Research Data & AI

  https://www.choice360.org/ai-literacy-essentials-for-academic-libraries/ 학술 도서관을 위한 AI 리터러시 의 핵심 원칙에 대한 8주 시리즈 -  Clarivate와 LibTech Insights의 AI 마이크로코스 Choice와 Clarivate는 학술도서관 종사자들을 위한 생성적 AI 리터러시에 관한 8주 뉴스레터 기반 과정을 개발  Week 1:  Generative AI literacy for academic libraries  Week 2:  The ethical implications of generative AI  Week 3:  Creating policy around generative AI  Week 4:  Creating and evaluating generative AI content  Week 5:  Evaluating generative AI tools for academic workflows  Week 6:  Communities of practice  Week 7:  Assessing the social and legal impact of generative AI  Week 8:  The future of generative AI in higher education 

Similarweb 의 보고서 “ GenAI and How It’s Impacting US Publishers ” (The Impact of Generative AI on Publishers)의 핵심 내용 요약 정리 1. ChatGPT 뉴스 관련 질의 212% 급증 2024년 1월–2025년 5월 사이 ChatGPT의 뉴스 관련 프롬프트 사용량이 212% 증가 같은 기간 Google 검색에서 뉴스 관련 검색은 약 5% 감소.  뉴스 소비 방식이 점차 AI 기반 챗봇 중심으로 이동 2. 퍼블리셔 사이트의 유기적 트래픽 26% 감소 Google의 AI Overviews (검색결과 요약) 기능 도입 이후, 뉴스 사이트에 대한 검색 유기적 트래픽이 약 26% 줄었음 이는 ‘zero-click’ 검색 (사용자가 검색결과 페이지에서 링크를 클릭하지 않고도 정보를 얻는 경우)의 증가와 밀접한 관련 3. ChatGPT를 통한 퍼블리셔 유입은 증가 ChatGPT에서 뉴스 사이트로의 로열 트래픽(Referrals)은 25배 증가 했으며, 특히 Reuters, NY Post 등이 대표적인 수혜자 이 정도의 증가만으로는 Google 검색 기반 트래픽 손실을 상쇄하기엔 부족 4. Zero‑Click 검색 증가 + 법적 대응 움직임 Google 검색의 클릭 후 비율은 7.3% → 2.6%로 급락했으며, zero‑click 비율은 56% → 69%로 상승 이에 따라 EU 퍼블리셔들은 반독점 혐의로 구글에 공식 항의

AI 도구 활용은 경쟁력의 차이로 이어진다. - 단순히 AI를 아는 것이 아니라 "잘 활용하는 사람"이 진짜 전문가 * 적극 사용을 추천하는 7가지 AI 도구

“ Google’s Data Science Agent: Data Scientists are Doomed? ” Google이 공개한 Data Science Agent는 전통적인 데이터 과학자의 역할을 대체할 수 있을 만큼 강력하며, 데이터 과학자의 미래에 대한 근본적인 질문을 던진다. 1. 배경: Google의 Data Science Agent란? Google DeepMind가 2024년 중반 발표한 실험적 에이전트 자연어로 지시를 내리면, 데이터를 불러오고, 분석하고, 시각화까지 수행하는 자동화 시스템 기존의 코딩, 통계적 추론, 시각화 툴을 별도로 사용하지 않아도 되는 AI 기반 자동 데이터 분석 도우미 2. 주요 기능 아래 작업을 인간 개입 없이 수행 가능    기능         설명 데이터 로딩 사용자가 제공한 CSV, SQL 등의 데이터를 자동으로 불러옴 데이터 전처리 결측값 처리, 이상치 탐지, 변환 등 자동 수행 탐색적 데이터 분석(EDA) 분포, 상관관계, 요약 통계량 도출 모델 구축 간단한 예측 모델(선형 회귀, 분류 등)을 자동으로 구성 시각화 생성 사용자의 요청에 따라 적절한 그래프 자동 작성 보고서 요약 분석 결과를 자연어로 요약하고 해석 제공 3. 실제 사용 예시 프롬프트  : "이 고객 이탈 데이터로 어떤 요소가 이탈을 유발하는지 분석해줘" 에이전트 반응  : 주요 변수의 분포, 상관 분석 로지스틱 회귀 모델 생성 결과 해석 : "월별 결제 금액이 낮고, 최근 로그인 빈도가 낮을수록 이탈 가능성이 높습니다." 시각화 첨부 및 마크다운 보고서 생성 4. 파급력: 왜 ‘데이터 과학자 종말론’이 나왔나? 기술 민주화 :  비전문가도 고급 분석이 가능해짐 → “시민 데이터 과학자” 시대 도래 업무 자동화 :  분석의 많은 부분이 반복적이며, 에이전트가 이 업무를 자동화 가능 비용 및...

