한국정책연구원 "AI 연구 파트너, '탐색'과 '통제' 전략적 선택이 핵심"

기사 제공처 : 한국공공정책신문 / 등록기자: 김유리 [기자에게 문의하기] /

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[한국공공정책신문=김유리 기자] 한국정책연구원(원장 박동명)이 AI 기반 연구 도구의 전략적 활용법을 제시하며 학계와 정책 연구 분야의 주목을 받고 있다.

한국정책연구원이 6일 공개한 팟캐스트 '미래를 여는 지식'을 통해 박동명 원장은 "정보의 홍수 속에서 연구와 기획의 핵심은 단순히 정보를 찾는 것이 아니라, 흩어진 정보를 통합하고 의미 있는 결론을 만들어내는 것"이라며 AI 연구 파트너의 중요성을 강조했다.

두 가지 AI 파트너 전략: 탐험가 vs 사서

박 원장은 AI를 연구 파트너로 활용할 때 근본적으로 두 가지 접근법이 있다고 설명했다. 첫 번째는 '탐험가' 방식으로, 대표적으로 재미나이(Gemini) 딥리서치가 이에 해당한다. "탐험가처럼 광활한 웹의 세계를 누비면서 아직 발견되지 않은 연결고리를 찾아내고 새로운 가능성을 탐색하는 방식"이라고 설명했다.

두 번째는 '사서' 방식으로, 구글의 노트북 LM이 대표적이다. "신중한 사서처럼 내가 직접 엄선한 신뢰할 수 있는 자료 안에서만 정보를 찾고 분석하면서 완벽하게 통제하는 방식"이라며, RAG(검색 증강 생성) 기술을 통해 환각현상 없이 정확한 정보를 제공한다는 점을 강조했다.

실전 테스트로 입증된 효과

한국정책연구원이 실시한 '2025년 숏폼 비디오 트렌드 브리프 작성' 과제에서 두 도구의 차별화된 강점이 확인됐다.

재미나이는 내부 회의록의 '평균 시청 시간 하락' 데이터와 외부 블로그의 상반된 정보를 단순 나열하지 않고, Z세대라는 특정 집단의 차이점으로 정확히 간파했다. 나아가 "연령별 AB 테스트를 해보는 게 좋겠다"는 구체적인 전략적 제안까지 제시했다.

노트북 LM은 5초 만에 초안을 완성하는 속도뿐 아니라, 모든 문장 끝에 출처 번호를 붙이고 클릭 시 원문 구절이 즉시 나타나는 완벽한 정밀성을 보였다. 이를 통해 팩트체킹 시간을 약 30% 단축하는 성과를 거뒀다.

최적의 워크플로우: 정찰→선별→심화

박 원장은 두 도구를 따로 쓰는 것이 아니라 함께 사용할 것을 제안했다. "먼저 탐험가인 재미나이로 넓은 웹을 정찰해서 핵심 자료들을 발굴하고, 연구자가 전문적인 판단으로 그 중 가장 신뢰도가 높은 자료들을 선별한 뒤, 마지막으로 선별된 자료들을 사서인 노트북 LM에 올려서 심화 분석과 콘텐츠 생성을 하는 것"이 최고의 워크플로우라고 강조했다.

이러한 '정찰-선별-심화' 3단계 조합이 대부분의 지식 업무를 효과적으로 해결할 수 있다는 설명이다.

"어떤 AI가 더 좋은가"는 잘못된 질문

박 원장은 "결국 어떤 AI가 더 좋은가라는 질문은 잘못됐다"며 "내 과제의 성격이 탐색인가 통제인가를 먼저 묻는 것이 핵심"이라고 강조했다.

그는 "AI는 도구일 뿐, 최고의 결과는 당신의 전략에서 나온다"며 "기술을 맹신하기보다 과제의 성격을 정확히 규정하고, 필요에 따라 두 도구를 전략적으로 조합하는 것이 중요하다"고 덧붙였다.