LLM이 연구 관행을 바꾸면서 연구자의 인식론적 책임성을 조용히 약화시킨다고 보고, 이를 점검하는 작업 틀 'PEEL(Protocols for Epistemically Engaged Literacy in AI)'을 제안한 논평이다. PEEL은 Voyant Tools를 이용한 결정론적 원거리 읽기와 Claude를 이용한 LLM 해석을 결합하며, 퍼스 기호학과 가추 추론에 기반한다. 세 개 원문을 AI로 압축한 결과에 적용했을 때, 분량·용어 빈도·인식론적 목소리에서 체계적 왜곡이 발견됐는데 이는 비AI 측정 없이는 보이지 않는 것이었다. 저자들은 결정론적 도구가 AI 도구와 반드시 병행돼야 하고, 유창함은 충실성이 아니며, 인식론적 권위는 가정이 아니라 설계돼야 한다는 세 가지 설계 함의를 제시한다.

• •Voyant Tools 결정론적 원거리 읽기와 Claude LLM 해석을 결합한 점검 틀 PEEL 제안, 퍼스 기호학·가추 추론 기반
• •AI 압축본에서 분량·용어 빈도·인식론적 목소리의 체계적 왜곡 발견, 비AI 측정 없이는 비가시
• •설계 함의: 결정론적 도구가 AI 도구와 병행되어야 하며 유창함은 충실성이 아니다
• •인식론적 권위는 가정되는 것이 아니라 명시적으로 설계되어야 한다