AI가 바꾸는 논문 작성의 미래

1. 논문 검색, 이제는 전략이 필요하다

연구자에게 문헌 검색은 단순한 사전 작업이 아니다. 논문의 도입부와 토론 파트에서 자신의 연구가 어느 ‘지식의 지형’ 위에 놓여 있는지를 입증하기 위해, 선행연구에 대한 철저한 이해는 필수다. 문제는 논문이 너무 많고, 좋은 논문은 너무 잘 숨어 있다는 점이다. 전통적인 방식으로는 키 페이퍼 하나를 찾아 그 논문의 참고문헌을 타고 들어가거나, 구글 스칼라에서 키워드를 입력해 결과를 일일이 확인해야 했다. 하지만 이 방식은 시간이 많이 들고, 최신 논문이나 아직 검색어에 포착되지 않은 의미 있는 논문들을 놓치기 쉽다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 최근에는 AI 기반 리서치 도구들이 등장하면서 논문 검색의 흐름이 완전히 달라지고 있다. 이제는 단순히 키워드로 ‘찾는’ 것을 넘어, 의미를 중심으로 ‘연결’하고, ‘확장’하며, ‘정제’하는 방식으로 진화하고 있다.

2. 의미 기반 검색의 시대: 키워드보다 ‘질문’을 이해하는 AI

가장 주목받는 의미 기반 논문 검색 도구로는 Consensus와 Scispace가 있다. 구글 스칼라나 PubMed가 입력된 키워드 그대로의 검색 결과를 보여주는 반면, Consensus는 질문 자체의 의미를 해석해 해당 질문에 찬성하거나 반대하는 논문들을 구분해서 제시한다. 특히 의료 분야에서는 "이 치료법은 효과가 있는가?"처럼 명확한 질문에 대해 찬반 논문 비율을 시각화해서 보여주는 기능이 연구자들에게 큰 호응을 얻고 있다. Scispace는 구조화된 논문 요약 기능과 표 기반의 문헌 정리 기능이 강점이다. 사용자는 추출하고 싶은 정보(예: 연구 대상 국가, 실험 방법, 표본 수 등)를 커스터마이징해서 칼럼으로 구성할 수 있고, 논문 PDF를 클릭 한 번으로 열어 요약하거나 제한점을 바로 확인할 수 있어 시간 절약에 탁월하다.

3. ChatGPT의 역할은? 논문 검색 그 자체보다 ‘검색을 위한 준비’

많은 연구자들이 “ChatGPT에게 논문을 검색하라고 시키면 안 된다”는 조언을 들었을 것이다. 그 이유는, GPT가 실제 존재하지 않는 논문을 그럴듯하게 만들어내는 ‘환각(hallucination)’을 일으킬 수 있기 때문이다. 하지만 그렇다고 GPT를 무시할 필요는 없다. GPT는 ‘질문 정리’와 ‘키워드 도출’에서 탁월한 조력자다. 예를 들어, “COVID-19 백신 조달의 성공 요인은 무엇인가?”라는 리서치 질문을 입력하면, GPT는 해당 주제를 다룬 논문을 찾기 위한 핵심 키워드(예: 공급망, 재정 제약, 정치적 의지 등)를 정리해준다. 이를 바탕으로 Scispace나 Consensus에서 보다 정교한 검색 전략을 수립할 수 있다. 또한, 최신 GPT-4 기반 ChatGPT Plus 사용자라면, GPTs 탐색기를 통해 Consensus, Scispace 같은 외부 AI 툴과 바로 연동하여 질문-검색-분석의 선순환 구조를 구현할 수 있다.

4. Flo AI: 연구자 맞춤형 코파일럿의 등장

2024년 하반기부터 빠르게 입소문을 타며 주목받고 있는 도구가 있다. 바로 Flo AI다. Flo AI는 단순히 논문을 요약하는 수준을 넘어, 논문 업로드 → 요약 → 핵심 아이디어 정리 → 관련 문헌 연결 → 원고 작성 초안까지 전 과정을 도와주는 올인원 리서치 코파일럿이다.

