본 논문은 인공지능(AI)과 대규모 언어 모델(LLM)이 과학 분야를 변화시키고 있지만, 특히 질적 연구 분야에서는 AI의 활용이 미흡하다는 점을 지적한다. 질적 연구자들은 AI 활용에 주저하며, 사용하더라도 편향성, 불투명성, 재현 불가능성, 개인 정보 침해 등의 한계를 가진 일반적인 도구에 의존할 수밖에 없다. 이에 따라 양적 연구에서 AI가 발전한 것과 달리, 의미 부여와 종합적인 과학적 이해에 필수적인 질적 측면은 제대로 통합되지 못하고 있다. 본 논문은 해석적 연구를 위해 처음부터 구축된 전용 질적 AI 시스템의 개발을 주장하며, 투명성, 재현성, 개인 정보 보호를 강조한다. 기존 자동화된 발견 파이프라인을 강화할 수 있는 질적 역량 강화 방안을 제시하고, 안전한 질적 AI를 통해 융합 연구를 발전시킬 수 있는 기회를 모색한다.
