연구에서 윤리적 딜레마라고 하면 흔히 실험 설계나 데이터 처리를 떠올립니다. 하지만 가장 큰 파장을 낳는 실수 중 일부는 마지막 단계, 즉 연구를 글로 옮기는 과정에서 발생합니다. 이른바 ‘AI 시대’에는 글쓰기 속도를 높이고 완성도 높은 결과물을 얻기 위해 도구를 사용하고 싶은 유혹이 곳곳에 도사리고 있습니다. 오늘날의 질문은 AI를 ‘사용할 것인가’가 아니라 ‘언제' 그리고 ‘어떻게’ 사용할 것인가입니다. 그러나 결국 전문적인 방식으로 전달되어야 하는 건 다름 아닌 연구자 본인의 연구와 아이디어입니다. 해석에 오류가 있어서는 안 되며, AI 도구에 글쓰기나 고쳐쓰기를 과도하게 맡겨서도 안 됩니다. 이러한 도구들은 데이터와 결론을 잘못 해석하거나, 표현상의 오류를 놓치거나, 전문 용어를 말이 되지 않는 단어로 바꿔 놓을 수 있기 때문입니다. 또한, 생성형 AI는 정확하지 않은 방향으로 글을 수정하기도 합니다. AI로 글을 쓴 뒤 모든 내용을 다시 직접 검토하는 일은 두 배의 수고처럼 느껴질 수 있습니다. 그럼에도 오늘날에는 그 어느 때보다 AI가 해 놓은 작업을 검토할 인간의 전문성이 필요합니다.
잠시 시간을 되돌려, AI가 우리 일상에 들어오기 전으로 돌아가 보죠. 10여 년 전 박사후연구원 시절, 저는 매우 엄격하면서도 지원이 탄탄했던 연구 환경에서 연구자들 사이에 반복적으로 나타나는 한 가지 문제를 목격했습니다. 바로 표절이었습니다. 제가 일하고 공부했던 미국의 연구기관에서 대학원생과 박사후연구원들은 독창적인 글쓰기에 어려움을 겪었고, 학위논문과 원고, 그림 등에서 표절이 드러나곤 했죠. 이러한 문제는 학위논문 제출이나 원고 준비처럼 중요한 고비에서 자주 발생합니다. 특히 놀라웠던 점은, 이들이 과학적 역량이나 열정이 부족한 사람들이 아니었다는 사실입니다. 오히려 상당수는 훌륭한 지도 아래 여러 해에 걸쳐 세심하게 실험을 수행해 온 이들이었습니다. 그러나 글쓰기에 이르면, 높은 성과와 결과를 중시하는 환경의 압박이 때때로 잘못된 선택으로 이어졌습니다. 많은 경우, 문제는 노골적인 부정행위가 아니라 경계에 대한 명확한 인식의 부재였습니다.
그렇다면 어디까지가 글쓰기에 대한 지원이며, 표절은 어디서부터 시작할까요? 이미 발표한 글에서 문장을 다시 가져다 쓰는 것은 허용될까요? 이미지나 그림을 명확한 출처 표기 없이 변형해 사용해도 될까요? 이러한 질문들은 매우 중요하지만 흔히 간과되곤 합니다. 그러나 그 결과는 결코 사소하지 않죠. 연구자는 학위논문 승인 지연, 심사위원회가 요구하는 대대적인 리비전, 또는 경력에 장기적 영향을 미칠 수 있는 평판 손상이라는 결과와 마주하게 될 수 있습니다. 특히 안타까운 점은, 이러한 결과가 여러 해 동안 엄격하고 윤리적으로 수행해 온 연구 끝에 찾아오는 경우가 많다는 겁니다.
이러한 사례들은 한 가지 중요한 사실을 분명히 보여줍니다. 연구 진실성은 데이터에 국한되지 않으며, 데이터를 어떻게 제시하고 전달하는가까지 포함한다는 것입니다. 올바르게 인용하고, 출처를 투명하게 밝히며, 지식재산권을 존중하는 것은 단순한 형식의 문제가 아닙니다. 과학계의 신뢰를 유지하는 근간이 되는 요소들입니다.
교정이나 언어 지원을 위해 AI를 활용하는 일은 점점 더 흔해지고 있으며, 특히 빠르게 돌아가는 글로벌 출판 생태계에서는 대부분 꼭 필요하기도 합니다. 그러나 이러한 지원은 저술의 주체나 독창성을 흐리는 행위와 명확히 구별되어야 합니다. 특히 마지막 단계에서 좋은 인상을 주려 서두르다 보면 여러 해에 걸쳐 공들인 노력이 한순간에 무너질 수 있습니다.
이러한 딜레마를 오롯이 개인의 책임으로만 규정할 수도 없습니다. 연구자는 행동을 좌우하는 여러 시스템 안에서 활동합니다. 연구비 구조, 논문 게재 압박, 기관의 기대, 그리고 지도(멘토링) 문화가 대표적이죠. 특히 초기 경력 연구자들은 서로 상충하는 요구 사이에서 균형을 잡아야 하는 경우가 많습니다. 빠르게 성과를 내야 하고, 영향력이 큰 저널에 논문을 실어야 하며, 엄격한 기준을 지켜야 한다는 압박을 동시에 느끼죠. 이러한 환경에서 윤리적 회색지대는 ‘생길 수도 있는' 정도가 아니라, 피할 수 없는 것이 됩니다.
모든 단계의 연구자, 특히 빠르게 돌아가고 부담이 큰 환경에서 일하는 연구자들에게 점점 더 중요해지는 과제는 진실성의 문화와 인간의 감독, 그리고 ‘AI 작업 이후 사람 전문가의 교정(post-AI human editing)'을 워크플로에 필수 요소로 정착시키는 일입니다.
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.
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