생성형 AI는 비영어권 연구자의 언어 장벽을 낮추지만, 과도한 의존은 ‘AI-기아리즘’(Artificial Intelligence + Plagiarism)으로 이어져 결국 부정행위로 적발될 수 밖에 없습니다. 텍스트 생성을 AI에게 위임하는 행위는 학위논문을 작성하는 연구자의 비판적인 사고 능력을 훼손하는 손실을 초래합니다. 이를 방지하기 위해서는 AI의 역할을 문법 교정으로만 엄격하게 제한하고, 연구자가 직접 논증을 전개해야 합니다.
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비영어권 국가의 박사과정 학생들은 학위논문을 영어로 작성할 때 심리적인 압박과 언어 장벽을 경험합니다. 한편, 생성형 AI가 등장하면서부터 많은 연구자가 AI를 번역기나 교정 도구로 적극적으로 활용하고 있습니다. 하지만 어디까지가 보조적인 도구로서 사용이 가능한지, 또는 학술적인 부정행위인지의 여부를 분류할 수 있는 표준화된 가이드라인은 아직 마련되어 있지 않습니다. 만약 타겟 학술지가 이에 관한 구체적인 지침을 제공하지 않는다면 연구자는 무의식적으로 윤리의 경계를 넘을 수 있습니다.
Hoomanfard & Shamsi(2025)는 제2의 언어(L2)를 사용하는 박사과정 학생들을 대상으로 논문작성의 과정에서 생성형 AI 사용 형태를 분석하였습니다. 이들의 분석 결과에서는 비영어권 연구자들이 AI를 다방면으로 활용하면서도 가이드라인이 미비해 표절과 AI 의존의 경계에 놓여 있는 것으로 나타났습니다. 또한, Tang(2025)은 생성형 AI를 사용할 때 필연적으로 발생하는 ‘인식론적인 손실(epistemic downside)’을 지적하고, 지식의 구성을 위해 요구되는 능력이 떨어지게 될 것이라고 경고하였습니다.
이 글에서는 비영어권 박사과정생의 생성형 AI 사용에 관한 형태를 살펴보고, 어느 정도의 수준으로 AI를 활용하는 것이 ‘AI-기아리즘(AI-giarism)’으로 판정되는지의 여부, 그리고 인식론적 손실을 예방하기 위한 방법을 설명합니다.
- Hoomanfard, M. H. & Shamsi, Y. (2025). Generative AI in dissertation writing: L2 doctoral students’ self-reported use, AI-giarism, and perceived training needs. Journal of English for Academic Purposes, 78, 101570. https://doi.org/10.1016/j.jeap.2025.101570
- Tang, B. L. (2025). The epistemic downside of using LLM-based generative AI in academic writing. Publications, 13(4), 63. https://doi.org/10.3390/publications13040063
비영어권 박사과정 학생은 학위논문 작성에 생성형 AI를 어떻게 활용하는가?
비영어권 박사과정 학생은 생성형 AI를 아이디어 브레인스토밍(idea brainstorming)부터 문법 교정, 텍스트의 생성까지 다방면으로 활용하고 있습니다. 하지만 많은 연구자가 AI-기아리즘의 위험에 노출된 것으로 드러나고 있습니다.
Hoomanfard & Shamsi(2025)의 연구 결과에 따르면, 비영어권 박사과정생들은 학위논문을 작성할 때 언어적인 한계를 극복하기 위해 생성형 AI에 높게 의존합니다. 하지만 적절한 활용법에 대한 교육이 미비해서 연구자들은 AI-기아리즘에 노출되기 쉽습니다. 특히, 연구자들은 AI를 오탈자 교정을 위한 도구로만 사용하지 않고, 서론의 전개나 문헌 고찰의 요약을 위한 집필 과업까지를 AI에게 위임하는 경향을 보인다고 주장하였습니다.
