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ChatGPT 에게 전문 지식에 대해 물어볼 때 조심해야 할 점: 가짜 정보를 마치 사실인 것처럼 이야기한다는 점이다.

 

 

우선, synaptic pruning이라는 신경생물학 이론에 대해 설명하는 아래 글에 나오는 Dr. Beatrice Golgi는 현실에 존재하지 않는 연구자다. 그리고 신경계에서의 'synaptic pruning (시냅스 가지치기)' 이론은 1990년대에 Dr. Golgi가 아니라 1979년 Peter Huttenlocher에 의해 최초로 나온 이론이다. 

(논문: https://doi.org/10.1016/0006-8993(79)90349-4 / 리뷰: https://doi.org/10.1073/pnas.2010281117)

 

ChatGPT: "The concept of synaptic pruning in humans was first introduced in the 1990s by a group of researchers led by Dr. Beatrice Golgi. In a series of seminal papers, Golgi and her colleagues proposed that the human brain undergoes a process of synapse elimination during development, which leads to the refinement and specialization of neural circuits. This process, which they referred to as "synaptic pruning," was suggested to play an important role in the maturation and optimization of the nervous system."

그리고, 전혀 없는 논문을 마치 존재하는 것처럼 레퍼런스 형식에 맞게 내보내기도 한다. 예를 들어, 
 
"Can you provide references for the brain-targeting antibodies causing increase of the target proteins in blood level?"
 
...라는 질문을 했을 때, ChatGPT는 총 세 개의 논문을 설명해 주면서 레퍼런스를 doi number (논문의 고유 디지털 ID) 까지 제공해 준다. 하지만, 아래 목록 중 예를 들어 두 번째 2016년 논문은 이 세상에 존재하지 않는 논문이다. 참고로 이 허위 레퍼런스의 제일저자(?)인 Boutajangout은 Tau 및 Abeta를 연구하는 알츠하이머 연구자고, alpha-Synuclein이 관여하는 파킨슨병에 대해 논문을 낸 적은 없다. (물론 레퍼런스 세 개 전부 가짜다.)
 

• A study by El-Agnaf et al. (2006) looked at the effects of an anti-amyloid beta antibody in a mouse model of Alzheimer's disease. They found that treatment with the antibody led to a significant increase in blood levels of amyloid beta.
• A study by Boutajangout et al. (2016) examined the effects of an anti-alpha-synuclein antibody in a mouse model of Parkinson's disease. They found that treatment with the antibody led to a significant increase in blood levels of alpha-synuclein.

• A study by Kim et al. (2018) investigated the effects of an anti-Tau antibody in a mouse model of tauopathy. They found that treatment with the antibody led to a significant increase in blood levels of Tau.

 


References:
• El-Agnaf OM, Salem SA, Ali MA, et al. Antibodies to beta-amyloid peptide reduce beta-amyloid peptide levels in brain and blood of transgenic mice. J Neurosci. 2006;26(35):8989–8995. doi:10.1523/JNEUROSCI.1591-06.2006
• Boutajangout A, Bousset L, Melki R. Alpha-synuclein antibodies increase blood alpha-synuclein levels in a mouse model of Parkinson disease. Neurobiol Dis. 2016;93:139–145. doi:10.1016/j.nbd.2016.04.006
• Kim J, Lee J, Kim J, et al. Passive immunization with anti-tau antibody reduces tau accumulation and neurodegeneration in a mouse model of tauopathy. Sci Rep. 2018;8(1):10261. Published 2018 Jul 20. doi:10.1038/s41598-018-28489-y

 
 
얘네들 AI가 작성한거 구분하려고 일부러 가짜정보를 넣어놨나 싶을 정도로, 안 찾아보면 깜빡 속아넘어갈 만큼 너무 당당하게 훌륭한 문법과 양식으로 가짜 정보를 보기 좋게 늘어놓는다. 

 

 

일련의 결과로 인해, ChatGPT는 영어 문법 교정 정도를 넘어서는 용도로 사용하면 위험할 것 같다는 생각이 들었다.

 

 

실제로 얼마 전에 구글 챗봇에서도 제임스웹 망원경 관련해서 틀린 정보를 답하는 바람에 망신 당하고 구글 주가도 주르륵 미끄러졌던 적이 있었다. 얘네들도 크게 다르지 않을 것 같다. 학습을 인터넷에서 긁어오는 건 학계의 정설이 아닌 가짜 정보를 걸러내지 못한다는 단점이 있으니깐.

 

 

가령 창조쟁이들이 웹이나 유튜브 댓글에 도배질 해놓은걸 공부한 AI챗봇한테 진화생물학 관련 질문을 하면 틀린 답변을 내놓을 거라는걸 쉽게 예상할 수 있지 않겠나.
 
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과학적 방법론에 입각한 연구계획 수립하기


대학원에 입학해서 많은 경우 선배나 포닥이 하는 실험 중 일부를 받아다가 그게 뭐하는 건지도 모르고 실험 방법만을 배워서 진행하곤 한다. 하지만 그러면 랩미팅 시간에 대뜸 '그래서 그 실험은 뭣땜에 and/or 뭘 보려고 한건데?'라는 질문에 대답 못하는 경우가 생긴다.


가장 우선적으로, '내가 이렇게 실험을 많이 했다' 하는 것을 보여주기 이전에, 그 많은 실험들을 왜 하는가에 대한 고찰이 필요하리라고 생각한다. 예를 들어서 다음과 같은 사고 과정을 단계 단계별로 진행해 보면 될 것이다. 다만 이러한 과정이 절대적인 것은 아니며, 나름의 과학적 방법론에 입각해서 체계적으로 설득력 있는 가설-검증 과정을 수행할 수 있을 경우 다른 방법을 따르는 것도 좋다.


