Research Data & AI

에이전트 AI가 업무 수행 방식을 바꿨다면, 사이언티스트 AI (The AI Scientist) 는 지식 생산의 패러다임 자체를 전환하고 있다. 단순 작업 자동화를 넘어 가설 설정부터 검증, 논문 작성까지 전 연구 과정을 자율적으로 수행하는 AI 시스템이 현실화되고 있다. * 자율 연구의 4단계 프로세스 사이언티스트 AI는 인간 연구자의 사고 과정을 모방한 순환 구조로 작동한다. 아이디어 생성 단계 에서는 Semantic Scholar와 같은 학술 데이터베이스를 탐색하여 기존 연구의 공백을 찾아내고, 독창적인 가설을 도출한다. 단순 문헌 검색을 넘어 연구 트렌드의 패턴을 분석하고 미개척 영역을 식별하는 능력을 보인다. 실험 및 반복 단계 는 사이언티스트 AI의 핵심 차별점이다. Aider 같은 코딩 도구를 활용해 실험 프로토콜을 직접 작성하고, 실행 결과를 분석하여 변수를 조정한다. 수백 번의 시행착오를 밤새 반복하며 최적 조건을 찾아내는 과정이 자동화된다. 논문 작성 단계 에서는 실험 데이터와 시각화 자료를 기반으로 LaTeX 형식의 표준 학술 논문을 생성한다. 서론부터 결론까지 논리적 구조를 갖춘 초안을 작성하는 능력이 이미 검증되었다. 자동화된 리뷰 단계 는 자기 검증 메커니즘이다. 생성한 논문을 스스로 비판적으로 평가하고, 방법론의 허점이나 데이터의 불충분함을 발견하면 첫 단계로 돌아가 보완한다. 이는 연구의 품질 관리를 내재화한 시스템이다. *   산업별 변화의 구체적 모습 신약 및 소재 개발 분야 에서는 자율주행 실험실(Autonomous Labs) 개념이 실현되고 있다. AI가 가설을 수립하면 로봇 시스템이 실제 화합물 합성과 테스트를 수행하는 '무인 연구소'가 구축되고 있다. 기존에 수개월 소요되던 후보 물질 스크리닝이 수주 내로 단축된다. 특히 신약 재창출(drug repurposing) 연구에서 AI는 승인된 약물 중 새로운 치료 효과를 가진 후보를 찾아내는 속도가 인간 연구팀 대비 최대 600배 빠르다는 분석이...

    AI 전성기를 맞아 우리 데이터 조직의 역할은 급격한 변화를 요구받고 있습니다. 단순히 데이터를 수집, 관리, 운영하는 것이 아니라 AI 및 데이터를 중심으로 한 미래 전략을 구축하여 우리의 자리매김을 새롭게 해야 한다는  당연한 이야기일 것입니 다. 이를 위해 데이터 중심 조직의 리더십은 조직의 방향성을 명확히 하고, 실행 가능한 전략을 수립해야 합니다.  그 출발점으로  다음 12가지 질문을 던지게 됩니다. 정체성과 미션(Why) - 우리는 왜 존재하는가? 1. 3년 후 어떤 데이터 조직으로 기억되길 원하는가?   단순한 과학기술 데이터 관리 부서로 남을 것인가, 아니면 전략적 의사결정을 이끄는 인사이트 엔진으로 진화할 것인가? 3년 후의 모습을 구체적으로 그려봐야 합니다. "AI시대를 선도하는 과학 데이터의 신뢰성을 책임지는 조직" 등 명확한 정체성이 필요합니다. 이러한 비전이 모든 전략과 실행의 나침반이 될 것입니다. 2. 외부의 시각에서 "이 조직이 없으면 안 되는 이유"는 한 문장으로 무엇인가?   존재 이유를 한 문장으로 말할 수 없다면 조직의 정체성은 아직 불명확한 것입니다. 예를 들어 "국가 핵심 데이터의 품질과 접근성을 보장하는 유일한 기관" 또는 "공공-민간 데이터 연계를 통해 사회문제 해결을 가속화하는 플랫폼"처럼 명료해야 합니다. 이 문장은 구성원 모두가 인지할 뿐만 아니라 연구 수행, 대외 협력, 예산 확보의 핵심 메시지가 되어야 합니다. 3. 우리는 데이터를 통해 무엇을 바꾸려는가?   데이터는 수단이지 목적이 아닙니다. 정책 수립의 근거를 과학화할 것인가, 산업의 데이터 활용 역량을 높일 것인가, 연구 생태계를 활성화할 것인가, 공공서비스의 개인화를 실현할 것인가? 구체적인 변화의 목표가 있어야 우선순위와 자원 배분이 명확해질 것입니다. 고객과 가치(Who/Value) - 누구를 위해, 무엇을 제공하는가? 4. 우리의 1차 고객은 누구인...

