AI로 논문 쓸 때 가장 위험한 함정, 가짜 인용과 참고문헌의 실체

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논문작성에서 생성형 AI는 시간을 아껴주는 고마운 존재처럼 느껴집니다. 실제로 많은 대학원생과 연구자가 Chat GPT와 같은 AI 툴을 활용해 문헌 검토나 이론적 배경 작성에 도움을 받고 있습니다. 그러나 학위와 연구자 경력 전체를 위협할 수 있는 심각한 위험이 도사리고 있습니다.

 

형식은 완벽한데, 실제로는 존재하지 않는 논문들

요즘 논문을 보다 보면, AI가 작성한 것으로 의심되는 논문들이 많습니다. 이론 설명과 함께 제시된 다수의 인용 문헌이 형식상으로는 완벽했습니다. 저자명, 논문 제목, 학술지명, 권·호·페이지 번호까지 APA나 Chicago 스타일에 맞게 정확히 기재되어 있었습니다.

문제는 이 참고문헌들을 KCI, Scopus, Google Scholar 등 주요 학술 데이터베이스에서 검색했을 때 어디에도 존재하지 않았다는 점입니다. 투고일 2025년 2월, 게재일 4월인 한 논문에서는 한 페이지가 넘는 분량의 본문에 걸쳐 인용된 문헌 상당수가 실제로 존재하지 않았습니다. 이것은 단순한 실수로 보기 어렵습니다. AI가 생성한 허위 문헌을 검증 없이 그대로 사용했을 가능성이 커 보입니다.

 

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AI 환각(Hallucination) 현상이란 무엇인가?

환각(Hallucination)이라는 용어는 크게 두 가지 분야에서 사용됩니다. 정신건강 분야에서는 실제로 존재하지 않는 것을 보거나 듣는 지각 이상 현상을 의미합니다. 반면 인공지능 분야에서의 환각은 전혀 다른 개념으로, AI 모델이 학습하지 않은 내용이나 사실이 아닌 정보를 마치 진실인 것처럼 자신 있게 생성하는 오류를 말합니다.

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AI 환각이 발생하는 원인은 크게 세 가지입니다.

1. 학습 데이터의 한계입니다. 특정 분야의 데이터가 부족하거나 편향된 경우 AI는 빈 공간을 그럴듯한 내용으로 채우려 합니다.
2. 패턴의 잘못된 이해입니다. AI가 학습한 패턴을 과도하게 일반화하여 적용하면서 실제와 다른 정보를 생성합니다.
3. 추측을 장려하는 구조적 특성입니다. 대부분의 생성형 AI는 모른다고 답하기보다 그럴듯하게 추측하도록 설계되어 있습니다.

AI 환각의 대표적인 예가 존재하지 않는 논문, 사건, 인물을 사실처럼 설명하는 경우입니다. 챗봇이 자신 있는 어조로 허위 정보를 제시하기 때문에 사용자는 이를 사실로 받아들이기 쉽습니다.

 

AI가 가짜 참고문헌을 만드는 메커니즘

생성형 AI는 실제 학술 데이터베이스에 실시간으로 접속해서 논문의 존재 여부를 확인하지 않습니다. 대신 학습된 패턴을 기반으로 그럴듯해 보이는 정보를 생성합니다.

AI가 제시하는 인용은 대체로 다음과 같은 유형에 해당합니다.

• 기존에 학습한 문헌 정보의 일부를 조합해 실제로 없는 가짜 인용을 만듦
• 실존하지 않는 저널명이나 권·호·페이지 번호를 생성
• 유사한 연구 주제를 바탕으로 있을 법한 참고문헌을 추론해서 제시

AI가 생성한 참고문헌은 형식적으로는 완벽하지만, 그 실체가 허구일 가능성이 매우 큽니다.

 

절대 해서는 안 되는 AI 활용 요청

다음과 같은 요청은 연구윤리 위반으로 직결될 수 있어 매우 위험합니다.

