이슈페이퍼_2025-7호

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01 2025. 06호

AI 시대의 과학 커뮤니케이션과 정책 전략

- 과학을 말하는 AI, 신뢰를 설계하는 인간

작성자 | 장미경 선임연구원·과학언론학 박사) 편집 | 정책기획실 발행 | 한국과학창의재단

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1. 들어가며

2. 생성형 AI와 과학 콘텐츠의 자동화

3) 시민 교육과 참여 전략

4. 결론: 과학 커뮤니케이션의 재정의

5. Reference

1) 생성형 AI의 감성적 설득력과 그 위험 2) ‘팩트’에서 ‘서사’로, 설명의 변화 3) 자동화된 커뮤니케이션의 윤리적 경계

3. AI 기반 과학 커뮤니케이션을 위한 정책 전략

1) 신뢰 설계를 위한 제도적 방안 2) 플랫폼 투명성과 책임 매커니즘

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AI 시대의 과학 커뮤니케이션과 정책 전략

- 과학을 말하는 AI, 신뢰를 설계하는 인간

1. 들어가며

장미경 선임연구원·과학언론학 박사 rose@kosac.re.kr

인공지능(AI)은 이제 더 이상 미래의 기술이 아니다. 우리는 이미 AI의 시선 속에서 살아가고 있다. 아침에 눈을 뜨면 날씨 앱이 기상 정보를 알려주고, 점심에는 알고리즘이 음식 메뉴를 추천해 주며, 밤이 되면 AI가 골라 준 콘텐츠로 하루를 마무리한다. 이러한 일상이 반복되는 동안, AI는 조용히 우리의 삶과 인식을 설계하고 있다. 이제 기술은 정보를 제공하는 단순한 도구가 아니라, 우리가 무엇을 알고, 무엇을 의심하며, 무엇을 신뢰할지 조율하는 인식의 매개자가 되고 있다. 이러한 변화는 과학 커뮤니케이션 방식에도 새로운 전환을 요구한다. 전통적인 과학 커뮤니케이션은 전문가인 과학자가 대중에게 지식과 정보를 일방적으로 전달하는, 이른바 ‘결핍 모델(deficit model)’에 기반해 왔다(Wynne, 1992). 그러나 정보 과잉이 특징인 디지털 미디어 환경에서 수용자가 능동적으로 지식을 해석하고 선택하는 오늘날, 일방향적인 전달 모델은 점차 그 효과와 설득력을 잃어가고 있다(Bucchi, 2008; Trench, 2008). 이에 따라 쌍방향 소통을 강조하는 ‘대화 모델(dialogue model)’과, 시민이 과학 지식의 공동 생산자 역할을 하는 ‘참여 모델(participatory model)’이 새로운 커뮤니케이션 패러다임으로 부상하게 되었다(Stilgoe, Lock, & Wilsdon, 2014). 과학 커뮤니케이션은 이제 일방적으로 지식을 전달하는 교실이 아니라, 전문가와 시민이 함께 질문을 던지고 의미를 구성하는 공론장의 중심으로 이동하고 있다.

여기서 주목할 점은, 이러한 흐름이 단지 커뮤니케이션 모델의 진화로만 설명되지는 않는다는 것이다. 지금의 변화는 담론 구조의 전환을 넘어, 정보를 생성하고 배열하는 기술 인프라의 재편과 맞물려 전개되고 있기 때문이다. 그 심층에는 알고리즘 기반의 플랫폼 구조와 생성형 AI의 부상이 자리 잡고 있다. 오늘날 과학 정보는 원형 그대로 유통되지 않는다. 유튜브, 인스타그램, 검색 포털 등 디지털 플랫폼은 정보를 선별하고 배열하는 과정에서 특정한 ‘프레임(frame)’을 부여하는 프레이밍 효과를 발생시켜, 정보의 수용 방식에 직접적인 영향을 미친다(Nisbet, 2009). 이는 과학 정보의 전달뿐만 아니라, 정보에 대한 수용자의 해석과 신뢰를 결정짓는 핵심 요소가 된다.

여기에 생성형 AI가 가세하며 새로운 전환점이 도래하고 있다. 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 클로드(Claude), 퍼플렉시티(Perplexity), 클로바X(CLOVA X) 등의 시스템은 과학 콘텐츠를 요약하거나 설명하는 데 그치지 않고, 새로운 서사를 만들어 내는 커뮤니케이터로 기능하기 시작했다. 과학 지식의 생산과 소비, 검증과 확산의 방식 자체를 다시 설계해야 할 가능성이 열리고 있는 것이다.

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