1  연구 배경

○ 인공지능기술 발달에 따라 연구개발에도 인공지능이 일반적으로 활용되고 미래의 과학활동 모습도 크게 달라질 것으로 예상
   - 인공지능은 연구의 생산성 저하를 극복하고 과학 연구와 혁신을 가속화하며 다양한 글로벌 난제 해결에 기여할 것으로 전망

   (장하선 외(2023))

   ※ 영국 국립 튜링연구소는 미국, 일본과 함께 ’50년까지 노벨상에 버금가는 성과를 성취할 수 있는 자율적인 인공지능 과학자

      개발을 목표로 한 ‘노벨 튜링 챌린지’를 ’21년 발족
   - 기존 문헌 정리, 연구주제 추천, 실험절차 설계 관련 연구활동 보조 외에도 향후 인간 고유의 지능 활동으로 간주 되던 문제정의,

   결론종합도 수행 기대

   ※ 잠재적 패턴 발견 역량이 우수한 인공지능은 문헌기반발견(literature-based discovery), 미발견 공공지식(undiscovered

      public knowledge) 추출을 통해 과학적 통찰 제시 가능

○ 빅데이터에 기반한 인공지능의 역할이 확대되며 대용량 학술･연구 데이터를 보유한 서비스 플랫폼이 중요한 연구인프라로 부상 예상
   - 고도의 빅데이터, 컴퓨팅파워, 알고리즘을 보유한 인공지능 서비스 플랫폼이 과학적 발견, 제품개발의 핵심인프라 역할 수행 예상
   ※ 구글 전 CEO 에릭슈미트는 향후 인공지능의 역할이 확대될 것으로 보고 매일 1만 편의 과학논문을 학습하는 거대언어모형

      구축에 ’24년까지 2천만 달러 투자할 계획(퓨쳐하우스 프로젝트)(Bloomberg News(2023.11))
   - 인공지능 서비스 플랫폼의 지배구조는 향후 연구 우선순위 설정, 연구자와 인공지능의 협업방식 등 미래 연구 모습에 영향을 미칠       수 있음
   ※ 글로벌 기업, 정부, 연구자 협의체 등 다양한 국가와 기관이 연구개발 관련 인공지능 플랫폼 서비스에 진출하고 치열한 경쟁 예상

○ 인공지능의 기술 발달과 플랫폼 서비스 제공 형태에 따라 다양하게 실현될 수 있는 미래 연구수행 모습 예측 필요
   - 인간연구자와 인공지능은 상호 상대적 우위를 보이는 업무를 중심으로 역할 분담과 분업화 전개 예상

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------