최근 발표된 연구에 따르면, 한국의 생물의학 논문 중 20%가 챗GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)의 도움을 받았다는 결과가 나왔다. 드미트리 코박 독일 튀빙겐대 박사 연구팀은 2010년부터 2024년까지 미국 국립의학도서관(NLM)의 '펍메드' 데이터베이스에 등록된 생물의학 논문 초록 1,500만 개를 분석하였다. 이 연구는 LLM이 선호하는 단어의 사용 비율을 조사하여 AI의 활용 여부를 판단하는 방식으로 진행되었다.

연구팀이 식별한 결과, 2024년 기준으로 LLM이 선호하는 특정 단어의 사용 빈도 수가 급증했으며, 전체 초록에서 13.5%가 LLM을 통해 작성된 것으로 보인다. 특히 흥미로운 점은 국가별 LLM 사용 비율 차이다. 영어권 국가인 영국과 호주는 LLM 사용 비율이 약 5% 수준인 반면, 한국, 중국, 대만 등 비영어권 국가에서는 20%로 훨씬 높은 수치를 기록하였다. 이는 비영어권 국가에서 LLM을 영문 교정 도구 등 다양한 목적으로 활용하는 경향이 강하다는 것을 시사한다.

주요 학술지에서 LLM 활용 비중 차이도 뚜렷하게 나타났다. '네이처', '사이언스', '셀' 등 최상위 학술지에서는 LLM 사용 비율이 각각 7%와 10%로 낮은 반면, 부실 저널로 의심받는 'MDPI'의 경우 21%에 달하는 높은 수치를 보였다. 특히, MDPI의 '센서스'에 실린 한국 논문 중 34%가 LLM을 사용한 사례로 기록되었다. 이는 한국 생물의학 연구자가 LLM을 더 자주 활용하고 있다는 것을 나타낸다.

연구팀은 LLM의 생물의학 논문에 대한 영향이 코로나19의 출현보다도 클 수 있다고 경고하며, 이러한 추세를 고려할 때 과학 논문에 LLM을 사용할 때의 정책과 규정을 재평가할 필요가 있다고 강조하였다. 하지만 현재 AI를 논문 작성에 활용하는 경향은 증가하는 반면, 윤리 규제에 대한 논의는 아직 초기 단계에 머물러 있는 상황이다.

국제학술지 '네이처'가 진행한 설문조사에 따르면, 응답자의 90%가 논문 편집이나 번역에 LLM을 사용하는 것을 허용할 수 있다고 답한 반면, 55%는 이를 명시하거나 확인을 요구할 필요가 있다고 주장하였다. 특히, AI를 논문 초록에 활용하는 것에 대해선 응답자 중 33%만이 이를 금지해야 한다고 답했던 반면, AI를 사용하며 이를 명기하면 괜찮다고 보는 응답자는 45%, 사용 가능하다는 응답자는 23%로 나타났다.

이러한 통계는 AI가 수행할 수 있는 논문 요약 및 초록 작성의 허용 비율이 본문보다는 높게 평가되고 있음을 청중에게 시사한다. 그러나 실제로 AI를 활용한 경험이 있는 연구자는 겨우 28%에 그쳐, 아직까지는 AI를 논문 작성에 활용하는 데에 대한 주저가 존재함을 보여준다. 이는 향후 AI와 생물의학 연구 간의 상호작용에 관한 보다 심도 있는 논의가 필요함을 시사한다.