연구를 위한 AI

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LLM 위키: 근거가 남는 요약

논문별 요약 스무 개로는 서론을 못 씁니다. 개념마다 한 장으로 모으되, 문장마다 출처가 붙어 있어야 다시 믿을 수 있습니다.

데스크톱 앱152026-08-18 확인

요약이 스무 개 있어도 서론은 안 나옵니다

앞 레슨에서 그래프를 만들었습니다. 굵은 덩어리와 외딴 마디가 보입니다. 그런데 그 그림에서 곧바로 문장이 나오지는 않습니다.

한 겹이 더 필요합니다.

여러 논문에 흩어진 같은 개념을 모아, 개념마다 한 장으로 쓰는 것.

논문별 요약 스무 개로는 서론을 못 쓰지만, 비례보고비 한 장과 인과성 평가 한 장이 있으면 쓸 거리가 생깁니다. 개념별로 모으는 순간 어느 개념부터 소개할지, 무엇과 이어 붙일지가 정해지기 때문입니다.

위키 링크로 이미 절반은 하고 계십니다

거창한 준비가 필요하지 않습니다. Obsidian에서 개념 이름을 대괄호 두 개로 감싸면 그 개념의 문서로 이어집니다.

신호탐지에서는 [[비례보고비]]를 주로 쓰고, 최근에는 [[기계학습]]이 이를 보완한다.

[[비례보고비]]를 누르면 아직 없는 문서가 새로 만들어집니다. 이 동작 하나가 위키의 절반입니다. 개념 문서가 먼저 있고 글이 나중에 오는 것이 아니라, 글을 쓰다가 개념 문서가 생깁니다.

요약을 다시 믿으려면

여기서 이 코스가 계속 붙잡고 있는 문제가 다시 나옵니다. AI에게 개념 한 장을 써 달라고 하면 매끄러운 문단이 나옵니다. 그런데 석 달 뒤 그 문단을 다시 열면 이런 질문에 답할 수 없습니다.

  • 이 문장은 어느 논문에서 나온 것인가
  • 여러 논문이 엇갈릴 때 어느 쪽을 따른 것인가
  • 이 개념 문서를 쓸 때 어떤 노트들을 봤는가

그래서 개념 한 장은 이렇게 씁니다.

문장마다 그 문장이 나온 노트로 이어지는 링크를 답니다.

번거로워 보이지만 결과는 정반대입니다. 링크가 달린 문단은 원고에 그대로 옮겨 쓸 수 있고, 링크가 없는 문단은 결국 다시 확인해야 합니다. 나중에 하는 확인이 지금 링크를 다는 것보다 훨씬 오래 걸립니다.

지금은 손으로, 나중에는 자동으로

정직하게 범위를 그어 두겠습니다. 개념마다 한 장을 자동으로 써 주는 일은 이 모듈에서 하지 않습니다.

앞 레슨의 플러그인은 그래프를 만들고 검색까지 합니다. 개념별 문서를 합성해 주는 일은 모듈 6에서 다룰 ResearchWiki의 몫입니다. 여기서 미리 개념을 소개하는 이유는 두 가지입니다. 하나는 그래프와 위키가 한 묶음이어야 그림이 완성되기 때문이고, 다른 하나는 자동화되기 전에 손으로 한 번 해 봐야 자동으로 나온 결과를 판정할 수 있기 때문입니다.

손으로 세 장을 써 보면 압니다. 어떤 개념이 실제로 여러 논문에 걸쳐 있는지, 어디가 비어 있는지, 그리고 도구가 대신 썼을 때 무엇을 확인해야 하는지.

직접 해 보기30

앞 레슨에서 적어 둔 가장 굵은 덩어리 세 개를 꺼냅니다. 그중 하나를 골라 개념 문서 한 장을 씁니다.

파일 이름은 개념 이름 그대로 하고, 아래 네 부분을 채웁니다.

  1. 한 문장 정의 — 이 개념이 무엇인지
  2. 이 개념이 나온 노트들 — 위키 링크로 나열
  3. 엇갈리는 지점 — 논문들이 다르게 말하는 부분이 있다면 무엇이 어떻게 다른지
  4. 아직 모르는 것 — 읽은 자료로는 답이 안 나오는 질문

규칙 하나. 2·3번의 모든 문장 끝에는 그 문장이 나온 노트 링크를 답니다. 링크를 달 수 없는 문장은 지웁니다. 지워지는 문장이 많다면, 그것이 지금 근거의 실제 두께입니다.

시간이 되면 세 개 다 써 보시고, 어렵다면 하나로 충분합니다. 다 쓴 뒤 4번 항목만 따로 모아 목록으로 만들어 두십시오. 다음 레슨에서 그 목록이 쓰입니다.

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연구에 적용하면

개념마다 한 장으로 모이면 흩어진 요약이 비로소 쓸 거리가 됩니다. 그리고 그 한 장을 다시 믿을 수 있게 만드는 것은 문장마다 붙은 출처입니다.

이제 그래프도 있고 개념 문서도 있습니다. 마지막으로 이것을 글의 뼈대로 바꿉니다 — 무엇을 주장할 수 있고 무엇을 아직 말하면 안 되는지 정하는 일입니다.