생성형 AI가 논문 작성을 자동화한다니 놀라운데요. 특히 문헌 연구나 메타 분석처럼 데이터 기반의 작업은 AI가 더 효율적으로 수행할 수 있을 것 같습니다. 학회에서 문헌연구, 메타분석 영역은 AI가 척척 논문을 뽑아내면 연구 속도가 엄청 빨라질 것 같아요. 앞으로 인간 연구자들이 단순한 데이터 분석보다 더 창의적인 분야에 집중할 수 있는 미래를 기대해 봅니다.
10년만 지나면 많은 경의 수를 스크리닝하는 high-throughput 방식의 실험은 대부분 자동화가 되지 않을까 생각합니다. 작년 12월 네이처 논문 "Autonomous chemical research with large language models"와 비슷한 방식으로요. 백그라운드에서 돌아가는 저런 실험들의 결과를 실시간으로 확인하며 앞으로 나아갈 방향을 결정하는 것이 인간 연구자의 주 역할이 되지 않을까요? (좀 급진적인 상상이었습니다)
AI 덜떨어지는 Apple 제외하고, FANG 회사 시니어 엔지니어 이상 모든 엔지니어들, 심지어 ML 엔지니어들 포함해서, 이게 정상적으로 동작할거라고 아무도 생각 안함. 희망 고문은 안하시는게 좋아요. 논문 같아 보이는 소설 쓰는 방식을 논문으로 내놨네... 30년 뒤 bottom-up방식 ai가 나오면 이런 영상 올리시면 좋아할듯 ㅇㅇ
@@박상민-g3j논문 생성하는 걸 1년 넘게 해보고 있는데요, 지난 주에 생성한 건 이대로 투고해도 되지 않을까 싶었습니다. Self-reflection을 중간중간 넣어서 하는데, 요즘은 context window도 커서 논문 전체를 넣을 수도 있고 reasoning 성능도 좋아서 1년 전이랑 비교하면 차원이 다르더라고요. 지금부터 또 1년 후에 또 이만큼 발전한다면 어떻게 될까 상상하면 여러 생각이 듭니다..
@@T5beyond 다양한 시각을 배울 수 있다면 약간은 거친 표현도 괜찮지 않을까 생각하고 있습니다. ^^ 저는 올해 초부터 pubmed 검색 결과 바탕으로 연구계획서를 LLM으로 생성해서 이에 대한 평가를 하는 연구를 진행중인데, 충분히 가능하지 않을까 생각했습니다. 실험까지 자동화하는 부분은 잘 모르지만 나머지는 충분히 가능해 보이더라고요.
![인공지능 앞으로 이렇게 될 겁니다 (메트릭스튜디오, 문병로교수,알고리즘)ㅣ문병로 서울대 컴퓨터공학부 교수 [재테크 명강- 편집본] (※ 화면 오류, 영상 설명 및 댓글 참조)](http://i.ytimg.com/vi/zg8PnKVBB-w/mqdefault.jpg)
생성형 AI가 논문 작성을 자동화한다니 놀라운데요.
특히 문헌 연구나 메타 분석처럼 데이터 기반의 작업은 AI가 더 효율적으로 수행할 수 있을 것 같습니다.
학회에서 문헌연구, 메타분석 영역은 AI가 척척 논문을 뽑아내면 연구 속도가 엄청 빨라질 것 같아요.
앞으로 인간 연구자들이 단순한 데이터 분석보다 더 창의적인 분야에 집중할 수 있는 미래를 기대해 봅니다.
scite.ai의 어시스턴트 한 번 사용해보시기를 추천드립니다. 미니 리뷰 수준은 손쉽게 뽑아낼 수 있더라고요. 선생님 말씀대로 AI에게 맡길 부분과 인간 연구자가 맡아야할 부분을 예상하고 그에 맞춰 필요한 능력을 계발하고 교육하는 것이 중요할 것 같아요.
항상 좋은 내용 소개해주셔서 감사합니다. 정말 붉은 여왕 이론처럼, 멈추지않고 계속 배워야 뒤쳐지지 않는 것 같아요.
변화를 빠르게 감지하고 나에게 도움 되는 방향으로 적용하는 노력이 요즘은 더더욱 중요한 것 같습니다.
