AI 탐지기와 학위논문 감별 시스템의 통합 방향

대학과 학술기관에서 사용되는 학위논문 감별 시스템은 일반적으로 표절 탐지기 기반의 기술을 중심으로 구성되어 있다. 대표적으로 Turnitin, CopyKiller, iThenticate 등은 데이터베이스에 축적된 기존 논문, 출판물, 웹 콘텐츠와의 유사도를 분석해 중복률과 유사도 지수를 산출한다. 이 시스템은 ‘무단 인용’이나 ‘출처 누락’ 같은 전통적인 표절 행위를 식별하는 데 효과적이며, 지금까지는 논문 진위 여부를 판별하는 주요 기술로 기능해왔다. 그러나 생성형 AI의 등장 이후, 단순히 기존 문장을 가져오지 않더라도 전혀 새로운 문장 구조와 표현으로 된 AI 생성 글이 등장하면서 기존 표절 탐지 시스템만으로는 진정한 ‘창작성 판별’이 어려워졌다. 이에 따라 AI 탐지기가 주목받기 시작했지만, AI 탐지기는 기존 자료와의 일치성을 확인하는 것이 아니라 ‘해당 문장이 인간의 창작인지, AI가 만든 것인지’를 퍼플렉서티, 문맥 예측 등 확률 기반 모델로 판단한다. 두 시스템은 분석 목적, 사용 데이터, 알고리즘 구조가 완전히 다르며, 따라서 학위논문 검증에 있어서는 각각의 기술을 독립적으로 사용하는 데 한계가 발생한다. 지금은 이 둘의 기능을 통합하여 더 정밀하고 균형 잡힌 감별 시스템을 구축해야 할 시점이다.

AI 탐지기와 학위논문 심사 시스템 통합의 필요성

AI 탐지기와 기존 학위논문 감별 시스템은 서로의 한계를 보완할 수 있다. 기존 표절 탐지기는 외부 자료의 복사 여부에 강점을 가지며, AI 탐지기는 생성 방식 자체를 분석할 수 있는 기능을 갖추고 있기 때문이다. 학위논문은 단순한 글쓰기 과제가 아니라, 연구자가 일정 기간에 걸쳐 독창적으로 수행한 연구 결과를 체계적으로 서술한 결과물이다. 그렇기 때문에, 표절 여부와 함께 창작의 진정성도 함께 판단하는 복합적 시스템이 요구된다. 현재 많은 대학에서는 표절률 15~20%를 기준으로 감점이나 재작성 조치를 취하고 있으나, AI로 생성된 문장은 표절률이 낮아도 창작성 의심이 높은 경우가 많다. 특히 GPT 기반 언어모델은 논리적 흐름이 자연스럽고, 인용이나 구조 또한 일정 수준 맞추는 것이 가능하기 때문에 표절 감지 시스템에서는 문제 없는 논문으로 분류되더라도, 실제로는 AI 비중이 높은 논문일 수 있다. 이러한 상황은 교육기관이 AI 탐지기를 도입하지 않고는 진정한 의미에서의 ‘자기 주도적 연구 결과’ 여부를 판단하기 어려워졌다는 것을 의미한다. 따라서 AI 탐지기와 기존 감별 시스템을 통합하여, 창작성 점수와 표절률을 함께 보여주는 하이브리드 평가 구조를 갖추는 것이 점차 필요해지고 있다.

AI 탐지기 기반 통합 시스템 구축을 위한 기술 조건

AI 탐지기와 학위논문 감별 시스템을 통합하려면 몇 가지 기술적, 구조적 조건이 충족되어야 한다. 첫째, 두 시스템의 결과값을 단일 분석 리포트 형태로 통합 제공할 수 있어야 한다. 예를 들어 “AI 생성 가능성 76%, 표절 유사도 14%”처럼 하나의 대시보드에서 AI 가능성과 기존 중복률을 함께 시각화해 보여주면 평가자와 학생 모두 결과를 직관적으로 이해할 수 있다. 둘째, 학위논문은 일반 리포트보다 훨씬 긴 분량과 복잡한 구조를 가지므로, 장문 분석에 최적화된 AI 탐지기가 필요하다. 현존하는 대부분의 AI 탐지기는 5,000자 내외의 짧은 글을 기준으로 점수를 산출하므로, 논문 전체 분석이 어려운 구조이다. 따라서 대용량 문서 분석이 가능한 엔진 개발이 우선되어야 한다. 셋째, 탐지기의 판단 기준이 명확히 공개되어야 한다. 학위논문과 같은 고위험 평가에서는 탐지기 결과에 따른 이의제기와 소명 기회가 보장되어야 하며, 그 전제는 판단 근거의 투명성이다. 넷째, 평가자의 보조 도구로 탐지기를 사용하는 것이지, 점수만으로 판단이 내려지지 않도록 시스템 설계를 조정해야 한다. 마지막으로, 학생이 스스로 자신의 논문을 점검하고, AI 개입 가능성이 높은 부분을 스스로 수정할 수 있도록 피드백 기능도 포함되어야 한다. 이러한 기술 기반이 마련된다면, AI 탐지기와 표절 감별 시스템의 융합은 보다 신뢰도 높은 학위논문 검증 체계를 만들어낼 수 있다.

AI 탐지기 통합 시스템의 교육적 효과와 운영 방향

AI 탐지기를 기존 감별 시스템과 통합하는 것은 단순히 기술 업그레이드가 아니라, 학위논문 교육의 방향을 바꾸는 계기가 될 수 있다. 탐지기가 도입되면 학생들은 단순히 ‘표절률 낮추기’에만 집중하던 기존 방식에서 벗어나, 창작의 진정성과 연구 과정의 정당성에 주목하게 된다. 예를 들어 AI 탐지기 결과가 높게 나왔을 경우, 단순 감점이 아니라 “왜 이 부분에서 AI로 의심받았는지”, “어떤 문장이 반복적이고 예측 가능한 패턴을 보였는지”에 대한 피드백을 제공받으면, 학생은 글쓰기 방식 자체를 개선할 수 있게 된다. 또한 대학은 AI 탐지기 통합 시스템을 통해 교육적 신호를 줄 수 있다. 논문은 단지 ‘글’이 아니라 ‘연구자의 사유와 노력의 결과’라는 메시지를 전달하고, 이를 기준으로 성실성과 창의성을 평가하게 되는 것이다. 더불어 교수자 역시 AI 탐지기의 점수만을 보고 판단하지 않고, 결과를 해석하고 지도하는 데 있어 책임을 질 수 있는 구조가 마련되어야 한다. 최종적으로는, 이 통합 시스템이 연구 윤리 교육과 연계되어, AI를 무조건 배제하거나 금지하는 것이 아닌, 적절한 활용과 인용 방법을 지도하는 도구로 활용되는 것이 가장 이상적인 방향이다. AI 탐지기는 연구 부정행위 단속을 위한 기술이 아니라, 정직한 연구 문화를 조성하는 촉매가 되어야 하며, 통합 시스템은 그러한 철학 위에서 설계되어야 한다.