AI는 언어를 알고, 전문가는 과학을 안다 - 학술 출판에서 AI와 인간 통찰의 균형점 찾기

이제 과학계에서 AI 활용은 어느 정도 일상으로 자리 잡았습니다. 와일리(Wiley)가 2025년 실시한 연구[1]에 따르면 설문에 참여한 2,400명 중 85%가 AI 덕분에 업무 효율이 높아졌다고 답했습니다. 또한 원고 작성, 출판 계획 수립, 저널 투고는 물론 연구 홍보에 이르기까지 특정 연구 업무에 AI 도구를 활용하는 비율은 2024년 45%에서 2025년 62%로 크게 늘었죠. 

이처럼 AI 도입이 빠르게 늘고 있지만, 연구자라면 신중할 필요가 있습니다. AI의 약점과 강점, 그리고 인간의 전문성이 빛을 발하는 지점을 제대로 알아야 AI 도구를 언제 어떻게 쓸지 근거 있는 판단을 내릴 수 있기 때문입니다. 본 아티클에서는 연구 논문 작성에 있어 AI가 가장 잘하는 일은 무엇인지, AI 도구에 어디까지 기대도 되는지, AI의 약점을 어떻게 알아챌 수 있는지, 그리고 연구 글쓰기에서 여전히 사람의 손길이 필요한 영역은 어디인지 하나씩 짚어보겠습니다. 

AI의 강점 

속도 

도구의 목적은 언제나 효율이어 왔습니다. 시간을 아껴 주는 즉각적인 결과 말이죠. 교정하고, 다듬고, 다시 쓰고, 바꿔 쓰고, 심지어 새로 만들어 내고 싶은(마지막은 그리 권장되지는 않지만요) 텍스트가 무엇이든 몇 분이면 결과물을 받을 수 있습니다. 

예를 들어 초록을 다 썼는데 투고하려는 저널의 단어 수 제한을 초과했다고 해 보죠. 페이퍼팔(Paperpal) 같은 작문 도구를 이용하면 원래 의도한 의미를 해치지 않으면서 문장을 압축하고 요건에 맞춰 분량을 줄일 수 있으며, 그 결과도 바로 받아볼 수 있습니다. 반면 전문적인 교정 서비스에 같은 작업을 맡기면 아무리 빠른 작업을 요청해도 최소 4-8시간은 걸립니다. 

문법 교정 

LLM(대규모 언어 모델)은 대개 문법 오류를 찾아 바로잡도록 학습되어 있습니다. 특히 비원어민 저자에게 영어 문법은 큰 걸림돌입니다. 영어 원어민이라면 자연스럽게 판단하는 관사, 부사, 접속사를 비롯한 여러 품사의 올바른 선택이 비원어민에게는 그리 간단치 않기 때문입니다. 

AI 작문 도구는 물론 MS 워드에 기본 탑재된 기능만으로도 이런 실수를 찾아내고 올바른 대안을 제시받을 수 있습니다. 다음의 가상 예시를 살펴보죠. 

 그런데 위의 예시에는 반전이 있다는 사실! 교정된 문장이 어째서 여전히 정확하지 않은지는 아티클을 계속 읽어보면 알 수 있습니다. 

표현 개선 및 문장 작성 

학술 논문을 쓰는 것은 단순히 연구 결과를 보고하는 일에 그치지 않습니다. 언어 표현 또한 정확해야 하죠. 많은 연구자, 특히 비원어민 연구자들은 자신의 생각을 격식 있는 학술적 문체로 표현하는 데 어려움을 겪습니다. ‘내가 쓴 표현에서 비원어민 티가 나면 어쩌지? 어떻게 하면 영어 원어민처럼 자연스럽게 쓸 수 있을까?’ 이런 고민을 하는 연구자는 아주 많습니다. AI 도구가 바로 이 지점에서 도움을 주고요. 

