논문 한 편이 학술대회에 실리기까지는 보통 동료 검토(peer review)라는 관문을 거칩니다. 같은 분야의 연구자 여러 명이 논문을 읽고, 주장이 근거와 맞는지, 실험이 제대로 설계됐는지, 결론이 과장되지 않았는지 따져 보는 과정이죠. 그런데 최근 몇 년 사이 인공지능 분야 학술대회에는 투고 편수와 저자 수가 가파르게 늘었습니다. 꼼꼼한 심사에는 전문 지식과 시간이 필요한데, 이런 자원은 논문 수만큼 빠르게 늘어나지 않습니다. 그래서 심사의 질이 떨어지고 있다는 우려가 꾸준히 나왔고, 심사자들 사이에서도 업무 부담을 덜기 위해 대규모 언어모델(LLM)을 쓰는 경우가 늘고 있습니다. 일본의 인공지능 연구 기업 사카나 AI(Sakana AI) 연구진은 이 문제를 조금 다른 각도에서 들여다봤습니다. 지난..