Perceptions of Artificial Intelligence in the Editorial and Peer Review Process: A Cross-Sectional Survey of Traditional, Complementary, and Integrative Medicine Journal Editors

본 연구는 전통·보완·통합의학 (TCIM) 저널 편집자들이 인공지능의 잠재력을 인정하면서도 윤리적 우려와 제도적 지원 부재로 인해 실제 편집 및 동료 검토 과정에서의 활용은 제한적임을 보여주는 설문 결과를 제시합니다.

핵심

🍳 배경: 새로운 주방 도구 (AI) 가 등장하다

요즘 요리계 (학술 출판계) 에는 '로봇 조리사 (AI)'가 등장했습니다. 이 로봇은 재료를 다지고 (문법 검사), 위생 검사를 하고 (표절 검사), 레시피를 정리하는 일을 아주 빠르게 해낼 수 있다고 합니다.

하지만 이 연구는 **"전통적인 한약재나 자연 요리를 다루는 전문 주방장들 (TCIM 편집자들)"**이 이 로봇을 어떻게 생각하는지 궁금해했습니다. 전통 의학은 문화적 맥락과 복잡한 철학이 섞여 있어, 단순히 기계가 다 해줄 수 없는 부분들이 많기 때문입니다.

🔍 조사 방법: 115 개 주방에 보내진 설문의 편지

연구팀은 115 개 학술지의 편집장들과 편집진 5,100 명에게 "로봇 조리사 사용 경험과 생각"에 대한 설문을 보냈습니다. 그중 217 명이 답장을 보냈습니다.

📊 주요 발견: "알기는 하지만, 아직 쓰지 않아"

1. "로봇은 알지만, 직접 쓰진 않아"

• 상황: 편집자들의 70% 가 "로봇 조리사 (AI) 가 뭔지는 알아요"라고 했습니다. 실제로 개인적으로 챗GPT 같은 걸 써본 사람도 80% 이상이었죠.
• 현실: 하지만 **자신의 업무 (논문 심사, 편집) 에는 60% 이상이 "한 번도 써본 적 없다"**고 답했습니다.
• 비유: "요리사들은 로봇이 있다는 건 알지만, 아직 내 손으로 직접 요리를 하거나 로봇에게 요리를 맡기지는 않고 있어요."

2. "어디서 쓸까? 문법 교정은 OK, 감정 소통은 NO"

• 좋아하는 부분: 편집자들은 로봇이 문법 검사나 표절/윤리 검사를 하는 건 아주 유용하다고 생각했습니다 (81% 가 찬성). 이는 로봇이 글자를 잘 다듬고 위생 상태를 체크하는 일이라서요.
• 싫어하는 부분: 하지만 저자나 심사위원과 대화하거나, 논문의 깊이를 평가하는 일은 로봇에게 맡기기 싫어했습니다.
• 비유: "로봇이 식자재 (문자) 를 잘 다듬어 주는 건 좋지만, 손님의 취향을 읽거나 요리사의 영감을 대체할 수는 없어요. 특히 전통 의학은 문화적 뉘앙스가 중요하니까요."

3. "가장 큰 문제는 '가이드라인'과 '교육' 부재"

• 현실: 편집자의 65% 가 "우리 주방 (저널) 에는 로봇 사용 규칙이 없다"고 했습니다. 또, "로봇을 어떻게 써야 할지 교육받은 적도 없다"고 했습니다.
• 필요성: 하지만 82% 는 "앞으로 로봇은 중요할 거야"라고 생각했고, 63% 는 "로봇 사용법을 배우고 싶다"고 했습니다.
• 비유: "새로운 로봇이 들어왔는데, 사용 설명서도 없고, 어떻게 써야 할지 가르쳐 주는 사람도 없어요. 그래서 다들 당황하고 있어요. 하지만 배우고 싶은 마음은 큰 상태죠."

4. "우려되는 점: 로봇이 망치면 누가 책임질까?"