0. Background

가장 최우선 과제는, 그 주제를 다루는 논문을 많이 읽어서 내용 및 트렌드를 파악해야 한다는 것이다.


전통적으로는 미국 NIH의 PubMed 데이터베이스에서 논문 검색을 해서 찾는 방법이 있고, 요즘 들어서는 구글 학술검색도 많이 좋아져서 검색된 특정 논문의 피인용 숫자 및 그 논문을 인용한 다른 논문들의 목록까지도 보여주고 있기에 유용하다. 개인적으로는 PubMed 검색과 구글 학술검색을 병행하는 편이며, 특히 PubMed Central (PMC) 데이터베이스로 검색되는 논문들은 오픈액세스 라이센스라서 소속 기관이 특정 저널과 계약관계가 없어도 무료로 볼 수 있는 논문들이라, 찾는 논문들이 여기서 검색되면 제일 편리하다. (브릭에서 전체 읽기)


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지난 글에서는 논문 작성의 필수품인 마이크로소프트 오피스의 구독형 버전인 MS Office365를 교육기관 소속이면 무료로 사용할 수 있다는 점에 대해 알아보았다. (참조: 신경 쓰이는 작업도구(1): 원생 및 포닥의 MS Office 365) 이번 글에서는 MS Word를 사용해서 논문을 작성할 때 매우 편리하게 사용할 수 있는 보조 프로그램을 소개하고자 한다.

 

논문 쓸 때 레퍼런스 정리는 어떻게들 할까? 학교 계약을 통해서 교내에서 유료 서지관리 프로그램인 EndNote를 설치해서 쓸 수 있으면 다행이다. 다만 학교마다 서로 다른 곳들과 계약이 되어 있기 때문에 어디서는 Refworks 어디서는 EndNote 대략 이런 식으로 따로따로 쓰고 있다. 여기서 필자가 소개하고자 하는 프로그램은, 어디서나 누구나 무료로 사용 가능한 멘델레이(Mendeley)라는 프로그램이다. 멘델레이는 2013년에 소위 ‘출판 공룡’이라 불리는 엘제비어(Elsevier)에 인수되어 현재에 이르고 있고, 비교적 넉넉한 2GB의 온라인 PDF 저장 공간을 제공하고 있다. 대체로 클라우드 중심의 인터페이스로 운영되고 있기에 여러 기기에서 동기화를 하기가 용이한 편이다. (PC버전 한정. 예를 들어 안드로이드 버전은 필자가 느끼기에 아직 완성도가 덜한 것 같다. SD카드 저장 선택 옵션도 있다고는 하지만 실제로는 잘 되지 않는다.) (전체 읽기 클릭)

그림 1. Mendeley는 일반 회원으로 가입시 온라인 PDF 저장 공간 2GB를 제공한다. 그런데 기관 이메일로 따로 가입하면 온라인 PDF 저장 공간을 개인용 100GB와 그룹용 100GB를 제공한다.

 

 

 

 

 

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흥미로운 생물학 연구 관련 포스팅들도 재미있었지만, 지난 번 포스팅의 반응을 보니 그 이외의 관련 주제들에 대해서도 다루어 보는 것이 어떨까 해서 당분간 주제의 방향을 좀 “(연구자 한정) 생활 밀착형”에 가깝게 살짝 바꿔 보고자 한다. 관련하여 독자 여러분의 많은 의견 부탁한다.

 

무릇 인간은 ‘도구를 쓰는 동물’이라고 하였다. (Homo Faber – by 앙리 베르그손) 그렇다면 대학원생 또는 포스닥 연구원으로서 파이펫 빼고 우리가 가장 많이 사용하는 도구는 무엇일까? 바로 컴퓨터일 것이다. 그 중 우리가 이미징 분석이나 시퀀싱 결과 등의 분석이나 계산 작업을 빼고서 가장 많이 사용하는 용도는 무엇일까? 문서 작성 및 발표자료 준비가 아닐까 생각한다. 그러면 전 세계적으로 이러한 목적으로 사용하는 프로그램은 무엇을 가장 많이 사용할까? 바로 마이크로소프트의 오피스 프로그램일 것이다. 물론 토종 오피스인 한컴오피스 아래한글이 국내에서는 30퍼센트 정도 점유하고 있지만, 그것 역시 공공기관에서의 강제적인 사용 때문이라 우리 같은 파이펫쟁이들은 대부분 MS Office의 지배 하에 있다고 해도 과언이 아닐 것이다.


그림 1. 점점 확고해지는 마이크로소프트 왕국의 지구정복. (출처: Okta.com의 ‘Business at work 2019 report’. 이건 심지어 오피스 뿐 아니라 모든 프로그램(!)을 통틀어서 수집한 결과임.)

