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인공지능을 활용한 연구 제안서 평가 및 지원금 심사 효율화 방안 원문보기 1
- 국가 영국
- 생성기관 리서치프로페셔널뉴스
- 주제분류 기초연구진흥
- 원문발표일 2026-09-25
- 등록일 2026-10-05
- 권호 320
○ 영국 리서치프로페셔널뉴스는 셰필드 대학교(University of Sheffield) 연구진이 연구 지원금 심사 절차의 효율화 및 자동화 가능성을 검증할 목적으로, 영국 경제사회연구회(ESRC) 및 공학·물리과학연구회(EPSRC)에 제출된 2,200건의 연구 과제 제안서에 대한 인간 전문가의 평가 점수와 6개 대형언어모델(LLM)의 생성 점수를 비교·분석한 연구 결과를 보도
- 셰필드 대학교 연구진의 프리프린트 연구에 따르면, 6개 대형언어모델(LLM)의 개별 평가 점수는 부정확하나 평균 순위는 전문가의 평균 평가 점수와 유의미한 상관관계를 나타내어, 2,200건의 연구 제안서 중 미흡한 과제 선별(Triage) 및 편향 검증에 활용될 가능성이 제시됨
- 영국 연구혁신청(UKRI)은 과제 신청량 증가에 대응해 AI 활용 평가 검토를 추진하는 한편, 제3자 네트워크(Crane)의 무단 AI 사전 심사 논란에 대해 현행 지침상 생성형 AI의 평가 활용을 금지하고 있음을 재확인하며 준수 여부 조사를 개시
- 이와 함께 혁신·연구 코커스(Innovation and Research Caucus)가 3,000개 이상의 UKRI 지원 과제를 분석하여 책임성 있는 AI 활용을 강조한 가운데, 대중의 연구 지원금 AI 활용에 대한 지지도가 급격히 하락한다는 조사 결과가 제시되어 신뢰 확보가 핵심 과제로 부상
- 셰필드 대학교 연구진의 프리프린트 연구에 따르면, 6개 대형언어모델(LLM)의 개별 평가 점수는 부정확하나 평균 순위는 전문가의 평균 평가 점수와 유의미한 상관관계를 나타내어, 2,200건의 연구 제안서 중 미흡한 과제 선별(Triage) 및 편향 검증에 활용될 가능성이 제시됨
- 영국 연구혁신청(UKRI)은 과제 신청량 증가에 대응해 AI 활용 평가 검토를 추진하는 한편, 제3자 네트워크(Crane)의 무단 AI 사전 심사 논란에 대해 현행 지침상 생성형 AI의 평가 활용을 금지하고 있음을 재확인하며 준수 여부 조사를 개시
- 이와 함께 혁신·연구 코커스(Innovation and Research Caucus)가 3,000개 이상의 UKRI 지원 과제를 분석하여 책임성 있는 AI 활용을 강조한 가운데, 대중의 연구 지원금 AI 활용에 대한 지지도가 급격히 하락한다는 조사 결과가 제시되어 신뢰 확보가 핵심 과제로 부상