  인공지능(AI)을 잘 활용할 수 있는  6가지  핵심 영역이 있다. 이들 영역에서 AI를 효율적으로 활용할 때, 즉 역할을 분담할 때 AI는 단순한 자동화 도구가 아닌 인간의 전략적 사고를 보조하고 최종적으로 성장을 돕는 '협력 파트너'가 될 것이다. ​ 1. 정보 요약 및 재구성  (AI는 현명한 정보 필터) ​ AI :  (실행 및 기반 마련)  방대한 문서와 데이터에서 핵심 정보를 정확하게 추출하고, 중복을 제거하며, 새로운 구조로 재배열하여 인간이 이해하기 쉬운 형태로 가공한다.  人  :  (전략적 사고)  AI가 정리한 정보를 바탕으로 '무엇을 믿고', '어떻게 해석하며', '어떤 방향으로 질문을 던질지' 결정하는 고차원적인 분석과 판단에 집중한다. ​2. 반복 업무 자동화 및 최적화  (AI는 확실한 효율 관리자) ​ AI :    (기계적 실행 및 최적화)  자료 분류, 데이터 입력, 형식 통일 등 매일 반복되는 저부가가치 업무를 처리하여 작업의 안정성과 효율성을 확보한다. ​ 人  :  (전략 기획)  확보된 시간을 활용하여 사람과의 관계, 창의적인 문제 해결, 조직의 미래 전략 구상 등 인간만이 할 수 있는 '고가치 활동'에 에너지를 집중한다. ​3. 아이디어 발상 및 확장  (AI는 끈질긴 브레인스토밍 파트너) ​​ AI  :  (창의적 지원)  막연한 아이디어를 다양한 관점, 유사 사례, 응용 버전으로 끊임없이 변주하여 사고의 폭을 넓히고 초기 아이디어의 잠재력을 극대화한다.  人  :  (최종 판단 및 선택) AI가 제시한 수많은 옵션 중에서 인간의 경험과 직관을 활용해 가장 현실적이고 효과적인 아이디어를 선별하고 실행 계획을 확정한다. ​4. 코드 생성 및 디버깅  (AI는 든든한 개...

「느낌만으로 코딩이 되는 시대 : 바이브 코딩의 이해와 적용」 (ITWorld Tech Report, 2025.10.29) https://www.techlibrary.co.kr/techlibrary/355554 (* 아래 내용은 위 보고서를 요약 정리한 것입니다.     전문 보고서가 필요하면 위 링크로 들어가세요.) 1. 개요 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’은 프로그래밍 언어 지식 없이도 자연어로 원하는 기능이나 ‘느낌’을 설명하면 AI가 코드를 생성 해주는 새로운 개발 방식 생성형 AI의 확산과 함께 등장했으며, 로우코드/노코드의 한계를 넘어 AI와 사용자의 상호작용을 통해 소프트웨어를 공동 창작 한다는 점이 특징 2. 개념 및 배경 용어는 오픈AI 공동 창립자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 처음 언급했으며, 2025년 3월 메리엄-웹스터 사전에 ‘속어 및 트렌드’로 등재 기존 로우코드/노코드가 정해진 UI 컴포넌트 내에서만 동작하는 데 반해, 바이브 코딩은 자연어 대화 기반의 자유로운 코드 생성과 수정 이 가능 본질은 ‘느낌을 말하면 코드가 만들어지는 것’ , 즉 개발 문법 대신 아이디어 전달에 초점이 맞춰져 있다. 3. 주요 특징 및 실제 사례 생성형 AI(예: Claude, ChatGPT 등)가 사용자의 요구를 해석해 코드와 UI를 자동 작성하고, 사용자 피드백을 반영해 반복 개선한다. 실험 예시: Claude Sonnet 4.5로 운동 기록 앱을 제작 — 1시간 이내에 기능 완비형 웹앱 완성. 사용자는 코드 작성 없이 “운동별 히스토리 조회”, “총 볼륨 계산” 등을 요청하며 대화로 완성 배포는 Netlify에 드래그앤드롭만으로 자동 처리 4. 개발자와 비개발자의 활용 (1) 개발자 반복적 설정 작업(예: 프로젝트 초기화, 테스트 코드, UI 템플릿)을 AI에 위임함으로써 개발 효율성과 품질 관리 향상 Google, Microsoft는 신규 코드의 약 30%를 AI가 생성 SAP는 코드 ...

