업로드한 논문 안에서만 답하게 만드는 연구자용 AI 활용 기준

연구자가 AI의 답변 범위를 통제해 웹의 불특정 정보가 아니라, 내가 업로드한 논문과 자료만을 근거로 답하게 만드는 기준을 제시합니다.

연구에서 AI 활용의 가장 큰 리스크는 그럴듯하지만 근거가 불명확한 답변, 즉 할루시네이션(Hallucination)입니다. 이 강좌는 “AI를 믿어도 되는 조건”을 기술이 아니라 연구자 관점의 사용 원칙으로 정리합니다.

🎧 이 강좌를 듣고 나면

• 왜 범용 AI에서 할루시네이션이 발생하는지 구조적으로 이해합니다
• RAG 개념을 연구 활용 관점에서 명확히 구분합니다
• AI가 업로드한 논문 안에서만 답하도록 설정할 수 있습니다
• 모든 답변에 대해 출처를 추적 가능한 환경을 구축합니다
• 연구 판단에 필요한 소스 기반 질문 설계 기준이 생깁니다
• 연구 결과를 교육·발표·공유 자산으로 확장합니다

👉 이런 분께 추천합니다 ⚡️

• AI 답변의 정확성을 신뢰하기 어려운 연구자
• 논문 근거가 명확한 답변만 필요한 분
• “이 답변의 출처가 어디인가?”를 항상 확인해야 하는 분
• AI를 연구 보조자로 쓰되, 통제권은 놓치고 싶지 않은 분
• 연구·교육·팀 공유까지 하나의 파이프라인으로 묶고 싶은 분

✨ 강의에서 소개되는 AI

• Google NotebookLM 
• Felo