치를 창출할 수 있습니다.

여기서 정직함은 단순히 "속이지 않는 것"이 아니라, 기계 시대에 창의성을 재정의하는 능력입니다. 정직함을 갖춘 사람들은 자신의 한계를 인정하는 것을 두려워하지 않습니다. 정직함을 갖춘 사람들은 단 하나의 잘못된 데이터, 단 하나의 왜곡된 숫자가 공동체 전체를 실명으로 이끌 수 있다는 것을 압니다. 정직함을 갖춘 사람들은 지식이 단순히 개인의 소유물이 아니라 인류 유산의 일부임을 이해합니다.

그런 의미에서 정직함은 불편하고 개인적인 발전을 저해할지라도 진실에 솔직할 용기입니다. 그리고 바로 이러한 태도가 AI가 모방할 수 없는 진정한 창의성으로 향하는 길을 열어줍니다.

진실성을 실현하려면 새로운 과학 연구 생태계가 필요합니다. 논문 수를 세는 대신, 연구의 실질적인 영향, 참신성, 그리고 공동체에 대한 기여도를 고려하여 평가 방식을 바꿔야 합니다. 기술과 더불어 윤리를 고려해야 합니다. 각 연구는 데이터 출처, 처리 방식, 그리고 AI의 역할에 대한 명확한 의지를 가져야 합니다.

동시에, 학생들이 보고서 작성법을 배우는 것뿐만 아니라 윤리적 상황을 경험하고, 성취보다 진실을 선택하는 용기를 기르도록 처음부터 청렴성 교육을 실시해야 합니다. 공개 데이터를 통해 개방적이고 투명하게 운영하며, 공동체가 책임을 공유하고 모니터링할 수 있는 개방적인 프로세스를 구축해야 합니다. 청렴성이 문화적 규범이 되면, 누구도 과학을 "의심"할 필요가 없습니다. 투명성이 그 해답이 될 것이기 때문입니다.

출처: https://thanhnien.vn/liem-chinh-khoa-hoc-thap-sang-su-that-185251002204147723.htm