연구 현장은 더 이상 AI와 무관하지 않습니다. 크게 발전한 AI 글쓰기 도구의 거대한 영향을 받은 학술 글쓰기는 순수하게 사람이 쓴 글만을 담지 않는 형태로 바뀌었지요. 물론 연구 논문에서 ‘연구'는 오롯이 저자의 몫입니다. 하지만 그 연구를 글로 풀어내는 주체는 누구인가요? 글쓰기의 모든 문제를 ‘해결'하기 위해 생성형 AI에 지나치게 의존하고 있지는 않은가요? 그 과정에서 저자의 목소리가 지켜 온 논문만의 고유함이 사라지고 있지는 않은가요?
도구의 도움을 받아 글을 쓰는 것 자체는 새로운 일이 아닙니다. 저자들은 래전부터 맞춤법, 문법 검사기를 활용해 오류를 바로잡고 표현을 다듬어 왔습니다. 하지만 생성형 AI가 연구 글쓰기에 등장하면서 학술적 진실성(integrity)이 도마 위에 오르게 되었습니다. 질문의 초점이 ‘이 연구는 타당하고 게재할 만한가?’에서 ‘이 논문은 사람이 쓴 것인가, AI가 쓴 것인가?’로 옮겨 간 것이죠.
AI 도구의 과도하고 부적절한 사용에 대한 우려가 커지면서, 사람 전문가의 검토가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. AI로 작성한 원고에 존재하는 ‘사람의 공백'을 신중하게 관리해야 인공 지능(artificial intelligence)과 인간 지성(human intelligence) 사이의 균형을 맞출 수 있습니다. AI의 도움을 받되 사람이 주도하는, 게재 가능한 수준의 원고를 완성하려면 무엇이 필요할지 살펴보죠.
연구 글쓰기에서 AI의 정확성
연구 논문 작성에는 책임이 따릅니다. 따라서 AI 도구의 도움을 받더라도 그 장점과 한계를 알고 있어야 합니다. 결국 게재된 결과물에 대한 책임은 저자인 연구자 여러분에게 있기 때문입니다.
AI가 잘하는 일
-
언어 다듬기: LLM(대규모 언어 모델)은 문법과 구문의 기본적일 오류를 찾아내는 것은 물론, 탄탄한 개선안을 제시하는 데에 뛰어납니다. 예를 들어, 여러 문단의 문장에서 ‘checked’라는 단어를 반복해서 사용했면, AI 도구는 문맥에 맞게 이를 ‘evaluate’, ‘test’, ‘investigate’ 등의 관련 표현으로 바꾸도록 도와줄 수 있습니다.
-
문장 재구성: 영어가 모국어가 아닌 저자에게 특히 유용한 기능입니다. AI 도구는 저자의 원래 의도를 살리면서 문장 속 어구를 재배열해 정보를 더 효과적으로 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다.
-
일관성 유지: 학술 논문의 문체는 격식을 갖추되 독자와 대화하는 듯한 느낌을 유지해야 합니다. 이 역시 원어민식 영어 문체에 익숙하지 않은 비영어권 저자에게는 쉽지 않은 과제죠. 하지만 AI의 도움을 받으면 작업을 한결 수월하게 할 수 있고, 어조, 문체, 표현, 어법의 일관성을 유지할 수 있습니다.
-
시간 절약: AI 도구는 효율적입니다. 본격적인 집필에 들어가기 전에 AI 도구로 논문의 개요를 잡을 수 있습니다. 이러한 틀이 있다면 논문 전반에 걸쳐 논리적으로 생각을 정리하는 데 도움이 됩니다.
이러한 장점들에도 불구하고 각 경우에는 단점 역시 존재합니다. 언어를 다듬는 과정에서 AI가 원래 의도한 의미를 바꿔 버린다면 어떻게 될까요? 문장을 재구성하다가 본래의 의미가 완전히 사라져 버리지는 않을까요? AI 도구의 성능은 학습에 쓰인 모델 수준을 넘어설 수 없습니다. 그래서 글을 개선하려다 오히려 논문을 ‘나답게' 만들어 주던 고유한 문체를 잃을 수도 있습니다.