다양한 문체를 구별하도록 충분히 학습된 LLM은 여러분의 생각을 학술적 기준에 맞게 다듬고, 매끄럽게 손보고, 개선하고, 다시 써 줄 수 있습니다. 예를 들면, 학술적 글쓰기를 돕기 위해 특별히 설계된 페이퍼팔의 패러프레이징, 다시 쓰기와 같은 기능은 원래 의도한 의미를 바꾸지 않으면서 연구 논문의 표현을 한층 끌어올려 줍니다. 

하지만 이런 강점이 곧 AI만으로 학술적 글쓰기를 완성할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 오히려 범용 AI 도구는 생각보다 더 골치 아픈 문제를 일으킬 수 있죠. 

AI 도구의 약점 

AI 도구에서는 다음과 같은 약점이 흔히 발견됩니다. 

• 맥락을 이해하지 못합니다. 

• 깊이 있는 설명 없이 표면적인 교정에 그칩니다. 

• 할루시네이션과 허위 인용을 생성합니다. 

• 과학적 추론이 부재합니다. 

• 피어 리뷰어에게 보내는 답변서 작성 시 리뷰어가 기대하는 바를 파악하지 못합니다. 

• 저자 고유의 문체를 해치는 기계적인 글쓰기 패턴을 보입니다. 

그 외에도 약점은 더 있습니다. 그러나 이제는 이렇게 눈에 띄는 약점만이 문제가 아닙니다. 많은 주요 저널에 AI 사용에 관한 명확한 가이드라인을 제시하고 있지만, 저자들이 가장 걱정하는 건 따로 있습니다. 바로 ‘내 글이 AI 작성물로 감지되면 어쩌지?’라는 우려죠. 

게다가 클로드(Claude)처럼 EU 인공지능법(EU AI Act)을 준수하기 위해 AI 생성 콘텐츠에 워터마크를 삽입하는 도구[2]가 등장하면서, 앞으로 더 많은 도구가 같은 방식을 따를 가능성이 큽니다. 이는 저자에게 무엇을 의미할까요? 

예를 들어, AI를 전혀 사용하지 않고 연구 논문을 작성했다고 해 봅시다. 다만 글을 좀 더 압축하거나 문법 오류를 점검하기 위해 AI 도구에 한 번 돌려 보기만 했습니다. 혹은 표가 필요한 경우를 떠올려 보죠. 도구에 데이터를 입력하고 이를 깔끔한 표로 정리해 달라고 요청합니다. 이 경우, 아이디어는 분명 여러분의 것인데도 도구가 내놓은 결과물에는 눈에 보이지 않는 워터마크가 함께 붙어 ‘AI 생성물'로 표시되겠죠. 이후 저널이 자체 개발 도구나 외부 탐지기로 투고물의 AI 사용 여부를 검사한다면, 워터마크 때문에 여러분의 글이 AI 생성물로 구별될 가능성이 매우 높습니다. 

AI 인공지능법이 더 엄격한 규정을 내놓는다면[3] AI 도구들은 규정 준수를 위해 작동 방식을 계속 손볼 겁니다. 물론 저널과 출판사 역시 AI 사용에 관한 가이드라인을 발전시켜 나가겠죠. 하지만 변하지 않는 핵심은, 사람의 감독과 개입이 무엇보다 중요하다는 사실입니다. 

전문 교정자의 강점 

저자인 여러분은 AI 도구가 연구 논문 작성에 어느 정도까지 관여하는지를 직접 관리해야 합니다. 이것이 바로 ‘감독'의 역할이죠. 한편, 전문 교정자에게는 연구 논문 준비를 이끄는 고유한 강점이 있습니다. 

과학적 추론 능력 

AI 도구의 대표적인 약점 하나는 교정을 할 때 과학적 추론을 하지 못한다는 점입니다. 반면 해당 분야의 전문가이기도 한 언어 교정자는 설득력 있는 근거와 함께 코멘트나 직접적인 수정을 통해 저자에게 믿을 만한 조언을 제공하죠. 

