EP 105. AI가 연구를 할 수 있을까?
한 줄 요약
- AI가 연구를 대체한다기보다, 연구 평가 체계의 구조가 동시에 같이 진화해야 한다.
- 논문·리뷰 과밀화로 인해 질적 판단보다 검증 기준이 더 중요해졌다.
핵심 내용
- PPO 같은 역사적 사례를 통해 연구가 채택되는 과정이 과거와 달리 더 빠르게 흔들릴 수 있음을 짚는다.
- arXiv 논문과 리뷰 폭증은 연구자 생산성보다 평가 과정의 병목을 드러낸다.
- ICML 맥락의 양적 팽창은 “어떤 근거를 신뢰할지” 판단 기준 재정립이 필요함을 보여준다.
- RLVR 적용 구간은 보상 정의가 어려워 품질 지표 설계가 더 큰 과제로 남는다.
- 자연어 기반 요약은 근거를 모두 대체하지 못하므로 원문 추적 링크가 반드시 유지되어야 한다.
JYP Labs 관점
- 논문·기술 검토 시 성능 수치만 남기지 말고 판단 근거를 함께 기록하면 재활용성이 높아진다.
- 연구 동향 수집 파이프라인을 정기적으로 “검증 필요 항목”까지 묶으면 운영 오너십이 생긴다.
- 프로젝트 브리핑에서 주장과 증거를 분리해 보관하면 의사결정 품질이 안정된다.
관련 문서
원문 위치
메모
- transcript 요약은 핵심 주장 중심으로 정제했으며, 세부 수치·표기는 원문이 남은 항목에서만 재확인 가능.