그러나 이것이 전부가 아닙니다. AI의 정확성만으로는 게재 가능한 수준의 연구 논문을 완성할 수 없습니다.
AI가 부족한 부분
AI 도구의 취약점은 아래와 같습니다.
-
AI는 언어를 다듬을 수는 있지만, 과학적 주장의 근거가 되는 논리를 정확히 검증하지는 못합니다.
-
AI는 유창하게 씁니다. 하지만 그 내용이 과학적으로도 타당할까요?
-
간결하게 만들려고 문장을 줄이거나 구조를 복잡하게 꼬면 원래 의미가 달라질 수 있습니다.
-
AI의 결과물은 프롬프트와 학습 모델에 의해 크게 좌우됩니다.
저자가 원문을 더 간결하고 읽기 쉽게 고치고자 했던 아래 예시를 살펴보겠습니다. 사람이 교정한 버전은 간결함을 확보하면서도 논리적 흐름과 가독성을 유지한 반면, AI가 생성한 버전은 그러지 못했음을 확인할 수 있습니다.
원문: Cytological diagnosis of trichoblastoma can be challenging. The existence of basaloid cells that may raise concern for malignancy, particularly when presenting as a large mass in an unusual location. Accurate psychological interpretation is clinically important because it directly impacts treatment decisions.
(모모세포종의 세포학적 진단은 까다로울 수 있다. 악성을 의심하게 만드는 기저양세포가 존재하며, 특히 드문 부위에 큰 종괴[large mass]로 나타날 때 더욱 그렇다. 정확한 세포학적 해석은 치료 방침을 직접 좌우하므로 임상적으로 중요하다.)
AI 교정본: Trichoblastoma can be difficult to diagnose cytologically because its basaloid cells may resemble malignancy, particularly in large tumors at unusual sites. Accurate interpretation is crucial for appropriate treatment decisions.
(모모세포종은 기저양세포가 악성과 유사해 보일 수 있어 세포학적으로 진단하기 어려울 수 있으며, 특히 드문 부위에 생긴 큰 종양[large tumor]에서 그렇다. 정확한 해석은 적절한 치료 결정을 위해 매우 중요하다.)
사람 교정본: Trichoblastoma is composed of basaloid cells that can mimic malignancy, particularly when it presents as a large mass in an atypical location, thereby making its cytological diagnosis challenging.
(모모세포종은 악성을 흉내 낼 수 있는 기저양세포로 이루어져 있으며, 특히 비전형적인 부위에 큰 종괴[large mass]로 나타날 때 그 세포학적 진단이 까다로워진다.)
두 교정본 모두 원문보다 단어 수를 줄였습니다. 하지만 사람 교정본은 정보의 논리적 흐름을 따라가면서도 간결함을 유지해 잘 읽힙니다. 반면 논문 교정 AI의 교정본은 문장의 가독성을 오히려 떨어뜨립니다. 또한, ‘large mass’(큰 종괴)를 ‘large tumor’(큰 종양)으로 바꿔 본 의미를 변형했습니다.
이는 AI의 신뢰성이 사람의 판단에 크게 의존한다는 사실을 다시 확인시켜 줍니다. 게다가 프롬프트에 따라 결과가 달라지는 AI 응답의 불확실성을 감안하면, 연구자가 AI 도구를 사용할 때 신중을 기해야 하는 것은 당연합니다.
사람의 공백 - AI가 아직 하지 못하는 핵심 점검 사항
AI 도구는 글쓰기에서 기본적인 오류를 바로잡는 데 효과적입니다. 하지만 뉘앙스, 연구 논증의 일관성, 참신성 검증, 게재 가치 판단이라는 영역에는 사람의 개입이 반드시 필요합니다. 전문가의 교정은 논문 교정 AI가 놓치는 어떤 부분을 채워 줄 수 있을까요?