예컨대, 에디티지의 한 교정자는 특정 정보를 추가하면 논문의 논리적 공백을 메울 수 있다는 점을 알아챘습니다. 다음은 교정자가 저자에게 남긴 코멘트입니다. 

“Please explain the case history effectively by describing any prior therapeutic or surgical interventions. Also, explain the characteristics of the tumor mass. You may even provide details of the surgical procedures and any post-operative complications to complete the section appropriately with thorough details of the analysis.” 

(이전에 시행된 치료나 수술적 처치를 함께 기술해 병력을 효과적으로 설명해 주세요. 또한, 종괴의 특성도 서명해 주시기 바랍니다. 나아가 수술 과정과 수술 후 합병증에 관한 세부 사항까지 제시하면 분석 내용을 충분히 담아 해당 섹션을 적절히 완성할 수 있습니다.) 

맥락에 대한 이해 

앞서 AI 도구가 문법 실수를 고쳤지만 해당 교정이 여전히 정확하지 않다고 했던 예시, 기억하시나요? 이유는 이렇습니다. 

위의 예시는 논문의 결론 섹션에 쓰인 문장이었습니다. 즉, 이 정보는 논문 말미에 등장하며 ‘앞으로 연구할 내용'이 아니라 ‘이미 완료한 연구'를 말하고 있었죠. 따라서 동사뿐 아니라, 시제도 함께 바로잡아야 했습니다. 

이러한 맥락적 이해는 사람 교정자가 완성도 높은 논문에 더하는 가치의 하나의 예시에 불과합니다. 학술적 글쓰기에서는 해당 학문에 대한 지식, 분야에 대한 전문성, 분야별 전문 용어에 대한 친숙함 등 모든 요소가 연구의 맥락에 관여합니다. 사람의 교정이 여전히 중요한 이유가 바로 여기에 있습니다. 

분야별 전문 용어 

비과학, 비학술 데이터로 학습된 AI 도구는 글쓰기를 개선할 때 두루뭉술한 제안을 내놓기 쉽습니다. 가령, AI는 비원어민 특유의 표현을 놓치는 경우가 많죠. 문법적으로만 맞으면 AI는 학술 텍스트에 어울리지 않는 구어체 표현이나 일상적 어휘를 그대로 남겨 둡니다. 

반면 전문 교정자가 꼼꼼히 손본 원고는 문서 전체에서 학술적 글쓰기의 관례와 분야에 맞는 표현을 지킵니다. 아래의 예문을 살펴보죠. 전문가가 어떻게 분야별 전문 용어를 살리면서 비원어민 특유의 어투와 구어적 표현을 걷어 내고, 문장을 다듬으면서도 저자 고유의 목소리를 지켜냈는지 확인할 수 있습니다. 

원문:  And, spectral data can be used to form databases that, in the future, will allow the development of computational platforms for multi diagnosis, starting from a single biological sample. In other words, by obtaining a spectrum and comparing it with spectra stored in databases, it will be possible to identify the infections in an individual, without the need for specific tests for each pathogen. 

전문가 수정본:  Furthermore, spectral data can be utilized to create databases that may facilitate the future development of computational platforms for multi-diagnostic assessments based on a single biological sample. This approach enables the identification of infections in individuals by comparing obtained spectra with pre-existing spectra stored in databases, thus eliminating the need for specific tests for each pathogen. 

리뷰어의 기대 

대부분의 저널 에디터는 그들 자신이 연구자이거나 출판업계 종사자들과 자주 교류해 온 사람들입니다. 그래서 이들은 리뷰어가 원고에서 어떤 점을 보려 하는지 잘 알고 있죠. 

• 적절한 섹션 제목 - 리가 논문을 처음 훑어보고 원하는 부분을 찾아 이동하기 쉽게 해 줍니다. 

• 참고 문헌의 올바른 인용 - 리뷰어가 저자의 주장이 사실인지 검증할 수 있게 해 줍니다. 

