본 논문은 인공지능(AI), 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 과학 연구 분야 적용에 대한 종합적인 조사를 제공합니다. OpenAI-o1 및 DeepSeek-R1과 같은 LLM의 발전으로 인해 AI가 과학 연구의 혁신 과정에 적용되는 연구가 많아졌지만, 이 분야에 대한 포괄적인 조사는 부족했습니다. 본 논문은 AI 기반 연구(AI4Research)의 다섯 가지 주요 과제를 분류하는 체계적인 분류 체계를 제시하고, 자동화된 실험의 엄격성과 확장성, 사회적 영향에 중점을 두어 주요 연구 격차와 유망한 미래 방향을 제시하며, 관련 다학제적 응용 프로그램, 데이터 코퍼스 및 도구를 포함한 풍부한 리소스를 엮어 제공합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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AI4Research 분야에 대한 최초의 포괄적인 조사를 제공하여 연구자들에게 유용한 정보와 자원을 제공합니다.
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AI4Research의 다섯 가지 주요 과제를 분류하는 체계적인 분류 체계를 제시합니다.
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자동화된 실험의 엄격성 및 확장성, 사회적 영향 등 AI4Research의 미래 방향을 제시합니다.
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다양한 응용 프로그램, 데이터 코퍼스, 도구 등 풍부한 자원을 제공합니다.
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한계점:
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본 논문에서 제시된 분류 체계 및 미래 방향은 AI4Research 분야의 급속한 발전에 따라 향후 수정 및 업데이트가 필요할 수 있습니다.
