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Research Trends

White Paper Summary

AI Co-Scientist:
데이터 기반 추론 로드맵

"단순한 도구를 넘어 스스로 가설을 수립하고 진화하는 연구 파트너로의 도약"



도입: AI의 패러다임 전환

기존 AI의 한계: 정해진 데이터 안에서만 응답하는 '도서관형 AI'의 시대는 저물고 있습니다.

AI Co-Scientist: 이제 AI는 스스로 가설을 수립하고, 실험을 설계하며, 그 결과로부터 학습하는 '진화형 AI'로 거듭나고 있습니다.

이 변화의 핵심은 정적 모델을 자율적인 과학자로 진화시키는 데이터 기반 추론 로드맵에 있습니다.

기초 데이터 통합 및 실행

지식 확장형 검색(RAG)

최신 과학 논문 및 데이터베이스 실시간 탐색 기반 가설 수립

멀티모달 오케스트레이션

분자 구조, 시뮬레이션, 코드 등 이질적 데이터의 입체적 통합

도구 기반 데이터 생성

자동화 장비를 통한 직접 데이터 생산 및 자가 학습 루프 구축

Traditional Inference

기존 LLM 추론

  • ●

    데이터: 정적 입력에 한정된 처리

  • ●

    메모리: 짧은 대화창 내의 일시적 기억

  • ●

    개선: 단발성 학습에 그침

Agentic Co-Scientist

에이전틱 추론

  • ●

    데이터: 역동적 문맥 유지를 통한 확장성

  • ●

    메모리: 외부 영구 메모리 활용의 지속성

  • ●

    개선: 끊임없는 지속적 자기 진화

자가 진화형 데이터 관리

1

보안 데이터 뱅크 저장

추론 흔적(Reasoning Traces) 기록을 통한 영구적 에이전트 메모리 형성

2

피드백 기반 데이터 루프

실험 결과와 예측의 불일치를 새로운 학습 데이터로 치환하는 연구 사이클

3

재귀적 자가 수정 (Recursive Self-Correction)

비효율적 연구 경로 제거 및 최적 워크플로우를 통한 지능의 고도화

결론 및 비전

이 로드맵은 AI를 단순한 도구에서 ‘스스로 생각하고 진화하는 연구 파트너’로 격상시키는 핵심 과정입니다.

메모리와 피드백의 전략적 결합을 통해 AI는 미래 지향적 발전을 거듭할 것입니다. 자율적 과학 에이전트 시대의 도래는 인류의 거대한 난제들을 해결하는 중심적 역할을 수행할 것을 확신합니다.