1. 과학적 엄밀성 평가
전문가 검토는 다음을 판단합니다.
-
연구 질문에 정확하게 답했는가?
-
핵심 연구 논지가 원고 전반에 걸쳐 뒷받침되고 있는가?
-
연구 설계와 방법론이 요구되는 과학적 기준에 부합하는가?
-
데이터 수집을 무작위로 실행하여 표준 편향을 최소화하도록 하였는가?
-
보고된 실험 세부 사항이 재현 가능할 만큼 충분히 명확한가?
2. AI 할루시네이션 탐지
AI 도구는 할루시네이션을 일으키는 경향이 있습니다. 참고 문헌을 지어내거나[1] 허위 정보를 통해 ‘인포데믹(infodemic)'을 부추기는[2] 식이죠. AI가 생성한 부적절한 이미지가 피어리뷰를 거친 저널에까지 실렸다가[3] 낯 뜨거운 철회로 이어진 사례도 보고된 바 있고요. 이러한 사례들은 AI 시대애 사람의 감독이 얼마나 중요한지를 오히려 방증합니다. 전문가 검토를 거치면 연구 논문을 투고하기 전에 이러한 사례를 파악하여 시간을 아끼고 데스크 리젝을 피할 수 있습니다.
3. AI 생성된 주장 재검증
생성형 AI의 문제는 거짓 정보를 매우 그럴듯하게 내놓는다는 데 있습니다. AI 도구가 데이터를 교차 검증하라고 경고하는 경우도 있지만, 그다음에 무엇을 해야 하는지는 알려주지 않습니다. 그래서 사용자는 AI의 주장을 그대로 받아들이곤 하죠. 바로 이 지점에서 사람 전문가가 나서게 됩니다.
-
연구 결과가 잘못 해석되지는 않았는가?
-
결과가 과도하게 일반화되지는 않았는가?
-
연구의 함의가 보고된 데이터의 범위를 넘어서지는 않는가?
-
이 연구는 게재할 만큼 충분히 중요한가?
-
이 연구 논문이 참신성을 정확히 밝히고 있는가?
-
어떠한 맥락에서 저자들은 연구 주장을 펼쳤는가? 그것이 연구 질문과 부합하는가?
이러한 심층적인 평가는 도출된 결과를 데이터가 뒷받침하는지 확인함에 있어 핵심적인 역할을 합니다. AI와 사람의 전문성을 결합하면 윤리 원칙을 지키면서도 탄탄한 연구 논문을 만들어 내는 작업 흐름을 구축할 수 있습니다.
사람 에디터가 AI 교정 원고를 개선하는 실제 사례
AI 교정과 사람 교정의 차이를 보여주는 예시 문장을 아래 표에 정리했습니다. 저자가 AI로 초안을 쓰고 다듬으면 표현은 매끄러워집니다. 하지만 전문가 검토는 이를 투고 가능한 수준으로 끌어올려 줍니다.
