연구자를 위한 AI 가이드: 위험은 줄이고 생산성은 높이는 스마트 연구 전략

지난 수년간 AI 관련 연구 출판물은 폭발적으로 증가했습니다. Scopus 데이터를 기반으로 AI·머신러닝·딥러닝·대규모 언어모델(LLM), 인공신경망(Neural Network) 등 관련 키워드를 포함한 논문을 분석한 결과, 출판물 수는 2020년 대비 2025년에 약 3배 증가했습니다. 이 성장은 단순히 AI 모델과 알고리즘 개발 연구에 국한되지 않고 의학, 공학, 인문사회학 등 다양한 연구 분야에서 나타나고 있습니다. 그러나 연구 현장의 현실은 복잡합니다. 연구자의 58%가 AI를 활용하면서도 신뢰한다고 답한 비율은 22%에 불과하며, AI로 생성된 허위 인용 등으로 인해 개인 연구자 및 기관의 신뢰도에 부정적인 영향을 미치는 사례가 발생되고 있습니다. 이 웨비나는 엘스비어 솔루션을 기반으로 AI 연구 동향 분석에서 출발해, 연구자가 AI를 어떤 기준으로 선택하고 활용해야 하는지에 대한 가이드를 제시합니다. 연구에서투명성과 신뢰성을 갖춘 AI도구가 왜 중요한지, 그리고 어떻게 비판적 사고를 보완하고 연구 생산성을 높일 수 있는지를 함께 살펴봅니다.