[열린세상] AI가 ‘투고 논문’의 종말을 부를까
새해의 연구 현장에는 기대보다 부담이 먼저 다가온다. 특히 2026년의 벽두, 학연계는 인공지능(AI)이 가져온 거대한 변화 앞에 서 있다. AI를 이용한 논문이나 시험 부정행위가 늘어났다고 얘기하는 게 아니다. 이제 AI가 인간 연구자보다 더 논리적이고 유려한 ‘학술적 서사’를 완성하는 능력을 갖췄음에 주목하자는 말이다. 문장을 다듬고 논리를 포장하는 ‘글짓기’가 더이상 연구자의 변별력이 되지 못하는 시대를 맞아 근본적인 질문을 던지고자 한다.
과연 우리가 알던 ‘구조적 글’ 중심의 논문 형식이 앞으로도 유효할까. 이제 ‘투고 논문’이라는 낡은 틀의 종말을 직시해야 할 때가 아닌가 싶다.
과거에 논문 한 편을 완성한다는 것은 시간과 노동을 전제로 한 결코 가볍지 않은 과정이었다. 필자가 학위과정 중이던 1990년대의 논문은, 비유하자면, ‘작품형 논문’에 가까웠다. 수많은 아이디어가 실험 결과로 이어진 데이터 중 고르고 골라내던 시절이었고, 지금처럼 ‘형용 과잉’의 양산형 논문은 논문 취급도 못 받았었다. 투고 논문을 준비하는 과정 자체가 매우 지난했으며, ‘양산화’하는 기능과 기술에 주목하던 시절도 아니었다. 그 시기에는 고르고 고른 데이터에 기반한 논문을 공식 발표했다는 것 자체로 학술적 가치가 대단했다. 그러나 지금은 생산 속도가 앞설 뿐 형용 과잉의, 이른바 ‘과대 포장된 논문’이 늘어난 현실에 직면해 있다. 심지어 논문 게재료만 받고 형식적 심사를 거치는 약탈적 저널도 적지 않다. 논문이 상업화돼 범람하는 오늘날, ‘논문이 나갔다’라는 사실만으로 진리의 ‘발견’을 논하기엔 민망스러울 때가 잦다. 즉 ‘원투백 리서치’(근원 연구의 모방 개선 연구와 홍보를 주로 한다는 뜻), 과장 연구 시대이다.
전시성 성과를 빠르게 산출해야 하는 연구 현장에서 논문 생산 과정은 점차 분업화되고 정형화됐다. 여기에 2000년대 초반 ‘특정 연구 사업’에 규정된 ‘홍보 의무’는 연구 현장에 가시 성과와 주목을 요구하는 문화를 확산시켰다. 그 결과 외형은 정교해졌지만 연구의 본질은 상대적으로 빈약해졌다. 연구 현장에서는 ‘Publish, or Perish’(출판하거나 사라지거나)라는 경구가 비틀리며, 질 낮은 논문의 범람은 학계의 신뢰를 약화하는 한편 연구 재원의 낭비로도 이어지고 있다.
아이러니하게도 기왕에 온 AI 시대에 이 뒤틀린 세태를 바로잡을 열쇠는 ‘AI4Science’(과학 인공지능)에 있다. AI가 인간보다 ‘과시형 논문’을 더 잘 쓰는 시대가 왔다는 것은, 역설적으로 ‘과대 포장된 서사’가 연구의 가치를 증명하던 시대는 곧 끝난다는 사실을 의미한다. 국가 연구개발(R&D)도 실험 연구 데이터셋 중심의 AI4Science로 빠르게 개편돼야 한다. 기여 가능한 양질의 데이터셋을 얼마나 충실히 생산했느냐가 실적과 연구비 수득의 핵심 기준이 돼야 한다. 보고 싶은 관점의 연구가 있다면, 연구자가 제공한 데이터셋을 기반으로 AI4Science를 통해 다양한 분석과 해석을 갖춘 문서가 생성·공유될 수 있어야 하며 이게 논문의 미래일 수 있다.
먼 이야기일 수 있지만, 이제 연구의 본질은 ‘실험 연구 데이터’ 그 자체로 회귀해야 한다. 논문은 그 결과를 설명하는 수단일 뿐 로(raw) 데이터 수준의 연구 결과가 중심이 돼야 할 시점이다. 다만 데이터 중심으로 옮긴다고 검증 문제가 저절로 해결되는 것은 아니다. 로 데이터와 1차 가공 데이터 모두 조작될 수 있으므로 LLM의 학습 데이터셋 내에서 공개적이고 표준화된 데이터의 교차 검증 작업을 전제해야 한다. 이 과정에서 상업적 학술 출판 역시 재편을 피하기 어려울 것이며, AI가 데이터를 직접 해석하고 검증하는 시대에 설 자리를 잃게 될 것이다. 이런 새로운 환경이 구축될 때 비로소 ‘꼭 필요한 논문’만 남는 ‘제로투백 리서치’(무에서 유를 창출한다는 뜻), 근본 연구 시대가 과학에 다시 올 수 있을 것이다.
박철완 서정대 스마트자동차학과 교수