• 그림, 표, 그래프, 지도 등 게재 항목에 대한 정확한 언급(콜아웃) - 평가를 신속히 진행할 수 있게 해 줍니다. 

• 충분한 연구 방법 서술 - 연구를 어떻게 수행했는지 명확하고 빠짐없이 전달합니다. 

전문 교정자는 원고를 검토할 때 바로 이런 부분에서 빠진 곳이 없는지 살핍니다. 과거에 특정 저널의 피어 리뷰어로 활동한 경험이 있는 경우도 있어, 투고 준비가 얼마나 잘 되었는지를 검증하고 확인해 줄 훌륭한 외부 조력자가 되어 주지요. 

출판 전략 

일부 교정 서비스는 기본적인 교정을 넘어섭니다. 제대로 된 지원 체계를 갖추고 연구자의 출판 전략 전반을 함께 설계해 주지요. 저널 추천과 시각 자료 서식 작업부터 재투고 지원까지, 탄탄한 출판 전략은 논문 게재 가능성을 최대로 끌어올려 줍니다. 구체적으로는 다음과 같은 조언을 받을 수 있죠. 

• 어떤 저널이 연구자의 원고를 채택할 가능성이 가장 높은지, 해당 저널에 이미 게재된 논문들을 전문가가 분석한 결과를 바탕으로 알려줍니다. 

• 저널 에디터에게 좋은 첫인상을 남기려면 커버레터를 어떻게 구성하는 게 좋은지 조언해 줍니다. 

• 투고 자료 일체를 일반적인 형태가 아니라 특정 저널에 맞춰 완성하도록 도와줍니다. 

• 실제 투고 전에 전문적인 모의 피어 리뷰를 진행해, 게재 거절 사유로 지적되기 쉬운 오류를 미리 찾아 바로잡을 수 있게 해 줍니다. 

이처럼 출판을 위한 전담 지원 체계는, 문법과 표현 오류를 고쳐 주는 AI 도구가 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 일을 해 줄 수 있죠! 

결론: AI 활용과 인간의 통찰 사이에서 균형을 잡는 것이 중요하다 

대부분의 저널은 AI 도구를 사용했다는 이유만으로 저자에게 불이익을 주지는 않습니다. 그러나 AI 사용 사실을 밝히지 않거나 AI 도구를 비윤리적으로 사용하는 것은 명백한 부정행위로 간주됩니다. 그러니 AI 활용과 인간의 통찰, 이 둘 사이에서 알맞은 균형을 찾으시길 바랍니다. 어떤 작업은 AI가 훌륭히 해낼 수 있고, 원고 교정의 어떤 부분에 사람의 전문성이 필요한지 아는 것이 중요합니다. 올바른 선택은 연구 진실성을 지키고, 저자 고유의 목소리를 유지하며, 윤리적인 AI 사용 원칙을 확실히 따르게 해 줍니다. 

참고 자료 

1. AI Adoption Jumps to 84% Among Researchers as Expectations Undergo Significant ‘Reality Check’ https://newsroom.wiley.com/press-releases/press-release-details/2025/AI-Adoption-Jumps-to-84-Among-Researchers-as-Expectations-Undergo-Significant-Reality-Check/default.aspx  

2. How Claude marks AI-generated content https://support.claude.com/en/articles/16266773-how-claude-marks-ai-generated-content  

3. EU artificial intelligence act https://artificialintelligenceact.eu/  

AI로 효율적으로 완성한 원고, 사람만이 잡아낼 수 있는 부분을 더하는 과정이 필요합니다. '이대로 투고해도 될까?'라는 물음을 '이제 투고해도 되겠다'라는 확신으로 바꿔드리는 에디티지 포스트 AI 영문교정 서비스를 활용해 보세요.

AI 도구로 작성하거나 교정한 원고를 해당 분야 전문 에디터가 최종 점검해 저널 투고 기준에 맞는 완성도로 다듬어 드립니다. 더불어, 연구자가 자신의 원고 상태에 맞춰 필요한 검토만 선택하여 이용할 수 있습니다.