AI를 잘 쓰는 연구자가 아니라,
AI가 일할 수 있는 지식 구조

Deadline · D-5먼저, 닷새 뒤 마감인 것 하나

Takeaway오늘의 한 문장

Evolutionv1 → v2 → v3 → v4 · 차이는 모델이 아니라 구조

그런데 v3에서 멈추면 반쪽입니다. 좋은 답을 받고 창을 닫으면 그 답은 증발합니다. v4 · 루프는 그 산출물을 1급 지식으로 되돌려 넣어, 다음 세션이 더 높은 기준선에서 시작하게 만드는 단계입니다 — 캡처 → 처리 → 발전 → 발행 → 회고가 사람과 에이전트의 분업으로 실제로 반복되는 것. 오늘 2부의 LLM Wiki가 바로 이 루프의 저장소입니다.

MeasureAKM Index — v1~v4가 그대로 측정축

방금 본 4세대는 제 임의 구분이 아니라 공개 루브릭의 필러 그대로입니다. AKM Index는 개인·조직의 에이전트 지식관리 성숙도를 5개 필러 25개 기준으로 재는 100점 척도이고, 전 과정 로컬 실행에 제출은 선택입니다.

Loop(L) 필러만 규칙이 다릅니다 — 레벨 3 이상은 최근 30일 내 날짜가 찍힌 반복 아티팩트(데일리 노트·위클리 리뷰·처리 로그)를 요구합니다. 계획된 휴지는 사전에 사유가 기록돼 있으면 분모에서 제외합니다(30일 창 내 최대 14일). raw uptime이 아니라 회복탄력성을 보기 때문입니다.

ArchitectureLLM Wiki 3층 구조

Karpathy가 2026년 봄 공개한 LLM Wiki 패턴입니다. 검색(RAG)이 매번 휘발되는 데 비해, 위키는 정리된 결과가 파일로 남아 복리로 쌓입니다.

Research Security무엇을 넣어도 되는가 — 실무 구분표

‘AI 쓰지 마세요’도 ‘마음껏 쓰세요’도 답이 아닙니다. 등급을 나누는 게 답이고, 등급을 나누려면 지식이 이미 구조화돼 있어야 합니다.

구조적 해법 — 로컬 볼트 + 온프레미스/로컬 모델 + 감사 로그가 남는 파이프라인이면, 위 3열 중 가운데 열까지 안전지대가 넓어집니다. NAIS가 준비 중인 출연연 전용 온프레미스 환경·연구용 샌드박스도 정확히 이 구조입니다.

Research Ethics규범이 곧 온다 — 지금 감사 가능한 구조를

주요 출판사의 공통 원칙은 하나로 모입니다 — AI는 저자가 될 수 없다, 실질적 사용은 공개하라. Science는 가장 엄격하고, Nature/Springer Nature는 Methods 기재를 요구하되 순수 copy editing은 면제하며, Elsevier는 별도 AI declaration statement를 요구합니다. 정책은 개정이 빠르니 투고 직전 각 저널 최신 원문을 확인하세요.

Downloads가져가실 것들

Next오늘부터 3단계 — 양이 아니라 연결

Contact이어서 이야기하고 싶으시면

기관 단위 도입(진단 → 임원 정렬 → 수준별 교육 → 운영체계 설계)이나 연구실 단위 파일럿 문의는 편하게 연락 주세요.
구요한 · 커맨드스페이스 대표 · johnfkoo951@gmail.com · cmdspace.work