Flo AI의 특징은 다음과 같다:

PDF 업로드 즉시 요약 및 시각화 제공
복수 논문 간의 공통점 및 차이점 도출
관련 논문을 자동으로 확장 및 연결
사용자의 리서치 목적에 따라 초안 텍스트까지 생성
메타데이터와 인용구 정리 기능까지 통합

특히 Flo AI는 “논문을 하나하나 열어 읽는 데 지친 연구자”에게 진정한 효율성을 제공하며, 미국 및 유럽 대학의 대학원생 및 교수들이 TA 대신 활용하는 사례도 빠르게 증가 중이다.

5. 시각화 기반 탐색: Litmaps의 문헌 지도

Flo AI처럼 자동화된 리서치가 인기를 끌고 있는 한편, 논문 간의 관계를 ‘시각적으로 탐색’할 수 있는 도구도 각광받고 있다. 대표적인 예가 Litmaps다. 이 도구는 시드 페이퍼 하나를 입력하면, 해당 논문을 인용한 문헌, 함께 인용된 문헌, 관련성이 높은 논문들을 네트워크 맵으로 보여준다. Litmaps는 논문의 발표 연도(Y축), 인용 수(X축)를 기준으로 자동 정렬하여 핵심 논문을 직관적으로 파악할 수 있게 해준다. 최근 논문인데 인용이 빠르게 늘어난 논문은 특히 주목해야 할 "핫 페이퍼"로, 최신 연구 동향 파악에 유리하다. 또한, 이 논문들에서 새로이 추천되는 문헌을 계속 확장하며 나만의 리딩 리스트를 발전시킬 수 있다.

6. 전략적 리딩 리스트 만들기

많은 연구자들이 논문만 수집하고 제대로 읽지 못하는 상황에 빠진다. 그래서 중요한 것은 리딩 리스트의 전략적 구성이다. 추천하는 기준은 다음 세 가지다:

Highly Cited Papers – 분야 내 인용 수가 많은 필독 논문
Recent Publications – 최신 동향 파악을 위한 따끈따끈한 논문
Review Papers – 연구 흐름과 논쟁 지형을 파악할 수 있는 종합 논문

Litmaps, Scispace, Flo AI는 이 세 가지 기준을 바탕으로 정렬과 태깅이 가능하며, 사용자는 관심 있는 논문에 태그를 달아 리스트를 만들고, PDF를 수집해 서지 관리 툴(Zotero 등)과 연동할 수 있다.

7. 논문 읽기, GPT에게 맡겨도 될까?

논문을 빠르게 훑고 요점만 뽑고 싶은 순간, GPT 기반 PDF 요약 툴이 큰 도움이 된다. AI Drive, Scispace Copilot, Flo AI 모두 PDF를 분석하여 핵심 섹션을 요약하고, 사용자가 원하는 정보를 특정 페이지에서 뽑아주는 기능을 제공한다. 예를 들어 “실험에 사용된 프라이머 목록만 알려줘” 같은 요청도 가능하다. 읽어야 할 논문이 20개 이상이라면, GPT를 활용해 각 논문의 러닝 포인트를 미리 요약하고, 그것을 바탕으로 실제 리딩 시간을 전략적으로 배분할 수 있다. 이 과정은 옵시디언(Obsidian)이나 노션(Notion)과 같은 메모 툴과 연동하면 더욱 효과적이다.

8. 논문 쓰기의 AI 어시스트, 여전히 '사람'의 개입은 필수

이제 AI는 논문 작성을 위한 ‘도우미’에서, 연구 설계부터 작성, 정리까지 함께하는 협업 파트너로 진화하고 있다. 하지만 중요한 점은, AI가 제안한 리스트나 초안을 무조건 신뢰해서는 안 된다는 것이다. 핵심 논문은 반드시 직접 읽고, 연구자가 자신의 언어로 정리해야 한다. AI는 등불이 될 수 있지만, 그 길을 걷는 것은 결국 연구자 본인이다.

기능	대표 AI 툴	핵심 장점
의미 기반 검색	Consensus, Scispace	질문 기반 탐색, 요약 기능
시각적 문헌 탐색	Litmaps	논문 간 인용·연관 관계 시각화
논문 요약 & 정리	Flo AI, SciSummary	다중 문서 요약, 초안 생성
PDF AI 분석	ChatGPT + PDF Tools	특정 정보 추출, 섹션 요약
그레이 리터러처 탐색	Perplexity	보고서, NGO 문서 등 웹 기반 자료 요약
서지 관리 자동화	Zotero, EndNote	GPT와 연동한 태깅, 정렬 가능

Search