- AI가 대체하기 어려운 영역과 AI가 보완할 수 있는 영역을 비교하여 설명한 영상입니다.
- 개인적인 의견일 뿐임을 인지해야하며, 영어 논문에만 국한한 내용임을 유의해서 들어주세요.
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- 어떻게 하면 연구 주제를 도출 할 수 있을까 할 때 이용되는 3가지 방법이 있습니다.
- 문제 해결을 위한 연구
- 현상 이해를 위한 연구
- 통찰력에 기반한 연구
- 가 그 방법입니다.
- 여기서 Ai가 어떻게 해결할 수 있을까 했을 때 어려울 것이라고 생각합니다.
- “기존 문헌의 검토로 발전된 요구”로 연구 주제 도출을 위한 방법론인데요.
- AI는 기본적으로 방대한 양의 자료에서 패턴을 도출하는데 최적화 되어있습니다.
- 그런데 연구는 기존 연구의 비전형적인 조합(atypical combination)입니다.
- 논문이 참신한 연구가 되려면, 비전형적인 조합으로 연구가 되어야합니다.
- 따라서 AI는 가장 확률 높은 조합을 선택하도록 학습하도록 하기 때문에 부적합할 것 같습니다.
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- 논문작성을 하지 못할 것 같습니다.
- 명시적 표절 위험성의 문제가 있습니다.
- 내재적 표절 위험성이 있습니다.
- AI의 원리를 고려할 때, 기존 문헌과의 유사성이 높을 가능성이 있습니다. 의지와 다르게 나타난 내재적 표절 위험성은 연구자에게 엄청나게 큰 리스크로 다가옵니다.
- 연구 논문은 단순히 결과 요약이 아니라, 스토리텔링을 위한 하나의 연구 결과물이기 때문입니다.
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- 글쓰기 보조를 할 수 있을 것입니다.
- Grammarly 등을 대체할 수 있습니다.
- 문법적 오류를 수정하다기 보다는 글 전체적으로 잘 읽도록 하는 것이 특징입니다.
- 분량을 줄이거나 늘이는 것이 유닠한 특징입니다.
- 지나친 의존은 외국어 기능을 퇴화시킬 수 있기 때문에 조심해야합니다.
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- 논문 읽기 보조가 가능합니다.
- ChatGPT / Bing의 PDF기능을 이용할 수 있습니다.
- 요약하고, 기술에 대한 테크닉에 대해 질문하기 용의합니다.
- Explainpaper를 이용할 수 있습니다.
- 자연어로 관련 문허 검색이 가능하며, 다른 연구에서의 언급등을 쉽게 찾을 수 있습니다.
- SciSpace를 이용할 수 있습니다.
- 관련 논문들을 ‘추적(trace)’하는데 유용합니다.
- ChatGPT / Bing의 PDF기능을 이용할 수 있습니다.
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- 데이터 분석 보조가 가능합니다.
- 새로운 패키지를 활용하기 위해, 문서에 제시된 사용 예시를 참고해야하는데, ChatGPT가 기존 함수/패키지 검색 및 예제 참고에 역할을 보완할 수 있습니다.
- 코드설명, 주석, 디버깅에서 사용 할 수 있습니다.
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- 기술 발전은, 연구자의 시간을 아끼게 해두었고, 시간들을 줄여나갔습니다.
- 결과적으로 임팩트 팩터가 증가하는 결과를 이끌기도 했습니다.
- Ai 발전은 연구자의 실력을 줄일 수 있도 (자율주행 비행기 사례), 늘릴 수도 (제약회사 인공지능 사례) 있을 것임. 미래를 위해 질문을 내던져봐야할 듯 합니다.