출판N Vol. 63 2026 3~4월호, 커버스토리 [AI 시대의 편집] 학술출판의 의미

출판N Vol. 63 2026 3~4월호, 커버스토리 [AI 시대의 편집] 학술출판의 의미

 

 

커버스토리
[AI 시대의 편집]
학술출판의 의미
박성모(소명출판 대표)
2026. 3+4.

 

 

위태로운 학술출판 생태계
한 국가의 문화 산업의 힘은 어디에서 나올까. 거대 팬덤을 몰고 다니는 대중 소비문화라 할지라도 차 분하게 살펴보면 기초학문이 그 뿌리라는 것을 어렵지 않게 알 수 있다. 어느 것 하나 그렇지 않은 분 야가 없다. 그렇지 않고서는 일시적인 유행에 그치고 말 가능성이 높다. 그러나 기초학문 관련 출판 자 체는 우리나라와 같은 인적·물적 소비 구조에서 자생력이 매우 취약하다. 인구가 1억 명이 넘는 일본 만 하더라도 저명한 학자가 아니고서는 기초학문 출판은 쉽지 않다. 초판 300부~800부를 기준으로 보 면 상당 부분 사회적 지원이나 자비에 의지한다.

이 시스템은 규범적으로 정리된 것은 아니지만, 시장 규모에 따라 어느 정도 체계화되어 작동하고 있 다. 우리나라도 이런 시스템이 작동하지 않는 것은 아니다. 국가나 공공기관의 지원은 별도로 하더라도 개별 기업들이 지원하는 출판물이나 시상 제도를 통한 출판 형태가 늘고 있는 것을 예로 들 수 있다. 그러나 이런 제도들은 그 선한 뜻을 이해하더라도 직접적이라기보다는 시차를 두고 지원하는 ‘절반 지 원제’에 가깝다. 그야말로 아슬아슬한 시스템이다. 일본과 비교해도 한국 학술출판 지원 체계는 아직 시스템이라 부르기 어려운 수준이다.

우리나라의 학술출판은 이러한 어려운 조건 아래에서 그 생명줄을 놓지 않고 어렵사리 연명해 왔다 해 도 과언이 아니다. 말이 나온 김에 한국의 출판계라는 말로 통하는 거대 그룹들에게 묻고 싶은 게 있 다. 실제로 학술출판에 얼마나 투자하고 있으며 관심은 어느 정도인가. 그리고 농반진반이지만, 한쪽에 서는 사옥을 올리면서 출판계는 늘 배고픈 동네라고 아우성을 치는 이유는 무엇인가. 상업적 출판을 좇다가 오히려 출판의 질적 저하가 불가피하다는 것을 생각해 보지는 않았는가. 검증되지 않는 흥미 위주의 책을 홍보하느라 그런 현상을 초래하는 데 오히려 기여를 하고 있는 것은 아닌가. 이 글에서는 이런 질문을 염두에 두고 인공지능(이하 AI) 시대 학술출판이 선 자리, 갈 자리 그리고 편집자의 역할 을 주마간산 격으로 짚어보기로 한다.

 

 

학술출판이 외면당하는 이유
어느 영역이건 ‘AI’라는 말을 사용하지 않고서는 대화가 성립되지 않는 시대다. 모두가 AI 늪에 빠져 있는 듯하다. 당연히 출판시장도 비껴가지 않는다. 학술서는 다양한 출판시장에서 외면받는 핵심 대상 이다. 학술출판은 요즘같이 화려한 컬러 시대에 흑백사진을 보는 것처럼 느껴지기도 한다. 왜 그런가? 간단하게 그 이유를 정리해 보자.

첫째, 학술서는 먼저 독자가 외면한다. 섬세하고 친절한 주석이 달린 책을 대개 독자들은 돌아보지 않 는다. 기이한 현상이다. 주석은 본문 텍스트에서 해소되지 않는 내용을 독자에게 편안하게 안내해 준 다. 주석은 독자가 무엇보다 반길 요소인데 오히려 외면의 핵심 이유가 된다. 글자는 읽되 내용의 절반 을 내다 버리는 독서 습관은 어디에서 오는 것인가. 이런 독서 습관은 궁극적으로 잘못된 대학 교육에 서 비롯되었다. 대학에서 주석서의 요긴함을 가르치고 실제 사용하는 방법을 강구했더라면 하는 아쉬움 이 깊다.