AI에 대한 과도한 의존은 연구자 본연의 연구역량을 훼손합니다. Lee et al.(2025)은 지식 노동자를 대상으로 수행한 조사에서 생성형 AI에 대한 확신이 높을수록 연구자의 ‘비판적인 사고(critical thinking)’가 오히려 감소한다는 사실을 확인하였습니다. 물론 비영어권 사용자의 학술적인 의사소통을 촉진한다는 일부의 주장도 존재합니다. 하지만 지식 구성의 주도권을 AI에 넘기는 순간 연구자의 비판적 사고 역량은 저하될 수 밖에 없습니다.
생성형 AI의 활용 형태는 AI의 개입 수준에 따라 ‘AI-기아리즘’으로 발전할 위험도가 서로 다릅니다(표. 1).
| 활용 형태 | 주요 내용 | AI-기아리즘 위험도 |
|---|---|---|
| 아이디어 브레인스토밍 | 연구 주제의 탐색, 개요 작성, 변수들의 관계 토론 | 낮음 (출력물을 무비판적으로 인용할 때 위험이 증가) |
| 문법 및 어휘 교정 | 작성된 초고의 오탈자 수정, 학술적인 어조로의 윤문 | 낮음-중간 (원저자의 의미를 변형했는지의 여부에 따라 변화) |
| 논증의 전개를 위한 텍스트 생성 | 문헌 요약을 위임, 연구 결과의 해석과 논의를 AI가 직접 생성 | 매우 높음 (인식론적인 손실과 AI-기아리즘이 성립) |
표 1.에서 확인할 수 있듯이, 연구자가 텍스트의 물리적인 생성을 AI에 일임하는 순간부터 부정행위를 범할 가능성이 증가합니다.
- Lee, H.-P., et al. (2025). The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers. CHI 2025. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778
생성형 AI에 의존할 때 인식론적인 손실은 왜 발생하는가?
연구자가 텍스트 생성을 AI에 전적으로 위임할 때, 지식을 구성하고 검증하는 인지적인 과정을 거치지 않기 때문입니다.
첫째는 ‘인지적 오프로딩(cognitive offloading)’의 가속화입니다. 텍스트를 작성하는 행위는 연구자의 생각을 글로 옮기는 과업 이상을 의미합니다. 이 과정에서는 문장과 문장을 연결하며 논리를 검증하고 지식을 정교화하는 작업이 수반됩니다. 하지만 AI에게 이 과정을 위임한다면 연구자는 깊이 있는 사고를 외부 도구에 전가하는 것입니다. Gerlich(2025)는 설문조사 자료를 분석한 결과로부터 생성형 AI을 사용하는 빈도와 인지적 오프로딩 사이에 강한 정적인 상관관계(r=.89)가 존재한다고 주장하였습니다.
둘째는 ‘인공적인 인식론적 권위(artificial epistemic authority)’에 대한 착각입니다. 생성형 AI는 방대한 데이터베이스를 바탕으로 유창한 문장을 생성합니다. 비영어권 연구자는 자신의 영어 실력보다 AI의 문장이 더 우수하다고 느끼며, AI의 출력물을 전혀 비판하지 않고 수용하게 됩니다. Hauswald(2025)는 AI의 패턴 인식 능력과 빠른 출력 속도가 사용자들에게는 AI가 학술적인 권위나 지식을 갖춘 것으로 착각하게 만든다고 분석하였습니다. 그리고 이 착각은 논리적인 비약이나 환각을 연구자가 눈치채지 못하게 방해합니다.
- Gerlich, M. (2025). Cognitive offloading or cognitive overload? How AI alters the mental architecture of coping. Frontiers in Psychology, 16, 1699320. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1699320
- Hauswald, R. (2025). Artificial epistemic authorities. Social Epistemology, 39(6), 716-725. https://doi.org/10.1080/02691728.2025.2449602
한편, AI를 활용해서 논문을 작성할 때 발생하는 여러가지 부작용을 아래의 게시물에서 자세하게 다루고 있습니다.