특히 MS Office 365의 경우 클라우드 싱크를 강조한 제품인데, 정기구독 개념으로 구매를 하게 되어 현재 시세로 대략 1년에 9만원~12만원 정도의 요금을 내게 된다. 하지만, 마이크로소프트는 “아직도 배가 고픈” 것인지, 예비 사용자들을 대상으로 일찍부터 점유율을 올려 놓고서 이후의 유료 사용자를 늘리기 위한 일환으로 (일단 필자의 생각이다.) 학생 및 교직원(교사 포닥 연구원 교수 포함)들에게 무료로 배포중이다. (전체 읽기 클릭)

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바이오 전공 박사로서 갈 수 있는 직종은 생각보다 많았다. 그 무엇도 쉬운 길은 없지만. ​​​(출처: 위키백과 영문판)

 

오늘은 지금까지의 바이오 뉴스 소개하는 글과는 좀 다른 성격의 이야기를 해보고자 한다. 바로 명절날 친척 모임에서 “너 박사 졸업하고 나면 or 포닥 하고 나면 이제 뭐할건데?”에서 뭐할건데(…)를 맡고 있는 바이오 PhD의 진로에 대한 이야기다.

지금까지 살아온 여정을 되돌아보고 있노라면, 그리 성공적인 인생을 살아오지 못한 데 대한 아쉬움이 크다. 처음 이 분야에 대한 공부를 시작하겠다는 결심부터 그저 고3때 뭔가 미래가 있어 보인다는 다소 가벼운 마음으로 심각한 고민 없이 결정했던 것이 아닐까. 이왕 지금까지 저질러 왔던 것이 있으니 처음 전공을 정하던 시절로 되돌아갈 수도 없고 해서, 지금 시점에서 내가 나아갈 만한 진로에는 뭐가 있는지에 대해 여러 가지 옵션들을 알아보고자 한다. 예상보다 많은 길이 있었으나, 뭐든 쉽지는 않고 충분한 준비가 필요한 것 같다. 일단 지금까지 내가 알아봤던 진로들에 대해 간단히 정리해서 적어 보고자 한다. 이밖에도 여러 가지 진로가 있을 수 있으니 내가 놓친 부분이 있다면 독자 여러분께서 덧붙여 주시면 감사하겠다. 아무래도 직접보다는 간접 경험이 많아 틀린 부분에 대한 지적도 해주시면 감사하겠다.
 
1. 전형적인 길 (1): 아카데믹 테뉴어 트랙

말할 것도 없이 대부분의 대학원생들이 이미 알고 있는 길이다. 학부-석사-박사-포닥-연구교수-조교수-부교수-정교수로 일직선의 엘리트 코스. 문제는 이런 길을 갈 수 있는 사람은 전체의 1% 될까 말까 하다는 점이다. 굳이 이 길을 가고자 한다면, 현재의 내 연구능력이나 위치로 따져볼 때 나랑 같은 건물에서 맨날 마주치는 같은 과 대학원생들 선후배 포함해서 한 트럭 가득 데려다 놔도 내가 그들보다 낫다는 확신이 서야 한다.

장점: 가장 전형적인 진로이며, 옆길로 새지 않고 한길만 파는 진로의 정점이랄 수 있겠다.

단점: 절대 다수가 나이 많은 비정규직 연구교수 또는 포닥으로 늙어간다. 필자는 현재 여기 엮여 있는데, 탈출을 위해 버둥거리는 중이다. (전체 읽기 클릭)

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P-Values

image from: xkcd.com


얼마 전, 학교 전산실에서 "통계 표본크기 산출" 주제의 세미나를 듣고 왔다.


???: "요즘 high IF journal에 논문 섭미션할때 그냥 p-value만 들이대면 리뷰오고 통계로 까이고 그러면 리젝받고. 그러면서도 리뷰어에게 허벌나게 치욕적 비난받고 낮은 IF 저널에 냅니다. 온코타겟을 살"(...)


결국 관건은, 통계 검정력을 위한 표본 숫자를 정확하게 계산해서 제시해야 논문 피어 리뷰어도 납득할거라는 얘기인듯 하다. 최근 들어 의학 및 심리학 논문들에서 재현성 위기 (https://en.wikipedia.org/wiki/Replication_crisis) 때문에 엄청 난리였는데, 잘못된 통계 검증 때문에 연구 자체의 유의성이 잘못 설정되어 실제로 그 연구들을 다시 수행해 보았을 경우 재현성이 나오지 않는 경우가 엄청 많았다고 한다. 특히 생물학의 경우 조사 대상의 약 80% 가까이 다른 논문의 방법을 따라했을 경우 결과 재현에 실패한 경험이 있고, 약 60%의 연구자는 심지어 본인의 실험 재현에도 실패한 적이 있다고 하더라(...).


그 이유로 생각해볼 만한 것이, 통계적 연관성이 인과성을 대표하지 않기 때문에 외부 조건에 따라 다른 결과가 나올 경우도 있겠지만, 많은 경우 통계적 계산을 잘못 적용하거나 너무 약한 통계검정을 사용하여 잘못된 통계치를 근거로 유의성을 주장했기 때문인 것으로 보인다.


그래서 요즘같은 경우에는 p-value (귀무가설이 참일 경우에도 이를 기각하는 결과가 나타날 확률) 만으로는 부족하고, 통계적 검정력 및 그에 입각한 표본 갯수 설정 과정도 요구하는 저널이 많아지고 있다. 앞으로 이에 대해 많이 공부해야 할듯 하다.


