연구자가 GenAI로 필요한 정보를 더 빠르게 찾는 방법
2024년 2월 15일
저자: Ian Evans
Bruno Augusto는 포르투갈 University of Aveiro의 박사과정 학생입니다(Photo by Michael Russo)
Scopus AI를 사용해 본 환경공학 연구자가 이 도구가 더 빠르게 작업하고, 더 깊이 탐색하며, 학문 분야를 넘나드는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.
환경공학 연구자인 Bruno Augustoopens in new tab/window는 잘못된 정보가 지닌 위험을 잘 알고 있습니다. 그래서 Elsevier의 새로운 생성형 AI 검색 도구인 Scopus AI 테스트에 참여했을 때, 정보의 신뢰성은 그의 최우선 과제 중 하나였습니다.
“참고문헌을 쉽게 확인할 수 있습니다”
포르투갈 University of Aveiroopens in new tab/window의 박사과정 학생인 Bruno는 “이 도구에 큰 신뢰를 갖게 되는 이유는 결과에 참고문헌이 제시되어 있고, 그 참고문헌을 쉽게 확인할 수 있기 때문입니다”라고 말했습니다. “결과를 검토할 때는 여전히 비판적 판단이 필요합니다. 하지만 이 도구는 인용한 모든 참고문헌을 제공하므로, 이를 확인하면서 필요한 내용에 맞는지 또는 더 나은 결과가 있는지 살펴볼 수 있습니다. 그만큼 과정이 훨씬 빨라집니다.”
1월에 출시된 Scopus AI는 2013년 이후 출판된 Scopus 문서의 메타데이터와 초록을 기반으로 합니다. 고도화된 프롬프트 엔지니어링과 선별된 최신 데이터는 AI가 생성한 잘못된 정보의 위험을 최소화하고, 응답이 최신의 신뢰할 수 있는 지식에 기반하도록 합니다. 그 목적은 세계 최대의 다학제 초록 및 인용 데이터베이스인 Scopus에 담긴 방대한 지식을 신뢰할 수 있게 탐색하도록 안내하는 것입니다.
Bruno에게 가장 큰 변화는 필요한 논문 참고문헌에 도달하는 속도입니다. 그는 이렇게 설명했습니다.
논문의 특정 문장에 맞는 참고문헌을 찾을 때, 예전에는 키워드 검색을 하고 필요한 것을 찾기 위해 논문 10편을 살펴봐야 했습니다. 바로 이번 주에도 참고문헌이 필요한 문장을 Scopus AI로 검색했습니다. 그 결과 키워드 검색에서 표시되는 10편 또는 20편의 논문을 확인하는 대신, 살펴볼 만한 논문이 두세 편으로 좁혀졌습니다.
이를 설명하기 위해 Bruno는 자신의 최근 연구 사례를 언급했습니다.
지난주에는 도시 지역이 대기오염과 배출에 더 취약하다는 내용의 논문을 찾고 있었습니다. 그래서 ‘emissions, air quality, urban areas’로 검색하는 대신, 정확히 그 표현을 그대로 검색했습니다. Scopus AI는 몇 개의 인용 후보를 빠르게 제시했습니다. 그중 하나는 필요한 내용이 아니었지만, 다른 하나는 제가 찾던 바로 그 내용이었습니다. 좋은 참고문헌인지 확인하기 위해 논문을 검토한 뒤, 이를 포함할 수 있었습니다.
Bruno Augusto
생성형 AI 콘텐츠의 주장에 참고문헌을 연결할 수 있다는 점은 Scopus AI가 연구자에게 유용한 핵심 이유입니다. Bruno는 이렇게 설명했습니다. “과학의 대부분은 매우 맥락 의존적입니다. 예를 들어 Scopus AI가 사용자가 찾던 것 또는 기대했던 것과 반대되는 결과를 제시한다면, 참고문헌을 다시 확인하고 싶을 것입니다.”
