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J Korean Acad Nurs : Journal of Korean Academy of Nursing

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Editorial
 인공지능과의 공존을 위한 연구윤리적 쟁점과 당면과제
최희승1orcid, 황윤선2orcid, 박영례3orcid
Research ethics and emerging challenges in the era of coexistence with artificial intelligence
Heeseung Choi1orcid, Youn Sun Hwang2orcid, Youngrye Park3orcid

DOI: https://doi.org/10.4040/jkan.25138
Published online: November 27, 2025

1서울대학교 간호대학, 간호과학연구소

2동서대학교 간호학과

3국립군산대학교 간호학부

1College of Nursing, The Research Institute of Nursing Science, Seoul National University, Seoul, Korea

2Department of Nursing, Dongseo University, Busan, Korea

3Department of Nursing, Kunsan National University, Gunsan, Korea

Corresponding author: Youn Sun Hwang Department of Nursing, Division of Health Science, Dongseo University, 47 Jurye-ro, Sasang-gu, Busan 47011, Korea E-mail: yshwang@gdsu.dongseo.ac.kr
• Received: October 7, 2025   • Revised: October 24, 2025   • Accepted: October 26, 2025

© 2025 Korean Society of Nursing Science

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution NoDerivs License (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0) If the original work is properly cited and retained without any modification or reproduction, it can be used and re-distributed in any format and medium.