[Sample size 결정을 위한 effect size 결정]


Cohen's d : 표준화된 효과크기=실제 효과크기/표준편차

<0.4: 작은 효과크기

0.4-0.7: 중간 효과크기

>0.7: 큰 효과크기


여기서 G-Power 라는 프로그램이 실험군당 표본 수 결정을 계산하는 데 도움이 된다고 한다. (https://en.wikipedia.org/wiki/G*Power)


참고:

https://cs.kaist.ac.kr/colloquium/files/20161031.pdf

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팟빵 링크(54분부터)


와우(WOW; 월드 오브 워크래프트), 나는 게임을 안해서 이름만 들어봤는데, 와우 초창기에 새로 생긴 '줄구룹' 던전의 보스 캐릭터 '혈신 학카르'가 사용하는 감염성 저주(오염된 피)가 마치 실제 현실에서의 전염병처럼 퍼져나갔던 현상에 대한 이야기를 포함한, 사이버스페이스에서의 인간군상에 대한 이야기를 '과학 하고 앉아있네'에서 다루고 있어 공유하고자 한다. 워낙 흥미로운 현상인지라 다수의 역학(epidemiology) 연구자들이 분석하여 논문으로 내기도 하였다.


[전염병의 사회적 영향]


1. 메르스(MERS)


- 무능한 정권의 조기 종말


- ‘메갈리아’로 대표되는 미러링 형태의 페미니즘 운동



2. ‘오염된 피’ 전염병


- 월드 오브 워크래프트(WOW; 와우)에서 발생했던 사이버 전염병


- 세계적인 의학저널 Lancet의 자매지(Lancet Infectious Diseases)나 Epidemiology 저널 등에서 버추얼 게임 세상에서의 질병역학 및 이에 대한 사람들의 반응이 실제 사회에서의 것과 매우 유사하게 나타남을 주목하였다


——————

[온라인 게임에서의 사회 현상]


1. 리니지2: “바츠 해방전쟁”


- 독재에 의한 폭정, 그에 저항한 민란, 쿠데타, 권력 추구, 이합집산 등을 관찰할 수 있었던 사건



2. 소셜 네트워크


- 현실 세계에서 일어나는 것과 유사한 형태로 가상현실에서 일어나는 사회군상


——————

참조:


Balicer RD (2007). Modeling infectious diseases dissemination through online role-playing games. Epidemiology 18(2):260-1. (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17301707)


Lofgren ET & Fefferman NH (2007). The untapped potential of virtual game worlds to shed light on real world epidemics. Lancet Infect Dis. 7(9):625-9. (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17714675)


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네이버 열린연단 강연 시리즈 중에 2016년 12월 10일에 있었던 "과학 기술의 윤리"라는 제목의 강연+토론인데, 그중 1부: 서강대학교 화학과 & 과학커뮤니케이션 전공 이덕환 교수의 강연이다. 근데 듣다 보니 내용이 꿀잼이다. ㅋㅋ 처음에는 뭔가 대충 설겅설겅 할 것 처럼 얘기하더니 할 말 다 하고 있다.


대한민국 과학기술 발전의 역사를 짚어가면서, 유명한 2005년의 '황우석 사태'에 대한 이야기도 중요하게 다루고 있고, 그밖에 한국인 과학자들이 왜 돈만 처먹고 노벨상 못타고 찌질하냐고 비난 많이 받는데, 전국가적인 투자는 기술개발 쪽에 잔뜩 해놓았는데 정작 노벨상은 기술개발의 성과가 아니라 기초과학의 지식을 세운 사람들에게 주는 상이었다는 얘기도 있다. 본인이 과학 전공자라면 이 강연 한 번쯤 시간 내서 각잡고 시청하길 권한다. 꼭 봐라. 두 번 봐라. ㅋ


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[열린 연단: 문화의 안과 밖 강연 시리즈] - 2016 바른 사회와 의미 있는 삶을 위한 성찰

과학 기술의 윤리: 과학자의 윤리에서 첨단 기술의 윤리로 


이덕환 교수는 “과학 기술의 윤리를 강화해야 된다”는 주장은 어떤 경우에도 옳다고 전제하면서 특별히 현 상황에서는 “과학자의 자정 노력이 더 강조돼야” 할 것이라고 생각을 밝힌다. 한편 자율성을 장려하기 위한 제도적 안으로는 그 기준을 모호함 없이 명백하게 만들 것, 그리고 그렇게 만들어진 “투명하고 합리적인 기준”을 어길 시에는 “관용을 생각할 필요가 없다”라고 힘주어 이야기한다. 그와 더불어 비판적 합리주의라 할 ‘과학 정신’을 튼튼한 기초로 삼아 “인체에 위험하지 않고 환경에 위험하지 않은 기술”이 존재한다는 환상을 버리고 첨단의 과학 기술에 대해서 “어느 정도를 어떻게 수용하고 용납할 것인지의 문제”를 면밀히 따져보는 게 현명한 길이 될 거라 말한다.



[하이라이트] "황우석 사태" (1부 강연 中)





1부 강연: 이덕환 서강대 화학과 교수



이덕환 : 제가 ‘과학자의 윤리’라고 하는 것은 직업인으로서의 과학자의 윤리, 그러니까 과학자의 직업 윤리에 대한 이야기고요, 무게중심이 과학자에 맞춰져 있습니다. 얘기의 상당한 부분을 우리 과학 기술계의 현실, 특히 윤리적인 측면에서의 현실에 대한 이야기를 해볼까 합니다. 그리고 오히려 저는 오늘 ‘첨단 기술의 사회적 수용성’에 관련된 윤리적인 측면을 좀 더 강조를 해서 말씀을 드리고 싶은데 어느 정도 성공할 수 있을지는 잘 모르겠습니다. (…) 21세기의 키워드는 ‘민주화’하고 ‘과학 기술’이라고 생각을 합니다. 사회적 합의가 굉장히 중요하고 과학 기술에 대한 인식이 굉장히 중요하다 이런 얘기인데 제일 대표적인 게 첨단 과학에 대한 윤리적 논란입니다. 특히 생명과학하고 생명공학 사이의 구분, 어떻게 해야 되는가에 대해서 아주 혼란스럽습니다. 일부에서는 생명과학하고 생명공학은 구분이 불가능하다, 그러니까 같은 거다 그래서 윤리적으로 제재와 규제를 해야 된다 이런 주장도 있고 그렇지 않다는 주장도 있습니다. 그런데 하여튼 과학 지식이 반영된 윤리 의식, 우리 사회의 윤리 인식도 이제는 첨단 과학 지식을 적극적으로 수용해야 된다라는 얘기를 드리고 싶습니다.



