[AI 랩] 권용우 라이너 리드 "AI 공동 연구자로 진화…글로벌 학술 생태계 표준 될 것"

대학생과 연구자, 전문직 종사자 겨냥해 개발

방대한 데이터 장점…최신 논문 일·주 단위 업데이트

라이너의 권용우 라이너 스콜라 프로덕트 리드 [사진=라이너]

"라이너 스콜라의 목표는 연구자가 복잡한 논리 설계에 얽매이지 않고 인공지능(AI)과 함께 창의적인 연구를 수행할 수 있는 '원스톱 에이전틱 리서치' 환경을 구축하는 것입니다." 

15일 라이너의 권용우 라이너 스콜라 프로덕트 리드는 본지와 서면으로 인터뷰하면서 향후 업데이트 방향성을 이같이 밝혔다. 권 리드는 "'바이브 리서치' 등 라이너 내 다양한 서비스와 에이전트 간 유기적 협업 범위를 확장해 초개인화한 'AI 공동 연구자'로서 성능 고도화를 진행 중"이라며 "언어 장벽 없이 전 세계 지식을 자유롭게 탐색하고 연결하는 에이전트로서 글로벌 AI 학술 생태계의 표준으로 자리 잡을 것"이라고 강조했다.

라이너 스콜라는 대학생과 연구자, 전문직 종사자 등 정확한 정보가 필요한 이용자층을 겨냥해 개발됐다. 권 리드는 "학술 논문과 저널이 파편화돼 있어 자료를 찾고 비교·검증하는 데 많은 시간이 소요되는 비효율이 있었다"며 "이를 해결하기 위해 기존 라이너 검색 기능에 포함돼 있던 학술 검색을 고도화했고 연구 전용 AI 에이전트를 결합해 독립 서비스로 발전시켰다"고 설명했다.

서비스의 핵심 경쟁력은 방대한 데이터와 에이전틱 리서치 기술의 결합이다. 라이너 스콜라는 학술 데이터 4억6000만건 이상을 기반으로 만들어졌다. 연구 가설 제안, 논문 초안 작성, 동료 평가까지 연구 전 과정을 지원하는 'AI 공동 연구자'를 지향한다. 권 리드는 "AI가 여러 에이전트를 스스로 조합해 최적의 결과를 도출하고 연구 맥락을 인용해 인용 자료를 추천하거나 가설을 제시하는 방식으로 연구 생산성을 높였다"고 설명했다. 

특히 수만 건 이상 논문을 비교·분석해야 하거나 복잡한 실험 설계를 검증하는 상황에서 활용도가 높다는 설명이다. 연구 초안이나 데이터를 결합해 개인화한 분석을 수행할 수 있어 연구자들이 반복적인 리서치 작업을 줄이고 핵심 연구에 집중할 수 있도록 돕는다.

데이터 경쟁력도 장점이다. 라이너는 많은 학술 데이터는 물론 글로벌 학술 데이터베이스와 연동해 정보를 지속적으로 확장하고 있다. 단순 양적 확대를 넘어 인용도와 검증 수준을 반영한 알고리즘을 적용해 데이터 품질 관리에도 집중하고 있다. 최신 논문은 일·주 단위로 업데이트하고 있다. 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제머신러닝학회(ICML) 등 주요 AI 학회 논문을 요약 제공하는 '논문 퀵 리뷰' 기능으로 연구 목표, 방법론, 인용도 등을 한눈에 파악할 수 있도록 했다. 

권 리드는 "테크 기업의 최신 연구 자료 역시 자체 검증 과정을 거쳐 신속하게 반영하고 있다"며 "연구자들이 최신 기술 흐름을 놓치지 않도록 지원하는 것이 목표"라고 말했다.