|
번호 |
AI 사용 전(저자 원문) |
AI 수정 후(AI 교정본) |
전문가 검토 후 |
|
1 |
Air pollution has become a serious problem in many countries due to rapid urbanization and industrial activities. Exposure to polluted air is known to affect human health and is associated with respiratory and heart-related diseases. (급속한 도시화와 산업 활동으로 인해 대기 오염은 여러 나라에서 심각한 문제가 되었다. 오염된 공기에 노출되면 인체 건강에 영향을 미치며 호흡기 및 심장 관련 질환과 관련이 있는 것으로 알려져 있다.) |
Air pollution is a major global health issue and has been linked to many diseases. Many studies show that air pollution can cause heart problems. (대기 오염은 전 세계적으로 중요한 건강 문제이며 여러 질환과 관련이 있다. 많은 연구에서 대기 오염이 심장 문제를 일으킬 수 있다고 밝히고 있다.) |
Air pollution is a growing public health concern, driven by rapid urbanization and industrial expansion. Substantial evidence links air pollution exposure to adverse health outcomes, particularly cardiovascular disease (CVD), which remains a leading cause of mortality worldwide. (대기 오염은 급속한 도시화와 산업 확장에 힘입어 점점 커지는 공중 보건 문제다. 상당한 근거가 대기 오염 노출을 부정적 건강 결과, 특히 전 세계 주요 사망 원인으로 남아 있는 심혈관 질환[CVD]과 연결 짓는다.) |
|
2 |
Several studies have investigated the relationship between air pollution and cardiovascular outcomes, but the results are not always consistent. Some studies focus only on particulate matter, while other examine gaseous pollutants. (여러 연구가 대기 오염과 심혈관 결과의 관계를 조사했지만 결과가 항상 일치하는 것은 아니다. 일부 연구는 입자상 물질에만 초점을 맞추는 반면, 다른 연구는 기체상 오염물질을 살펴본다.) |
However, there are still gaps in understanding how different pollutants affect cardiovascular diseases. (그러나 서로 다른 오염물질이 심혈관 질환에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 이해에는 여전히 공백이 있다.) |
Although previous studies have explored associations between air pollution and cardiovascular outcomes, results remain inconsistent due to variations in pollutant types examined and exposure assessment methods. (기존 연구들이 대기 오염과 심혈관 결과의 연관성을 탐구해 왔지만, 조사한 오염물질 유형과 노출 평가 방법의 차이로 인해 결과는 여전히 일관되지 않다.) |
|
3 |
Therefore, the purpose of this study is to investigate the association between air pollution exposure and cardiovascular disease in adults. (따라서 본 연구의 목적은 성인에서 대기 오염 노출과 심혈관 질환의 연관성을 조사하는 것이다.) |
Therefore, this study aims to analyze the association between air pollution exposure and cardiovascular outcomes in adults. (따라서 본 연구는 성인에서 대기 오염 노출과 심혈관 결과의 연관성을 분석하고자 한다.) |
To address these gaps, the present study investigates the association between long-term exposure to multiple air pollutants and CVD among adults, providing evidence to inform public health policy. (이러한 공백을 메우기 위해, 본 연구는 성인에서 여러 대기 오염물질에 대한 장기 노출과 심혈관 질환[CVD]의 연관성을 규명하고, 공중 보건 정책에 근거를 제공하고자 한다.) |
|
4 |
In the future, more studies should be conducted with larger datasets to confirm the findings. (향후 이 결과를 확인하기 위해 더 큰 데이터세트를 활용한 추가 연구가 이루어져야 한다.) |
Future studies should include more data. (향후 연구에서는 더 많은 데이터를 포함해야 한다.) |
Future multi-center studies incorporating larger and more diverse datasets are warranted to validate and extend these findings. (이 결과를 검증하고 확장하기 위해, 더 크고 다양한 데이터세트를 활용한 향후 다기관 연구가 필요하다.) |
위의 각 사례에서 사람 에디터가 더한 가치는 다음과 같이 판단할 수 있습니다.
-
1번: 논리적 흐름을 개선하고 과학적 논증을 강화하면서 간결하게 정리
-
2번: 단순한 표현을 다듬어 정확한 과학 용어로 문장을 재구성하되 간결함 유지
-
3번: 의도를 명확히 하고 목표 저널에 맞는 표현으로 문구 수정
-
4번: 단어 선택을 개선하고, 향후 연구 강화를 위한 데이터 댜앙화의 필요성 부각
연구 출판에서 AI를 책임감 있게 사용하는 모범 사례
-
AI가 인용한 인용문과 참고문헌은 반드시 확인합니다. 인용된 문헌이 Scopus와 같은 검증된 데이터베이스에 실제로 존재하는지 크로스체크 합니다.
-
사실처럼 보이는 진술은 반드시 검토합니다. AI는 ‘always’, ‘never’, ‘perfect’, ‘impossible’과 같은 표현으로 단정적인 주장을 하는 경향이 있습니다. 학술적 글쓰기에는 조금 더 세심한 뉘앙스와 예외에 대한 고려가 필요합니다.