  “ Humans in the loop (인간이 개입하는 구조) ” AI 시스템에서 인간이 개입하는 전형적인 세 가지 형태 1. AI가 인간을 보조하는 형태 ( AI 보조형) 인간이 주도하고, AI는 조언자나 도구로서 돕는다. 예시: Slack, Intuit Mailchimp 등은 AI를 통해 업무 효율을 높이지만, 여전히 인간이 결정권을 쥐고 있다. 2. AI가 자동으로 처리하다가 특정 순간 인간에게 넘기는 형태 ( AI→인간 전환형) AI가 대부분의 작업을 수행하되, 중요한 판단 구간(결제, 인증, 윤리적 판단 등)에서 인간의 개입이 필요하다. 예시: OpenAI의 ‘Operator’ 에이전트는 많은 일을 자동으로 처리하다가 필요한 시점에 인간으로 제어권을 넘긴다. 3. AI의 결과를 인간이 검토·감독하는 형태 ( AI 결과 검토형) AI가 작성한 최종 산출물을 사람이 다시 검증한다. 특히 생성형 AI의 ‘환각(hallucination)’ 오류를 막기 위해 품질 점검이나 교정 단계에서 인간의 역할이 중요하다. # 인간의 개입은? “인간이 개입하면 안전하다”는 가정은 위험하다. 인간도 편향되거나 실수할 수 있으며, 맹목적 신뢰(automation bias) 문제도 발생한다. AI가 고도화될수록 인간 개입의 경계가 모호해진다. 예를 들어, 군사용 AI의 의사결정처럼 ‘어디까지 AI가 판단하고, 언제 인간이 개입해야 하는가’는 여전히 불명확하다. 인간의 ‘고유한 능력’의 중요성은 부각된다. AI와 협업하는 노동 구조에서는 맥락 이해, 창의력, 공감, 판단력 같은 인간적 역량이 더욱 핵심적이 될 것이다.

How People Around the World View AI   (Pew Research Center, 2025.10.15) 일상에 들어오는 AI에 대한 우려 수준을 보면 미국이 50%로 가장 크고, 한국이 16%로 가장 낮다. # 사람들이 AI에 대해 우려하는 이유는, AI가 일상생활에 빠르게 퍼지는 것 에 대한 막연한 또는 구체적인 걱정 AI가 인간의 창의성, 관계, 능력 등에 미치는 부정적 영향 가능성 AI 기술을 제어하고 규제할 능력을 갖춘 제도적 신뢰 부족 기술 변화가 교육·소득·세대별로 격차를 확대할 수 있다는 우려 기대보다는 리스크와 불확실성 이 더 크게 느껴진다는 인식 AI에 대해 우려하는 사람들의 공통 심리는  AI가 자신을 도와주기를 바랄 수도 있고, 원하지 않거나 예상하지 못한 방식으로 사용될 때 분노할 수도 있다는 양면성 을 갖고 있다. # 왜 우리나라 사람은 우려보다 기대를 더 많이 할까? 기술 친화적 사회와 빠른 디지털 수용성 : 기술이 낯설지 않다 = 두려움이 적다. 경제·산업 발전의 연장선으로 보는 인식 : 기술 = 생존 수단, 경쟁력, 미래 산업 교육 수준과 정보 접근성의 영향 : 무지에서 오는 두려움보다, 지식에서 오는 자신감이 더 크다. AI를 ‘인간 대체’가 아니라 ‘보조 도구’로 보는 관점 : AI = 경쟁자가 아니라 조력자 * 이 보고서에 의하면,    AI에 대해 “많이 들어봤다(heard a lot)”고 답한 사람일수록    “더 기대한다” 쪽 응답을 할 가능성이 높다고 밝혔다. ***