AI 연구, 논문보다 '등록 양식'이 더 어렵다는 웃픈 현실

AI 천재들이 왜 서류 작업에 빡쳤을까요?

요즘 AI 연구자들 커뮤니티에서 제일 뜨거운 주제가 뭔지 아세요? 인류를 구원할 새로운 알고리즘? 아니요. 바로 ‘논문 등록 양식’입니다. 웃기죠. 세상에서 제일 똑똑하다는 사람들이 모여서 수학이나 코드가 아니라 웬 서류 작업 때문에 빡쳐 있다는 게요. 얼마 전 레딧(Reddit)의 머신러닝 게시판에 올라온 한탄이 도화선이 됐어요. 세계 최고 컴퓨터 비전 학회인 CVPR에 논문 내기가 너무 힘들다는 거예요. 논문 쓰는 것보다 저자 등록하는 게 더 어렵겠다면서요.

이게 그냥 ‘요즘 애들 끈기가 없어’ 같은 꼰대질로 넘길 문제가 아니에요. 이 사소해 보이는 불평이 AI 기술 발전의 아주 중요한 변곡점을 보여주거든요. 바로 ‘누가 AI 연구에 참여할 수 있는가’라는 근본적인 질문이죠.

사건의 전말은 이렇습니다. 컴퓨터 비전 분야의 올림픽 격인 CVPR 학회가 2027년부터 논문 제출 규정을 아주 까다롭게 바꿨어요. 핵심은 논문에 이름을 올린 ‘모든’ 공동저자가 정해진 날짜까지 온라인 등록 시스템에 자기 프로필을 완벽하게 만들어 제출해야 한다는 겁니다. 한 명이라도 빠뜨리거나 잘못되면? 논문은 읽어보지도 않고 바로 쓰레기통으로 직행, 즉 ‘광탈’입니다. 이걸 ‘본심사 없는 탈락(Desk Reject)’이라고 불러요.

학회 측의 변명도 일리는 있어요. “논문이 매년 수만 편씩 쏟아져서 심사할 사람이 부족해 죽겠다, 저자 정보를 정확히 알아야 심사위원 배정도 하고 이해충돌도 막지 않겠냐”는 거죠. 하지만 그 방식이 문제입니다. 빈대 잡으려다 초가삼간 태우는 격이랄까요. 이 새로운 ‘행정 장벽’이 AI의 미래에 어떤 그림자를 드리우는지, 이게 왜 우리 삶과 연결되는지 한번 제대로 파헤쳐 보죠.

논문 제출, ‘조별 과제’가 되다

이게 얼마나 골치 아픈 일인지 실감이 안 나시죠? 쉬운 비유를 들어볼게요. 대학교 ‘조별 과제’를 생각해보세요.

예전 방식은 이랬어요. 조장이 밤새워 만든 최종 보고서를 대표로 제출하면 끝. 보고서 첫 장에 조원들 이름만 잘 적으면 됐죠. 그런데 새 방식은 이래요. 조장은 물론이고, 자료 조사만 조금 거들었던 조원, 발표 PPT 디자인만 잠깐 도와준 복학생 선배까지 ‘모든’ 조원이 각자 학교 포털에 로그인해야 합니다. 그리고는 자기소개, 과거에 했던 다른 조별 과제 목록, 이번 과제에서 맡은 역할 등을 10페이지짜리 양식에 빼곡히 채워 넣어야 해요. 마감일은 칼같이 지켜야 하고요. 만약 조원 중 한 명이 귀찮아서, 혹은 방법을 몰라서 이걸 안 했다? 그럼 조별 과제 전체가 F 학점 처리되는 겁니다. 상상만 해도 혈압 오르죠?

지금 CVPR이 하겠다는 게 딱 이겁니다. 여기서 학교 포털은 ‘오픈리뷰(OpenReview)’라는 시스템이에요. 학술 논문 투고와 심사 과정을 투명하게 관리하는 온라인 플랫폼이죠. 연구자들은 여기에 자기 계정을 만들고, 과거 논문 실적이나 연구 분야 같은 개인 정보를 채워 넣어야 해요. 문제는 이 의무가 대표 저자 한 명이 아니라, 논문에 이름이 들어간 모든 사람에게 똑같이 적용된다는 겁니다.