둘째, 편집자가 외면한다. 학술출판사에서 편집자를 구하는 일은 난제 중의 난제다. 신입 편집자를 채 용하더라도 최소한의 기능적 편집자로 가르치는 데만도 상당한 투자가 필요하다. 투자 시간 등을 극복 하고 비로소 편집자로 함께할 만하면 이직해 버리고 만다. 이런 현상은 비일비재하다. 속성으로 기능 위주의 학술 편집을 가르치는 학원 등은 많지만, 이를 수료했다고 하더라도 막상 채용하려면 주저하게 된다. 게다가 편집이라고 하면 으레 멋들어진 디자인을 먼저 생각하는 경향이 있다. 디자인이 중요하긴 하지만 출판 편집에서 디자인은 본문을 완벽하게 숙지하거나 직관적으로 이해하고 난 후의 일이다. 직 관적 이해는 쉬운 일이 아니다. 부실한 토대로 막연하게 책에 묻혀서 편집이라는 멋진 신세계를 꿈꾸 는 것은 아닌가 싶을 때가 있다.

 

서점 내 진열된 학술도서

 

셋째, 저자의 고집이다. 학술출판의 경우 글자만 있는 것이 아니고 기호들도 많다. 기호들도 문자 텍스 트 이상의 의미를 지닌 경우가 많기 때문이다. 같은 기호라 할지라도 정자 기호와 기울어진 이탤릭체 기호가 같은 의미가 될 수 없다. 역서는 훨씬 복잡하다. 번역서의 경우 출발어와 도착어가 다를 수 있다.

일부 역자(저자)들은 출발어의 형식(원서)을 완강하게 고집한다. 원서의 형식이 중요하면 주석을 달아주면 되는 일인데, 형식을 고집하는 것은 자신의 학식에 대한 과도한 집착이다. 물론 부드럽게 지나갈 수도 있다. 그렇지만 번역서는 독자를 위해 무엇보다 도착어가 중요한 점을 지적하고 싶다.

모든 저서나 역서의 기호들은 독자들을 위한 일정한 약속이다. 이 약속은 지켜져야 하고 이것이 독자 에 대한 기본적 예의다. 편집자가 갖춰야 할 기본적인 자세이기도 하다. 그래야 독자(시장)든 편집자(출 판사)든 저자(역자)든 상호 교류와 신뢰가 가능해진다. 편집은 이런 최소 기반과 원칙 위에 서 있는 것 이다. 이런 약속이 깨질 때 무엇보다 소설이나 산문, 기타 글쓰기(독서) 양식에 없는 학술출판만의 독 특한 자존감은 바닥을 치게 된다. 힘들게 일구어 놓은 학술출판의 기반과 어려움은 알고 보면 이런 사 소한 것에서 비롯된다.

 

 

AI가 읽는 학술출판의 시대
실상이 이러한데 AI 시대의 학술출판이라니, 좀 먼 얘기 같기도 하다. 그러나 이미 현실은 너무 가까 이 다가와 있다. 지금껏 학술출판은 지식의 기록이나 검증, 또는 학문적 권위의 인증 영역이었다. 넓게 보아 학술출판은 지식 시장의 통과의례라 해도 무방했을 지경이었다. 그러나 AI 시대에는 학술출판물을 통해 학문을 접하는 사람보다 ‘학문의 과정과 결과를 학습한 AI’를 사용하는 사람이 늘어나고 있다. 이 는 학술출판물의 최우선 독자가 더 이상 사람만이 아니라 AI가 되고 있음을 의미한다. AI가 학습한 학 술적 결과가 데이터화되고 이것을 ‘AI’ 그리고 ‘AI 이용자’가 전파하는 것이다. 더 이상 학술출판의 학 문적 결과가 기존의 종이책만이 갖는 물성화된 폐쇄 데이터로는 살아남기 힘들다는 것을 말해준다. 최 소한 AI의 검색엔진에 걸릴 수 있도록 내용을 공개해야 한다는 의미이다. 그렇지 않으면 학술출판물이 AI로부터 배제되기 때문이다. 그게 무엇이든 개방하라는 것이 AI 시대의 요구이다.