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과학과 컴퓨팅 기술의 빠른 발전은 인공지능(artificial intelligence [AI])의 일상적 보편화를 촉진하고 있으며, 여러 학문 분야의 교육과 연구에서 그 활용이 급격히 확대되고 있다. 데이터를 학습하고 스스로 판단함으로써 예측, 추천, 생성할 수 있는 지능형 프로그램 또는 시스템을 일컫는 AI 기반 도구(AI-powered tools)는 아이디어 개발 및 연구설계, 문헌 검토 및 통합, 데이터 관리 및 분석, 번역 및 글쓰기 전반에 이르기까지 다양한 측면에서 활용되고 있다[1]. AI 기반 도구는 교육과 학술연구의 효율성을 높이는 데 유용한 조력자가 될 수 있지만, AI의 불완전성에 기인한 데이터의 편향이나 왜곡, 그리고 연구자의 비윤리적인 AI 활용이나 무분별한 의존으로 인한 잠재적인 위험도 공존하고 있다[2]. AI를 학문적 글쓰기에 활용하는 학생들 사이에서도 창의적ㆍ비판적 사고의 저하, 잘못된 정보 활용, 표절 등에 관한 우려가 제기되고 있다[2].
AI 기반 도구는 학술 출판물의 정확성, 무결성, 신뢰성을 보장하는 데 필요한 고차원적 추론능력과 맥락적 이해를 충분히 갖추지 못하고 있다. 이에 따라 답변 생성과정에서 실제로 존재하지 않거나 관련성이 낮은 출처를 제시하거나, 허위 정보를 근거 자료처럼 제시하는 ‘AI 기반 인용 해킹(AI citation hacking)’이 발생할 수 있다[3]. 또한 AI 기반 도구의 활용과정에서는 데이터나 이미지 조작, 가짜 논문 생성, 표절 및 저작권 침해 등 연구윤리와 학문적 진실성을 훼손하는 문제가 나타나고 있다[3]. 따라서 AI의 내재적 한계를 인식하고, 비판적 검토 없이 이를 연구에 적용함으로써 초래될 수 있는 잠재적 위험에 대해 윤리적 성찰과 책임 있는 대응이 요구된다.
연구윤리는 학술연구의 전 과정에서 요구되는 진실성, 투명성, 객관성, 책임성 등의 행동규범을 포함하며, 학문적 성실성을 강조한다. AI 기술의 발달과 연구환경의 변화에 따라 연구자가 준수해야 할 연구윤리의 범위와 내용은 달라질 수 있으나, 연구윤리의 기본 원칙과 책임 있는 연구수행의 핵심 가치에는 변함이 없다. 즉 연구자는 연구의 전 과정과 결과를 투명하게 공개하고, 연구 결과물인 데이터에 대한 접근성을 보장함으로써 연구의 확산을 촉진하는 개방 과학 패러다임, FAIR (findability, accessibility, interoperability, and reusability) 데이터 원칙, 투명성과 진실성의 원칙을 준수해야 한다[4].
AI 활용과 관련된 윤리적 문제를 해결하기 위해서는 연구자 개인의 윤리의식과 책임 있는 연구 수행이 필수적이지만, 동시에 연구윤리 교육의 질을 제고하기 위한 교육 및 연구기관의 주도적이고 실질적인 노력이 요구된다. AI가 과학 생산과 콘텐츠 제작 전반에 활용되는 현황에 대한 인식조사 결과[5], AI 활용과 관련된 실질적 훈련과 교육의 부족, 그리고 윤리적 활용방안에 대한 이해 부족이 드러났다. Kim과 Hwang [6]의 국내 AI 윤리 관련 학술연구 동향분석에서도 연구의 양적 증가는 이루어지고 있으나, 실용적ㆍ실천적 관점의 연구는 여전히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 조직적 수준에서의 체계적인 연구윤리 교육체계 구축과 함께, 교육내용 및 방법에 대한 심층적 논의가 필요하다. 한편, 간호대학생 115명을 대상으로 3일간 AI 윤리교육 프로그램을 실시한 결과, 대조군에 비해 교육을 받은 학생들의 AI 윤리 인식, 도덕적 민감성, AI 활용 의도 및 AI에 대한 긍정적 태도가 유의하게 향상되었다[7]. 본 프로그램은 AI 활용에 대한 기초 지식 교육을 시작으로, 도덕적 민감성과 윤리적 딜레마 탐구, 실제 AI 윤리 사례 분석과 집단 토의 기반 의사결정 활동으로 구성되어 있으며, 구체적이고 실천적인 교육 접근법의 효과를 입증한다. 이러한 결과는 연구자의 기초 역량을 형성하는 학부 및 대학원 단계에서 윤리적 성찰과 책임 있는 AI 활용 태도를 배양할 수 있는 연구윤리 교육을 정규 교육과정에 포함할 필요성을 시사한다. 이는 미래 연구자의 연구윤리 역량을 체계적으로 강화하기 위한 핵심 과제라 할 수 있다.
윤리적인 연구환경 자체를 뒷받침하는 제도적ㆍ정책적 지원도 동시에 이루어져야 한다. 교육, 연구 및 관련 기관은 AI 사용 시 지켜야 할 연구윤리 가이드라인을 시대적 상황과 현실성을 고려하여 체계적으로 마련해야 하며, 정부는 이와 관련된 법적 문제를 신속하게 재정비해야 한다. 국내에서는 대학들이 자체적인 AI 관련 가이드라인을 제시하고 있지만 강제력과 적용 범위가 상이하며, 교육 및 관련 기관들의 지침은 선제적인 예방이 아닌 사후 규제에 머무르고 있다[8]. Elsevier, Taylor & Francis, Sage와 같은 일부 저명한 출판 매체는 AI 사용을 위한 연구 및 출판윤리와 저자 가이드라인을 제시하고 AI 기반 도구의 사용을 허용하는 반면, Science 저널은 AI가 생성한 이미지나 멀티미디어 자료 게재와 관련하여 더 엄격한 기준을 제시하고 있다. AI 기반 도구 활용에 대한 견해에는 차이가 있지만, 본 학술지인 한국간호과학회지를 비롯하여 일반적으로 통용되는 논문 출판 가이드라인은 다음과 같다.
