요약

◈ 지금까지 출판사와 학술정보 관리기관들은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술의 사용에 매우 느리게 대응해 왔음
▶ 학술출판이라는 산업이 비교적 혁신이 더딘 산업이고, 출판업계가 과학출판물의 투고 및 편집 절차의 어떤 측면도 단독으로 제어할 수 없는 관행 때문에 인공지능 기술 도입에 신중한 입장을 취해 왔음(Upshall, 2019)
▶ 2013년 전문학회출판사연합(Association of Learned and Professional Society Publishers, ALPSP) 조사에 따르면, 여전히 많은 출판사들이 텍스트 및 데이터 마이닝(Text and Data Mining, TDM)에 대해 이해하지 못하고 있으며 텍스트 마이닝에 대한 고객의 수요가 거의 없다고 의견을 제시함
- 2014년 영국, 프랑스 등에서 저작권법 개정을 통해 TDM을 허용하고 있으나 그간 상대적으로 거의 변화가 없음을 시사하였음(Johnson et al., 2016)
◈ 반면, 학술출판 산업은 인공지능 기술을 적용하기에 이상적인 분야임
▶ 학술 논문 콘텐츠는 주제 분야를 막론하고 표준화되고 잘 구조화된 요소(메타데이터, 초록, 토론, 일련의 주장과 참고문헌)로 구성됨. 텍스트에 포함된 언어와 용어는 정제되어 있으며, 콘텐츠의 양은 매우 방대함. Weber는 인공지능에 활용될 가장 풍부한 데이터 소스는 출판사가 독점적으로 보유하고 있는 과학 출판물이며 이에 대한 접근과 활용을 통해 인공지능이 과학 발전을 위한 현명한 결정을 내리는 데 가장 정확한 정보를 생성할 수 있다고 주장함(Lawlor, 2019; Weber, 2011)
▶ 매년 약 3백만 건의 새로운 논문이 출판되고 있으며, 오픈액세스로 인해 거대 상업출판사뿐만 아니라 전 세계 중소 규모 출판사들에 의한 학술출판도 확장되고 있어, 2019년 1월 Forbes Technology Council은 인공지능으로 혁명을 일으킬 상위 13개 산업 중 하나로 학술출판을 포함한 비즈니스 인텔리전스 분야를 선정함
◈ 최근 몇 년 동안 폭발적으로 이루어진 인공지능 기술의 성장은 많은 문제에 직면한 학술출판산업의 성장과 개혁을 촉진할 수 있는 도구로 인식되고 있음