 

출처: 챗지피티(ChatGPT)

 

과거에도 이런 상황이 없었던 것은 아니다. 공개된 선행 연구의 요지, 인용, 참고 자료나 문헌 등이 후 발 연구의 길을 트는 경우다. 자칫 선행 연구의 오류까지 답습하더라도 말이다. 이런 측면에서 이미 AI는 우리의 자연 지능 내부에서 오래전부터 진행되고 있었는지도 모를 일이다. 아무튼 AI 시대에는 학문적 결과(학술출판)는 공공재여야 한다. 그리고 더욱 개방되어야 한다. 즉 AI 시대에 학술출판은 기 존의 텍스트 산업에서 데이터 산업으로 이동할 수밖에 없다. 이에 따라온 질문들은 이미 알려져 있듯 이, AI가 학습한 데이터의 저작권은 누구의 것인지, 그 데이터는 오류 없이 신뢰할 수 있는 것인지 등 이다. 그러므로 AI 시대 학술출판의 자리는 더욱 무거워진다. 고속화와 정교함의 무게가 더해져야 하기 때문이다.

그러나 고속화와 정교함은 기본적으로 학술출판의 편집 미학과 정면으로 배치됨을 부정하기 어렵다. 무 엇보다 정교해야 할 학술출판이 정보 고속 도로를 타는 일은 오류의 확률을 키우는 요인이 될 수 있 다. 아날로그 출판에서도 이런 일은 흔히 발생하는 일이다. 실정이 이런데 AI 시대라고 해서 정교함과 속도전이라는 두 마리 토끼를 잡는 일이 가능한지 필자로서는 잘 모르겠다. 미래 문제는 훗날 생각하 더라도 현재 출판과 편집은 사람의 일이기 때문이다. 우리가 수십 년 동안 학술출판만을 고집해온 이 유는 난삽함보다는 정교함을, 속도보다도 느리더라도 무오류를 지향하는 내용과 형식의 아름다운 미학 으로 가는 지점을 즐겨왔기 때문이다. 그것이 우리의 출판 철학이라면 그렇다고 할 수 있겠다.

 

 

AI 시대, 학술출판의 미래
이렇듯 복잡한 흐름과 맥락 속에서 AI 시대 학술출판은 망하게 되는 것인가? 편집자는 사라지고 AI가 모든 것을 대체하게 될 것인가? AI는 또 이런저런 이유를 들어 그럴듯하게 긍정적으로 말할 테지만, 그럴수록 더 명료하고 분명하게 중심을 잡는다면 학술출판과 편집자의 역할은 그 가치나 의미를 잃지 는 않을 것이다. 그러려면 학술출판은 신뢰할 수 있는 학습 데이터의 원천을 위해서라도 우선 AI 학습 생태계의 기반 산업으로 이동해야 한다. 그렇게 될 때 원천 저자(학자)의 의미와 가치는 더욱 고도화되 고 선명해질 것이다.

그러기 위해서는 문제 설정과 연구 설계 능력, 윤리 판단과 해석 능력, 즉 작성 능력보다는 판단 능력 이 핵심이 될 가능성이 커 보인다. 그렇지 않고서는 AI 시대 학술출판은 AI 판단의 오류를 기록하는 장치로만 남을 가능성이 높다. 그런 면에서는 다양한 결론을 추리해 낼 수 있는 인문 학술은 매우 취 약할 가능성이 커진다. 다시 말해, AI 시대 학술출판의 핵심은 이제 텍스트도 팔아야 하지만 무엇보다 더 강력한 신뢰와 해석 구조를 기반으로 판단의 프레임을 설계하는 산업이 되어야 살아남는다는 이야 기다. 과거에도 그랬듯이 인문 학술의 미래는 AI 시대에도 여전히 안개 속이다.