• 우려: 편집자들은 로봇이 잘못된 정보를 만들어내거나 (할루시네이션), 편견을 가지고 판단할까 봐 걱정했습니다. 또한, 로봇이 모든 걸 결정하면 인간의 판단이 사라져서 요리 (연구) 의 질이 떨어질까 봐 두려워했습니다.
• 비유: "로봇이 만든 요리가 맛이 없거나, 식중독을 일으켰을 때 누가 책임질까요? 그리고 로봇이 만든 요리가 정말 우리 전통의 맛을 제대로 살렸을까요?"

💡 결론: "조심스럽게 도입하자"

이 연구의 결론은 다음과 같습니다.

"전통 의학 편집자들은 AI 가 일상적인 업무 (문법, 표절 검사) 를 도와주면 좋다고 생각하지만, 아직은 신뢰할 수 있는 규칙과 교육이 없어서 잘 쓰지 않고 있어요. 앞으로는 AI 를 도입하되, 인간의 판단을 대체하지 않고 '보조 도구'로만 쓰면서, 윤리적 가이드라인과 교육을 먼저 마련해야 합니다."

한 줄 요약:
AI 는 훌륭한 **'도구'**가 될 수 있지만, 전통 의학이라는 **'정성'**이 필요한 분야에서는 아직 **'주인'**이 될 수 없으며, 사용법을 가르쳐 주는 **'가이드'**가 먼저 필요합니다.

기술 요약

논문 요약: 전통·보완·통합의학 (TCIM) 저널 편집자들의 편집 및 동료 심사 과정에서의 인공지능 (AI) 인식

1. 연구 배경 및 문제 제기 (Problem)

• 배경: 인공지능 (AI), 특히 AI 챗봇 (AICs) 이 학술 출판의 편집 및 동료 심사 과정에 통합되고 있으며, 이는 업무 자동화와 워크플로우 효율화를 가능하게 합니다.
• 문제점: 전통·보완·통합의학 (TCIM) 분야는 다양한 방법론과 문화적으로 내재된 지식 체계를 포함하고 있어 편집 및 심사 과정이 특히 복잡합니다. 그러나 TCIM 저널 편집자들이 AI 도구를 어떻게 인식하고, 어떤 이점과 윤리적 우려를 가지고 있으며, 실제 사용 현황은 어떠한지에 대한 실증적 데이터는 부족합니다.
• 연구 목적: TCIM 저널 편집자들의 AI 도입에 대한 인식, 현재 사용 현황, 장단점, 윤리적 고려사항 및 미래 전망을 종합적으로 평가하여 AI 기술의 책임 있는 통합을 위한 기초 자료를 제공하는 것.

2. 연구 방법론 (Methodology)

• 연구 설계: 익명 온라인 횡단면 조사 (Cross-sectional survey).
• 대상 및 표본: 115 개의 TCIM 전문 저널 편집 위원회 (Editorial Board) 구성원 (주편집자, 부편집자, 편집위원 등).
  • 초청: 총 5,119 명에게 이메일 초대 발송.
  • 유효 응답: 217 명 (유효 응답률 약 4.2%, 전체 응답자 237 명 중 자격 요건 충족자).
• 조사 도구: 38 개의 질문으로 구성된 구조화된 설문지 (9 페이지).
  • 내용: 인구통계학적 정보, AI 친숙도 및 현재 사용 현황, 편집 과정별 AI 유용성 인식, 예상 이점과 장애요인, 윤리적 우려, 미래 전망 등.
  • 기간: 2025 년 5 월 26 일부터 7 월 7 일까지 6 주간 진행.
• 데이터 분석:
  • 양적 분석: 기술 통계 (비율, 백분율) 를 사용하여 응답 데이터를 분석.
  • 질적 분석: 개방형 질문에 대한 응답은 귀납적 코딩 (Inductive coding) 과 주제 분석 (Thematic analysis) 을 통해 핵심 주제 도출.
  • 보고 기준: CHERRIES 및 STROBE 가이드라인 준수.

