기본 콘텐츠로 건너뛰기

AI 오용으로 늘어나는 가짜 인용 - 과학 논문 인용 시 주의


 (The image demonstrates the monthly rate of fake citations per 10,000 papers in PubMed Central, January 2023 to February 2026. The fabrication rate remained stable at approximately four citations per 10,000 papers throughout 2023. Beginning in mid-2024, the rate rose sharply, reaching approximately 57 per 10,000 by early 2026. Each data point represents one calendar month. The open symbol indicates the final data point (January 1 to February 18, 2026), which represents an incomplete observation period. Credit: Topaz et al., 2026, The Lancet)

​

​

최근 논문 작성에서 인공지능의 도움이 커지면서 연구 생산성을 높이고 시간이 많이 드는 단순 작업을 대신해주는 긍정적인 기능도 있은 반면 연구 정확도가 떨어지는 저품질 논문이 양산되는 문제가 대두되고 있습니다. 또 AI의 문제점 가운데 하나는 확률적으로 단어를 생성하다보니 존재하지 않는 논문을 있는 것처럼 제시하는 경우입니다. 따라서 AI를 이용해서 연구의 내용을 뒷받침하는 참고 문헌을 찾을 경우 반드시 확인이 필요합니다. 하지만 일부 연구자들은 그렇게 하지 않은 경우가 있는 것으로 나타났습니다.

​

컬럼비아 대학교 간호대학 및 데이터 과학 연구소의 부교수 막심 토파즈 박사 (Maxim Topaz, Ph.D., associate professor at Columbia University's School of Nursing and Data Science Institute) 연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 동료 평가를 거친 의학 논문 약 3,000편이 과학 데이터베이스에 존재하지 않는 허위 인용이 포함하고 있다는 사실을 발견했습니다. 이번 결과는 AI 사용이 증가함에 따라 학술 출판 분야에서 나타나는 우려스러운 추세를 보여줍니다.

​

연구팀은 분석을 위해 인공지능을 활용한 자동 검증 시스템을 개발하여 2023년 1월 1일부터 2026년 2월 18일까지 PubMed Central 오픈 액세스에 게시된 250만 편의 논문을 스캔했습니다. 그 결과 9,710만 건의 검증된 참고 문헌 중에서 2,810편의 논문에 걸쳐 4,046건의 가짜 인용이 발견되었습니다. 이러한 가짜 인용 비율은 2023년 이후 12배 이상 증가했으며, 특히 인공지능 기반 논문 작성 도구의 등장과 맞물려 2024년 중반부터 급격한 증가세를 보였습니다. (그래프 참조) 심지어 어떤 논문은 30개 참고 문헌 중 18개가 존재하지 않았습니다.

​

이는 AI로 참고 문헌을 찾으면서 실제 존재하는 문헌인지 검증하지 않았다는 이야기인데, 사실 이 부분이 좀 충격적이긴 합니다. AI에게 검색을 시킬 순 있지만, 내용이 맞는지 당연히 검증을 해야 하거든요. 실제로 AI에게 시켜보면 존재하지 않는 논문을 제시하거나 혹은 내용과 맞지 않는 인용을 하기도 합니다. 앞서 제가 만든 영상에서도 실제 사례를 보여드리기도 했습니다.

​


​


​

(영상)

​

하지만 일부에서는 AI를 악용해서 논문의 상당 부분을 생성해서 작성한 후 검증 없이 투고하는 일도 발생하는 것으로 보입니다. AI의 도움을 받아 글쓰기를 하거나 영문을 교정하고 문헌을 검색하더라도 반드시 저자가 내용을 검증해서 정확한 사실을 전달하는 것이 연구자의 기본 소양이라는 점을 생각하면 우려스럽습니다. 물론 이런 사례가 극히 일부에 지나지 않긴 하겠지만, 그래도 이를 검증할 시스템을 두는 것이 좋을 것으로 보입니다.

​

아무튼 참고 문헌 검증 역시 AI로 자동화할 수 있는 부분이라는 점 (연구자들도 이 목적의 AI 사용) 이라는 점이 아이러니 합니다.

​

참고

​

​

https://phys.org/news/2026-05-peer-medical-papers-fake-citations.html

​

Maxim Topaz et al, Fabricated citations: an audit across 2·5 million biomedical papers, The Lancet (2026). DOI: 10.1016/s0140-6736(26)00603-3

​

Howard Bauchner et al, Fabricated references: a new threat to editorial integrity, The Lancet (2026). DOI: 10.1016/s0140-6736(26)00798-1

라벨:

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

중등도 코로나 19 환자에서 제한적인 효과만을 확인한 렘데시비르

   현재 렘데시비르는 인공 호흡기 치료가 필요한 환자 등 중증 코로나 19 환자의 치료제로 사용되고 있습니다. 다만 공급이 부족해서 갑자가 중증 코로나 19 환자가 늘어날 경우 수급 문제가 불거질 수밖에 없습니다. 따라서 이를 중등도 코로나 19 환자 (경증이나 무증상은 당연히 치료가 필요없거나 대증 요법 정도) 사용한다는 것은 지금 당장에 급한 연구는 아니지만, 나중에 수급량이 많아지고 가격이 낮아질 때를 생각하면 의미 있는 연구 결과입니다.   렘데시비르 제조사인 길리어드 사이언스의 다아애나 브레이너드 박사 ( Dr. Diana Brainard of Gilead Sciences )는 병원에 입원이 필요했던 중등도 코로나 19 환자 584명을 렘데시비르 5일, 10일 투여 실험군과 위약을 투여한 대조군으로 나눠 임상 경과, 사망 등 중요한 합병증 발생 등에서 차이를 보이는지 조사했습니다. 연구 대상자의 40% 이상은 당뇨 같은 만성 질환이 있었으며 평균 연령은 57세였습니다.   연구 결과 대조군의 2%, 5일 투여군의 2%, 10일 투여군의 1%가 사망했으나 사망자 수가 4명, 3명, 2명 정도로 통계적 차이를 판단하기에는 사망자 수가 적어 결론을 내리기 어려웠습니다. 연구팀은 5일 투여군에서 임상 경과가 다소 호전되는 것을 판단했으나 10일 투여군에서는 통계적 차이를 검증할 수 없었습니다. 결론적으로 말해 중등도 코로나 19 환자에서 렘데시비르 투여는 확실한 임상적 이득이 없었습니다.     5일 투여량만 해도 가격이 3120달러라는 점을 감안할 때 중등도 환자에서 렘데시비르 투여는 설령 공급이 원활하다고 해도 적절한 치료법이 아닌 것으로 판단됩니다. 더구나 지금처럼 공급이 불안해 중증 환자 투여 물량 확보가 아쉬운 상황에서는 말할 것도 없습니다.  이번 연구는 렘데시비르보다 효과가 뛰어나면서 저렴한 차세대 항바이러스 치료제의 필요성을 다시 보여준 것으로 생각됩니다....
댓글 쓰기
자세한 내용 보기

178Tb/s - 광섬유 통신 신기록 수립

  ( Lidia Galdino, lead researcher on the study. Credit: James Tye / UCL )  현재 가정에 들어오는 초고속 광통신은 10Gb/s 정도가 가장 빠른 편입니다. 그러나 사실 광섬유를 통해서 보낼 수 있는 정보량은 이것보다 훨씬 많습니다. 현재 개발 중인 기술 가운데서는 이미 1Tb/s 이상이 속도를 지닌 것들이 많아 미래에는 테라 인터넷 시대가 가능할 것으로 예상됩니다. 그런 가운데 영국 유니버시티 칼리지 런던 (UCL)의 리디아 갈디노( Lidia Galdino )가 이끄는 연구팀이 178Tb/s라는 신기록을 세웠다는 소식입니다.   광섬유 통신을 위한 주파수는 4.5THz까지 높일 수 있습니다. 최근에 개발된 신기술은 9THz 벽도 돌파했습니다. 그러나 연구팀은 16.8THz라는 새로운 영역에 도달했습니다. 주파수가 높을 수록 더 많은 정보를 전송할 수 있습니다. 하지만 16.8THz의 주파수로도 178Tb/s의 데이터 전송 속도는 사실 불가능합니다. 연구팀은  Geometric Shaping (GS) 방식으로 레이저 신호의 페이즈, 밝기, 편광 수준을 조절해 여러 신호가 서로 간섭 없이 전달되게 만들어 이런 신기록을 수립했습니다.   물론 새로운 기술이 항상 그렇듯이 바로 상용화가 가능한 것은 아닙니다. 특히 광섬유는 장거리 정보 전송이 가능해야 할 뿐 아니라 오류 없이 장시간 작동이 가능해야 합니다. 자꾸 에러가 생기거나 고장난다면 아무리 속도가 빨라도 무용지물입니다. 이 단계를 극복하고 경제성까지 갖춰 실용화 되는 경우는 사실 소수에 지나지 않습니다.   하지만 경쟁적으로 Tb 급 대역폭을 지닌 광통신 기술이 개발되고 있어 테라바이트 급 정보도 순식간에 전송할 수 있는 시대가 올 것은 분명합니다. 과거 전화선을 이용한 56K 모뎀에서 지금의 광섬유 기반 초고속 인터넷이 온 것처럼 속도는 계속 빨라질 수밖에 없기 때문입니다...
댓글 쓰기
자세한 내용 보기

코로나 19 감염 위험성이 큰 동물은?

  ( A new genomic study ranks the potential of the SARS-CoV-2 spike protein to bind to the ACE2 receptor site in 410 vertebrate animals. Old World primates and great apes, which have identical amino acids at the binding site as humans, are predicted to have a very high propensity for binding ACE2 and are likely susceptible to SARS-CoV-2 infection. Credit: Matt Verdolivo/UC Davis )    코로나 19를 일으키는  SARS-CoV-2는 사스 및 메르스와 마찬가지로 박쥐를 자연 숙주로 삼는 베타 코로나바이러스 계통입니다. 따라서 본래 박쥐에 살던 바이러스가 중간 단계를 거쳐 사람으로 넘어온 것으로 추정됩니다. 그런데 이 이야기는 SARS-CoV-2 역시 사람에만 감염되는 것이 아니라 종을 넘어 다른 포유류나 조류, 혹은 척추동물에 감염될 수 있음을 시사합니다. 코로나 바이러스가 침투하는 경로인 ACE2 수용체는 다른 척추동물에서도 볼 수 있기 때문입니다. 다만 SARS-CoV-2와 ACE2 수용체의 결합 수준은 동물마다 큰 차이가 있어 감염 위험도는 모두 다를 수밖에 없습니다.   캘리포니아 대학 데이비스 캠퍼스 (UC Davis)의 조안나 다마스 (Joana Damas)와 그 동료들은 410종의 척추동물에서 ACE2 수용체 유전자를 조사해 코로나 19 감염 위험도를 조사했습니다. 연구팀에 따르면 ACE2 수용체 전체가 아니라 25개의 아미노산 배열이 특히 결합력에 큰 영향을 미쳐 감염 가능성을 결정합니다.   연구 결과 쉽게 예상할 수 있듯이 사람과 가까운 침팬치, 고릴라, 보노보...
댓글 쓰기
자세한 내용 보기