소극적인 형태의 AI 편집과 전파의 예를 보자. 논문이나 비학술 출판물에서는 주문형 출판(Publish On Demand, 이하 POD) 형태가 이미 활발하게 진행 중이다. POD는 제작 절감이라는 측면과 정보 의 고속 전달이라는 초보적 AI 출판의 예였다. 포털 ‘다음’에서 ‘POD’를 검색하면, “요약: POD 출판 에서 작가는 판매 대금을 유통사나 서점이 아닌 POD 플랫폼(서비스 운영사)으로부터 직접 정산 받으 며, 이 플랫폼이 판매 관리, 인쇄, 배송, 수익 분배의 중심 역할을 수행합니다.”라는 글로 알 수 있다. 위의 요약만을 보면 현재 단계에서 POD 출판은 꽤 이상적으로 보인다.

 

출처: 챗지피티(ChatGPT)

 

 

학술출판에서 편집자의 영역
학술출판만이 아니라, 출판은 편집을 전제로 하며 편집은 그렇게 간단하고 쉽게 정의되는 문제가 아니 다. 아무리 고속화·자동화되는 AI 시대라고 하지만 편집 자체는 역시 사람의 일이다. 더구나 손이 많이 가는 학술출판의 편집이나 미적 편집이 요구되는 부분은 AI가 구현할 수 없는 영역이다. 그것을 AI가 문자 텍스트로 설명한다면 오류를 낳을 수 있다. 그것이 AI의 한계다. 편집은 오로지 사람만이 할 수 있는 영역이며, 난이도가 높을수록 전문 편집자만이 할 수 있는 영역이 분명하다.

단순한 텍스트의 나열이라면 충분히 AI의 기술로 마무리를 지을 수 있을지 모른다. 그러나 종이 너머 에서부터 종이 위의 정보를 확인하는 시각의 문제, 즉 편집의 배열, 미적 레이아웃의 구성을 고려하는 것까지 순전히 AI에게 맡길 수 있을까? 경우에 따라 넓은 판형에 시를 얹은 뒤 여백에 즉시 시를 읽 으며 참고할 수 있도록 편집을 할 수도 있다. 또한 주석을 찾기 위해 앞뒤를 넘나들지 않아도 시 한 편에 대한 종합적인 텍스트를 독해할 수 있도록 구성할 수도 있는 일이다.

학술출판 편집은 단순히 텍스트를 정리하거나 문장을 교정하는 수준이 아니다. 학술출판의 편집은 지식 과 논리 구조를 정교하고 세밀하게 조정하고 정확한 사실과 새로운 정보를 학문적 약속에 맞게 담아내 는 일이다. 학술출판 편집자는 학술 연구 동향과 정보를 파악함과 동시에 그에 맞는 전문 필자를 찾는 일부터 시작한다. 원고는 논리의 구조를 파악하고 필요하다면 목차나 장의 배열까지 다시 설계한다. 저 자의 과도한 주장과 표현을 조정하거나 저자와 독자 사이에서 이해의 균형을 맞추기 위해 표 하나, 기 호 하나, 배열까지도 의미를 확인하여 결정해야 한다. 주석과 참고문헌이 학문적 규범에 맞게 연결되는 지 확인하고, 동일한 개념이 서로 다른 용어로 사용되지 않았는지 검토하는 일도 편집자의 몫이다.

한 가지 사례로, 김억의 번역시집 .오뇌의 무도 .(1921)에 주석과 해설을 더해 발간한 .오뇌의 무도 주해 .(구인모, 소명출판, 2023)를 편집할 때는 시인별로 분류된 장마다 주해자의 해설을 실었다. 김억 의 원문-저본-다른 번역본-주해자의 주석과 해설을 차례대로 실었고 시를 읽으면서 참고할 수 있게 주석을 편집했다. 덕분에 주석을 찾기 위해 앞뒤를 넘나들지 않아도 시 한 편에 대한 종합적 독해를 할 수 있다. 독자의 이해를 돕는 데 충실한 책을 만들기 위해 편집 과정에서 겪는 수많은 선택 역시 오롯이 편집자의 역할이다.

