PhD, Kayeon Lee

근대 학문은 오랫동안 하나의 견고한 확신 위에 성립되어 왔다. 인간은 합리적 절차와 객관적 방법론을 통해 진리에 접근할 수 있으며, 학계와 학술지는 그 절차적 정당성을 관리하는 보루라는 믿음이다. 논문은 검증 가능한 근거 위에 입론되고, 심사는 공정하며, 학계는 지식 공동체의 신뢰를 담보하는 최종 기관이라는 전제는 자명한 공리(Axiom)로 받아들여졌다. 그러나 최근 인공지능(AI) 활용 여부를 둘러싼 논란은 이 오래된 질서의 균열이 어디서부터 시작되고 있는지를 극명하게 드러낸다. 본질적인 문제는 기술 자체가 아니라, 기술이라는 낯선 현상 앞에서 제도가 스스로 견지해 온 원칙을 유기할 때 발생한다.

가장 먼저 잠식되는 것은 근대적 합리성의 핵심인 ‘입증 책임의 원칙’이다. 법학, 과학, 그리고 보편적 상식을 관통하는 대원칙은 사실의 존재를 주장하는 자가 증거를 제시해야 한다는 점이다. 그러나 현재 학계 일각에서는 작성자에게 “AI를 사용하지 않았음을 증명하라”는 요구를 서슴지 않는다. 이는 부존재의 증명을 강요하는 논리적 패착이다. 신의 부존재를 증명하라는 요구와 다를 바 없는 이 상황 속에서 학계는 더 이상 객관적 검증의 장이 아니다. 증거보다 의심이 우선하고, 사실보다 추정이 판정을 대신하는 공간으로 퇴행하는 순간, 근대 학문의 합리적 절차는 붕괴하기 시작한다.

더 심각한 결함은 근거 없는 추정이 행정 문서와 공식 판단의 외피를 입고 확신의 언어로 둔갑할 때 나타난다. 검증되지 않은 의혹을 “AI를 사용했음에도 이를 기재하지 않았다”는 식의 단정적 언어로 공식화하는 것은 제도가 스스로 중립성을 포기하는 행위다. 학술 공동체의 권위는 강압적 힘이 아니라 판단 과정의 공정성에서 기인한다. 근거 없는 의심이 제도의 이름으로 선포되고 잘못된 판단에 대한 정정 절차마저 부재하다면, 연구자들은 이 제도가 진실을 규명하는 기관이 아니라 ‘의심을 선언하는 권력 기관’임을 직감하게 된다. 절차적 정당성을 잃은 권위는 결국 냉소의 대상이 될 뿐이다.

AI 사용 여부를 단순히 ‘기재 여부’라는 형식적 체크리스트로 다루는 태도 또한 학문을 행정의 하위 단위로 전락시킨다. 만약 기재만으로 모든 윤리적 면죄부가 부여된다면, 역설적으로 연구자는 실제 사용 여부와 무관하게 기재를 선택하는 전략적 행위를 취하게 된다. 이때 규칙은 윤리를 지탱하는 실천적 장치가 아니라 단순한 통과 의례가 되며, 제도는 끝없는 소명을 요구하는 행정의 늪에 빠진다. 모델명, 버전, 프롬프트에 대한 무한한 자기증명 속에서 연구의 본질은 부차적인 것으로 밀려나고, 윤리가 문서 작업으로 전락하는 순간 규범은 존중이 아닌 조롱의 대상으로 변질된다.

이러한 불신의 논리는 결국 심사자에게도 똑같이 되돌아온다. 심사평 작성이나 교정 과정에서 AI의 도움을 받지 않았음을 심사자는 어떻게 증명할 것인가. 투고자에게 적용된 의심의 규칙은 필연적으로 심사자에게도 적용될 수밖에 없다. 그 순간 학술지는 신뢰의 매개체가 아닌 상호 감시와 불신의 장치로 변한다. 학술 공동체는 상호 검증 위에 서지만, 그것은 상호 불신과 엄연히 다르다. 검증이 기준을 공유하며 학문을 발전시키는 행위라면, 불신은 상대를 잠재적 위반자로 전제하여 공동체를 해체하는 행위다.