논문의 원고 작성, 이미지 또는 그래픽 요소 제작, 데이터 수집 및 분석 등에서 AI 기반 도구, 언어모델, 기계학습 또는 이들과 유사한 기술들을 사용한 경우, 저자는 자료의 출처와 AI 활용범위를 명확하게 밝혀야 한다. 모든 내용이 저자의 데이터와 아이디어를 반영하고 표절과 위ㆍ변조가 없다는 것을 보증하는 것은 저자의 책임이며, AI 활용은 감사의 글(Acknowledgment)이나 연구방법 부분에 명시할 것을 권고한다. 즉 연구결과에 대한 공식적 책임은 모두 저자에게 있으며, AI에게 저자 자격을 부여하기보다는 연구과정에서 AI의 기여도를 명확히 밝히는 것이 중요함을 의미한다. 또한 저자는 AI를 활용하여 작성한 논문의 내용이 법적 보호를 받기 어렵다는 점, 원본 저작자의 권리를 침해할 가능성이 있다는 점을 충분히 인지해야 한다.
데이터 보호의 측면에서도 생성형 AI 활용 학술연구에는 중요한 법적 고려사항이 존재한다. 특히 간호학 분야 연구에서는 건강정보와 같은 민감한 개인정보를 AI 학습데이터로 활용할 때 개인정보 보호법 및 의료법에 따라 더욱 엄격한 관리체계를 구축해야 하며, 연구자에게 최종 확인 및 관리 책임이 있다[8]. 또한 논문 심사자와 편집인 역시 논문 원고에 대한 평가와 리뷰 의견 작성 및 교신과정에서 AI를 사용하였다면 이를 명시해야 한다. 또한 입력된 프롬프트(논문 원고 포함)는 폐기하지 않고 일정 기간 보관해야 하며, 저자의 논문 원고를 AI에 제공하는 행위는 제출된 원고에 대한 비밀유지의무 위반에 해당함을 인식해야 한다. 결론적으로, 학술연구의 핵심 원칙을 보존할 수 있는 범위 내에서 AI를 활용하는 것은 일반적으로 수용 가능한 방향으로 받아들여지고 있다.
AI 개발ㆍ활용에 관한 광범위한 윤리원칙이 국제적으로 논의되고 있는데, Organization for Economic Cooperation and Development (OECD)가 2019년에 최초로 발표한 ‘OECD AI Principles (OECD AI Policy Observatory)’과 United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO)가 2021년에 최초로 발표한 ‘AI 윤리에 관한 권고(Recommendation on the Ethics of AI)’[9]가 대표적인 예시이다. 국내에서도 2023년에 한국지능정보사회진흥원이 ‘생성형 AI윤리 가이드북’[10]을, 2024년에 한국연구재단이 ‘생성형 AI 도구의 책임 있는 사용을 위한 권고사항’을 발표하였다. 국내외 권고안들은 AI 사용 시 출처 명시나 범위 공개를 권장하고, 인권 존중과 책임 있는 AI 사용 등 핵심 가치를 강조하였으나, 모두 권고 수준이며 강제성이 없다는 한계가 있다. AI 기술이 급변하는 상황에서 사후 규제는 효율성과 현실성이 매우 부족하므로 연구자들이 AI를 윤리적으로 활용하도록 사전에 유도하고, 문제 발생 가능성을 예측하여 선제적으로 대응할 수 있도록 전환해야 할 것이다. 즉 글로벌 원칙과 협력을 통해 교육과 연구 전문가, 윤리학자, 정책 입안자, 편집자, 연구자들은 AI 활용과 관련된 윤리적, 기술적 복잡성을 관리하고, 책임감 있고 명확한 윤리적ㆍ법적 지침을 수립하여 연구자들이 AI를 책임감 있게 활용하도록 돕는 것이 우리에게 당면한 시급한 과제이다.
연구환경의 변화는 연구자에게 요구되는 역량의 변화를 의미한다. 개인용 컴퓨터와 통계프로그램의 보급, 인터넷 상용화, PubMed, Web of Science와 같은 글로벌 데이터베이스의 출현이 본격화되었고, 그 결과, 글로벌 연구역량, 컴퓨터 활용능력이 연구자에게 요구되는 필수 역량으로 부상하였다. 더불어 AI 기술 발전으로 인한 AI 활용역량(AI proficiency) 또한 새로운 핵심 연구역량으로 요구되고 있고, 이는 숙련도의 의미를 넘어 윤리적인 함의까지 포함하고 있다. AI 활용역량 증진을 위해 노력하되, 창의성, 비판적 사고, 윤리적 판단과 책임은 인간의 고유한 영역으로 남겨두어야 할 것이다.

Conflicts of Interest

All authors are members of the editorial board of the Journal of Korean Academy of Nursing. However, they were not involved in the editorial handling, peer review, or decision-making process for this manuscript. The authors declare no other conflicts of interest, financial or personal, that could inappropriately influence or be perceived to influence this work.

Acknowledgements

None.

Funding

None.

Data Sharing Statement

Please contact the corresponding author for data availability.

Author Contributions

Conceptualization or/and Methodology: HSC, YSH, YRP. Data curation or/and Analysis: HSC, YSH, YRP. Funding acquisition: none. Investigation: HSC, YSH, YRP. Project administration or/and Supervision: HSC. Resources or/and Software: none. Validation: HSC, YSH, YRP. Visualization: none. Writing: original draft or/and Review & Editing: HSC, YSH, YRP. Final approval of the manuscript: all authors.

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REFERENCES

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