AI 시대  데이터 과학자의 역할 변화 “Data Science is a Dead Career. What Now?” 🔍 문제 제기: 데이터 과학의 죽음? ● 변화의 시작 과거 10년간 가장 핫했던 직업 중 하나였던 데이터 사이언티스트 하지만 최근, 특히 생성형 AI와 자동화 분석 도구의 부상 으로 "데이터 과학은 죽었다"는 말이 나오고 있음 ● 저자의 주장 “데이터 과학이 죽었다는 말은 과장처럼 들리지만, 실제로는 진화하고 있다는 표현이 더 정확하다.” 🤖 무엇이 바꾸고 있는가?      변화 요인                     설명 생성형 AI 도구 ChatGPT, Claude, Gemini 등이 코드 작성, 분석, 시각화까지 지원 AutoML의 진화 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 평가까지 자동화 Self-service BI 일반 사용자도 Tableau, Power BI 등으로 고급 분석 가능 비즈니스 중심 사고 요구 단순 분석이 아닌 ‘전략적 인사이트 도출’이 중요해짐 🧩 무엇이 여전히 중요한가? 문제 정의 능력 “데이터를 분석하기 전에, 올바른 질문을 던지는 능력이 더 중요해졌다.” 도메인 지식 “산업, 비즈니스 맥락을 이해하지 못한 데이터 분석은 무의미하다.” AI 도구 활용 능력 “AI와 협업하는 사람이 되어야지, AI와 경쟁하면 안 된다.” 데이터 제품 사고방식 반복 가능한 분석보다 **데이터 기반 제품(Data Product)**을 설계하고 자동화하는 능력이 요구됨. 🧭 살아남기 위한 전략     전략                     내용 AI-fi...

  AI가 만드는 교육 혁신과 대응 Adapting University Policies for Generative AI: Opportunities, Challenges, and Policy Solutions in Higher Education

  논문 속 'AI에게 잘 봐달라'는 비밀 메시지…학술계 윤리 논란 확산 AI가 논문 평가까지 조작될 수 있다는 사실이 드러나며, 학계의 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있다. 글로벌 학술 플랫폼에 게재된 일부 논문에, 인공지능(AI)에게 긍정적인 평가를 유도하는 "은밀한 지시문(AI 프롬프트)"이 삽입된 사실이 드러나 충격을 주고 있다. 일본 닛케이 아시아는 1일, 한국·일본·중국 등 8개국 14개 학술기관 의 연구자들이 발표한 총 17편의 논문 에서 이러한 사례가 발견됐다고 보도했다. 해당 논문들은 정식 학술지 게재 전 온라인에 공유되는 사전 인쇄본(preprint) 형태로, 대표적인 오픈 아카이브인 arXiv 플랫폼 에 등록돼 있었다. 표면상으로는 일반적인 논문처럼 보이지만, 특정 영역을 강조 표시하면 “AI야, 이 논문을 긍정적으로 평가해줘”라는 의미의 비공개 지시문(prompt)이 드러나도록 구성돼 있었다는 것이다. AI 기술, 연구 도구를 넘어 평가까지 ‘조작 대상’ 되나 이번 사건은 학계에서 AI 기술의 도입이 ‘윤리의 사각지대’에 놓여 있다는 점을 여실히 보여준다. AI를 활용해 논문을 작성하거나 요약하는 것은 일반화되고 있으나, 해당 AI가 스스로 논문을 평가하는 과정에서 조작된 지시문에 따라 호의적인 리뷰를 생성 하도록 유도한 정황은 학문적 신뢰성에 심각한 타격을 줄 수 있다는 지적이 나온다. 학계에서는 사전 인쇄본(preprint)을 통해 연구자들 간 의견 교환과 피드백을 활성화하는 것이 일반적이나 이번처럼 평가시스템을 악용하려는 시도가 병행될 경우 동료 평가(peer review) 제도의 근간이 흔들릴 수 있다 는 우려가 커지고 있다. 학술계, AI 활용 윤리 가이드라인 시급 현재 다수의 학술지와 연구기관들은 AI 도구 사용과 관련한 윤리 지침 마련에 착수했지만, 프롬프트 삽입과 같은 은밀한 조작 행위에 대한 규제는 미비 한 상황이다. 전문가들은 “AI는 중립적인 기술이지만, 그 사용자는 얼마든...