사회과학자 1,260명을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 81%가 업무에 인공지능(AI) 도구를 사용한다고 답했지만, 코딩 에이전트(Claude Code와 같이 코드를 자동으로 작성하고 디버깅하는 프로그램)를 도입한 비율은 20%에 불과했다. 이 결과는 AI가 사회과학 연구에서 일상화되었지만, 전문 코딩 도구는 여전히 도입 장벽이 높다는 것을 시사한다.
일반 AI 사용과 코딩 에이전트의 차이
사회학, 심리학, 정치학 등 다양한 분야의 연구자를 대상으로 실시된 이 설문조사에서는 다양한 AI 도구 사용 여부를 물었다. 응답자의 80%는 문헌 검토, 데이터 분석, 글쓰기 지원 등의 작업에 AI를 사용한다고 답했다. 그러나 자연어 프롬프트로 코드를 생성하거나 수정하는 코딩 에이전트에 대한 질문에서는 그 비율이 5분의 1에 불과했다.
코딩 에이전트는 범용 AI 어시스턴트와 다르다. ChatGPT가 텍스트 초안을 작성하거나 아이디어를 브레인스토밍하는 데 도움을 주는 반면, 코딩 에이전트는 지침을 해석하여 작동 가능한 코드를 생성하도록 설계되었다. R이나 Python 같은 언어로 데이터를 다루는 사회과학자에게 이러한 도구는 복잡한 분석을 수행하는 데 장벽을 낮출 수 있다. 그러나 설문조사 결과 대부분의 연구자가 이를 업무 흐름에 통합하지 않은 것으로 나타났다.
성별과 경력 단계에 따른 불균등한 도입
설문조사에서 코딩 에이전트 사용에 현저한 격차가 드러났다. 남성이 여성보다 사용률이 높았고, 초기 경력 연구자가 고참 연구자보다 도구를 더 많이 채택했다. 설문조사 저자들은 이 하위 그룹에 대한 정확한 비율을 공개하지 않았지만, 차이가 "뚜렷하다"고 설명했다.
이러한 양상은 여성과 고령 전문가가 뒤처지는 경향이 있는 기술 도입의 광범위한 추세를 반영한다. 이 결과는 코딩 에이전트가 연구에서 점점 더 중요해질 경우 기존 불평등이 확대될 수 있다는 우려를 제기한다. 여성 응답자 중 도입률은 남성보다 현저히 낮았다. 또한 10년 이상 전에 박사 학위를 받은 연구자는 최근에 박사 학위를 받은 연구자보다 도구를 사용할 가능성이 낮았다.
설문조사가 남긴 미해결 과제
설문조사는 사용 여부를 측정했지만 연구자가 코딩 에이전트를 사용하지 않는 이유를 탐구하지는 않았다. 가능한 이유로는 인식 부족, 충분한 교육 부족, 신뢰성에 대한 우려 등이 있을 수 있다. 데이터로는 낮은 도입률이나 격차의 원인에 대한 결론을 내릴 수 없다.
분명한 것은 대다수의 사회과학자가 이미 AI 도구에 익숙하다는 점이다. 다음 단계인 코딩 에이전트를 받아들이게 하는 것은 더 큰 도전으로 보인다. 이 설문조사는 해당 분야의 현주소를 보여주지만, 격차를 해소하는 방법에 대한 의문은 남겨두고 있다.
