25년10월04일, 오늘의 과학 - 지식은 쌓이는데… 데이터는 왜 사라질까
🌒 “지식은 쌓이는데… 데이터는 왜 사라질까?”
우리는 매일 새로운 연구 뉴스를 본다.
신약 후보가 발표되고, 새로운 행성이 관측되고, 뇌세포 재생 가능성이 제시된다.
뉴스만 보면 과학은 매일 질주하고 있는 것처럼 보인다.
그런데 생각보다 우리의 체감 속도는 느리다.
왜일까?
“과학은 논문 중심으로 기록되지만, 발견의 근거가 되는 데이터는 사라지고 있기 때문이다.”
여러 메타 연구 분석에서 공통적으로 지적하는 바에 따르면
원자료(raw data) 중 상당수는 연구 종료 후 추적 불가 상태가 된다.
서버는 폐쇄되고, 포맷은 다르고, 담당자는 바뀌고, 문맥은 단절된다.
논문은 남지만, 논문을 만든 실제 데이터는 남지 않는다.
과학은 발전해 보이지만, 근거는 증발한다.
마치 “건물 설계도는 남았는데 콘크리트 배합 비율이 사라진 건축기록” 같은 상태.
그래서 과학은 매일 전진하지만, 진짜 가속하지 못한다.
🌡 과학은 text 중심 문명 위에 지어져 있었다
과학의 오랜 구조는 “논문=발표=완성” 모델이었다.
텍스트 중심 서술 문화, PDF 중심 저장 구조, 대표 수치 몇 개만 요약하는 방식.
하지만 과학의 본질은 “증거 기반 진리 추적”이다.
증거는 텍스트에 있지 않다.
증거는 데이터에 있다.
문제는 우리는 데이터 문명을 아직 만들지 못했다는 것.
📡 Reproducibility Crisis — 과학이 숨기고 있던 가장 현실적인 병
Nature 글로벌 설문(2024)에서 연구자 70% 이상이
“타 연구 결과 재현에 실패한 적이 있다”고 답했다.
재현성 위기.
이건 과학의 신뢰 문제이자 시간 낭비 문제이며
지금의 과학이 ‘미래를 향해 못 달리는’ 가장 큰 원인이다.
근거가 사라지니
다른 연구자가 똑같은 벽을 다시 부딪힌다.
🤖 AI — “디지털 고고학자”의 등장
이제 AI는 논문을 요약하는 도구가 아니라
잃어버린 연구 조각들을 다시 연결하는 존재가 되고 있다.
- 논문 본문에서 표/그래프/수치 자동 추출
- 실험 조건 텍스트 → 메타 데이터 전환
- 연구 간 의미 기반 연결망 시공
- 폐기된 dataset과 현대 dataset semantic alignment
AI가 하는 건 물리적 복구가 아니라
흩어진 시공간 조각을 하나의 지식 시간축으로 재조립 하는 일.
AI 이후의 과학은
“이 시점에 나온 연구 결과” 를 다루는 것이 아니라
“시간 전체에서 재생되는 진실” 을 다룬다.
🧩 실제 적용 사례가 이미 나타나고 있다
- 제약사는 10년 전 실패한 항체 실험 로그 +
최신 단백질 folding 예측 AI를 연결해
lab 5단계 스킵하는 사례가 보고되고 있다. - 기후 연구에서는 NOAA의 1970년대 해상 관측 마이크로필름 데이터를
AI가 디지털 변환 + alignment 하여
장기 예측 정확도를 소폭 향상시켰다. - 천문학에서는 과거 적색왜성 데이터 + JWST 신호 cross reference로
false positive 후보 자동 제거 사례가 등장했다.
이건 “새로운 발견”이 아니라
이미 있던 발견이 다시 작동한 순간이다.
Before vs After AI
| 관점 | AI 이전 과학 | AI 이전 과학 |
| 데이터 생명 | 연구 끝나면 추적 단절 | 지속적 재검토 가능 상태로 유지 |
| 발전 방식 | 중복·재시도 반복 | 과거 데이터 재활용 기반 가속 |
| 지식 구조 | 논문 PDF 중심 | 데이터 관계 기반 중심 |
| 진실 접근 | 설득력 중심 서술 | 근거 기반 교차 검증 |
| 인류 전체 효율 | 느림 | 가속 |
🧭 철학적 전환 — 과학은 “시간 전체를 활용하는 지적 시스템”으로 진화한다
과거의 과학은 “현재 발견” 중심이었다.
앞으로의 과학은 “과거 전체를 이용해 미래를 압축하는 모델”이 된다.
과거 연구는 폐기물이 아니라
미래를 단축시키는 자원이 된다.
🌍 이것은 결국 우리 생활 속에서 이렇게 나타난다
- 신약 개발이 빨라진다 (10년 → 5년 같은 수준으로)
- 기후 예측 정확도가 올라간다
- 건강 알고리즘이 더 정밀해진다
- 우주 시뮬레이션의 오류 확률이 낮아진다
우리는 앞으로
“새로운 과학이 발견되었다” 보다
“묻혀 있던 과학이 되살아났다” 를 더 자주 보게 될 것이다.
📌 핵심 요약
| 메시지 | 정리 |
| 과학은 논문만 남기고 데이터는 사라지는 구조였다 | 그래서 발전이 느리게 체감되었다 |
| AI는 과거 데이터를 관계 기반으로 다시 연결한다 | 과학은 시간 전체를 쓰는 구조로 진화한다 |
| 미래 혁신 핵심 = 새로운 발견이 아니라 “잃어버린 증거의 재활용 능력” | 이게 AI 시대 과학 혁명이다 |
🧠 결론
AI는 새로운 진실을 만드는 존재이기도 하지만
동시에 이미 존재했던 진실을 되살려 검증하는 존재다.
과학은 앞으로만 달려가는 것이 아니라
과거 전체를 끌어안고 미래로 나아가는 지능 시스템이 된다.
과학의 미래는 앞으로만 가는 것이 아니라 –
뒤에서부터 함께 밀고 올라오는 것이다.
📚 참고 자료
- Nature Research Survey (2024). Global reproducibility in science survey.
- ScienceDaily (2025). AI models improve scientific data discoverability and reuse.
- NOAA Historical Ocean Data Archive Restoration Project Report (2025).
- Journal of Biomedical Informatics (2025). AI-Based Data Retrospective Integration for Drug Discovery.
- Nature Astronomy (2025). Cross-epoch stellar data harmonization using transformer-based models.
이 글이 흥미로우셨다면, 구독과 공감(❤️) 부탁드려요!
다른 이야기들도 확인해 보실 수 있어요. 😊
© 2025 과학여행아재. 모든 콘텐츠는 창작물로 보호되며, 무단 복제 및 상업적 이용을 금합니다.
출처를 남기고 공유하는 것은 언제나 환영입니다. 🌍