학술 논문 작성과 심사에서의 생성형 AI 활용: 원칙과 가이드라인

생성형 AI는 연구와 논문 작성 환경을 근본적으로 변화시키고 있다. 문헌 탐색, 데이터 분석, 번역, 원고 편집 등 다양한 단계에서 AI 활용은 효율성과 속도를 크게 향상시켰다. 이제 핵심 쟁점은 “AI를 사용할 수 있는가”가 아니라, “어디까지, 어떻게 사용하는 것이 적절한가”이다.

본 세션은 학술 논문 작성과 동료 심사(peer review) 과정에서 생성형 AI를 활용할 때 연구자가 반드시 고려해야 할 원칙과 기준을 다룬다. 특히 데이터 분석, 문헌 검색, 초안 작성 등에서의 적절한 활용 사례와 함께, fabricated reference와 같이 실제로 빈번하게 발생하는 부적절한 활용 사례를 구체적으로 살펴본다. 그럴듯해 보이는 문장과 참고문헌을 검증 없이 사용하는 행위는 편집·심사 단계에서 즉각적으로 문제로 드러나며, 투고 제한 등 실질적인 불이익으로 이어질 수 있다.

또한 생성형 AI 활용의 공개(disclosure)와 투명성, 학술지별 상이한 정책 환경, 그리고 저자 자격(authorship)과 책임(accountability)의 문제를 정리한다. 생성형 AI는 통계 도구와 유사한 성격을 가지며, 저자가 될 수 없고 그 결과물에 대한 책임은 전적으로 연구자에게 있음을 명확히 한다.

아울러 AI가 생성한 텍스트와 콘텐츠의 검증 가능성, 현재 활용 가능한 탐지 도구의 한계, 그리고 번역·편집과 같이 검증 자체가 의미를 가지기 어려운 사례도 함께 논의한다. 이를 바탕으로 연구자가 실무에서 적용할 수 있는 AI 활용 지침인, 보안 확보, 적절한 프롬프트와 스킬 사용, 연구자로서의 감독 역할을 정리한다.

본 세션의 목표는 생성형 AI 사용을 제한하는 데 있지 않다. 오히려 전문가로서 연구의 과학성과 신뢰성을 유지하면서 AI를 책임 있게 활용하는 방법을 공유하는 데 있다. 이는 앞서 살펴본 기술과 도구를 실제 연구 윤리와 연결하는 마무리 세션이 될 것이다.