Possibilities and limitations of AI in Citizen Science

이 논문은 시민과학에서 AI가 활용된 사례 조사를 통해 AI가 시민과학에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석한다. 컴퓨터 비전, 합성곱 신경망 등 머신러닝, 딥러닝 알고리즘의 AI 기술이 시민과학에 적용되면서 시민과학 프로젝트의 데이터 처리 속도가 향상되고 데이터 품질이 향상되었다. 머신러닝 알고리즘으로 데이터 처리가 자동화됨에 따라 생물 다양성에 대한 전 지구적 변화추적이 가능해졌고 증거 데이터 기반의 사전예방적 보존 정책 수립에 시민과학이 기여할 수 있게 되었다. 시민과학자들에 대한 개인별 피드백과 교육이 가능해짐에 따라 시민과학에의 참여 증진을 낳을 수 있었다. 한편, AI 기술은 시민과학자들이 실행해야 하는 과학 활동을 자동화하여 시민과학이 시민과학자들의 참여 없이 수행이 가능한 상황을 초래할 수도 있다. 현재의 AI 기술이 보여주는 블랙박스 문제와 편향성 문제는 시민과학이 갖고 있는 다른 과학구성의 가능성에 제약을 줄 수도 있다. AI 기술이 가져다줄 수 있는 긍정적 효과를 지속하기 위해서는 부정적 결과를 가져다 주는 문제에 대한 해결책을 마련하고 시민과학자들과 AI의 협업 활동이 가능하게 하는 AI 활용 전략 수립이 필요하다. 다양한 시민과학자들의 참여를 보장하는 협업 파트너로서의 AI 기술 개발을 추진할 필요가 있다.