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영어

Generative artificial intelligence (AI) enhances research productivity by automating idea implementation and knowledge creation, yet it simultaneously challenges the core principles of research ethics such as authorship, transparency, and accountability. This study introduces the perspective of AI citizenship to analyze the impact of generative AI on the academic research environment and research ethics, and to propose a restructured ethical framework aligned with these changes. To this end, domestic and international journals, policy reports, and research ethics guidelines from universities and institutions were comparatively analyzed, and the characteristics and ethical issues of generative AI were critically examined. The findings indicate that while generative AI increases productivity, it also entails ethical risks such as ambiguous authorship, data bias, and diminished reliability. We therefore recommend extending conventional values (honesty, transparency, accountability, fairness) with elements of AI citizenship—agency, reflexivity, and collaboration—organized across three domains: agentic action, normative governance, and social participation (comprising agency, reflexivity, safety, accountability, fairness, publicness, collaboration, and inclusion). This work offers theoretical and practical foundations to recalibrate research ethics for the age of generative AI.

한국어

생성형 인공지능(Generative AI)은 아이디어 구현과 지식 생산을 자동화함으로써 연구 생산성을 높이는 동시에, 저자성, 투명성, 책임성과 같은 기존 연구윤리의 핵심 원 칙에 새로운 도전을 제기한다. 본 연구는 AI 시민성(AI citizenship)의 관점을 도입하 여, 생성형 AI가 학문 연구 환경과 연구윤리에 미치는 영향을 분석하고, 이러한 변화에 부합하는 재구성된 윤리적 틀을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내외 학술 지, 정책보고서, 대학 및 기관의 연구윤리 지침을 비교·분석하고, 생성형 AI의 특성과 윤리적 쟁점을 비판적으로 고찰하였다. 연구 결과, 생성형 AI는 연구 생산성을 높이는 동시에 저자성의 모호화, 데이터 편향, 신뢰성 저하 등 다양한 윤리적 위험을 수반하는 것으로 나타났다. 이에 따라 기존의 정직성·투명성·책임성·공정성에 주체성과 성찰성, 협력성 등 AI 시민성 요소를 통합할 것을 제안한다. 본 연구는 행위주체성, 규범거버넌 스, 사회참여의 세 영역(주체성·성찰성·안전성·책임성·공정성·공공성·협력성·포용성) 으로 AI 시민성의 핵심 가치를 체계화하고, 이를 연구윤리 하위 영역 강화의 원리로 연결하였다.