2부 토론: 이종관 성균관대 철학과 교수




문광훈(사회) : 과학을 전공하지 않은 아마추어의 시각으로 보면 우선 우리 과학 기술의 발전 단계가 1960년대에서 1980년대를 지날 때까지 이른바 추격형이었다는 것, 그 때문에 그냥 선진화된 기술이나 정책들, 기준들을 그저 베끼고 모방했고 그래서 어떤 윤리적 기준을 고려할 여유가 전혀 없었는데 이제는 우리 자신의 기준을 주체적으로 만들어야 할 단계에 접어들었다는 것, 글로벌 스탠더드의 기준을 따르면서도 다른 한편으로는 우리의 지적인, 문화적인 배경에 뿌리를 박은 우리 자신의 과학 기술의 윤리 지침과 정책과 제도를 만들어가야 된다는 것, 그것은 상당히 중요한 것 같습니다.


이종관 : 과학 기술이 어떤 가치에 편향되지 않기 위해서 중립성을 유지하는 것은 굉장히 인정할 만한 태도지만 그 이면, 다시 말해서 나쁜 가치, 나쁜 목적에 무기력하게 이용당하는 것에 대해서 과학 기술자들이 어떤 경계심을 가져야 되지 않을까 생각하는데 그런 경계심을 가질 수 있는 과학자의 태도 그런 건 무엇인지 한번 의견을 듣고 싶고요. (…) 다음은 과학 기술자들이 지금 평가를 받고 있는데 거기에 묘한 아이러니가 숨어 있다, 뭐냐 하면 평가 제도 자체가 과학적인데 그 과학적이라는 평가 제도가 사실은 과학자를 인간으로 보는 게 아니라 과학자들이 탐구하고 있는 그 세계, 즉 물질의 세계 속에 있는 물질로 보고 있는 것이 아닌가 이런 의문이 들 수 있다는 것이고요. 그리고 과학에 대한 윤리적 성찰이 필요하다고 하는데 도대체 그때의 윤리는 어디에 근거해야 되는 건지 문제를 제기해보고 싶습니다.


[강의록]

과학 기술의 윤리 - 과학자의 윤리에서 첨단 기술의 윤리로


(전략)


황우석 사태 이후 봇물 터지듯 쏟아져 나오던 과학 기술의 윤리에 대한 논의가 이제는 찾아보기 어려워졌다. 간간이 일부 과학자들의 비윤리적 일탈이 사회적으로 논란이 되고, 의료 분야에 한정된 범위에서 제도화된 생명윤리 논의가 지지부진하게 이어지고 있을 뿐이다. 그렇다고 문제가 만족스러운 수준으로 해결된 것은 아니다. 끊임없이 쏟아져 나오는 첨단 기술의 윤리에 대한 사회적 관심은 오히려 줄어들었고, 과학 기술 투자의 저효율성에 대한 무차별적인 비판이 훨씬 더 중요한 사회적 이슈가 돼버렸다. 관료주의의 틀에 갇혀버린 과학자들도 윤리 문제에 대한 충분한 관심을 보이지 못하고 있다.


과학 기술의 윤리에 대한 논의는 지극히 제한적이다. 연구 수행과 논문 발표에 적용되는 연구 윤리의 범위를 크게 벗어나지 못하고 있다. 과학자들의 비윤리적인 부정행위를 철저하게 막아야 한다는 당위적 지적이 반복되고 있고, 우리 과학자들의 윤리 의식이 국제적 수준에 미치지 못한다는 패배주의적인 비판도 넘쳐난다. 과학 기술에 대한 왜곡된 인식을 가진 관료와 언론의 일방적인 주장이 대부분이고, 국제화를 외면할 수 없는 과학 기술의 특성도 무시한 지적이다. 과학철학과 사회학도 윤리 문제에 대한 논의의 본격적인 활성화에 도움이 되지 못하고 있다. 과학 기술 현장의 실제 문제는 외면하고, 국외자의 입장에서 먼 곳의 양 떼를 분석하는 자세가 일반적이다. 정부의 제도 개선을 위한 노력도 뚜렷한 성과를 내지 못하고 있다.


과학 기술 분야의 윤리적 상황은 다른 학문 분야와 분명하게 구별된다. 흔히 정부의 고위직 인사의 청문회에서 제기되는 부당한 학위 취득, 학술 논문의 표절과 중복 출판, 연구 실적의 도용 등의 논란은 과학 기술과는 거리가 먼 것이다.과학 기술 분야에서 논문의 표절이나 저자 표시 등의 초보적인 윤리 문제는 상당한 수준으로 개선되었다. 거의 모든 학술 단체들이 상당한 수준의 윤리 강령을 시행하고 있고, 표절 여부를 기계적으로 가려내는 소프트웨어를 활용하고 있다. 오늘날 과학 기술계를 괴롭히는 윤리 문제는 따로 있다. 연구비 관리와 연구실 문화에서의 일탈 행위와 연구의 비효율성이 심각한 사회 문제로 인식되고 있다.