 

오뇌의 무도 주해

 

모든 판단은 AI에게 입력한 명령어만으로 해결되지 않는다. AI 자체의 정확성도 아직 확신할 수 없기 때문에 또다시 AI가 내놓는 결과를 검증하는 것 역시 편집자가 해야 한다. AI가 학술출판의 형태를 쉽 게 흉내 내고 빠르게 데이터를 찾아낼 수 있을지 몰라도 학문적 의미가 왜곡되지 않도록 출판 전 과정 을 조율하고 독자의 시각에서 판단하며 수정하는 일은 편집자만이 할 수 있다. 궁극적으로 학술출판은 사람을 위한 것이기 때문이다. 무엇보다 출판 과정에서 축적된 경험과 직관은 쉽게 데이터화할 수 없 는 영역이다. 이것 역시 사람이 해야 하는 일이기 때문이다. 그래서 AI는 편집자를 완전히 대체할 수 는 없다.

 

 

학술출판이 당면한 과제
이런 현실에서 학술출판은 딜레마에 놓여 있다. 학술출판은 무엇보다 쉽게 나눌 수 없는 분야이긴 하 지만 내용의 유연함과 형식의 섬세함을 오가는 분야다. 학술은 논리의 정연함을 원칙으로 하지만 반대 로 논리의 오류에 빠지기도 한다. 출판은 그 불가분리한 원칙과 오류를 함께 담아내야 하는 그릇이다. 이뿐만이 아니다. 서체 하나하나의 획을 그려나가는 미적인 요소는 위에 열거한 AI 시대의 출판이 대 중에게 널리 구현할 수 없는 요소들이다. 더 나아가 채도가 있는 학술출판은 정보의 기능적 요소만으 로는 해결되는 문제가 아니다.

이를 해결하기에는 아직 많은 과제가 놓여 있다. 정보의 발생부터 전파까지 기술적 문제에 앞서 ‘출판 철학’을 지키는 근본적 문제는 여전히 피할 수 없기 때문이다. 이렇게 보면 AI 시대 학술출판은 멀고도 매우 가까운, 그저 막연하면서도 반드시 풀어내야 숙제처럼 보인다. 여기서 고민해야 할 점은, 이전에는 출판물 자체가 상품으로 여겨졌다면 앞으로는 AI가 연산 가능한 객체적 지식이어야 한다는 점, 그리고 지금까지 순수 독자는 사람이었지만 AI 시대에는 ‘사람과 AI’라는 점이다.

앞으로 AI 시대의 학술출판은 더 많은 점을 고민해야 한다. 텍스트 중심의 콘텐츠일수록 신뢰를 뒷받 침하는 체계가 중요하고 권위 있는 콘텐츠일수록 데이터의 품질이 보장되어야 한다. 또한 AI가 만든 데이터도 검증 과정에서 같은 결과를 다시 만들어낼 수 있는지까지 꼼꼼히 살펴보고 적용해야 한다. 이것은 단순히 논문의 생성이나 판단에만 국한되는 문제가 아니라 장편 학술출판 전반에 걸쳐 있는 문 제다. 여기에는 물론 ‘AI가 왜곡한 인용은 어떻게 검증할 것인가?’라는 질문도 포함된다. 그것은 결국 사람의 일이고 철학적·학문적으로 풀어내야 할 영원한 과제일지 모른다. 출판 철학은 이를 토대로 할 때 그 생명을 유지할 것이며, 학술출판은 그 최전선에 선 형식과 내용의 보병이다. 그 가운데 편집자의 역할은 계속 되새김해볼 일이다.

 

 

 

 

<출처> 한국출판문화산업진흥원

 

 

 

 

#AI시대 #학술출판 #출판N #소명출판 #박성모대표 #기초학문 #편집자 #출판편집 #한국출판문화산업진흥원 #출판트렌드 #지식데이터 #데이터산업 #인문학 #도서편집 #책만들기 #POD출판 #오뇌의무도주해 #학술서 #출판철학 #미래출판