이게 왜 결정적인 장벽이 되냐면, 현대 AI 연구는 더 이상 컴퓨터공학자들만의 전유물이 아니기 때문이에요. AI라는 연장을 들고 각 분야의 진짜 문제를 푸는 ‘팀 스포츠’가 됐죠. 예컨대, 암 진단 AI를 만든다고 해봐요. AI 전문가는 기본이고, 암 데이터를 해석해 줄 영상의학과 의사, 알고리즘의 임상적 의미를 짚어 줄 종양내과 의사, 데이터 편향을 지적해 줄 통계학자가 한 팀으로 움직여야 제대로 된 연구가 나옵니다.

그런데 이 의사 선생님들, 수학자들, 생물학자들은 평생 자기 분야 학회에만 논문을 내왔지, CVPR이나 오픈리뷰 같은 건 이름도 처음 들어봤을 가능성이 커요. 이런 분들에게 복잡한 영문 사이트에 가입해서 프로필을 완성하라고 요구하는 건, 그냥 ‘하지 마세요’라고 말하는 거나 마찬가지예요. 결국 이 모든 행정 부담은 협업을 이끄는 AI 연구자에게 고스란히 돌아옵니다. 동료 교수님, 의사 선생님께 전화 돌려서 가입 절차 하나하나 설명해주고, 제대로 했는지까지 확인해야 하는 거죠. 이건 연구가 아니라 행정, 아니 ‘감정노동’에 가깝습니다. 정작 중요한 연구에 쏟아야 할 시간이 이런 데 빨려 들어가는 웃픈 상황이 벌어지는 거예요.

학회는 왜 ‘관문’을 높이는가: 무임승차 vs. 혁신 장벽

물론 학회 운영진을 마냥 악마로 볼 수는 없어요. 그들도 나름의 절박함이 있습니다. AI가 돈이 된다고 하니, 전 세계에서 너도나도 논문을 써서 던지는 통에 그야말로 ‘논문 홍수’를 겪고 있거든요. CVPR 같은 메이저 학회에는 매년 1만 편이 훌쩍 넘는 논문이 제출돼요. 이걸 다 심사하려면 엄청난 수의 전문가가 필요한데, 심사자는 늘 부족하죠.

여기서 ‘상호 심사(Reciprocal Reviewing)’라는 개념이 나옵니다. 쉽게 말해 ‘나도 밥 얻어먹으려면, 남의 밥상 차리는 것도 거들라’는 품앗이 정신이에요. 내 논문을 심사받고 싶으면, 나도 다른 사람 논문 몇 편을 심사해줘야 한다는 거죠. 논문은 내면서 심사는 쏙 빠지는 ‘무임승차’를 막기 위한 합리적인 장치입니다. 실제로 많은 학회가 이런 제도를 운영하고 있어요.

하지만 CVPR의 새 ‘저자 등록 의무’는 이와는 결이 좀 다릅니다. 이건 기여의 문제가 아니라 ‘행정 절차 준수’의 문제거든요. 비유하자면, 동네 맛집이 손님이 너무 몰리자 ‘우리 집에서 식사하시려면 하루에 설거지 1시간씩 돕고 가세요’라고 하는 건 상호 심사 제도와 비슷해요. 그런데 CVPR의 방식은 ‘식사 인원 각자가 주민등록등본, 가족관계증명서, 인감증명서를 떼 와서 제출하지 않으면 예약 자체를 받지 않겠습니다’라고 하는 것에 가깝습니다. 무임승차를 막는 걸 넘어, 아예 손님을 가려 받겠다는 거죠.

다른 학회는 어떻게 할까요? 좋은 비교 사례가 ICLR이라는 또 다른 최상위 AI 학회입니다. ICLR 2026년 규정을 보면, 여기도 심사자 부족 문제를 해결하려 하지만 훨씬 세련된 방법을 써요. 논문 3편 이상에 이름을 올린 ‘핵심 연구자’에게 최소 6편의 심사를 의무화합니다. 많이 제출하는 사람이 더 많이 기여하라는 거죠. 그러면서도 팀에 심사 자격을 갖춘 저자가 없는 경우에는 이 의무를 면제해줘요. 신진 연구자나 다른 분야 전문가와의 협업을 막지 않으려는 배려가 깔려 있는 겁니다.

한번 표로 비교해볼까요?

표를 보면 명확하죠. CVPR은 행정 편의를 위해 모든 사람에게 똑같은 짐을 지우는 ‘일괄주의’를 택했습니다. 반면 ICLR은 기여도에 따라 책임을 달리하는 ‘차등주의’로 문제에 접근해요. 누가 더 똑똑한 방식인지는 분명해 보입니다.

