연구자를 위한 생성형 AI가 논문 검색과 요약을 넘어 실제 연구 과정에 얼마나 깊이 들어갈 수 있는지를 검증하는 실험이 시작된다. 자료를 찾고 근거를 확인하는 단계부터 정책을 분석하고 논문을 작성하는 과정까지 AI 에이전트를 투입하고 연구 방식이 어떻게 달라지는지를 살펴보는 방식이다. 라이너는 KAIST 연구진과 함께 자사 학술 연구 AI 에이전트 ‘라이너 스콜라’를 과학기술정책과 국제개발 연구에 적용한다. 연구 과정에서 축적되는 데이터를 분석하는 데서 출발해 정책 관련 지식을 구조화하고 여러 이해관계자의 반응을 가상으로 검토하는 정책 시뮬레이션까지 협력 범위를 넓힌다.
글로벌 AI 에이전트 스타트업 라이너(대표 김진우)는 KAIST 과학기술정책대학원 박경렬 교수가 이끄는 di-Lab(Digital Innovation and International Development Lab)과 ‘AI for Policy Research’ 분야 연구 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.
라이너와 KAIST 과학기술정책대학원 박경렬 교수 연구실 di-Lab이 ‘AI for Policy Research’ 분야 연구 협력을 위한 업무협약을 체결했다. (사진 제공: 라이너)
협약식은 21일 KAIST 과학기술과 글로벌 발전 연구센터(G-CODEs)에서 진행됐다. 양측은 국제개발과 과학기술정책 연구에 AI를 적용하고 실제 연구 워크플로에서 나타나는 효과와 한계를 분석한다.
이번 협력에는 라이너의 학술 연구 AI 에이전트 ‘라이너 스콜라(Liner Scholar)’가 활용된다. 라이너는 AI 에이전트와 시스템 개발 기술을 제공하고 di-Lab은 국제개발·과학기술정책 분야의 전문 지식과 적용 맥락 설정, 결과 검증과 학술 연구를 담당한다.
협력 과제는 크게 세 가지다. 라이너 스콜라를 실제 연구 과정에 적용하는 파일럿 연구를 시작으로 국제개발·과학기술정책에 특화된 도메인 지식그래프와 검증 에이전트를 개발하고, 이를 활용한 정책 시뮬레이션 환경까지 설계한다.
논문 찾는 AI에서 정책 시뮬레이션으로…연구자가 직접 효과 검증
첫 번째 단계에서는 di-Lab 연구진이 자료 조사와 정책 분석, 논문 작성 등 연구 전 과정에서 라이너 스콜라를 사용한다. 양측은 이 과정에서 축적되는 데이터를 공동 분석해 AI 연구 도구가 연구 생산성에 미치는 영향을 살펴본다.
연구자의 생산성뿐 아니라 국가와 지역에 따라 나타나는 연구 역량과 AI 접근성의 차이도 분석 대상에 포함한다. AI 기반 연구 도구가 기존의 지식 접근 격차에 어떤 영향을 주는지를 실제 사용 데이터를 기반으로 살펴보겠다는 구상이다.
다음 단계는 정책연구에 필요한 정보를 구조화하는 작업이다. 국제개발과 과학기술정책에는 정부와 국제기구, 사업, 정책, 재원 등 여러 주체와 정보가 복잡하게 연결돼 있다. 양측은 이들 개체와 관계를 구조화한 ‘도메인 지식그래프’를 구축하고 각 정보가 원출처에 근거하는지를 확인하는 검증 에이전트를 공동 개발한다.
장기적으로는 지식그래프를 정책 시뮬레이션으로 연결한다. 공여기관과 수원국 정부, 현장 수행기관 등 정책 과정에 참여하는 이해관계자를 각각 AI 에이전트로 구현하고 특정 정책이나 사업을 적용했을 때 발생할 수 있는 영향을 사전에 탐색하는 환경을 설계한다. 실제 정책 효과를 확정적으로 예측하기보다 다양한 정책 개입과 이해관계자 간 상호작용을 연구자가 검토할 수 있도록 지원하는 것이 목표다.
이번 협력은 라이너가 추진해온 연구 분야 AI 활용 범위를 재료과학에서 과학기술정책과 국제개발 분야로 확장하는 사례이기도 하다.
박경렬 KAIST 교수는 “AI는 혁신의 기회를 제공하고 있지만 동시에 글로벌 격차를 키우는 잠재적인 위험도 존재한다”며 “라이너와의 연구 협력을 통해 글로벌 기술변화의 파급효과를 정밀하게 예측·분석하는 연구 환경을 구축하고 AI의 정책연구 적용이 갖는 인식론적 의미를 학술적으로 규명할 것”이라고 말했다.
강정구 라이너 AI 전략 총괄은 “라이너의 AI 기술과 di-Lab의 도메인 전문성을 결합해 정책연구의 생산성을 높이고 글로벌 지식 격차 문제를 연구하는 ‘AI for Policy Research’ 사례를 만들겠다”고 말했다.
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