학술 연구에 AI 챗봇을 활용할 때 답변을 그대로 믿지 말고 도구의 특성과 정보 출처를 확인해야 한다는 조언이 나왔다. 사서들은 AI가 만든 답변을 검증하는 방법으로 과업에 맞는 도구 선택, 추가 질문, 원출처 확인 등을 제시했다.
AI 답변, 정확도와 도구별 차이 살펴야
더컨버세이션은 10월 7일 사서들의 연구용 AI 활용 조언을 담은 글을 게재했다. 미국 성인의 약 25%가 AI 챗봇을 매일 사용한다는 2026년 퓨리서치센터 조사와, 인기 무료 챗봇이 뉴스 관련 질문에 내놓은 답변 중 48%에서 오류가 확인됐다는 별도 연구를 소개했다. 두 수치는 AI 이용이 일상화하는 동시에 답변의 정확성을 따져야 할 필요도 커졌음을 보여준다.
사서들은 AI 도구마다 학습 데이터와 답변 생성 방식이 달라 서로 바꿔 쓸 수 없다고 설명했다. 챗GPT(ChatGPT)는 연구 초기 단계에서 개념을 이해하고 개요나 요약을 얻는 데 활용할 수 있지만, 동료 연구자의 심사를 거친 논문을 찾고 살피려면 프리모 리서치 어시스턴트(Primo Research Assistant)나 스코퍼스 AI(Scopus AI) 같은 도구가 더 적합할 수 있다는 것이다. 스카이트(Scite), 리프스페이스(LeapSpace), 컨센서스(Concensus)도 학술 연구에 활용할 수 있는 도구로 언급됐다. 다만 전문 연구 자료를 바탕으로 한 도구를 써도 답변을 평가하는 과정은 필요하다.
질문을 바꾸고 원출처까지 확인
답변이 그럴듯해 보여도 AI에 정보 출처와 답변의 확신 정도, 빠뜨렸을 가능성이 있는 내용을 물어볼 수 있다. 답변을 도출한 이유나 과정을 추가로 묻는 것도 방법이다. 질문을 중립적으로 구성하는 일도 중요하다. 예컨대 “소셜미디어가 불안을 유발하는 이유를 말해달라”기보다 “소셜미디어와 불안에 관한 심리학 연구는 무엇을 말하나”라고 질문하면 전제에 따라 답변이 달라지는 문제를 줄일 수 있다. 챗봇이 이용자의 편견이나 듣고 싶어 하는 말에 맞춰 답할 가능성도 염두에 둬야 한다.
사서들은 AI가 제시한 주장을 원자료와 대조하라고 권했다. 챗봇에 인용 출처를 요청한 뒤 해당 자료를 직접 읽고, AI가 맥락에 맞게 인용했는지와 자료 작성자의 전문성이 있는지 확인해야 한다. 인용된 자료에서 주장을 찾을 수 없거나 출처를 제시하지 않는다면, 주장을 나눠 구글(Google)이나 도서관 데이터베이스에서 신뢰할 만한 자료를 더 찾아야 한다. 이 과정은 웹사이트를 멈춰 살피고, 출처를 조사하고, 더 나은 보도를 찾은 뒤 주장을 원자료까지 추적하는 ‘시프트(SIFT)’ 방식과도 맞닿아 있다.
AI가 어떤 관점을 놓쳤는지, 편향된 정보를 내놓았는지는 쉽게 알아채기 어려울 수 있다. AI 도구가 무료로 공개된 영어 웹사이트나 인터넷 포럼 등 온라인 자료에 집중하는 경향이 있다는 연구를 언급하며, 데이터에 담기지 않은 전문 지식과 관점을 찾아보라고 조언했다. 연구자는 AI가 아니라 사용자 자신이라는 점도 강조했다. AI가 정리한 자료에만 의존하지 말고 어떤 출처를 쓸지 직접 판단해야 주제를 깊이 이해할 수 있다는 취지다. AI가 만든 문장을 인용하거나 바꿔 써서 과제에 넣을 때는 해당 AI 도구도 출처로 표시해야 하며, 사용 중인 도구가 계속 과업에 적합한지도 살펴야 한다.