3. 주요 결과 (Key Results)

• 인식과 사용 현황의 괴리:
  • 응답자의 약 70% 가 AI 도구에 익숙하다고 답했으나, 61% 는 편집 업무와 관련하여 AI 챗봇을 사용한 적이 없다고 보고했습니다.
  • 현재 편집 업무에서 AI 사용은 매우 드뭅니다.
• 가장 선호되는 AI 활용 영역:
  • 언어 및 문법 교정 (81.0%) 과 표절/윤리적 스크리닝 (67.4%) 에 대해 가장 높은 지지율을 보였습니다.
  • 반면, 저자/심사자/독자와의 대인 관계적 상호작용 (문의 처리, manuscript status 통보 등) 에는 AI 가 "도움이 되지 않는다"는 평가가 우세했습니다.
• 미래 전망과 우려:
  • 응답자의 82.8% 가 AI 가 학술 출판의 미래에 중요하거나 매우 중요할 것이라고 믿었습니다.
  • 그러나 65.3% 의 편집자는 소속 저널이나 출판사가 AI 사용에 대한 정책이나 교육 프로그램을 제공하지 않는다고 답했습니다.
  • 주요 우려: AI 의 편향성 재생산 (82.1%), 문맥 및 감정적 이해 부족 (79.3%), 책임 소재와 투명성 문제 (79.1%), 그리고 할루시네이션 (Hallucination) 과 같은 정확성 문제.
• 교육 필요성:
  • 응답자의 49.1% 는 AI 를 효과적으로 사용하기 위해 "많은 (a lot)" 교육이 필요하다고 보았으며, 63.0% 는 추가 학습에 대한 의사를 밝혔습니다.

4. 주요 기여 (Key Contributions)

• TCIM 분야 특화 데이터 제공: 기존 일반 의학 저널 연구와 달리, 문화적 맥락과 방법론적 다양성이 중요한 TCIM 분야에서 편집자들의 AI 인식을 최초로 체계적으로 조사했습니다.
• 현실과 인식의 간극 규명: AI 도구에 대한 높은 친숙도와 미래 중요성 인식에도 불구하고, 실제 편집 업무 적용은 매우 낮고 제도적 지원 (정책, 교육) 이 부재함을 실증적으로 증명했습니다.
• 구체적 활용 시나리오 제시: AI 가 '문법/표절 검사'와 같은 구조화된 작업에는 유용하지만, '심사 판단'이나 '대인 소통'과 같은 복잡한 인지적/정서적 작업에는 한계가 있음을 명확히 했습니다.
• 정책적 권고: TCIM 저널들이 AI 윤리 가이드라인, 책임 있는 사용 정책, 그리고 체계적인 교육 프로그램을 마련해야 할 필요성을 강력히 제기했습니다.

5. 의의 및 결론 (Significance)

• 학술 출판의 방향성: TCIM 학술 출판 분야에서 AI 기술의 도입은 피할 수 없는 흐름이지만, 무분별한 자동화보다는 인간 중심의 판단을 보완하는 도구로 제한적으로 활용되어야 함을 강조합니다.
• 거버넌스 필요성: 편집자의 신뢰를 확보하고 연구의 무결성을 유지하기 위해서는 출판사 및 저널 차원의 명확한 AI 사용 정책과 윤리적 기준 수립이 시급합니다.
• 향후 연구 및 개발: TCIM 연구의 고유한 특성 (문화적 맥락, 다양한 방법론) 을 고려한 맞춤형 AI 도구 개발과 이를 위한 지속적인 교육 프로그램의 개발이 필요함을 시사합니다.

이 연구는 AI 기술이 학술 출판 생태계에 통합되는 과정에서 발생할 수 있는 윤리적, 실용적 문제를 조기에 식별하고, TCIM 커뮤니티가 책임 있게 대응할 수 있는 틀을 마련하는 데 중요한 기초 자료가 됩니다.