AI 열풍 속 데이터 사이언스의 과학적 퇴보와 실무의 현주소

핵심 기술: 본 콘텐츠는 제너레이티브 AI 기술 도입 과정에서 발생하는 데이터 사이언스 실무의 과학적 정합성 및 검증 부재 문제와 이에 대한 커뮤니티의 우려를 깊이 있게 다룹니다.

기술적 세부사항:
* AI의 무분별한 실험 및 배포: ChatGPT로 생성된 코드를 사용하여 z-score 계산과 같은 단순한 작업만 수행하면서도, 모델 성능 평가 없이 배포를 논의하는 사례가 빈번합니다.
* "작동하면 배포" 기업 문화: 검증 및 책임 회피 문화가 만연하며, 과학적 윤리가 희생되는 상황이 지적됩니다.
* "유사 과학"으로의 전락: 데이터 사이언스가 과학적 사고 없이 블랙박스에 의존하고 질문조차 금기시되는 "유사 과학"으로 변질될 수 있다는 우려가 제기됩니다.
* 검증 부족 및 과장 포장: RAG나 AI를 과장하여 정확성보다 보여주기식(쇼잉)에 집중하는 현상이 나타납니다.
* 성과 극대화의 함정: 성급한 배포, 외형만 화려한 보고서, 측정 없는 AI 도입 등이 일반화되고 있습니다.
* 본질적인 역량의 중요성: AI 도구 활용 능력보다 책임감 있는 활용 역량, 도메인 지식, 수학적 사고가 더 중요하며, 데이터 사이언스는 본질적으로 비과학적 요소가 섞여 있다는 현실론도 존재합니다.
* 산업별 차이: 보험/헬스케어와 같이 엄격한 규제 산업은 여전히 타당성 검토를 요구하는 반면, 스타트업, 게임, 일부 제조 분야는 속도와 쇼잉 위주로 운영됩니다.
* 교육 및 학계의 품질 저하: 학위 취득 목적의 수요 증가와 검증되지 않은 논문이 늘면서 전반적인 품질 하락이 우려됩니다.

개발 임팩트:
* AI 기술의 책임감 있는 사용과 과학적 검증의 중요성을 강조하며, 실무 현장의 질적 저하에 대한 경각심을 고취합니다.
* 기업은 과도한 AI 마케팅보다는 실질적인 가치 창출과 검증 시스템 구축에 집중해야 함을 시사합니다.
* 개인 개발자는 도메인 지식, 수학적 사고, 책임감 있는 AI 활용 역량을 강화하여 경쟁력을 확보해야 할 필요성을 역설합니다.

커뮤니티 반응:
* 커뮤니티에서는 "작동만 하면 배포"하는 기업 문화, 검증 부족, 책임 회피, 과학적 윤리 희생에 대한 공통적인 지적이 이루어졌습니다.
* 많은 실무자들이 유사한 문제를 겪고 있으며, 데이터 사이언스가 "유사 과학"으로 전락하는 흐름에 대해 강한 우려를 표했습니다.
* 일부에서는 빠른 실험과 단순 해결책의 실용성도 인정해야 한다는 균형 잡힌 시각도 제시되었습니다.
* "pandas import만 해도 데이터 사이언티스트가 되는 시대"라는 자조적인 비판도 있었습니다.
* 상사의 기분 맞추기가 과학적 사고나 검증보다 우선시되는 현실에 대한 비판이 있었습니다.
* 전반적으로 현업을 떠나거나 학계로의 전환을 고민하는 실무자들이 많다는 공감대가 형성되었습니다.