이 논문은 과학 연구에서 LLM에 추론 일부를 위임할 때 지식 주장의 인식적 정당성과 책임 있는 저자성을 유지하려면 무엇이 인간 통제 하에 남아야 하는지를 다루는 규범적 프레임워크를 제시한다. 과학적 추론을 분산 과정으로 보고, 기여의 출처(O), 인간 검증의 완결성(V), 책임 배정(R), 책임 있는 인간 소유권(M), 인식적 결과(E)라는 다섯 요소로 구분한다. 핵심 주장은 LLM 활용 연구의 윤리적 경계가 기계 관여 정도 자체가 아니라 충분한 검증과 책임 있는 인간 소유권에 의해 결정된다는 것이다. 이를 바탕으로 위임·검증·출처·책임을 투명하게 기록하는 '인식적 감사(epistemic audit)' 개념을 제안한다.

• •기여의 출처·검증·책임배정·소유권·인식적 결과 5가지 구성요소로 위임 분석
• •윤리적 경계는 기계 관여도가 아니라 검증과 책임 소유권이 결정한다는 핵심 명제
• •위임·검증·출처·책임을 기록하는 '인식적 감사' 개념 제안
• •AI 보조 과학 연구의 투명성·검토가능성 확보를 위한 형식 어휘 제공