첨단 기술의 윤리 문제도 새로운 도전이다. 거의 모든 사회 문제가 과학 기술과 직결되어 있고, 사회의 윤리관도 과학과 기술의 급속한 발전에 따라 끊임없이 변화하고 심화되고 있기 때문이다. 과학자의 노력만으로 해결할 수 없는 첨단 기술의 윤리에는 사회의 적극적인 참여가 필수이다. 윤리적으로 심각한 문제가 예상되는 기술의 경우에는 개발과 활용 단계에서부터 사회적으로 철자하게 감시할 수 있는 사회적 역량이 필요하다. 새로운 기술의 수용성과 관련된 윤리 문제는 쉽게 정의하기도 어렵고, 제도적으로 규제하기는 더욱 어렵다. 그럼에도 불구하고 첨단 기술의 윤리에 대해서는 사회적으로 활발하고 적극적인 논의가 반드시 필요하다. 첨단 기술의 윤리에 대한 사회적 관심이 가치 중립적인 과학의 영역으로 확대되는 것도 경계해야 한다.


(중략)


황우석 사태를 겪고 난 2007년 4월에는 과학자의 사회적 책임과 연구 윤리 등을 명시한 '과학기술인 윤리강령'도 제정했다. 과학 기술 분야의 학술지 편집에서 소프트웨어를 사용한 표절 감시가 필수과정으로 자리를 잡았다. 다른 분야와 달리 과학 기술 분야에서는 학술 논문의 표절, 저자 표시, 중복 게재는 더 이상 찾아보기 어려워진 것은 그런 노력의 결과다.


2005년 11월에 불거진 황우석 사태는 추격형 과학 기술의 성과에 취해 있던 우리 사회가 감당하기 어려운 충격이었다. 과학 기술계 전체가 윤리적으로 타락한 집단으로 매도되었고, 과학 기술에 대한 사회적 불신도 증폭되었다. 황우석 사태는 부당한 정치적 영향력을 확보한 과학자가 만들어낼 수 있는 최악의 윤리 위반 사례였다. 연구비를 확보하는 과정에서부터 연구 성과를 발표 단게에 이르게 하는 모든 과정이 비정상적이었다. 과학 기술계가 황우석의 비윤리적인 연구 행태를 인정하거나 용납한 적은 없었다. 다만 정치권과 정부 고위 관료의 힘을 앞세운 '영웅 만들기'에 대항하기에는 역부족이었을 뿐이다. 황우석 사태는 정부의 지원에 매달려 성장해왔던 우리 과학 기술이 정치적, 사회적 영향력 앞에 얼마나 무기력한지를 분명하게 보여 주었다. 비정상적인 정치적 영향력이 휩쓰는 사회에서는 과학 기술도 윤리적으로 흔들릴 수밖에 없었다.


(중략)


황우석 사태의 파장은 생각보다 훨씬 심각했다. 1967년에 신설되어 국가 과학 기술 정책을 총괄했던 과학기술처는 2008년 교육과학기술부로 개편되면서 역사 속으로 사라져버렸다. 2011년에 대통령 직속의 행정 위원회로 출범했던 국가과학기술위원회도 2년 만에 교육과학 기술부와 함께 간판을 내렸다. ICT(정보통신기술)와 함께 창조경제를 전담하는 미래창조과학부가 과학 기술 정책을 담당하고 있다. 과학 기술이 국정의 중심에서 완전히 밀려나버리게 된 것이다. (중략) 국가 연구개발 사업의 주체가 분산되면서 심각한 부작용도 나타나고 있다. 과학적 근거가 전혀 없는 연구개발 사업이 과학 기술로 둔갑하는 경우가 적지 않다. 해양수산부의 천일염 명품화 사업과 경찰청의 경찰견 체세포 복제 사업은 정부의 과학 기술 연구개발 사업의 범위를 완전히 벗어난 것이다.


민주화, 외환 위기, 황우석 사태 이후 과학 기술에 대한 사회적 신뢰가 심각한 수준으로 훼손되어버렸다. 국가 연구개발 사업을 주도했던 과학자들이 이제는 사회적 관리의 대상으로 전락해버렸다. 1993년 김영삼 정부의 출연 연구소 민영화 시도로 시작된 출연 연구소의 구조 조정은 20여 년이 넘도록 뚜렷한 성과를 내지 못한 채 여전히 진행되고 있다. 외환 위기를 핑계로 단축된 출연 연구소 과학자들의 정년도 회복되지 않고 있다. 결과적으로 연구개발 사업의 기획, 관리, 평가의 전 과정에 대한 관료 사회의 영향력이 크게 확대되었다. 연구개발 사업의 불합리한 관료주의적 관리에서 발생하는 문제가 과학자의 윤리를 위협하는 요인으로 작용하기 시작했고, 과학 기술 투자의 비효율에 대한 사회적 비난이 쏟아지기 시작했다.


(후략)


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네이버에서 카오스재단과 공동으로 강연회 시리즈를 기획하여 진행하고 있는데, 그중 이 강연은 이전에 소개한 앨런 소칼의 소위 '지적 사기'와도 관련이 있는 내용이라 흥미롭다. 