-
목표 저널이 제시한 AI 정책과 지침을 숙지하고 따릅니다. 무엇이 허용되고 무엇이 금지되나요? AI 글쓰기 도구를 사용하기로 결정하기 전에 이를 확인합니다.
-
AI를 내 글의 저자로 만들어선 안 됩니다. AI에게는 보조 역할을 맡기세요. 문제를 바로잡고 실수를 고치게 하세요. 저자의 권리만큼은 여러분의 손에 쥐고 있어야 합니다. 여러분의 글에 여러분의 목소리가 담기게 하세요.
자주 묻는 질문(FAQ)
1. AI는 연구 글쓰기에 정확한 결과를 내놓나요?
AI의 정확성은 확신하기 어렵습니다. 연구 논문을 쓸 때 AI가 제시한 정보에만 의존하는 건 바람직하지 않습니다. AI는 표현을 다듬고, 문법 오류를 고치고, 문장을 재구성하며, 아이디어를 브레인스토밍 하는 데 도움을 줍니다. 하지만 AI 할루시네이션과 잘못된 정보가 자주 나타나며, 이는 연구 진실성을 심각하게 훼손할 수 있습니다.
따라서 연구 글쓰기와 관련된 일부 작업을 AI로 가속화할 수는 있지만, 전 과정에 걸쳐서는 사람의 감독을 유지하는 것이 좋습니다.
2. AI가 연구 논문을 교정할 수 있나요?
AI 도구는 저자의 글을 다듬고, 문법/구문 오류를 고치고, 문장 흐름을 개선하고, 간결함을 위해 단어 수를 줄이는 방식으로 연구 논문 초안을 향상할 수 있습니다. AI 도구는 주로 문체 교정에 적합하나, 특히 연구 논문을 마무리하는 단계에서 사실의 정확성을 평가하도록 설계되지는 않았습니다.
3. AI가 사람 에디터를 대체할 수 있나요?
AI 도구는 교정을 보조할 수는 있습니다. 그러나 전문가의 검토는 여전히 학술 교정의 핵심입니다. 사람 전문가는 단순한 문제 교정을 넘어 점검합니다. 아래와 같은 부분을 돕죠.
-
연구 논증을 강화합니다.
-
정보의 논리적 흐름을 유지합니다.
-
문장을 재구성하면서도 저자의 문체를 지킵니다.
-
해당 분야 전문가의 관점에서 개선점을 찾아냅니다.
-
맥락에 기반하여 통찰력 있는 피드백을 제공합니다.
4. 연구 논문에 여전히 전문가 교정이 필요한 이유는 무엇인가요?
다듬어지지 않은 연구 초안에는 효과적으로 표현되기를 기다리는 저자의 훌륭한 아이디어가, 거친 문장 속에 담겨 있는 경우가 많습니다. 논문 교정 AI 도구로 교정하더라도 논문을 저널에 실을 수 있는 수준으로 다듬으려면 사람의 검토가 필요합니다.
사람 전문가는 출판 업계에서 쌓은 다년간의 경험과 해당 분야의 전문성을 갖추고 있으며, 저널 에디터와 피어리뷰어가 원고에서 기대하는 바를 바탕으로 개선 피드백을 제공합니다. 연구 논문을 비롯한 모든 학술 문서가 해당 분야 전문가인 교정 전문가의 철저한 검증을 거쳐야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다.
참고 자료
1. Fabricated citations: An audit across 2.5 million biomedical papers https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(26)00603-3/fulltext
2. The Dual Nature of AI in Information Dissemination: Ethical Considerations https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11522648/
3. Scientific journal publishes AI-generated rat with gigantic penis in worrying incident https://www.vice.com/en/article/scientific-journal-frontiers-publishes-ai-generated-rat-with-gigantic-penis-in-worrying-incident/
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.