“의사 선생님, ‘오픈리뷰’ 계정부터 파주세요”

이런 규정이 실제 연구 현장에서 어떤 풍경을 만들어낼지 구체적으로 그려볼게요. 여기, 한국의 한 의료 AI 스타트업에서 일하는 젊은 AI 엔지니어가 있습니다. 이 친구가 대학병원의 저명한 60대 영상의학과 교수님과 함께 폐암을 조기에 발견하는 AI 모델을 개발했어요. 결과가 너무 좋아서 세계에 자랑하고 싶어졌고, CVPR에 논문을 내기로 결심합니다.

모델 개발과 논문 작성까지는 순조로웠어요. 이제 제출만 하면 되는데, 새로운 규정이 발목을 잡습니다. 엔지니어는 이제 공동저자인 교수님께 이런 내용의 이메일을 보내야 합니다.

“교수님, 논문 제출을 위해 CVPR의 오픈리뷰라는 사이트에 가입하셔서 프로필을 완성해주셔야 합니다. 마감일은 다음 주 월요일입니다. DBLP(컴퓨터공학 분야 논문 데이터베이스) 연동도 하셔야 하고, 과거 출판물 목록도 영문으로 기입해주셔야 합니다….”

평생 의학 학술지에만 논문을 내온 교수님 입장에선 이게 다 외계어처럼 들릴 겁니다. DBLP가 뭔지, 오픈리뷰가 뭔지 알 턱이 없죠. 바쁜 진료와 연구 와중에 난데없이 날아온 ‘숙제’에 짜증이 날 수밖에요. “김 박사, 이런 것까지 내가 해야 하나? 알아서 좀 해주게.” 라는 말이 절로 나오겠죠. 결국 젊은 엔지니어는 교수님께 전화해 원격으로 가입 절차를 하나하나 불러주거나, 최악의 경우엔 교수님의 개인정보를 받아 대신 가입해주는 편법까지 고민하게 될 겁니다. 이 과정에서 둘의 관계는 삐걱거리고, 협업의 즐거움은 사라지며, ‘다시는 AI 하는 애들이랑 일 안 한다’는 뒷말이 나올 수도 있어요.

이건 그냥 상상이 아닙니다. CVPR이 못 박은 2027년 논문 초록 마감일은 2026년 11월 10일. 이날까지 모든 저자의 프로필이 미완성이면 가차 없이 탈락이라고 공식 가이드라인에 명시돼 있어요. 부드러운 권고가 아니라, 넘지 못하면 끝장인 ‘규칙’이라는 거죠.

이런 장벽은 결국 AI가 가장 필요로 하는 ‘융합 연구’의 싹을 자를 수 있습니다. 의료, 신약 개발, 기후 변화 예측, 법률 분석, 신소재 발굴… AI가 진짜 세상을 바꾸려면 각 분야 도메인 전문가와의 협업이 필수적인데, 이 행정 장벽이 그들을 밀어내는 ‘배제의 정치’로 작동할 수 있다는 겁니다.

“어차피 걸러낼 논문, 미리 거르면 좋은 거 아닌가?”

물론 이런 반론도 가능해요. “그깟 서류 작업 하나 못해서 떨어져 나갈 팀이면, 어차피 연구할 자격도 없는 거 아니냐? 진지한 팀만 걸러내는 좋은 필터 역할을 하는 거지.” 라고요. 꽤 날카로운 지적처럼 들리죠. 하지만 여기엔 두 가지 큰 오해가 있습니다.

오해 1: 행정 절차의 허들은 연구의 질을 보장한다.

전혀요. 행정 절차의 허들은 ‘행정 처리 능력’을 보장할 뿐입니다. 구청 가서 서류 잘 떼는 사람이 요리도 잘하는 건 아니잖아요? 마찬가지예요. 연구 아이디어는 혁신적인데, 팀에 행정 절차에 어두운 외부 전문가가 많아서 서류 작업을 놓친 팀은 떨어집니다. 반면, 연구는 평범하지만 구성원 모두가 AI 학회 생리에 익숙한 ‘고인물’ 연구실은 쉽게 통과하겠죠. 결국 이 제도는 연구의 질이 아니라 ‘절차적 능숙함’으로 연구팀을 필터링하는 왜곡을 낳습니다. 혁신적인 이종결합 팀보다 관성에 젖은 동종교배 팀에게 유리한 운동장이 만들어지는 거죠.

오해 2: 한 번만 하면 되는 건데, 뭘 그리 호들갑인가.

