최근 문헌 조사부터 가설 설정, 코드 작성, 결과 분석, 논문 집필까지 연구의 전 과정을 자동화하는 AI 기반 에이전트에 대한 관심이 뜨겁습니다. 하지만 AI가 써낸 논문을 우리는 온전히 신뢰할 수 있을까요? 이번 AI/DS 그룹 세미나에서는 이 근본적인 질문을 주제로 깊이 있는 논의가 진행되었습니다. UCLA 박사 과정과 Amazon에서 Applied Scientist로 연구 중이신 Jin Kim 님을 모시고, AI 에이전트 시스템의 현재 퍼포먼스와 한계를 짚어보았습니다. 오늘 토크에서는 어떻게 AI Agent가 아이디어를 내고, 연구를 진행하고, 이미 발표된 논문을 다시 실험을 돌려서 검증하고, 그리고 AI Agent를 평가하는지에 대한 내용을 다루었습니다. 1. AI와 사람, 누구의 아이디어가 더 참신할까? 전문가들이 블라인드로 채점한 실험이 소개되었습니다. "LLM은 다음 토큰을 예측할 뿐이니 창의적일 수 없다"는 통념이 이 결과 앞에서 흔

지난 7월 30일, 창발 Dev Group에서는 구요한님을 모시고 'AI Survival Guide: Building Your Second Brain' 강연을 진행했습니다. AI를 주제로 한 강연은 점점 많아지고 있습니다. 새로운 모델을 소개하거나 프롬프트 작성법을 알려주는 세션도 많이 볼 수 있습니다. 하지만 이번 강연은 조금 달랐습니다. AI를 잘 쓰는 방법보다, AI가 잘 일할 수 있는 환경을 어떻게 만들어 갈지에 더 가까운 이야기였습니다. 구요한님은 실제로 몇 년 동안 사용해 온 Obsidian 볼트를 직접 보여주시면서 이야기를 시작하셨습니다. 폴더를 어떻게 나누는지, 태그는 어떤 기준으로 붙이는지, 책을 읽으며 남긴 메모가 다른 프로젝트 노트와 어떻게 연결되는지까지. 슬라이드에 있는 예시가 아니라, 실제로 사용하고 계신 Obsidian 볼트들을 그대로 보여주셔서 더 흥미롭게 볼 수 있었습니다. 가장 인상깊게 들은 점 중 하나는 구요한님의