1부에서는 서울대학교 물리천문학부 오세정 교수가 강연을 진행하며 96년도에 벌어졌던 포스트모던 과학지식사회학에 대한 물리학자 앨런 소칼의 가짜논문 사건도 다루고 있다. 당시 이에 관려하여 오세정교수가 참여한 언론 지면상의 토론이 있었으며, 그에 대한 오세정 교수의 자세한 부가 설명도 들을 수 있다. 이후 2부의 토론 파트에서는 서울대학교 생명과학부 홍성욱 교수(과학사 및 과학철학 전공)와 카이스트 물리학과 정하웅 교수가 참여하고 있다.


[열린 연단: 문화의 안과 밖 강연 시리즈] - 2014 오늘의 시대에 대한 문화적 성찰


오세정 서울대 물리천문학부 교수는 "그 동안 과학은 주로 '경제 발전을 위한 도구'라는 인식이 강했다"고 전제한 뒤 "미래만이 아니라 현재 우리가 부딪히는 사회의 많은 문제들도 과학기술적 요소를 포함하고" 있는 상황에서, 그 어느 때보다 "올바른 과학 정신에 대해 교육하는 일"이 중요한데 "특히 구체적인 과학적 지식을 많이 가르치는 것보다는 과학 지식이 객관적으로 얻어지는 과정과 그 사고방식을 가르치는 것이 더욱 중요하다"라고 강조했다. 그와 동시에 "과학자들이 인문학적 지식을 갖는 것도 더욱 절실해질 것"이라고 말했다.



1부 강연: 오세정 서울대 물리천문학부 교수


오세정 : 우리가 사실은 한국에서 과학기술의 의미를 한 번, 다시 한 번 살펴봐야 할 때는 됐다고 생각을 해요. 여태까지는 사실 우리나라의 제일 큰 문제 중의 하나가, 소위 과학문화가 거의 없다는 게 커다란 문제라고 생각을 하고 있었거든요. 그러니까 예를 들어서 서구 같은 경우에는, 특히 미국 같은 경우에는 과학 프로그램, TV프로그램도 굉장히 인기 있는 것들이 많고 ‘칼 세이건의 코스모스’ 같은 건 엄청나게 많은 사람들이 시청을 했고 책도 많이 팔렸고요. 그런데 우리나라에서는 과학책을 쓰더라도, 과학에 관한 일반 대중의 책을 쓰더라도 어려운, 굉장히 일반 대중들이 과학에 대한 관심이 없고 그런 것들이 커다란 문제라고 생각을 했습니다. 그리고 학생들 아니면 제 친구들한테도 물어보면, 과학을 전공하지 않은 친구들한테 들어보면 고등학교 때 정말 힘들었던, 공부하면서 힘들었던 기억밖에는 없다 그러거든요. 그러니까 우리나라의 입시 위주의 교육 때문에 아주 지겹게 공부를 하고 나오자마자, 그게 이제 다 해방이 되자마자 과학 쪽은 쳐다보지도 않는다 하는 사람이 굉장히 많은 것 같아요. 그러다 보니까 사실은 현대사회가 과학적으로 변해가면서 사회 자체가 많이 변해가는데 그 흐름을 별로 잘 따라가지도 못하는 것 같고 과학기술이라는 게 그냥 ‘이거는 전문가들이 하는 것’ 이렇게 받아들이시는 분들이 굉장히 많은 것 같습니다. 실제로 정부도 좀 그런 역할을 한 편이고요.


2부 토론 – 홍성욱 교수, 정하웅 교수





김상환(사회) : 오세정 선생님 말씀에 이어서 지금부터는 질문과 토론 시간, 한 시간 정도의 여유를 가지고 질문과 토론 시간을 갖도록 하겠습니다. 시작하기 전에 지정 토론자로 모신 두 선생님을 소개해드리겠습니다. 먼저 홍성욱 교수님 올라와 계신데요. 서울대학교를 졸업하시고 동 대학원에서 과학사 및 과학철학 협동과정에서 박사학위를 하셨습니다. 현재는 서울대학교 생명과학부 교수를 맡고 계십니다. 그 옆에는 정하웅 선생님 올라와 계십니다. 서울대학교 물리학과를 졸업하시고 대학원에서 석사, 박사를 다 이수하셨는데요. 현재는 한국과학기술원 물리학과 KAIST-지정석좌교수님으로 계십니다. ‘복잡계 네트워크’라는 새로운 연구 분야를 개척하시는 젊은 과학자이십니다.


홍성욱 : 우리나라에 지난 몇 년 동안 기초과학에 대한 지원이 퍼센티지로 봤을 때 상당히 증가를 했습니다. 그 중에 상당부분은 기초과학 그 자체에 대한 지원이기보다는 기초연구에 원천연구라는 것을 더해서 그 둘을 기초과학에 대한 지원의 카테고리로 묶어버린 측면이 있습니다. 원천연구의 상당 부분은 그 전에 응용연구라고 분류가 되던 그런 부분을 가지고 온 겁니다. 퍼센티지로는, 예를 들어서 30%에서 50% 정도 증가를 했는데, 실질적인 내용상의 증가는 없습니다. 숫자놀음 비슷한 상태였고요. 문제 중의 하나는 리서치는 리서치대로, 개발연구는 개발연구대로 그냥 둘 수만은 없는 상황입니다.


