​

최근 몇 년간 과학 전반을 다루는 국제학술지 사이언티픽 리포츠 등에서 형태와 내용이 유사한 저품질 논문들이 급증한 것으로 나타났다. 이들 논문은 누구나 이용할 수 있는 공공 데이터 세트인 미국 국민건강영양조사(NHANES)를 기반으로 특정 인구집단과 건강 상태 사이의 상관관계를 단순 공식으로 제시하는 패턴을 반복한다. 2014~2021년에는 연평균 4편에 불과하던 NHANES 활용 논문이 2022년 이후 3년간 190편으로 폭증했으며, 학술지 147곳에 총 341편이 게재된 것으로 조사됐다. 연구팀은 챗GPT 같은 생성형 AI 보급과 ‘논문 공장(paper mill)’ 활동이 본격화된 시기와 일치한다며, 공공 데이터 세트로 손쉽게 논문을 작성할 수 있는 환경이 저품질 논문 양산을 부추겼다고 분석했다. 연구자들의 출판 횟수 중심 인센티브 구조를 개편하지 않으면 유사한 논문이 더욱 늘어날 것이라고 경고했다.

​

@@NHANES 논문 급증의 배경과 해결 과제@@

​

1. 공공 데이터 세트를 활용한 저품질 논문이 급증하는 이유는 무엇일까?

​

→ NHANES 데이터의 접근성과 코딩 활용 방식을 조사해보세요. AI 도구가 논문 작성에 어떻게 쓰이는지 살펴보세요.

​

2. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 논문의 질을 어떻게 떨어뜨릴 수 있을까?

​

→ AI가 만들어낸 예시 논문을 분석해서 오류와 유사성을 찾아보세요. AI 활용이 출판 기준에 미치는 영향을 검토해보세요.

​

3. ‘논문 공장(paper mill)’은 어떤 형태로 과학 연구 생태계를 왜곡하는가?

​

→ 학술지 게재 사례를 조사해 의심 논문 패턴을 파악해보세요. 경제적 보상 구조가 연구 윤리에 끼치는 영향을 토론해보세요.

​

4. 저품질 논문 양산을 막기 위해 학계의 인센티브 구조를 어떻게 개편해야 할까?

​

→ 연구 업적 평가 방식을 비교 분석해보세요. 출판 횟수 대신 연구 기여도를 반영하는 대안을 모색해보세요.

​

5. 이번 연구가 NHANES 논문에만 국한된 이유는 무엇이며, 다른 분야에도 유사한 문제가 존재할까?

​

→ PubMed와 Scopus에서 다른 공공 데이터 기반 논문 추이를 조사해보세요. 다른 학문 분야의 사례와 비교해보세요.

​

#인공지능 #인공지능윤리 #인공지능뉴스 #인공지능기사 #AI #AI기사 #인공지능세특 #세특 #입시 #AI세특 #GPT #GPT4 #ChatGPT #인공지능용어 #인공지능지식 #인공지능상식 #AI상식 #AI용어 #AI지식 #AI기술 #과학논문양산 #NHANES #생성형AI #논문공장 #학술윤리 #출판인센티브 #저품질논문 #공공데이터