A Third Transformation? Generative AI and Scholarly Publishing
학술 출판계에 부는 생성형 AI 변화의 바람
학술 출판계에서 생성형 AI(Generative AI)의 영향력이 급속도로 확대되고 있다. 이타카 S+R(Ithaka S+R)이 발표한 새로운 보고서에 따르면, 2023년 발표된 학술 논문의 약 1%가 대규모 언어모델(LLM)의 도움을 받아 작성된 것으로 추정된다. 주요 출판사들과 콘텐츠 제공업체들은 AI 기반 검색 및 발견 도구를 빠르게 개발하고 있으며, 내부 프로세스에도 생성형 AI를 적용하는 실험을 진행하고 있다.
보고서는 학술 출판이 편집 중심에서 서비스와 플랫폼 중심으로 장기적인 전환을 겪고 있다고 분석했다. 출판사들은 독자, 저자, 편집진의 워크플로우를 지원하기 위한 생성형 AI 서비스를 전략적으로 계획하고 있다. 특히 디지털사이언스(Digital Science)의 디멘션스 AI 어시스턴트(Dimensions AI Assistant)와 클래리베이트(Clarivate)의 웹 오브 사이언스 리서치 어시스턴트(Web of Science Research Assistant)와 같은 도구들이 요약 기능과 챗봇 스타일의 인터페이스를 통해 검색과 발견의 의미를 확장하고 있다.
AI가 가져올 두 가지 미래 시나리오
보고서는 12명의 학계 리더들과의 인터뷰를 통해 생성형 AI가 학술 출판계에 미칠 영향을 분석했다. 전문가들은 크게 두 가지 시나리오를 제시했다. 첫 번째는 생성형 AI가 출판 프로세스의 효율성을 높이지만 근본적인 구조나 목적은 변화시키지 않는 시나리오다. 두 번째는 생성형 AI가 기존의 디지털 전환을 뛰어넘는 혁신적인 변화를 가져오는 시나리오다. 이 두 시나리오는 상호 배타적이지 않으며, 학술 출판의 일부 영역에서는 점진적 변화가, 다른 영역에서는 파괴적 혁신이 일어날 가능성도 있다.
동료 심사 프로세스의 변화
전문가들은 생성형 AI가 동료 심사 프로세스를 크게 변화시킬 것으로 예측했다. AI는 잠재적 심사자 식별과 심사자, 편집자의 업무 부담을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만 동시에 AI의 정확성이 불안정하고 동료 심사의 핵심 가치인 전문가의 판단을 대체할 수 없다는 우려도 제기됐다. 많은 출판사들이 심사자들의 AI 사용을 제한하거나 금지하고 있으며, 일부는 “심사 보고서의 다듬기, 요약 또는 가벼운 편집”에만 제한적으로 AI 사용을 허용하고 있다.
학술 출판의 신뢰성 확보가 관건
전문가들은 생성형 AI 도입에 있어 가장 중요한 과제로 연구의 진실성과 신뢰성 확보를 꼽았다. 현재 LLM의 기반이 되는 콘텐츠의 품질이 학술 기록의 진실성을 보장하기에 충분히 신뢰할 만하지 않다는 것이다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 데이터 등 다양한 매체에서 부정확한 콘텐츠를 생성할 수 있어 지속적인 검증이 필요하다.
글로벌 접근성 향상과 새로운 비즈니스 모델
보고서는 생성형 AI가 학술 연구의 글로벌 접근성을 높일 것으로 전망했다. 영어가 모국어가 아닌 연구자들이 이미 학술 논문 작성에 생성형 AI를 활용하고 있으며, 이는 영어로 출판되는 저널에 대한 접근성을 높이는 데 기여하고 있다. 또한 AI 기반 자동 번역이 확대되면 주요 언어 사용자들이 전체 학술 기록에 접근할 수 있게 될 것으로 예상된다.
생성형 AI는 학술 출판 산업의 구조적 변화도 가져올 것으로 예상된다. 작은 출판사들은 AI 도입에 필요한 인적, 기술적 자본이 부족해 대형 출판사들과의 격차가 더욱 벌어질 수 있다. 특히 교정, 번역 서비스와 같은 특정 서비스 영역은 이미 상당한 타격을 받고 있으며, 이 분야의 제공업체들은 자신들의 가치 제안을 지키기 위해 생성형 AI 도구에 많은 투자를 하고 있다.
미래를 위한 권고사항
이타카 S+R 보고서는 생성형 AI 시대를 대비하기 위한 여러 권고사항을 제시했다. 우선 출판사들은 사용자들이 생성형 AI를 통해 학술 콘텐츠와 상호작용하는 새로운 방식에 적극적으로 대비해야 한다고 강조했다. 또한 연구 커뮤니티는 생성형 AI가 생성한 콘텐츠를 학술 결과물의 일부로 인정할지, 그리고 이를 어떻게 인용할 것인지에 대한 구체적인 합의를 도출할 필요가 있다고 지적했다. 더불어 출판사들과 기술 제공업체들은 상호 협력하여 동료 심사를 거친 콘텐츠를 LLM 내에서 명확히 식별할 수 있는 신뢰 마커를 구축해야 한다고 제안했다.
이타카 S+R의 이번 보고서는 생성형 AI가 학술 출판계에 가져올 변화를 종합적으로 분석하고, 업계가 직면한 도전과제와 기회를 제시했다는 점에서 의미가 있다. 보고서는 생성형 AI가 학술 출판의 효율성을 높이고 글로벌 접근성을 개선할 잠재력이 있지만, 동시에 연구의 진실성과 신뢰성 확보라는 중요한 과제도 안고 있다고 강조했다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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