미국 펜실베이니아주립대와 로체스터대 공동 연구팀이 AI를 이용해 불과 12시간 만에 금융학 논문 380편을 자동으로 완성하는 데 성공했다. 이 연구 결과는 미국경제학회의 공식 학술지인 ‘저널 오브 이코노믹 리터러처(Journal of Economic Literature)’에 게재됐으며, AI가 학술 지식 생산 방식을 근본적으로 바꿔놓을 수 있다는 경고와 함께 학계의 주목을 받고 있다.
연구팀이 구축한 시스템의 출발점은 기업 회계 데이터에서 주가를 예측할 수 있는 신호를 탐색하는 작업이었다. 연구진은 총 3만 개의 후보 신호를 기존에 학계에서 알려진 200여 개의 주가 이상 현상과 비교해 통계적으로 유의미한 새 신호 95개를 추려냈다. 이후 앤트로픽(Anthropic)의 AI 모델인 클로드 오퍼스 4.1(Claude Opus 4.1)을 활용해 각 신호에 이름을 붙이고 서로 다른 가설을 세워 논문을 작성하게 했다. 이 과정을 통해 초록·서론·데이터·분석·결론·참고문헌을 모두 갖춘 완성형 논문 380편이 약 12시간 만에 만들어졌으며, 사람이 직접 작성한 연구물과 겉으로는 거의 구분하기 어려운 수준인 것으로 전해졌다.
학계에서는 이번 연구가 학술 생태계에 미칠 부작용을 우려하는 목소리가 높다. 학술지와 학회에 쏟아지는 논문 투고량이 이미 가파르게 늘고 있는 상황에서, AI가 공장처럼 논문을 찍어낸다면 동료심사(피어리뷰·peer review) 체계가 감당하지 못하는 ‘논문 홍수’ 사태가 벌어질 수 있다는 것이다. AI 모델 특유의 환각(hallucination) 문제, 즉 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 서술하는 오류가 논문에 섞여드는 위험도 해소되지 않은 과제로 남아 있다.
연구팀은 AI가 당장 연구자를 대체하지는 않을 것이라면서도, 지식을 만들고 퍼뜨리는 방식을 크게 바꿔놓을 것이라고 전망했다. AI가 반복적인 분석과 가설 수립 단계를 빠르게 처리함으로써 연구 생산성을 높이는 방향으로 활용될 수 있지만, 그만큼 심사 부담 증가와 연구 품질 검증에 대한 새로운 제도적 대응이 필요하다는 뜻이기도 하다. 학술 신뢰성의 기반인 피어리뷰 체계가 AI 시대에 어떻게 재설계돼야 하는지가 학계의 새로운 과제로 부상하고 있다.
