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AI 사용의 허용 여부를 넘어 연구 자체의 조건이 어떻게 달라졌는지 묻는다. 연구자의 사유와 AI의 생성이 결합한 지식은 무엇으로 정당화되고, 오류와 책임은 누구에게 귀속되는가. 존재 조건·지식 구조·제도 설계라는 세 층위를 통해 연구 윤리를 금지 규칙이 아니라 신뢰 가능한 지식 생산의 체계로 다시 정의한다.
이러한 역할의 변화는 연구자에게 필요한 숙련의 성격도 되돌아보게 한다. 자료 정리와 초안 작성 같은 업무의 비중은 줄어들 수 있지만, 정보의 신뢰성을 판별하고 서로 다른 관점을 종합하며 중요한 쟁점을 가려내는 능력은 더 큰 비중을 차지하게 된다. 그러나 이러한 역량은 전통적인 연구 수행 능력과 분리될 수 없다. 문헌을 직접 독해하고 분석한 경험이 축적되지 않으면 AI가 작성한 요약에서 무엇이 누락되었는지 식별하기 어렵다. 논증을 직접 구성하고 수정해 본 경험이 부족하면 생성된 텍스트의 논리적 결함을 찾아내기도 쉽지 않다. 따라서 연구자의 역할이 조율과 판단 중심으로 옮겨간다고 해서 기존의 기초 역량이 불필요해지는 것은 아니다. 기술이 제시한 결과를 제대로 평가하려면 그 과업을 이해하고 판단할 수 있는 연구자의 지식과 경험이 뒷받침되어야 한다.
－01_“생성형 AI와 연구 환경의 재구성” 중에서
따라서 생성형 AI 시대의 자율성은 기술과 분리된 순수한 독립성이 아니라, 기술의 영향을 받는 상황에서도 자신의 문제의식과 판단 기준에 따라 연구의 방향을 결정할 수 있는 능력으로 이해해야 한다. 연구자는 자신의 사고가 어떠한 정보와 도구를 통해 매개되는지 파악하고, 그 영향을 검토하여 필요한 경우 수용하거나 거부할 수 있어야 한다. 또한 최종적으로 내린 판단의 근거를 스스로 설명할 수 있어야 한다. 자율성은 외부의 영향에서 벗어나는 데 있는 것이 아니라, 그 영향을 비판적으로 검토하여 자신의 판단을 형성하고 그 결과에 책임지는 데서 드러난다.
－03_“인간 연구자의 주체성: 자율성의 재구성” 중에서
학술적 창작성은 최종 결과뿐 아니라 그에 이르는 연구자의 지적 활동과도 관련된다. 연구자는 어떠한 문제의식에서 출발했는지, AI의 제안 가운데 무엇을 받아들이고 제외했는지, 그러한 선택과 수정에 어떠한 학술적 근거가 있었는지를 설명할 수 있어야 한다. 생성형 AI의 활용은 결과물의 외형만으로 창작성을 판단하기보다, 연구자가 실제로 어떠한 지적 역할을 수행했는지를 살펴야 할 필요성을 더욱 분명하게 드러낸다. 이러한 논의는 인간 연구자의 기여와 AI의 지원을 어떻게 구분하고, 그 과정을 학문 공동체에 어느 수준까지 공개할 것인가라는 구체적인 과제로 이어진다.
－06_“표절, 창작성, 인용의 재검토” 중에서
이러한 관점에서 재숙련화는 기존의 숙련을 새로운 능력으로 대체하는 것이라기보다, 연구자에게 요구되는 역량의 구성과 비중을 다시 조정하는 데 가깝다. 직접 수행의 비중이 줄어드는 영역이 있는 반면, 기술이 제시한 결과를 평가하고 서로 다른 가능성을 비교하며 연구의 맥락에 맞게 조정하는 능력은 더욱 중요해진다. 따라서 생성형 AI 시대의 전문성은 기술을 얼마나 많이 활용하는가보다, 어떤 과업을 기술에 위임하고 어디에서 연구자가 직접 판단해야 하는지를 구분할 수 있는가에 달려 있다. 이를 위해서는 기술에 대한 이해와 학문적 판단이 동시에 요구된다. 생성형 AI가 어떠한 원리로 작동하고 어떤 한계와 오류 가능성을 지니는지 이해해야 하며, 그 산출물이 자신의 연구에 적절한지도 판단할 수 있어야 한다. AI를 능숙하게 활용하는 것과 그 산출물을 비판적으로 검토하는 것은 서로 대립하지 않는다. 두 역량이 조화를 이룰 때 기술에의 과도한 의존에서 벗어나 AI의 장점이 연구에서 비로소 발휘될 것이다.
－09_“생성형 AI 시대 재숙련화와 연구자 역량” 중에서
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