울산과학기술원(UNIST)이 인공지능(AI) 학회의 동료 평가 시스템 개선 연구로 세계적 권위의 ICML(기계학습 분야 국제학술대회)에서 포지션 트랙 최고 논문상을 받았다고 밝혔다. 국내 기관이 ICML 최고 논문상을 받은 것은 이번이 처음이다.

이슬기 교수팀의 연구는 AI 분야 급성장으로 인한 동료 평가 시스템의 구조적 문제점을 분석하고 해결책을 제시한 게 핵심이다. 최근 AI 학회 투고 논문이 급증하면서 심사자 부족 현상이 심화되고 있으며 일부 심사자들이 생성형 AI에만 의존하거나 논문을 충분히 검토하지 않는 사례가 증가하고 있다.

연구팀이 제안한 해법은 기존 일방향 평가 구조를 쌍방향으로 전환하는 것이다. 논문 저자가 심사자의 피드백 품질을 역평가하고, 심사자에게는 적절한 인센티브를 제공하는 메커니즘을 도입하자는 내용이다.

제1저자 김재호 연구원은 "심사자에게 책임과 동기를 함께 부여하는 현실적 대안이라는 점에서 높은 평가를 받았고, 국제 자선단체 오픈필란트로피가 협업을 제안해 왔다"고 말했다.

AI 기술 발전 속도에 비해 학회 제도나 연구 문화는 여전히 과거 방식에 머물러 있다는 지적이 학계에서 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 따라 ICML은 2024년 포지션 트랙을 처음 신설했으며 NeurIPS도 올해 12월 학회부터 동일한 트랙 도입을 확정했다.

포지션 트랙은 기존 기술 트랙과 차별화되는 분야로, AI가 야기하는 정책적·윤리적·사회적 이슈를 다루면서도 기술 논문 수준의 논리적 완성도와 객관적 근거를 요구한다.

공동 제1저자 이윤석 연구원은 "제안한 동료 평가 개선 방법은 AI 분야뿐만 아니라 다른 학술 분야에서도 활용할 수 있다. 의학, 생물학, 화학 등 동료 평가로 논문을 심사하는 모든 분야에서 적용할 수 있다"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 말했다.

시상식은 캐나다 밴쿠버에서 15일 열린 2025년 ICML 연례학회에서 진행됐다.

ICML은 1980년대 미국 AI학회 산하 워크숍에서 시작해 1988년 독립한 기계학습 분야 대표 학술대회다.

NeurIPS, ICLR과 더불어 세계 3대 AI 학회로 인정받으며 매년 1만 편 이상의 논문이 투고되지만 채택률은 20% 내외에 불과할 정도로 경쟁이 치열하다. 올해는 총 1만 2107편이 접수돼 3260편만 채택됐다.

이번 연구는 과학 기술정보통신부 한국연구재단 지원사업(RS-2023-00277383), 정보통신기획평가원 AI대학원프로그램(RS-2020-II201336), 구글 클라우드 연구 크레딧 프로그램 (Ge㎜a 2 Academic Program)의 지원을 받아 수행됐다.