“요즘은 AI가 다 해준다는데… 논문도 써주는 거 아냐?”
요즘 대학원생들 사이에서 한 번쯤은 들어본 말일 겁니다.
다양한 생성형 AI가 발전하면서 ‘논문도 AI에게 시키면 되지 않을까?’라는 유혹을 느끼기 쉬운 시대입니다.
하지만, 학위논문은 절대 그렇게 쉽게 써선 안 됩니다. 특히 국내 대학과 학회에서는 AI 도구를 무분별하게 사용한 논문에 대해 엄격한 제재를 가하고 있으며, 경우에 따라 표절, 연구윤리 위반으로 처리될 수 있습니다.
이번 글에서는 AI 논문작성의 위험성과 문제점,그리고 안전하게 AI를 활용하는 법, 그리고 퀵데이터가 어떻게 도움을 줄 수 있는지까지 차근차근 안내해드리겠습니다.
1. AI는 ‘출처 없는 조립식 정보’를 생성합니다
AI는 인터넷상의 방대한 자료를 학습해 문장을 생성합니다.하지만 출처가 불명확하고, 사실 여부를 검증할 수 없는 내용이 섞여 있는 경우가 많습니다. 특히 논문에서는 인용 기준이 엄격하기 때문에, AI가 만들어낸 문장을 그대로 사용하면 출처 표기가 불가능해 표절로 간주됩니다.
2. AI는 선행연구 구조를 이해하지 못합니다
논문은 단순히 정보를 나열하는 것이 아니라 선행연구 간의 관계를 정리하고, 나만의 가설과 분석틀을 도출해야 하는 구조화 작업이 필요합니다. 하지만 AI는 이러한 구조를 ‘표면적으로만’ 흉내낼 뿐, 연구설계의 논리 흐름을 제대로 구성해주지 못합니다.
결과적으로 논문 심사에서 허술한 설계로 인해 논문 탈락을 맞을 수 도 있습니다.
3. AI가 생성한 문장은 표절검사에서 높은 유사도를 기록할 수 있습니다
최근 표절검사 시스템들이 AI 생성 문장을 탐지하고 있으며, AI가 쓴 글도 “기계표절”로 분류되어 유사도 20~30% 이상 나오는 경우도 다수입니다. 이는 심사에서 ‘자기 글이 아닌 글’로 간주되어 탈락 사유가 됩니다. 즉, 빠르게 쓰고 싶어 선택한 AI가 오히려 논문 불합격을 불러오는 원인이 될 수 있습니다.
4. AI는 통계분석과 해석에 치명적인 오류를 냅니다
많은 분들이 “SPSS나 회귀분석도 물어보면 AI가 알려준다던데요?”라고 말씀하십니다. 하지만 AI는 데이터 없이 분석을 ‘가정’만 할 뿐, 실제 통계 데이터 해석 능력은 매우 낮습니다.
• 어떤 분석을 써야 하는지,
• 변수 간 관계는 어떤지,
• 결과 해석은 통계적으로 유의한지 등은
전문적인 통계 지식과 연구 목적에 따른 판단이 필요합니다.
AI는 이 부분에서 엉뚱한 조언을 하거나, 신뢰할 수 없는 해석을 제시할 수 있어 논문 전체의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
5. AI 사용 자체가 논문심사에서 감점 요인이 될 수 있습니다
많은 대학에서는 논문작성 시 ‘AI 사용 여부’를 체크하고 있으며, AI만으로 작성된 논문은 거절, 혹은 보완 지시를 내리는 경우가 많아지고 있습니다. 또한, 심사위원들이 문장의 흐름, 어투, 서술 방식을 통해 AI 사용 여부를 직관적으로 파악하는 경우도 많아지고 있습니다.
즉, 편하게 쓰려던 AI가 오히려 논문 제출 자체를 막을 수 있는 장애물이 되는 것이죠.
그럼에도 AI가 도움이 될 수 있는 부분은 있다?
그렇습니다. AI는 다음과 같은 방식으로 ‘참고용 도구’로는 유용하게 활용될 수 있습니다.
✔ 논문 주제 아이디어 탐색
✔ 문장 초안 구성 시 구조 확인
✔ 영어 문장 간단한 교정
✔ 질문 정리나 요약 시 보조 도구로 활용
하지만 어디까지나 부가적인 참고 용도로 사용해야지, 논문의 ‘핵심 구성’에 사용되어서는 안 됩니다.
논문은 단순한 글쓰기가 아닙니다. 연구자의 정체성을 담는 과정이며, 졸업이라는 목표를 완성하는 여정입니다.
AI의 도움은 일부 받을 수 있지만, 핵심은 나만의 논리와 연구 설계입니다.
퀵데이터는 어떻게 도와드리나요?
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