정하웅 : 저는 아주 그냥 쉬운, 그러니까 일반인들이 생각하는 그리고 오늘 주제가 과학과 문화인데 과학에 대해서만 너무 치중된 것 같아서 문화에 대한 얘기를 조금 더 드리려고 합니다. ‘열린연단 : 문화의 안과 밖’ 홈페이지 가보시면 알겠지만 이 열린연단의 목적이 우리 문화를 체계적으로 조망하고 토론한다라고 되어있습니다. 문화의 정의는 학문, 문화, 예술, 여론 등을 포함하는 상황의 전체적인 지표라고 되어있습니다. 그래서 이러한 주제에 대한 객관적이고 엄밀한 검토를 하려고 한다라고 하는 게 주제입니다. 정의를 해야겠는데 제 짧은 지식으로 정의를 하는 건 아닌 거 같아서 그리고 문과 분들의 특성을 따르기 위해서 여기 문과 분들이 많이 계시니까요. 문과 분들의 방식을 따라보겠습니다.


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요즘 미국에서는 소수의 엘리트 연구자들의 연구비 독과점을 방지하기 위해 연구원당 연구비 상한선을 둘 것을 요구하는 목소리가 커지고 있다. 


과학기술의 저변은 소수 엘리트들에게 연구비를 몰아주는 소위 '선택과 집중'으로 확대되는 것이 아니다. 오히려 결과적으로 전체적인 수준을 떨어뜨리는 부작용만 심해진다. 


생물의 진화적 특성을 이용한 '품종개량'에 비유하자면, 특정 방향성을 갖는 진화에도 선택압의 존재는 물론 중요하다. 그러나 지나치게 심한 선택압은 개체군의 대부분을 도태시키고 극소수만을 살아남게 만들며, 결과적으로 전체 집단의 생태를 망가뜨리는 결과를 가져온다. 


과거 지질시대 대멸종처럼 아예 과학기술계 전체를 완전히 망가뜨려 놓고서 맨바닥에서 다시 시작할거 아닌 이상 전체 풀(pool)을 균형있게 골고루 지원해줄 필요가 있다고 본다.


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원문: "천여 명에 가까운 연구자들이 미국 국립 보건원으로 하여금 연구비 지원 인덱스(GSI) 정책을 되살릴 것을 요구하는 서명운동에 참여했다."

- by Bob Grant, 2017년 8월 9일 The Scientist 기사.


최근 미국 국립 보건원(NIH)에서는 Grant Support Index(GSI)라는 제도를 도입하여 개별 연구원에 대한 연방정부의 연구비 상한선을 마련하려다 비판에 직면하여 이를 취소하고 신진연구 지원 프로그램을 따로 마련하는 것으로 방침을 바꾸었는데, 이에 대해 천여 명 가까운 미국 의생명공학 연구자들이 폐지에 불만을 제기하고 이를 재고할 것을 요구하는 서명운동에 참여했다고 한다.


GSI 제도는, 이미 정상 궤도에 올라 연구비가 풍부한 연구자들에게 연구비를 몰아주지 않고 더 많은 수의 과학자들에게 연구비를 분배할 수 있도록 포인트 제도를 마련하기 위한 것이다. (현재 미국내 1퍼센트의 연구자가 전체 NIH 연구비의 11퍼센트를 받고 있으며, 10퍼센트의 연구자가 전체 연구비의 40퍼센트를 받고 있다.)


그러나 이 GSI 도입을 뒷받침하는 NIH 연구비 수주상태와 연구생산성 간의 연관성 조사보고서에 오류가 있다는 비판을 받았으며, NIH는 올해 6월에 GSI 프로그램을 폐기하기로 결정했다.


그러나 이 서명운동을 시작한 노스캐롤라이나 대학의 세포생물학자 Mark Peifer는 이 정책의 기본 정신은 의생명과학 학계를 위해 바람직한 것이라고 주장하고 있다. 


"GSI 제도를 뒤집어 엎은 것은 결국 적은 수의 권력을 가진 과학자들이 핵심 정책 결정을 좌우할 수 있다는 것을 말해 주며, 이는 학계 커뮤니티 및 연구사업의 효율에 악영향을 끼칠 것이다. 이는 전 분야에 심각하게 사기를 꺾는 메시지를 보내게 되므로, 우리는 미국 의생명과학자들의 미래를 위한 필수적인 도구로써 개별 연구원에 대한 연구비 상한선을 둘 것을 요구하는 바이다."


한편 NIH는, '의생명과학 연구사업 강화를 위한 차세대 연구자 육성 사업'이라는 다른 프로그램이 이 문제를 해결하기 위해 더 적절한 방법이라고 말한다. NIH 연구원장 프랜시스 콜린스는 6월에 GSI 프로그램 폐기 결정 이유를 설명하는 글을 작성하였다.


"우리는 신진 및 중견 연구자들에 대해 전보다 대담하게 집중 지원을 강화하는 방침으로 전환중이며, 동시에 우리의 연구 포트폴리오를 평가할 방법을 개발하고자 전문가들과 함께 노력하고 있다."


NIH가 The Scientist에 보낸 이메일 답장에서는 다음과 같이 전하고 있다. "NIH는 신진 연구자 및 초기 중견 연구자들에 대한 NIH 지원 숫자를 늘려 이들의 경력 과정상의 안정성 제고를 위해 '차세대 연구원 실무 그룹' 위원장 산하에 자문위원회를 구성하여 차세대 정책의 개발, 실행 및 분석에 대한 자문 지원을 하고 있다. 실무 그룹은 대학원부터 전임 교수에 이르는 경력 단계를 아우르는 열 여섯 명의 실무진으로 구성되어 있다."

참고자료:

Katz, Yarden and Ulrich Matter. 2017. On the Biomedical Elite: Inequality and Stasis in Scientific Knowledge Production. Berkman Klein Center for Internet & Society Research Publication. [http://nrs.harvard.edu/urn-3:HUL.InstRepos:33373356]

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