그런 의미에서 그는 생성형 AI가 연구 과정의 어떤 요소를 대체하는 것이 아니라, 연구자의 프로세스를 더 빠르게 해주는 유용한 도구로 남아 있다고 말했습니다.
쉬운 지름길을 위한 도구가 아닙니다
Bruno는 “사용자에게는 여전히 비판적 사고가 필요합니다”라고 말했습니다. “참고문헌을 확인하지 않고 모든 것이 정확하다고 쉽게 단정한다면 문제가 생길 수 있습니다. 다시 말하지만, 바로 그 지점에서 참고문헌이 도움이 됩니다. 맥락을 볼 수 있기 때문입니다. 따라서 어떤 도구와 마찬가지로, 무엇을 어떻게 사용할지에 대한 어느 정도의 사용자 안내과 비판적 사고가 필요하다고 생각합니다.”
폭과 깊이: 학문 분야 간 장벽을 허물다
Scopus AI와 함께한 시간 중 가장 인상적이었던 순간을 돌아보며, Bruno는 무엇보다 속도감이 가장 두드러졌다고 말했습니다. “검색 과정이 정말 쉬워집니다.” 또한 그는 일상적인 언어로 답을 검색할 수 있어 학문 분야 간 장벽을 허무는 데 도움이 된다고 강조했습니다. 여러 학문 분야를 넘나드는 연구를 자주 수행하는 그에게 이는 매우 유용하다고 설명했습니다.
과학 전반의 문제 중 하나는 커뮤니케이션이 항상 원활하지 않다는 점입니다. 어떤 분야에 대한 지식을 쌓기 시작하기 전에도 많은 전문 용어를 알아야 합니다. 하지만 Scopus AI를 사용하면 검색할 때 더 비공식적인 언어를 사용할 수 있고, 전문 용어를 사용할 때와 거의 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 저는 이것이 이 도구를 사용하는 큰 장점 중 하나라고 생각합니다.
Bruno는 또한 결과를 더 깊이 파고들어 초기 쿼리를 이어갈 수 있다는 점도 유용하다고 말했습니다. 그는 “후속 질문 기능은 놀라웠습니다”라고 말했습니다. “필요한 만큼 주제에 깊이 들어갈 수 있습니다.”
개선을 위한 제안
그렇지만 Scopus AI는 새로운 제품이며 개선의 여지가 있습니다. 특히 Bruno는 2013년 이후의 연구에 초점을 맞추는 것이 정보를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 되지만, Scopus AI가 더 넓은 풀에서 정보를 가져올 수 있다면 유용할 것이라고 언급했습니다.
그는 “연구 연도를 전환할 수 있는 기능이 있으면 흥미로울 것 같습니다”라고 말했습니다. “오래된 논문 중 많은 것들이 이후 연구의 토대가 되었기 때문에, 일반 Scopus 검색에서처럼 이를 매개변수에 포함할 수 있으면 유용합니다. 마찬가지로 인용 횟수를 전환할 수 있다면, 훨씬 더 유용해질 수 있습니다.”
연구 커뮤니티와 함께 여정을 이어가다
Bruno의 경험에 대해 Elsevier의 Senior VP for Analytics Products and Data Platform인 Maxim Khanopens in new tab/window은 다음과 같이 말했습니다.
사용자 피드백은 Scopus AI를 구현하는 데 매우 중요했습니다. Bruno의 말이 맞습니다. 우리가 할 수 있는 일은 아직 많이 남아 있습니다. Scopus AI가 연구자들이 빠르게 작업하도록 지원하고 있으며, 신뢰할 수 있는 콘텐츠에 대한 강조도 인정받고 있다는 사실은 매우 고무적입니다. Scopus AI를 개발하는 전체 과정에서 사용자들의 반응을 듣고, 이 새로운 도구의 가치를 점점 더 인식하는 모습을 보는 것은 매우 뜻깊었습니다. 앞으로도 연구 커뮤니티와 함께 이 여정을 계속해 나가기를 기대합니다.
기여자