- ‘논문작성은 곧 사고(思考)다: 인공지능(AI)을 활용한 대필이 논문에서 빼앗아 가는 것‘
- ‘비판적 사고의 외주화(outsourcing)’
- ‘AI의 아첨(Sycophancy): 내 가설에 동의만 하는 조수가 위험한 이유‘
- ‘인지 부채(Cognitive Debt): ChatGPT로 쓴 논문은 왜 연구자의 머릿속에 남지 않는가?‘
- ‘인공지능(AI) 도구로 논문을 작성하면 위험한 이유: 학술적인 근거‘
- ‘AI 논문 철회 사례: 해외저널은 왜 게재를 취소하였는가?‘
AI-기아리즘의 판별 기준과 주의해야 할 점
AI가 논문에서의 논증을 생성하거나 기존 문헌의 해석을 연구자 대신 수행하는 순간부터 연구자는 AI-기아리즘에 노출이 되기 시작합니다.
Tang(2025)은 학술적 글쓰기에 거대언어모델을 사용할 때 발생하는 인식론적인 손실을 지적하였습니다. 그리고 이는 AI 사용에 관한 규제 조치만으로는 해결하기 어려운 문제라고 강조하였습니다. AI가 작성한 텍스트를 인간의 글과 구별하기 점점 어려워지는 상황에서, 탐지기를 회피하기 위해 AI 텍스트를 다시 번역하는 행위 역시 AI-기아리즘에 포함됩니다.
다만, Hoomanfard & Shamsi(2025)와 Lee et al.(2025)의 연구는 비영어권 박사과정생과 지식 노동자들의 자기보고식(self-reported) 자료에 의존하였습니다. 이는 논문을 작성하는 과정에서 생성형 AI의 사용 빈도나 AI-기아리즘의 발생 비율을 과소평가하였다는 방법론적인 한계를 가집니다. 수백 편의 국제 학술지 논문 심사에 참여한 프라임의 경험에 비추어 보면, 텍스트 생성을 AI에 위임한 원고는 특유의 기계적인 어휘 반복과 피상적인 논의 전개로 인해 연구자가 심사 과정에서 큰 불이익을 받은 사례를 상당히 많이 관찰해 왔습니다.
종합한다면, 논문을 작성하는 연구자는 반드시 생성형 AI를 문법적인 교정 수준에서만 제한적으로 활용해야 합니다.
연구자의 인식론적인 손실을 방지하는 생성형 AI의 활용 방법은 무엇인가?
- 논증을 전개하는 과정에서 연구자가 직접 집필: AI를 사용하기 전에 연구문제(또는 연구가설), 주요 연구결과, 그리고 기존 문헌과의 차별점을 연구자가 직접 글로 작성해야 합니다. 영어가 부족하더라도 연구자 본인의 생각과 단어, 문장으로 논리를 구성해야 지식 구성의 단절이라는 손실을 방지합니다.
- AI 프롬프트의 역할을 통제: AI에게 지시할 때 “새로운 문헌을 추가해서 문단을 작성해 달라”와 같은 텍스트 생성 명령어를 철저히 배제해야 합니다. 대신 “문법적인 오류를 수정해 달라”로 지시어를 통제합니다.
- 교정 전 vs. 교정 후의 텍스트를 대조: AI가 생성한 출력물을 원본과 문장 단위로 직접 대조해야 합니다. 원래 의도했던 의미가 변형되었거나 AI가 임의로 추가한 전문용어가 포함되었는지를 확인합니다.
- 참고문헌을 교차 검증: AI가 텍스트를 수정하는 과정에서 임의로 학자 이름이나 존재하지 않는 가짜 문헌을 삽입하였는지 확인해야 합니다. 논문이름과 저자, 학술지명, 페이지 등의 정보가 학술 데이터베이스에 존재하는지를 체크합니다.
