AI 탐지기 도입이 학문적 불신을 확산시킬 수 있는가

AI 탐지기는 최근 대학과 학술지, 교육 기관 등에서 빠르게 확산되고 있으며, 학문적 부정행위 예방과 공정성 강화를 위한 핵심 도구로 인식되고 있다. 특별히 생성형 AI 도구의 범용화로 인해 논문, 과제, 보고서 등 학문적 텍스트의 출처와 진정성을 판별하는 수단으로서 탐지기의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 AI 탐지기의 전면적 도입은 동시에 새로운 불신의 구조를 만들어내고 있다. 과거에는 글의 창작성 여부를 교수자나 심사위원이 인간적 판단으로 해석했다면, 이제는 통계 기반 알고리즘이 텍스트의 진위를 결정하는 기준으로 작용하고 있고, 이로 인해 학생과 교수 간, 연구자와 편집자 간의 신뢰가 기술 결과에 의해 좌우되는 일이 발생하고 있다. 실제로는 정당하게 작성한 문서임에도 AI 탐지기에 의해 작성 주체가 의심되거나, 명확한 증거 없이 감점과 반려가 이루어지는 사례가 늘고 있다. AI 탐지기의 기술적 한계가 신뢰보다는 의심을 확대하고, 학문 공동체의 기본 전제인 ‘정직함’과 ‘창의성’을 기술 결과에 의해 침해받는 환경이 조성되고 있는 것이다.

AI 탐지기 중심 판단 구조가 만드는 불균형적 신뢰

AI 탐지기의 도입이 공정성 제고라는 목적 아래 이루어졌지만, 실제로는 신뢰를 재구성하기보다는 불균형한 권력 구조를 강화하고 있다는 비판도 존재한다. 교육기관에서 탐지기 결과를 절대적 기준으로 삼을 경우, 교수자나 평가자가 결과에 의문을 제기하기보다 감지 수치를 그대로 수용하는 경향이 발생한다. 이로 인해 교육 현장에서는 AI 탐지기의 판단이 인간 판단보다 우선시되는 역전 현상이 벌어지며, 학생들은 자신이 쓴 글임을 증명해야 하는 ‘의심받는 주체’로 전락하게 된다. 기존에는 창작 과정에서의 실수나 관행적 문장 사용 등이 교육적으로 지도되었으나, 탐지기의 이진적 판단은 그런 맥락을 전혀 고려하지 못하고 있다. 게다가 탐지기 알고리즘은 일반적으로 영어 기반으로 설계되어 있어, 한국어 텍스트에서는 더욱 높은 오탐률을 보이고 있다는 점도 불공정성의 주요 원인 중 하나로 볼 수 있다. 인간의 사고방식과 표현 특성이 반영되지 않은 채, 기계가 판단을 내리고 그 판단이 곧 규칙이 되는 현재의 시스템은 학습자 중심의 교육 철학과 충돌한다. 결과적으로 AI 탐지기는 불완전한 정보에 기반해 신뢰를 허물고, 교육적 대화 대신 기계적 처분을 촉진하는 도구로 기능할 수 있다.

AI 탐지기로 인해 발생하는 학문 공동체 내부의 갈등

AI 탐지기의 오남용은 단순한 기술 문제를 넘어 학문 공동체 내부의 구조적 갈등을 유발하고 있다. 가장 직접적인 충돌은 교수와 학생 간 신뢰관계의 붕괴라고 볼 수 있다. 교수는 탐지기 결과를 통해 AI 사용 여부를 의심하지만, 학생은 스스로 작성한 글임에도 설명 기회를 충분히 보장받지 못한 채 감점이나 불이익을 받게된다. 이로 인해 교육 현장은 방어적 글쓰기, 위축된 표현, 창의성 회피 등의 부작용으로 이어진다. 또 연구자들 사이에서도 문제는 발생한다. 학술지에 투고한 논문이 AI 탐지기에서 높은 확률로 감지되어 심사 자체에서 제외되거나, 출판이 보류되는 경우가 점차 늘고 있다. 이처럼 기술이 학문적 내용 이전에 진위 여부를 판단하는 검열 장치처럼 작동하면서, 연구자들은 AI 탐지기 기준에 맞추기 위한 글쓰기 전략을 개발하게 되고, 이는 본질적으로 학문적 자유와 표현의 다양성을 위축시키는 원인이 된다. 동시에 탐지기의 기술적 한계에 대한 비판은 편집자나 관리자에게 잘 전달되지 않는 경우가 많고, 문제 제기 자체가 제도적으로 어려운 구조를 갖고 있다. 결과적으로 AI 탐지기는 학문적 규범을 강화하기보다는, 보이지 않는 통제 장치로 작동하면서 학문 내부의 신뢰 균열을 심화시키고 있다.

AI 탐지기의 올바른 활용을 위한 기준과 제도 설계

AI 탐지기의 도입이 학문 불신을 확산시키지 않기 위해서는 기술의 목적과 한계를 명확히 인식하고, 교육 및 연구 현장에서의 활용 가이드라인을 구체화해야 한다. 첫째, 탐지기는 판단 보조 수단으로 활용되어야 하며, 최종 판단은 인간 전문가의 다면적 해석에 따라 이루어져야 한다. 둘째, 탐지기의 판단 결과가 평가나 징계의 근거가 될 경우, 반드시 이의 제기 절차와 충분한 소명 기회가 보장되어야 한다. 셋째, 탐지기의 신뢰도를 객관적으로 검증할 수 있는 공개 벤치마크 테스트가 마련되어야 하며, 다국어 기반 성능과 학문 분야별 감지 정확도에 대한 주기적 검토가 필요하다. 넷째, 교육기관은 AI 탐지기의 기능과 한계를 학생에게 정확히 안내하고, 평가에 앞서 탐지 결과가 갖는 의미와 해석 방법을 사전 고지해야 한다. 마지막으로, 기술 중심의 통제보다 교육 공동체 내의 상호 신뢰 회복을 중심에 두는 제도 설계가 중요하다. 학문은 본질적으로 창의성과 신뢰 위에 구축되는 영역이며, AI 탐지기는 그 구조를 돕는 기술이어야지 지배하는 기술이 되어서는 안 된다. 향후 AI 탐지기가 교육 현장에서 건전하게 정착하기 위해서는 기술의 정밀성보다, 그것이 작동하는 맥락과 사람 간 신뢰의 회복을 고려한 규범 설계가 반드시 병행되어야 한다.