학회 발표에 쓸 만한 AI 추천은?'어떤 도구인가'보다 '어떤 작업인가'를 먼저 정하는 이야기

학회 발표 준비를 끝까지 분해하면 이렇게 됩니다.

문헌을 모아 요점을 파악한다. 배경의 흐름을 만든다. 내 데이터를 정리한다. 슬라이드와 초록을 쓴다. 질의응답에 대비한다. 발표 연습을 한다.

한마디로 '발표 준비'라고 해도, 성격이 다른 작업들의 묶음입니다. 그러니 '발표 준비에 쓸 수 있는 AI'를 통째로 찾기보다 작업별로 AI에 맞는지, 사람에게 맞는지를 구분하는 편이 시간 절약 효과가 확실하게 나타납니다.

먼저 비교적 맡기기 쉬운 쪽부터 보겠습니다.

첫째, 문헌의 요점 정리. 모은 논문의 목적·대상·결과를 목록화하는 초벌 검토입니다. 여기가 가장 시간을 잡아먹는 만큼 효과도 가장 큽니다.

둘째, 배경 후보 뽑기. '이 논문들에서 내 연구의 배경으로 쓸 만한 흐름을 몇 가지 뽑아 달라'는 식의 아이디어 벽치기입니다. 채택 여부는 내가 정합니다.

셋째, 발표 메모 초안. 넷째, 예상 질문 목록 만들기. 다섯째, 복습용 스크립트화입니다.

공통점은 모두 초안 잡기·후보 뽑기·초벌 검토라는 것. 최종 판단이 나에게 남는 작업은 AI와 궁합이 좋습니다.

반대로 맡기면 안 되는 쪽입니다.

첫째, 연구 디자인과 통계의 해석. 내 데이터에 적용한 통계 분석의 타당성, 선행 연구 결과의 무게 판단. 여기서의 실수는 발표의 근간을 무너뜨립니다.

둘째, 인용의 최종 확인. 배경에서 인용하는 문헌의 수치와 결론은 반드시 원문 PDF로 확인합니다. AI 요약은 수치를 반올림하거나 결론의 범위를 부풀릴 수 있습니다.

셋째, 도표의 수치. 슬라이드나 포스터 발표 자료에 올리는 숫자의 출처는 AI의 출력이 아니라 원문과 내 데이터여야 합니다.

넷째, 발표의 주장 그 자체. '이 결과에서 무엇을 말할 것인가'는 연구자의 책임 영역이지 AI에게 물을 일이 아닙니다. 지도의·지도교수·공동 연구자와 논의할 영역입니다.

두 목록을 가르는 기준은 사실 간단합니다.

AI가 틀렸을 때, 내가 그것을 알아챌 수 있는가.

요점 정리나 초안의 오류는 원문이나 내 지식과 대조하면 알아챌 수 있습니다. 하지만 통계 해석의 오류는 내가 그 통계를 이해하지 못하면 그대로 통과됩니다.

알아챌 수 있는 작업은 맡겨도 되고, 알아챌 수 없는 작업은 맡기지 않는다. 도구가 무엇이든 이 기준은 변하지 않습니다.

도구 사용법에서 중요한 것이 하나 더 있습니다.

AI의 요약과 초안은 제출물이 아니라 재료입니다. 용어 번역의 흔들림, 강조점의 어긋남, 미묘한 오독이 반드시 섞여 있으므로, 원문과 대조해 다른 부분은 손으로 고쳐서 씁니다. 이 '고치기' 공정을 넣느냐 마느냐가 AI 활용의 질을 가릅니다.

고치는 것을 전제로 쓰면 부산물도 있습니다. 고치는 동안 내용이 내 머리에 들어옵니다. 발표 준비에서 이것은 시간 절약과 모순되지 않습니다.

학회 발표에서 AI를 쓴다면 하나 더 확인해 둘 것이 있습니다.

소속 학회, 대학, 병원, 연구 기관에 따라서는 초록 작성, 발표 자료 작성, 생성형 AI 이용, 개인정보나 미공개 데이터 취급에 대한 규정이 있는 경우가 있습니다.

AI에 무엇을 입력해도 되는지, AI 사용 사실을 명기해야 하는지는 반드시 소속 기관과 발표처의 규정에서 확인해 주세요. 특히 증례 정보나 미발표 데이터를 다루는 경우에는 편리함보다 안전이 먼저입니다.

여기까지 정리되어 있다면, 도구 선택은 세 가지 질문이면 충분합니다.

첫째, AI 출력과 원문 PDF가 같은 곳에 남는가. 흩어져 있으면 확인과 수정을 할 때마다 찾기부터 시작해야 합니다.

둘째, AI의 출력을 내가 직접 편집할 수 있는가. 고칠 수 없는 도구에서는 '고쳐서 쓰기'가 성립하지 않습니다.

셋째, 발표 직전의 복습까지 이어지는가. 준비와 복습이 다른 도구로 나뉘면 또 옮겨 적는 작업이 생깁니다.

랭킹보다 이 세 가지에 동그라미가 쳐지는지 아닌지. 그것이 실무 관점의 도구 선택이라고 생각합니다.

솔직히 말하면, Paperfy는 이 세 가지 질문에 답하는 형태로 만들었습니다.

논문 PDF를 업로드하면 AI 요약, 도표, 원문 PDF가 같은 논문 페이지에 나란히 놓입니다. AI 요약도 라디오 스크립트도 직접 편집할 수 있고, 수정한 내용은 라이브러리에 남습니다. 편집한 스크립트로 오디오를 다시 생성해, 이동 중에 발표 전 복습도 할 수 있습니다.

다만 맡기면 안 되는 작업은 Paperfy에서도 마찬가지입니다. 통계의 해석과 발표의 주장은 AI가 아니라 여러분과 지도자·공동 연구자의 몫입니다.

'추천 AI'의 답은 도구 이름이 아니라 사용법 안에 있습니다.

준비를 작업 단위로 분해해 AI에 맞는 것과 사람에게 맞는 것을 구분합니다. 인용 문헌의 수치와 결론을 원문 PDF로 확인합니다. AI 초안은 손으로 고친 뒤에 씁니다. 발표 전 복습 수단까지 준비합니다.

우선 이번 발표 준비에서, AI에 넘길 수 있는 작업 하나부터 시작해 보세요.