논문 1천500만개 중 13.5% LLM 흔적…한국·중국 등 비영어권 높아
논문 작성 LLM 이용 증가세…윤리 규제 등 학계 논의는 아직

인공지능 챗봇 (PG) [강민지 제작] 일러스트

(서울=연합뉴스) 조승한 기자 = 국내 연구자들이 지난해 발표한 생물의학 분야 논문 다섯 중 하나는 챗GPT와 같은 대형언어모델(LLM)의 도움을 받았다는 분석이 나왔다.

8일 과학기술계에 따르면 드미트리 코박 독일 튀빙겐대 박사 연구팀은 지난 15년간 생물의학 분야 논문 초록을 분석해 생성형 인공지능(AI)의 흔적을 찾은 연구 결과를 최근 국제학술지 '사이언스 어드밴시스'에 발표했다.

연구팀은 2010년부터 2024년까지 미국 국립의학도서관(NLM)의 논문 데이터베이스 '펍메드'에 등록된 생물의학 논문 초록 1천500만여 개를 분석해 LLM이 선호하는 단어의 비중을 살피는 방식으로 LLM 이용 여부를 살폈다.

그 결과 초록에 쓰인 2만6천657개 단어 중 'delves'(조사하다), 'underscores'(강조하다)와 같은 잘 쓰이지 않는 단어부터 'potential'(가능성) 'findings'(조사 결과) 등 LLM이 선호하는 단어 454개의 빈도가 2024년 급증한 것을 확인했다.

이런 단어를 토대로 LLM 이용량을 추정한 결과 2024년 기준 13.5%가 LLM을 이용해 초록을 작성한 것으로 보인다고 연구팀은 밝혔다.

국가별로는 영국과 호주 등 영어권 국가는 5% 정도였던 반면 한국과 중국, 대만은 20% 수준으로 높게 나타났다.

이에 대해 연구팀은 한국과 같은 비영어권 국가에서 LLM을 영문 교정 도구 등으로 실용적으로 사용하고 있을 가능성이 높고, 영어권 국가는 LLM 추천 문구를 다듬어 외형상 흔적이 덜 남을 수 있다고 분석했다.

학술지별로 보면 네이처, 사이언스, 셀 등 최상위 논문의 경우 7%, 네이처 자매지는 10% 정도로 낮았지만, 부실 의심 학술지 의혹을 받는 스위스 출판기업 'MDPI'의 논문은 21%까지 높아지는 등 이른바 학술지의 '질'이 높을수록 빈도가 줄어드는 것으로 나타났다.

국가와 학술지 간 교차점 중에는 MDPI 학술지 '센서스'에 실린 한국 논문 중 34%가 LLM을 사용한 것으로 나타나 높은 수치 중 하나로 기록됐다.

연구팀은 LLM이 생물의학 분야 논문에 준 영향이 코로나19 출현보다도 크다며 이런 추세를 볼 때 과학 논문에 LLM을 사용하는 데 대한 정책과 규정을 재평가할 필요가 있다고 결론지었다.

학계에서도 AI의 등장과 함께 논문 작성에 LLM을 이용하는 추세가 늘고 있지만 관련한 윤리 규제 등에 대한 논의는 아직 초기 단계다.

국제학술지 네이처가 연구자 5천229명을 대상으로 최근 설문 조사한 결과에 따르면 연구자 90%가 논문을 편집하거나 번역하는 데 생성형 AI를 사용하는 것을 용인할 수 있다고 답했지만, 55%는 AI 이용을 명시하거나 번역에 대한 확인이 필요하다고 답했다.

또 연구자 중 33%만 논문 초록에 AI를 쓰면 안 된다고 답했고, AI를 썼음을 명기하면 써도 된다는 연구자가 45%, 사용 가능하다는 연구자가 23%로 나타났다.

논문 본문 대신 논문을 요약하는 초록의 경우 AI를 허용 가능하다고 보는 비중이 서론이나 결론 등 논문 본문에 비해 높았다.

하지만 논문 작성에 실제로 AI를 써 봤다는 연구자는 28%에 불과해 아직은 이용을 꺼리는 분위기가 큰 상황이다.

shjo@yna.co.kr

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