- 최종 논문에서 저자성(authorship)을 확립: 논문의 소유권과 지식 구성의 책임이 연구자 자신에게 있음을 스스로 확립해야 합니다.
| 가상 사례: 교육공학 박사과정 학생의 영문 초록 개선 과정 (상황과 진단) 교육공학을 전공하는 박사과정 학생 A씨는 국문으로 쓴 학위논문의 초록을 영어로 번역하기 위해 생성형 AI에 원문을 입력하고 “영어로 다시 써줘”라고 지시했습니다. AI는 A씨가 의도한 ‘상호작용성’의 개념을 서로 다른 교육학 용어로 변형하였고, 글의 구조가 기계적으로 변형되어 있었습니다. (절차의 적용) A씨 절차에 따라 AI의 역할을 제한하였습니다. 예를 들어서, AI가 번역한 텍스트를 논문에 그대로 옮기지 않고 국문 초록의 원문과 서로 대조해서 의미가 왜곡된 부분을 복구하였습니다. (적용 후) 의미의 변형을 방지하며 영문 문법의 오류만을 교정하였습니다. 결국 A씨는 인식론적인 손실이 없이 자신의 ‘저자성’을 유지한 최종 영문 초록을 완성할 수 있었습니다. (본 사례는 프라임 컨설팅의 컨설팅 경험을 바탕으로 재구성한 가상의 시나리오입니다.) |
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 지도교수가 제가 작성한 영문의 표현이 어색하다며 AI로 윤문하라고 지시했는데, 이것도 AI-기아리즘인가요?
A. 연구자가 직접 작성한 논문의 문법이나 어색한 표현을 다듬는 목적으로 AI를 사용하는 행위는 AI-기아리즘에 속하지 않습니다. 텍스트의 논리와 내용을 누가 구성했느냐에 판단할 수 있습니다. 만약 연구자가 논문을 직접 작성하였다면 AI를 활용한 윤문 작업은 학계에서 허용이 가능한 보조로 인식됩니다(Tang, 2025).
Q. 국문으로 학위논문을 쓸 때 아이디어를 얻기 위해 AI와 토론하는 행위도 문제가 되나요?
A. 아이디어 브레인스토밍을 위해 AI와 토론하는 행위 자체는 학술적인 부정행위로 간주하기 어렵습니다. 다만, 토론 과정에서 AI가 제시한 문장이나 주장을 그대로 논문에 복사하여 붙인다면, 이는 연구자의 인지적 오프로딩(Gerlich, 2025)을 유발하고, 표절로 판정합니다.
Q. 논문을 투고할 때에 타겟 학술지에 AI 사용 여부를 어떻게 공개해야 하나요?
A. 대부분의 주요 국제 학술지는 생성형 AI의 허용 범위를 ‘문법 및 언어 교정’으로 제한합니다. 따라서 Methods (또는 Research Methodologies) 챕터에서의 마지막 영역이나 Acknowledgments에 “원고의 영문 교정을 위해 ChatGPT를 제한적으로 사용하였으며, 모든 내용의 책임은 저자에게 있다“는 내용을 구체적으로 서술해야 합니다.
Q. AI 탐지기가 제가 직접 작성한 논문을 AI가 쓴 것으로 잘못 판정하면 어떻게 방어해야 하나요?
A. AI 탐지기는 비영어권 연구자의 규칙적인 문장을 AI로 잘못 판정하는 경향을 나타냅니다. 이를 방어하기 위해서는 연구 노트, 논문의 초기 버전, 그리고 문헌 고찰을 위해 직접 정리한 엑셀 파일 등 인간이 직접 연구를 전개하였다는 과정적인 증거를 제출할 수 있도록 준비해야 합니다.
결론
비영어권 박사과정생에게 생성형 AI는 유용한 도구임이 분명하지만, 텍스트 생성을 AI에게 위임하는 행위는 결국 AI-기아리즘으로 연결됩니다. Hoomanfard & Shamsi(2025)의 연구가 입증하듯이, 다수의 비영어권 연구자가 AI에게 의존도를 높이고 있으며, 이는 필연적으로 연구 역량의 감소를 이어지게 됩니다.
이 현상의 기저에는 인지적 오프로딩과 AI에 대한 권위의 인식이 존재합니다. 글쓰기를 통해 논리를 다듬고 지식을 구성해야 할 인지적 과정을 외부 도구에 전가한다면 비판적 사고의 훼손이라는 손실이 발생할 수 밖에 없습니다.
따라서 연구자는 논문을 작성하는 과정에서 AI를 문법 교정과 같은 보조 도구로 한정해서 사용해야 합니다.
