AI 보조 연구는 가설 생성, 실험 수행, 논문 작성 외에 AI 주장이 뒷받침하는 증거에 얼마나 잘 맞는지 확인하는 단계에 접어들었어요.
본 논문은 AI 보조 연구에서 증거 기반 주장을 위한 개념적, 방법론적 프레임워크를 제시하며, LLM 연구 보조, 다중 에이전트 협력 과학자 등 다양한 AI 연구 경로를 분석해요.
주장의 교정은 신중한 표현을 넘어 과학적 주장 권리를 관리하는 메커니즘이며, 증거는 특정 발언을 허용하고 다른 발언은 제한해요.
AISim-Cal 시뮬레이션을 통해 가설 생성, 결과 도출, 검증, 신념 업데이트, 증거 기반 주장 출력의 루프를 강조하며, AI 보조 연구의 신뢰성을 평가하는 원칙을 제시해요.