(Estimated LLM usage for individual sections. Credit: arXiv (2026). DOI: 10.48550/arxiv.2608.10715)
AI는 지난 몇 년 간 우리 일상에 깊숙히 파고 들고 있습니다. 학술 부분에서도 예외가 아닌데, 각종 데이터 분석은 물론 논문 작성에서 AI 활용이 크게 늘어났습니다. 특히 최근에는 AI 영문 교정 시스템이 널리 사용되고 있습니다. OpenAI는 2022년 11월 ChatGPT를 출시했고, 1년 만에 학술 논문 작성 분야에서의 활용이 급증했습니다. 영어가 모국어가 아닌 많은 학생과 학자들에게 LLM은 오랫동안 존재해 온 언어 장벽을 허무는 데 도움을 주는 도구가 되었습니다.
하지만 개별 논문에서 AI가 얼마나 사용되었는지를 알아내긴 쉽지 않습니다. 대신 독일 튀빙겐 대학의 레나 홀쯔바르트(Lena Holzwarth)와 동료들은 ChatGPT와 같은 AI 도구가 인간보다 훨씬 더 자주 사용하는 350개 이상의 단어를 추적하여 학술 논문 작성에서 LLM 사용률을 추정했습니다.
연구팀이 110만 건의 영어 생의학 연구 논문을 검토한 결과, 2025년까지 공개 접근 논문의 거의 90%에서 AI를 활용한 작성 또는 편집 흔적이 발견되었습니다. AI 사용의 가장 강력한 징후는 토론 부분에서 약 78%로 나타났으며, 방법론 부분에서는 54%에서만 AI가 사용된 것으로 나타났습니다. 이 연구 결과는 논문 사전 공개 서버인 arXiv 에 게시되었습니다.
이런 경향은 특히 영어를 모국어로 쓰지 않는 경우 두드러지게 나타났는데, AI 영문 교정 시스템, 그리고 그냥 AI 챗봇에게 글의 흐름이나 논리 구조를 개선하도록 하는 방법을 통해 사용하는 경우가 흔하기 때문일 것입니다. 하지만 이에 대해 우려도 존재합니다. AI 모델은 사실을 왜곡하거나 허위 정보를 제시하는 경우가 빈번하며 종종 오류를 초래하고 심지어 학문적 부정행위로 이어질 수도 있습니다. 단순 영문 교정만 의뢰하는 경우에는 크게 문제되지 않을 수 있지만, 아예 상당 부분을 생성하는 경우에는 이런 문제가 발생할 가능성이 존재합니다. 앞서 소개한 생성형 레퍼런스가 대표적인 사례입니다.
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연구팀은 PubMed Central(PMC)에서 2017년부터 2025년까지 출판된 1,194,287편의 영어 생의학 논문을 분석해 이 가운데 AI가 자주 사용하는 delves, exacerbating, invaluable과 같은 379개의 핵심 단어를 텍스트 내에서 추적했습니다. 그리고 ChatGPT 도입 이전 시대(2018~2022년)와 도입 이후 시대(2023~2025년)에 이 379개 단어를 얼마나 자주 사용했는지 비교했습니다.
그런 다음 세 가지 매개변수, 즉 마커 단어의 실제 사용 빈도, 인간의 예상 사용 빈도, 그리고 AI의 해당 단어 사용률을 기반으로 수학적 공식을 개발했습니다. 연구팀은 인공지능이 작성한 비율을 정확히 알고 있는 10만 개의 가상 논문에 해당 공식을 적용하여 검증했습니다. 그 결과는 알려진 인공지능 사용률과 오차 범위가 2% 미만으로 매우 유사했습니다.
실제 연구 논문에 적용하여 테스트한 결과, AI의 도움을 받아 작성 또는 편집된 것으로 보이는 논문의 비율은 2023년 19%에서 2024년 52%로, 2025년에는 77%로 급증한 것으로 나타났습니다. 논문의 68%는 초록에서, 63%는 서론에서, 58%는 결과에서, 그리고 54%는 방법론 부분에서 AI를 활용했습니다.
특히 한국, 중국, 대만 등 영어가 모국어가 아닌 국가에서 나온 연구에서는 2025년 인공지능 지원 활용률이 80%를 넘어서며 가장 높은 순위를 기록한 반면, 영국과 미국 같은 영어 모국어 사용 국가들은 훨씬 낮은 활용률을 보였다. 아무튼 이번 결과는 인공지능 지원이 이제 학술 논문 작성에 필수적인 요소가 되었으며, 이를 완전히 피하는 것이 해결책이 될 가능성은 낮다는 점을 보여주고 있습니다.
따라서 안전하고 윤리적인 AI 논문 작성에 대한 기준 마련과 합의가 필요한 시점입니다. 단순 영문 교정은 크게 논란이 되지 않겠지만, 인용할 참고 문헌을 AI로 검색할 경우 반드시 저자가 확인해서 실제 내용과 일치하고 존재하는 연구인지 검증하는 것이 대표적 사례일 것입니다.
참고
Lena Holzwarth et al, Most biomedical publications show signs of LLM-assisted writing, arXiv (2026). DOI: 10.48550/arxiv.2608.10715
Journal information: arXiv
https://phys.org/news/2026-08-marker-words-sharp-ai-biomedical.html
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