다양한 인공지능(AI) 도구에 대한 접근성이 높아지고 보편화되면서 연구 및 학술 출판 분야에서 AI의 활용과 그 영향력에 대한 논의가 진행되고 있죠. 여러 의견이 있지만, 학술 출판계에서 AI의 잠재력을 무시할 수는 없습니다. 그렇다고 해서 AI에만 의존한다고 해서 모든 것이 해결되지는 않죠. AI에 의존하는 대신 기술의 힘을 활용해 인간의 통찰력과 보완성을 보완한다면 넘쳐 나는 교정 업무와 피어 리뷰 체계에 내재한 근본적인 문제 해결에 도움이 될 수도 있습니다. AI는 확실히 효율성을 높이지만, 미묘한 차이와 맥락을 파악해야 하는 연구 환경에서 인간의 통찰력과 경험의 가치는 결코 무시할 수 없습니다.
출판사 편집부는 과중한 업무량, 촉박한 마감, 빠르게 변하는 디지털 환경에 발맞춰야 하는 등, 수많은 어려움에 직면해 있습니다. 여기에 연구 진실성을 위협하는 논문 공장(paper mill)이 늘어나면서 이미 복잡한 저널 에디터와 피어 리뷰어의 역할에 복잡성을 더하고 있죠. 이러한 과제들을 해결하기 위해서는 어떻게 해야 할까요?
이번 아티클에서는 캑터스(CACTUS)에서 연구 진실성 및 페이퍼팔 프리플라이트(Paperpal Preflight)를 관리하는 쉴피 메라(Shilpi Mehra)와 인터뷰를 통해, 피어 리뷰 시스템이 마주한 주요 과제, 최고 수준의 윤리 기준을 유지하면서 편집 및 피어 리뷰 프로세스를 개선함에 있어 AI의 기술력과 인간의 통찰력을 결합한 하이브리드 접근법의 역할에 관해 이야기 나누어 봤습니다.
기존의 피어 리뷰 모델은 어떤 어려움을 마주하고 있나요?
전통적인 피어 리뷰 모델이 직면한 어려움 중 하나는 연구 부정행위를 탐지하는 능력입니다. 학술 연구계에서 사기 행위가 늘어나고 있어요. 이는 연구 진실성을 유지하는 데 큰 장애물이죠.
기존의 피어 리뷰 프로세스는 정교하게 설계된 부정 행위를 잘 탐지하지 못하곤 합니다. 이로 인해 논문 철회 사례가 증가하고 이미 출판된 연구의 신뢰성에 대한 우려도 커지고 있죠.
연구 부정행위와 관련한 문제점을 조금 더 자세히 설명해 주세요.
개인적인 생각으로는, 여러 요인이 이 문제에 영향을 미치는 것 같아요. 논문 공장이나 조작된 연구 내용, 에디터 조작 등의 행위가 모두 증가하고 있어요. 더불어, 생성형 AI가 빠르게 도입되면서 표절을 하기 쉬운 상황에 이른 것이 문제를 더 복잡하게 만들고 있죠.
최신 기술이 피어 리뷰 과정에서 어떤 역할을 할 수 있다고 생각하나요?
앞서 말씀드린 바와 같이, 편집부, 피어 리뷰어, 출판사 등 각자의 위치에서 마주한 다양한 과제가 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 하이브리드적 접근 방식이 필요하다고 생각해요. AI 도구에 인간의 감독을 결합한 접근법이 최근 현실적인 해결책으로 부상하고 있죠.
AI는 효율성과 확장성을 높이므로 365일 내내 거짓 연구를 조기에 탐지할 수 있습니다. 여기에 인간 리뷰어는 복잡한 부정 행위를 처리하는 데 필요한 맥락적 이해와 윤리적 고려를 더할 수 있죠.
피어 리뷰에서 AI의 미래를 어떻게 보시나요?
제 경험상, AI 기술력과 인간 통찰력의 결합은 피어 리뷰 프로세스의 효과성과 효율성을 향상할 겁니다. 높은 검토 과정을 유지하면서 피어피뷰어와 에디터의 부담도 줄여 주겠죠. 가령 Paperpal Preflight for Editorial Desk와 같은 도구는 AI 검사와 인간의 리뷰를 통합하여 연구 사기 행위를 탐지하고 이를 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 잘 보여줍니다.
AI와 인간의 개입 모두를 중시하는 문화를 조성하면 학술 출판계의 연구 부정 행위에 대한 방어 체계를 강화할 수 있을 겁니다. 이렇듯 균형 잡힌 접근법은 출판된 연구의 진실성을 향상할 뿐 아니라 학술 생태계 전체의 신뢰도까지 높일 수 있겠지요.
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