연구자들은 보통 한 편의 논문만 쓰지 않아요. 여러 프로젝트를 동시에 진행하고, 1년에 여러 학회에 논문을 냅니다. 그런데 CVPR, NeurIPS, ICML, ICLR 같은 최상위 학회마다 쓰는 시스템과 요구하는 정보가 조금씩 다릅니다. 어떤 곳은 DBLP 연동을, 어떤 곳은 구글 스칼라 연동을 요구하는 식이죠. 연구자 입장에선 학회 시즌마다 이 ‘등록 양식 지옥’을 반복해서 겪어야 하는 거예요. 특히 여러 팀에 공동저자로 이름을 올린 시니어 연구자나 외부 전문가에겐 이게 엄청난 시간 낭비이자 스트레스입니다. ‘AI랑 엮이면 피곤하다’는 인식이 쌓이면, 누가 선뜻 협업에 나서려 할까요?

결국 이 문제는 ‘진지함’을 측정하는 필터가 아니라, AI 생태계를 외부 전문가들에게 불친절하고 폐쇄적인 곳으로 만드는 ‘장벽’으로 기능할 가능성이 훨씬 큽니다. 똑똑한 사람들을 바보 같은 일에 시간 쓰게 만드는 것만큼 비효율적인 게 또 있을까요.

그래서, 이게 우리 일상을 어떻게 바꾸는데요?

자, 이제 가장 중요한 질문입니다. “그래서 학자들끼리 서류 작업으로 싸우는 게 나랑 무슨 상관인데?” 이게 제 칼럼의 핵심이죠. 어떻게든 우리 일상, 관계, 정체성과 연결시키는 것.

결론부터 말하면, 이 ‘행정 장벽’은 우리가 앞으로 사용하게 될 AI 서비스의 품질과 다양성을 결정하는 데 아주 큰 영향을 미칩니다.

• 만약 의사들이 AI 연구 협업을 꺼리게 되면 어떻게 될까요? 우리는 실험실에선 99% 정확도를 자랑하지만, 실제 병원에 가져가면 어이없는 실수를 저지르는 ‘헛똑똑이’ 의료 AI를 만나게 될 겁니다. 현장의 복잡한 맥락을 이해하는 전문가의 목소리가 배제됐기 때문이죠.
• 만약 사회과학자나 윤리학자들이 AI 개발 과정에서 소외된다면요? 우리는 인종이나 성별에 대한 편견을 노골적으로 드러내는 채용 AI, 대출 심사 AI를 마주하게 될 겁니다. 기술자들이 미처 생각지 못한 사회적 함의를 짚어줄 사람이 없었기 때문이죠.
• 만약 예술가나 작가들이 AI 연구에 참여하기 어려워진다면? 우리는 기술적으로는 완벽하지만, 창의성이나 감동은 없는 밋밋한 생성 AI만 보게 될 겁니다.

이처럼 AI 학회의 보이지 않는 문턱은 결국 AI 기술의 ‘근친교배’를 유발합니다. 컴퓨터공학이라는 좁은 울타리 안에서만 생각이 맴돌게 만들죠. 그 결과는 더 편향되고, 더 현실과 동떨어지고, 궁극적으로 덜 유용한 AI의 탄생입니다. 그 피해는 고스란히 AI 시대를 살아갈 우리 모두의 몫으로 돌아옵니다. 형편없는 AI 비서, 편견에 가득 찬 추천 알고리즘, 엉뚱한 진단을 내리는 의료 AI를 쓰면서 불편을 겪게 되는 거죠.

앞으로 우리가 주목해야 할 신호는 이겁니다.

1. 다른 메이저 학회들의 선택: NeurIPS, ICML 같은 다른 최상위 학회들이 CVPR의 강경책을 따라갈까요, 아니면 ICLR의 유연한 모델을 선택할까요? 이는 AI 학계 전체가 ‘개방’과 ‘폐쇄’ 중 어느 쪽으로 갈지를 보여주는 중요한 풍향계가 될 겁니다.
2. CVPR의 저자 분포 변화: 앞으로 몇 년간 CVPR에 발표되는 논문들의 저자 소속을 추적해봐야 합니다. 의학, 생물학, 인문학 등 타 분야 소속 저자의 비율이 눈에 띄게 줄어든다면, 이 행정 장벽이 실제로 ‘융합 연구의 무덤’이 되고 있다는 강력한 증거입니다.
3. 새로운 ‘해결사’의 등장: 이런 고통이 있는 곳에 반드시 새로운 사업 기회가 생깁니다. 여러 학회의 복잡한 등록 절차를 대신 처리해주는 서비스나, 프로필 정보를 한 번만 입력하면 모든 학회에 맞게 자동으로 변환해주는 소프트웨어가 등장하는지 지켜보는 것도 흥미로운 관전 포인트입니다.

