AI에 대한 접근 방식

Elsevier의 AI는 무엇이 다른가요?

Elsevier의 AI를 차별화하는 점은 워크플로우의 모든 단계에 신뢰를 내재화하는 방식입니다.

• 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 데이터를 통해 학술 및 임상 기록을 반영

• 출처를 밝히고 인용 가능한 결과물로 원 출처까지 연결

• 사람의 전문성과 감독으로 책임 있는 평가와 활용 지원

• 책임 있는 AI 거버넌스를 프라이버시, IP 보호, 중립성, 투명성, 책임성을 중심으로 구축

• 지속적인 품질 평가를 통해 시간이 지나도 성능, 안전성, 근거 적합성을 평가

AI 연구 워크플로우에 내재화하는 요소

1. 신뢰할 수 있는 콘텐츠 기반

AI 경험은 확립된 학술 프로세스를 통해 선별된 과학 및 의학 지식을 기반으로 합니다. 이를 통해 사용자가 검증하고 신뢰할 수 있는 정보에 기반해 결과물이 생성되도록 지원합니다.

2. 추적 가능한 근거

AI는 검토 가능해야 합니다. Elsevier는 다음 사항을 우선시하고 강조합니다.

• 원 출판물로 연결되는 링크

• 지적 기여를 인정하는 출처 표시

• 시스템이 무엇을 왜 사용했는지 사용자가 확인할 수 있는 인용 가능한 맥락

3. 영역 전문성과 사람의 판단

AI는 생산성을 높이는 가속 요인이지만, 의사결정에는 여전히 전문성이 필요합니다. Elsevier는 전문가 검토를 지원하도록 솔루션을 설계하여, 연구자와 임상의가 맥락 속에서 근거를 평가하고 더 확신 있게 판단할 수 있도록 합니다.

4. 더 나은 비판적 사고를 위한 투명성

Elsevier는 사용자가 다음 사항을 확인할 수 있도록 지원함으로써 결과물을 더 이해하기 쉽게 만들고자 합니다.

• 사용된 출처

• 답변이 구성된 방식(해당되는 경우)

• 불확실성 또는 한계가 있는 부분

5. 책임 있는 AI 거버넌스

신뢰는 시스템이 어떻게 관리되는지에도 달려 있습니다. Elsevier의 접근 방식에는 다음이 포함됩니다.

• 프라이버시 및 보안 보호

• IP 보호

• 중립성 고려

• 책임 있는 AI 원칙과 표준에 부합하는 책임성 메커니즘

연구, 임상, 교육 활용 사례에 어떻게 반영되는가

관리된 근거와 사람의 책임성을 바탕으로 더 빠른 발전을 지원합니다.

연구자 대상

검증 가능성을 유지하면서 발견과 종합을 가속화합니다.

• 근거 탐색을 더 빠르게 진행

• 재현성과 검토를 위해 출처 정보를 명확하게 유지

임상의 대상

추적 가능하고 근거에 기반한 맥락으로 의사결정을 지원합니다.

• 답변을 동료 심사를 거친 문헌과 연결

• 진료 현장에서 확신 강화

교육자 및 기관 대상

책임 있는 도입을 지원합니다.

• AI 리터러시와 거버넌스 준비 상태 지원

• 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 감독이 성과 개선을 어떻게 돕는지 명확히 제시

생태계와 함께 발전하는 거버넌스

AI가 사람들이 검색하고, 읽고, 인사이트를 생성하는 방식을 변화시키는 가운데, Elsevier는 파트너 및 표준 기반 접근 방식과 함께 거버넌스를 지속적으로 강화해 나갈 것입니다. 여기에는 투명성에 대한 기대, 출처 표시의 가시성, 품질과 위험에 대한 지속적인 평가가 포함됩니다.