“이 문단 내용에 맞는 선행연구와 인용문을 찾아서 넣어줘”라는 요청은 AI가 내용에 맞춰 존재하지 않는 문헌을 창작하게 만듭니다.

“참고문헌을 APA 스타일로 정리해줘”라는 요청 역시 형식만 완벽한 가짜 문헌 목록을 생성할 가능성이 큽니다.

AI는 형식적 완성도는 높지만, 그 안의 실체는 검증되지 않았다는 사실을 반드시 기억해야 합니다.

 

연쇄적 피해, 가짜 인용의 확산

문제가 심각한 이유는 학술 생태계 전체에 연쇄적 피해를 일으킬 수 있기 때문입니다. 허위 문헌이 포함된 논문이 학술지에 게재되면, 이를 신뢰한 다른 연구자들이 해당 논문을 다시 인용하게 됩니다. 존재하지 않는 연구가 마치 실재하는 것처럼 학계에 퍼져나가는 것입니다.

한 번 학술 데이터베이스에 등록된 허위 정보는 추적하고 바로잡기가 매우 어렵습니다. 단순히 한 연구자의 신뢰도 문제를 넘어, 학문의 신뢰성 자체가 훼손되는 심각한 사회적 문제로 이어집니다.

AI 인용과 참고문헌의 연쇄적 피해 ​

AI 활용의 핵심 원칙​

학술논문에서 AI를 활용할 때는 반드시 지켜야 할 윤리적 기준이 있습니다.

투명한 공개

국내외 주요 학술지들은 AI 도구를 어떤 범위에서 사용했는지 논문에 명시하도록 요구하고 있습니다. 초안 구성에 활용했는지, 문장 다듬기에만 사용했는지를 구체적으로 밝혀야 합니다. 이를 숨기고 제출했다가 나중에 발각될 경우, 논문 철회는 물론 연구자로서의 신뢰를 잃게 됩니다.

저작권과 데이터 프라이버시 준수

설문 응답 데이터나 인터뷰 내용 등 민감한 연구 자료를 AI 모델에 입력하기 전, 해당 서비스의 데이터 처리 방침을 반드시 확인하세요. 일부 AI 서비스는 입력된 정보를 학습에 활용하기도 합니다. 가능하다면 데이터 수집 기능이 비활성화된 환경에서 작업하는 것이 안전합니다.

AI의 장단점을 정확히 이해하고 비판적으로 활용

단순히 AI가 편리하다는 인식에 그치지 않고, 어떤 맥락에서 어떻게 활용하는 것이 적절한지 스스로 판단할 수 있어야 합니다. 모든 인용 문헌은 학술 데이터베이스에서 실제 존재 여부를 확인하고, 원문을 직접 확보한 후에만 논문에 포함해야 합니다.

 

AI 시대, 연구 윤리의 새로운 기준

논문작성에서 AI는 이미 선택이 아니라 현실입니다. 그러나 편리함을 이유로 검증을 포기하는 순간, 논문은 학술 성과가 아니라 위험 요소가 됩니다. 허위인용과 가짜 참고문헌은 단 한 번의 발견만으로도 연구자의 신뢰를 무너뜨릴 수 있습니다.

핵심은 AI를 쓰느냐 마느냐가 아닙니다. 진짜 중요한 질문은 어디까지, 어떻게, 누가 책임지는가입니다. 이 질문에 명확히 답할 수 있을 때, 비로소 윤리적인 AI 활용이라 할 수 있습니다.

 

바쁜 생활 속에서 학위든 학술지든 논문을 완성하는 것은 분명 도전적인 일입니다. 하지만 편리함을 위해 학문적 정직성을 포기하는 순간, 그동안의 노력이 모두 물거품이 될 수 있습니다. 체계적인 문헌 검토와 정확한 인용, 신뢰할 수 있는 참고문헌 구성은 AI가 대신해줄 수 없는 영역입니다.

 

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