똑똑한 바보들의 행정

정리해 봅시다. 인류의 미래를 바꿀 기술을 만든다는 세상에서 가장 똑똑한 사람들이, 구시대적인 ‘서류 작업’에 발목 잡혀 있는 아이러니. 이건 그냥 웃어넘길 일이 아닙니다.

시스템의 편의를 위해 시스템의 본질적인 목표를 희생하는 건, 조직이 늙고 병들었다는 가장 명백한 신호입니다. AI 학회의 목표는 행정 처리를 간소화하는 게 아니라, 위대한 과학적 발견을 촉진하는 것이어야 하죠. 지금의 방식은 목표와 수단이 전도된 ‘똑똑한 바보들의 행정’에 불과합니다.

물론 규칙이 없어야 한다는 말은 아닙니다. 해결책은 더 높은 장벽이 아니라 ‘더 똑똑한 장벽’을 만드는 데 있습니다. 한 번 입력한 정보는 다른 학회에서도 재사용하게 하고, 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하고, 주저자와 단순 참여자의 역할을 구분해 책임을 달리 지우는 것. 기술의 최전선에 있는 사람들이라면, 이런 문제 역시 기술과 디자인으로 풀 수 있어야 마땅하지 않을까요.

어쩌면 AI 발전의 가장 큰 위협은 영화에 나오는 터미네이터나 스카이넷이 아닐지도 모릅니다. 바로, 혁신의 발목을 잡는 이 지긋지긋한 관료주의와 행정 편의주의일 겁니다.

Q. 그래도 논문이 폭발적으로 늘어나는데, 학회 운영진 입장에서는 어쩔 수 없는 고육지책 아닌가요? A. 운영진의 고충은 충분히 이해합니다. 매년 수만 편의 논문을 처리하는 건 정말 힘든 일이죠. 하지만 해결책의 부작용이 문제 자체보다 더 커서는 곤란합니다. 현재 방식은 AI 연구의 가장 중요한 동력인 '융합'을 저해할 위험이 너무 커요. 목표는 제출된 논문의 양을 줄이는 게 아니라, 좋은 논문을 효율적으로 심사하는 것이어야 합니다. 무작정 허들을 높일 게 아니라 ICLR의 사례처럼 기여도에 따라 책임을 달리하거나, 기술을 이용해 등록 절차 자체를 간소화하는 방향으로 지혜를 모아야 합니다.

Q. 저는 AI 분야 학생인데, 이런 절차에 익숙해지는 것도 경쟁력의 일부가 되는 건가요? A. 슬프지만, 단기적으로는 ‘그렇다’고 답해야 할 것 같네요. 현실적으로 이런 행정 절차를 능숙하게 처리하는 게 논문을 성공적으로 제출하는 데 필요한 기술이 되어버렸으니까요. 하지만 이걸 당연하게 여기진 않았으면 좋겠습니다. 행정 처리 능력과 연구 능력은 별개라는 비판적 시각을 유지하는 게 중요해요. 이런 불합리한 시스템에 순응하기보다, 더 나은 시스템을 요구하는 목소리를 내는 것이 장기적으로는 자신과 커뮤니티 모두에게 이득이 될 겁니다.

Q. 이런 행정 장벽이 결국 AI 연구를 ‘그들만의 리그’로 만드는 결과로 이어지지 않을까요? A. 바로 그게 제가 가장 우려하는 지점입니다. 행정 지원 인력이 넉넉한 대규모 명문대 연구실이나 빅테크 기업은 이런 장벽을 쉽게 넘을 수 있겠죠. 반면, 이제 막 연구를 시작하는 신진 연구자, 리소스가 부족한 스타트업, 그리고 다른 분야에서 온 협업가들은 훨씬 불리한 위치에 놓입니다. 이는 AI 분야의 다양성을 해치고 혁신을 가로막는 ‘계층 고착화’로 이어질 수 있어요. ‘고인 물’은 썩기 마련입니다. 그래서 이렇게 사소해 보이는 ‘등록 양식’ 문제가 AI의 미래를 좌우할 수 있는 중요한 이슈인 겁니다.