AI 연구 도구의 책임·투명성·신뢰: 연구자 15명 인터뷰가 드러낸 문제와 대응 전략
문헌 조사와 아이디어 발상에 LLM 도구를 쓰는 연구자 15명을 인터뷰한 연구다. AI의 단정적인 말투가 불확실성과 출처를 가리는 문제, 그리고 연구자들이 스스로 만들어낸 검증·신뢰 쌓기 전략을 짚는다.
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AI TOPIC
연구 도구 최신 뉴스와 핵심 해설
연구 도구 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
연구자를 위한 AI 에이전트 입문: 챗봇과 무엇이 다른지, 규칙·스킬·MCP로 바이브 리서치를 시작하는 법
챗봇 복붙에서 벗어나 스스로 코드를 실행하고 오류를 고치는 AI 에이전트를 연구에 활용하는 법, 규칙 파일과 스킬·MCP의 역할, 그리고 실제로 겪은 실패 패턴과 인간 연구자가 맡아야 할 역할을 정리했다.
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GPT-5.6 코덱스로 수학 난제 반증하기: 3년 매달린 대수곡면 추측을 뒤집은 수학자의 이야기
한 수학자가 3년간 풀지 못한 대수곡면 관련 난제를 GPT-5.6 기반 코덱스가 제시한 새로운 아이디어로 반증했다. AI가 연구자의 사고를 어떻게 확장하고 반복적인 계산 노동을 대신하는지 잘 보여주는 사례다.
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