사나흘만에 논문 찍는다…AI가 불지핀 '좋은 연구자' 논란

서울 소재 한 대학에서 공학 박사 과정을 밟고 있는 이모(28)씨는 논문 작성할 때 자료 조사부터 분석까지, 일단 인공지능(AI)을 켜놓고 본다. 이씨는 AI를 활용해 지난달 설 연휴 기간 논문 한 편을 금세 만들어냈다. AI로 자료를 조사한 뒤, 평소 관심 있는 분야 주제와 이를 검증할 만한 실험 아이디어를 직접 생각해 AI에 던지면, AI가 결과를 도출해줬다. 이씨는 “권위 있는 저널에 제출해볼 만한 품질의 논문이 나와 스스로도 놀랐다”며 “과장을 약간 보태면 이제 AI 없이는 자료 조사를 시작할 엄두가 나지 않는다”고 말했다.

연구 및 논문 작성 과정에 AI 활용이 늘면서 과학계 논란이 커지고 있다. 논문 작성 건수가 연구자 평가에 직결되는 상황에서 AI 도움을 받은 논문을 어떻게 봐야하냐는 논란이다. 과학기술정보통신부는 이달 초 ‘AI활용 확산에 따른 연구신뢰성 정립 방안’ 연구용역을 공모했다. AI를 활용한 연구와 성과관리 제도를 검토하고, 이를 바탕으로 연구신뢰성(연구 결과가 믿을 만 한지를 판단하는 요소)을 높이기 위한 제도 설계안을 마련하는 게 목표 중 하나다.

실제 AI 서비스가 대중화한 2023년 이후 주요 학회에 제출되는 논문 건수는 크게 늘어나는 추세다. AI 분야 최고 권위 학회인 뉴립스의 경우 제출 논문이 2020년 9467건에서 2025년 2만 1575건으로 5년 만에 두 배 이상 급증했다. 또다른 AI 학술대회 ICLR에는 2025년 논문이 1만 1000편 제출됐지만 올해는 2만 편으로 두 배 가까이 늘었다.

문제는 건수가 늘면, 연구자 평가도 좋아진다는 점이다. 지난 1월 네이처지에 발표된 미국 시카고대·중국 칭화대 연구팀 논문에 따르면 AI를 활용하는 연구자일수록 논문 생산량과 인용 횟수에서 앞섰다. 연구진이 2025년까지 발표된 논문 4130만 편을 분석한 결과, AI를 활용하는 과학자는 비사용자에 비해 논문 생산량이 3.02배 많고, 인용 횟수는 4.85배 더 많았다. 연구 현장에서는 AI 툴을 능숙하게 쓰는 연구자가 AI를 덜 쓰는 해당 학문 권위자보다 더 높은 평가를 받는다는 목소리도 나온다. 한 공학계열 박사과정생은 “논리를 생각해내고 잘 검증하는 게 아니라 AI를 잘 쓰는 게 좋은 연구자의 자질이 돼버렸다”고 말했다. AI 활용 능력이 연구자 평가를 좌우한다는 의미다.

연구 분야에서 중요한 동료(피어) 리뷰도 AI의 몫이 돼가고 있다. 기계공학 분야의 한 정부출연연구기관(출연연) 연구원은 “최근 동료에게 논문 검토를 부탁했다가 누가 봐도 AI가 생성한 것으로 보이는 이모티콘과 특수문자가 그대로 발견돼 실망한 기억이 있다“며 “연구 분야에선 동료에 대한 피드백도 좋은 연구자의 자질 중 하나인데, AI 사용이 보편화되면서 이런 피드백을 들을 수 있는 기회 자체가 적어졌다”고 했다.

AI 활용이 보편화되면서 대부분 학술지에서는 AI 활용 시 표기 가이드라인 등을 제시하고 있지만, 현실적으로는 이를 확인할 방법이 없다.업계에서 AI 사용이 보편화된 만큼, 논문의 양으로 연구자의 실적을 평가하는 기준을 바꿔야 한다는 주장도 나온다. 출연연에 재직 중인 손모 연구원은 “이미 AI의 효율이 너무 높아져서 연구에서 AI를 활용하는 건 옳고 그름과 관계 없이 이제 거스를 수 없는 흐름”이라며 “실적 평가 기준도 이에 맞춰서 달라져야 한다”고 말했다.

더중앙플러스 : 팩플

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https://www.joongang.co.kr/pdf/1019

김민정([email protected])