AI가 바꾸는 논문 작성의 미래

‘시드 페이퍼’부터 ‘리딩 리스트’까지, 리서처의 진짜 비서가 된 AI 툴들

1. 논문 검색, 이제는 전략이 필요하다 연구자에게 문헌 검색은 단순한 사전 작업이 아니다. 논문의 도입부와 토론 파트에서 자신의 연구가 어느 ‘지식의 지형’ 위에 놓여 있는지를 입증하기 위해, 선행연구에 대한 철저한 이해는 필수다. 문제는 논문이 너무 많고, 좋은 논문은 너무 잘 숨어 있다는 점이다. 전통적인 방식으로는 키 페이퍼 하나를 찾아 그 논문의 참고문헌을 타고 들어가거나, 구글 스칼라에서 키워드를 입력해 결과를 일일이 확인해야 했다. 하지만 이 방식은 시간이 많이 들고, 최신 논문이나 아직 검색어에 포착되지 않은 의미 있는 논문들을 놓치기 쉽다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 최근에는 AI 기반 리서치 도구들이 등장하면서 논문 검색의 흐름이 완전히 달라지고 있다. 이제는 단순히 키워드로 ‘찾는’ 것을 넘어, 의미를 중심으로 ‘연결’하고, ‘확장’하며, ‘정제’하는 방식으로 진화하고 있다. 2. 의미 기반 검색의 시대: 키워드보다 ‘질문’을 이해하는 AI 가장 주목받는 의미 기반 논문 검색 도구로는 Consensus와 Scispace가 있다. 구글 스칼라나 PubMed가 입력된 키워드 그대로의 검색 결과를 보여주는 반면, Consensus는 질문 자