AI 기반 자동 연구가 새로운 단계에 접어들었어요. 15달러로 연구 논문을 생성하거나, 장기적인 에이전트가 실험을 수행하고, 초안을 작성하고, 비평을 시뮬레이션할 수 있게 되었어요.
연구 생명 주기 전반에 걸쳐 AI를 분석한 결과, AI는 구조화된 작업, 검색 기반 작업, 도구 매개 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 진정한 새로운 아이디어, 연구 수준의 실험, 과학적 판단에는 취약해요.
자동화 수준이 높아질수록 실패 모드를 가릴 수 있기 때문에, 인간 감독 협업이 가장 신뢰할 수 있는 배포 방식이에요.
본 연구에서는 AI 연구 생명 주기를 4단계로 나누고, 각 단계별로 AI의 역할과 한계를 분석하며, 실무자를 위한 플레이북과 도구 목록을 제공해요.