학계는 Wikipedia 같은 개방형 지식 체계를 지킬 의무가 있음

자동 수집은 403으로 막혀 웹 읽기 도구로 원문 전체를 읽고 옮겼어요.

문제: AI가 Wikipedia 독자를 빼앗아요

Gemini나 ChatGPT 같은 AI 제품은 즉답을 줘요. 가끔 Wikipedia 링크를 달지만 대부분의 사용자는 링크를 누르지 않고 기계 출력을 검증 없이 받아들여요. 이대로면 Wikipedia 독자는 계속 줄어들어요.

Wikipedia는 집필, 코딩, 관리까지 자원봉사 공동체가 운영하고, 그 공동체는 독자에서 나와요. 독자가 줄면 글, 업데이트, 수정이 줄고 결국 방치되거나 사라진 백과사전이 될 수 있어요. 이는 인류의 손실이자, 50억 단어에 달하는 Wikipedia로 시스템을 학습시키는 AI 업계 자신에게도 손실이에요.

Wikipedia는 학습 데이터 이상의 존재예요. 상업·정부 통제에서 독립된 자치 공동체이고, Encarta나 xAI의 기계 생성 Grokipedia보다 성공했으며, 중국처럼 금지한 나라가 있을 만큼 영향력이 커요. 그런데 검색을 장악한 AI 기업들은 독자를 빼앗을 뿐 아니라 자원봉사자의 노동을 이윤에 쓰고 있어요. 무단 스크래핑을 하는 곳도 있고, Microsoft·Amazon·Meta처럼 고속 API 접근료를 내는 곳도 있어요.

학계의 의무

글쓴이는 Iris Marion Young의 사회적 연결 모델을 근거로 들어요. 부정의를 바로잡을 의무는 그 과정과 구조에 얼마나 연결돼 있느냐로 정해진다는 거예요. 지식 과정의 참여자인 학계는 AI 업계가 Wikipedia 같은 지식원에 가하는 부정의를 다룰 책임이 있고, 익명의 자원봉사자보다 자원과 지위가 높아 그럴 힘도 있어요.

학자들이 할 수 있는 일

• 편집 기여: 전공 지식으로 빈 내용을 채우고 오류를 고치고 복잡한 주제에 맥락을 더해요. Wikipedia의 인용 관행이 학술 관행과 닮아 다른 사람보다 덜 어려울 수 있어요.
• 인용하기: AI 출력을 인용하듯 Wikipedia를 썼다면 인용해요. 건강과학 같은 고영향 분야에서도 학술지의 Wikipedia 인용은 늘고 있어요.
• 수업에 활용: Wiki Education Foundation을 통해 2010년 이후 미국·캐나다 8,000여 대학의 학생 15만 2천여 명이 1억 2,500만 단어 이상을 기여했어요. 학생들은 실제 독자를 위해 쓰며 동기를 얻고, 출처 평가와 저작권 준수 같은 정보 리터러시를 키워요. Wikipedia는 AI 생성 글을 금지하고 있어 스스로 쓰고 생각하는 연습이 되고, 새 활동 편집자의 약 19%가 이 프로그램에서 나와요.

기관의 지원이 필요해요

대부분의 학자는 연구, 강의, 학과 봉사로 평가받고 Wikipedia 기여 같은 공적 봉사는 거의 인정받지 못해요. 대학이 이런 활동을 인정하고 자원을 지원해야 하며, 그러면 고등교육에 대한 대중의 신뢰 회복에도 도움이 될 거라고 글은 맺어요. 이 글은 저자가 *AI and Ethics*에 낸 논문을 바탕으로 해요.