결국 우리는 학술지는 왜 존재하는가라는 근본적인 질문으로 돌아가게 된다. 지식을 선별하고 고양하기 위해서인가, 아니면 형식적 규정의 파수꾼이 되기 위해서인가. 학술지가 논문의 사유보다 작성 방식의 의혹을 중시하고, 연구의 가치보다 신고자의 신고 내용에 편향된 검증 절차를 앞세우는 순간 그 존재 이유는 흔들린다. 연구자는 학술지를 지식의 장이 아니라 통제의 장으로 인식하게 되고, 독자는 저널을 진리의 매개자가 아니라 낡은 권위의 상징으로 바라보게 될 것이다. 학계는 ai 사용과 관련해 검증이 불가능한 진실성에 대해 통제를 하느라 소모적인 행정 분쟁에 시달리며 무너지거나, 검증의 기준을 낮추어 그동안 학계와 학술지를 지탱해 온 객관적 진리에 대한 믿음과 권위를 일부 내려놓음으로써 오만함을 거두는 것 중 선택해야 하는 기로에 서 있다.

Modern scholarship has long been founded upon a firm conviction: that human beings can approach truth through rational procedures and objective methodologies, and that academia and scholarly journals stand as the guardians of that procedural legitimacy. Papers are expected to be constructed upon verifiable evidence, peer review is presumed to be fair, and academia itself has been regarded as the final institution guaranteeing trust within the community of knowledge. These assumptions were accepted as self-evident axioms. Yet recent controversies surrounding the use of artificial intelligence (AI) reveal with striking clarity where fractures in this old order are beginning to emerge. The essential problem lies not in the technology itself, but in the moment institutions abandon the very principles they once claimed to uphold when confronted with an unfamiliar phenomenon.

The first principle to be eroded is the burden of proof, one of the central pillars of modern rationality. Across law, science, and common sense alike, the governing rule is clear: the one who asserts the existence of a fact must provide evidence for it. Yet parts of academia now demand of authors that they “prove they did not use AI.” This is a logical failure that compels proof of nonexistence. It is no different from demanding that one prove the nonexistence of God. In such a moment, academia ceases to be a forum of objective verification. When suspicion is placed above evidence, and conjecture replaces fact as the basis of judgment, the rational procedures of modern scholarship begin to collapse.

An even deeper defect appears when unsupported suspicion assumes the outward form of administrative authority and is transformed into the language of certainty. To formalize unverified doubts in categorical statements such as “AI was used without disclosure” is for an institution to surrender its neutrality by its own hand. The authority of the scholarly community does not arise from coercive power, but from the fairness of its procedures. If baseless suspicion is proclaimed in the name of the institution, and no corrective process exists for erroneous judgments, researchers will quickly recognize what has happened: this is no longer an institution that seeks truth, but a power that declares suspicion. Authority stripped of procedural legitimacy becomes, in the end, an object of cynicism.

Reducing the question of AI use to a mere checklist of disclosure also degrades scholarship into a subordinate function of administration. If disclosure alone grants ethical absolution, then researchers will be incentivized to disclose regardless of whether AI was actually used. In that case, rules cease to function as practical safeguards of ethics and become little more than rites of passage. Institutions sink into a bureaucratic swamp of endless demands for explanation. Amid infinite requests for model names, versions, and prompts, the substance of research is pushed aside as secondary. When ethics is reduced to paperwork, norms cease to command respect and become objects of ridicule.

This logic of distrust will inevitably return to peer reviewers themselves. How are reviewers to prove that they did not rely on AI when drafting reports or editing manuscripts? Standards of suspicion imposed upon authors cannot remain confined to authors alone. At that moment, journals are transformed from mediators of trust into mechanisms of mutual surveillance and distrust. The scholarly community rests upon mutual scrutiny, but scrutiny is fundamentally different from distrust. Verification advances scholarship by establishing shared standards; distrust dissolves community by presuming the other to be a latent violator.

Ultimately, we are forced back to the fundamental question: why do scholarly journals exist? Are they meant to select, refine, and elevate knowledge, or merely to stand guard over formal regulations? The moment journals value suspicions about how a paper was written more than the thought contained within it, and prioritize complaint-driven procedures over the intrinsic worth of research, their very reason for existence begins to waver. Researchers will come to see journals not as spaces of knowledge, but as instruments of control. Readers will view them not as mediators of truth, but as symbols of an aging authority.

Academia now stands at a crossroads in its response to AI. It may continue to pursue control over forms of authenticity that cannot truly be verified, exhausting itself in endless administrative disputes and self-inflicted decline. Or it may lower the pretensions of absolute verification, relinquish some of the authority and certainty that have long sustained academic institutions, and recover a measure of humility. Between bureaucratic collapse and intellectual modesty, academia must choose.