이런 흐름 속에서 김형중 전 고려대 정보보호대학원 교수가 최근 자신의 페이스북을 통해 AI를 활용한 논문 작성 경험을 공유해 화제를 모으고 있다. 정년퇴임 후 조교나 연구실 구성원이 없는 형편에서 생성AI를 통한 연구 생산성 향상에 감탄을 금치 못했다는 후문이다.

김 교수는 “저처럼 은퇴해서 박사과정 학생이 없는 사람이 연구를 진행할 때 AI가 매우 유용하다"면서, “유능한 박사과정 여러 명의 조력을 받는 느낌이 든다. 만족도는 99.99%이다. 비용 대비 시간 대비 효과는 110%이다”고 평가했다.

그는 오랫동안 연구해 온 리버서블 데이터 하이딩(Reversible Data Hiding) 분야의 최신 동향을 다시 파악하기 위해 생성AI '딥시크(DeepSeek)'를 활용했다고 밝혔다.

“DeepSeek에게 그 분야에서 중요한 논문 10개를 알려달라고 했더니 아주 기가 막힌 답변을 합니다.”

김 교수는 특히, AI가 언급한 논문 중 하나가 자신이 지도한 연구실의 성과였던 점을 언급하며 놀라움을 표시했다.

“깨알 자랑을 하자면 3번의 Sachnev 박사 논문은 제 연구실 논문입니다. DeepSeek이 저에게 아부하려고 그 논문을 포함시킨 것 같지는 않습니다.”

또한, 딥러닝 기반 최신 논문에 대해 AI에게 비판점을 물었을 때도, 상당히 수준 높은 분석이 제시되었다고 말했다.

“GAN과 Contrastive Learning을 적용했기 때문에 complexity가 높고… 라고 (주저리 주저리) 답합니다. 충분히 수긍할 수 있는 설명입니다.”

심지어 AI는 해당 논문의 GitHub 링크를 알려주고, 직접 코드를 생성해주기까지 했다.

“Contrastive Regularization을 위한 Python code도 만들어 줍니다. 박사과정 학생이 이 수준에 오르려면 몇 년 걸립니다. DeepSeek은 몇 초 만에 이런 답을 줍니다.”

그는 “성과를 내지 못하는 건 대개 귀차니즘으로 손을 안 대거나, 대학원생이 없다고 불평만 하거나, AI를 쓰지 않기 때문일 것”이라며, AI를 적극적으로 활용하는 자세가 성과의 핵심이라고 지적했다.

이와 같은 AI 활용 흐름은 해외에서도 확산 중이다. 예를 들어 MIT와 스탠퍼드에서는 이미 대학원 과정에서 AI 논문 요약 툴이나 AI 연구 조교(Chatbot Assistant)를 공동연구 지원 도구로 채택하고 있다.

일부 유럽 대학은 논문 제출 시, 'AI 도구의 활용 여부'를 명시하도록 하는 지침을 도입하기도 했다.

마지막으로 김 교수는 이렇게 조언을 남겼다.

“더 성장하고 싶다면 쓰고, 지금 그대로 살고 싶으면 눈 감으시오. ‘무엇이든지 물어보세요’ 이 말대로 물어보기만 하면 되는데 말입니다.”

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