AI scientist 프로그램은 다운 받아서 하는 건가요?
한글 기반 자료로 한번 부탁드립니다!!!
논문을 챗지피티나 클로드에 업로드하고 한국어로 설명해달라고 요청해보시는 건 어떤가요?
교수님 늘 좋은 영상 감사합니다. :) 영상에 나온 pdf 필기 프로그램 알려주실 수 있으신지요?
안녕하세요. "조테로"라는 프로그램입니다. 무료 오픈소스이고 다양한 서비스에 연동되어서 개인적으로 선호합니다. www.zotero.org/
❤
이거 연구논문도 ai 가 해버리면 나중에 실험도 ai 기반으로된 로봇이 하겠구만..
실험용 쥐 배가르는건 로봇이해도되니 인간의 정신노동이 좀줄어들겠군..
10년만 지나면 많은 경의 수를 스크리닝하는 high-throughput 방식의 실험은 대부분 자동화가 되지 않을까 생각합니다. 작년 12월 네이처 논문 "Autonomous chemical research with large language models"와 비슷한 방식으로요. 백그라운드에서 돌아가는 저런 실험들의 결과를 실시간으로 확인하며 앞으로 나아갈 방향을 결정하는 것이 인간 연구자의 주 역할이 되지 않을까요? (좀 급진적인 상상이었습니다)
@@MahlerLab 맨날 출근하면서 배가를떄마다 구역질나서
생체실험은 지겹습니다. 하루빨리 개발되어서 생체실험없이 예측할수있는 시스템이 개발됐으면 좋겠어요
AI 덜떨어지는 Apple 제외하고, FANG 회사 시니어 엔지니어 이상 모든 엔지니어들, 심지어 ML 엔지니어들 포함해서, 이게 정상적으로 동작할거라고 아무도 생각 안함. 희망 고문은 안하시는게 좋아요.
논문 같아 보이는 소설 쓰는 방식을 논문으로 내놨네... 30년 뒤 bottom-up방식 ai가 나오면 이런 영상 올리시면 좋아할듯 ㅇㅇ
좋은 의견 감사합니다. 그래도 기술의 발전과 인간의 역할에 대해 생각해볼 화두가 되지 않을까 생각합니다. 저는 논문 리뷰가 앞으로 점점 힘들어지겠구나 제일 걱정되더라고요.
@@MahlerLab
제 의견 입니다만, 수년 안에 데이터만 있으면 충분히 알아서 좋은 논문을 쓸 것 같긴합니다.
필요한 데이터만 학습한 로컬 LLM과 RAG를 이용하면 가능성 있어보입니다
30년 까지는 안갈 꺼 같고 십년 안쪽으로 될 것 같네요
@@박상민-g3j논문 생성하는 걸 1년 넘게 해보고 있는데요, 지난 주에 생성한 건 이대로 투고해도 되지 않을까 싶었습니다. Self-reflection을 중간중간 넣어서 하는데, 요즘은 context window도 커서 논문 전체를 넣을 수도 있고 reasoning 성능도 좋아서 1년 전이랑 비교하면 차원이 다르더라고요. 지금부터 또 1년 후에 또 이만큼 발전한다면 어떻게 될까 상상하면 여러 생각이 듭니다..
좋은 리뷰 영상에, 비꼬고 수준 떨어지는 표현을 굳이 해야 할까요?
@@T5beyond 다양한 시각을 배울 수 있다면 약간은 거친 표현도 괜찮지 않을까 생각하고 있습니다. ^^ 저는 올해 초부터 pubmed 검색 결과 바탕으로 연구계획서를 LLM으로 생성해서 이에 대한 평가를 하는 연구를 진행중인데, 충분히 가능하지 않을까 생각했습니다. 실험까지 자동화하는 부분은 잘 모르지만 나머지는 충분히 가능해 보이더라고요.
이번에 나온 Grok-2에 대해서도 한번 다뤄주세요
Grok는 특별한 활용처를 못 찾아서 안 쓰고 있습니다. 추천하시는 이유가 있으실까요?
다 좋은데 영어라서 ㅠㅠ