한편, 포(POE)와 같은 플랫폼은 여러 생성 AI 서비스를 한곳에 모아 둔 통합 서비스를 제공한다. 이러한 플랫폼의 장점은 개별적으로 서비스를 구독하지 않고도 다양한 AI 모델을 비교하며 사용할 수 있다는 것이다. 연구자들은 이를 통해 각 AI 모델의 특성을 비교 분석하고, 자신의 연구 목적에 가장 적합한 모델을 선택하여 활용할 수 있다.
--- 「01_인공지능 종류와 활용 방법」 중에서

논문의 수정 과정에서도 AI의 도움을 받을 수 있다. “다음은 내 논문에 대한 심사자의 의견입니다: [심사자 의견]. 이에 대한 효과적인 대응 전략을 제안해 주세요”라고 요청하면, AI는 각 의견에 대한 대응 방안과 논문 수정 아이디어를 제공할 수 있다. 심사자와의 의견 차이를 조율할 때도 “이 심사자 의견에 동의하지 않습니다. 정중하게 반박하는 방법을 제안해 주세요”와 같은 프롬프트를 사용하여 전문적이고 정중한 표현 방법에 대한 조언을 얻을 수 있다
--- 「03_AI를 활용한 문헌 분석 및 논문 작성」 중에서

스마트 실험실 구현은 이러한 자동화와 AI 통합의 정점이라 할 수 있다. AI 기반 실험 모니터링 시스템은 실험실 환경을 실시간으로 감시하고 제어한다. 온도, 습도, 압력, 가스 농도 등 다양한 환경 변수를 지속적으로 측정하고, AI 알고리즘을 사용해 이상 징후를 감지한다. 스마트 재고 관리 시스템은 AI와 무선 주파수 식별(RFID, Radio Frequency Identification) 기술을 사용하여 실험실 물품을 효율적으로 관리하며, AI 기반 실험 보조 로봇은 반복적이거나 위험한 실험 작업을 수행한다.
--- 「06_AI를 활용한 연구 프로세스 효율화」 중에서

AI를 연구에 활용할 때 개인정보 보호와 지식재산권 문제는 매우 중요한 이슈다. 많은 연구자가 이 문제에 대해 우려를 표하고 있으며, 특히 59퍼센트의 연구자들이 AI가 지식재산권을 훼손할 수 있다고 생각한다고 우려를 표하고 있다. 옥스퍼드 대학출판부는 학술 연구자 2345명을 대상으로 AI 활용에 대해서 조사해 본 결과 59퍼센트의 연구자들이 AI가 지식재산권을 훼손할 수 있다고 발표하였다(Oxford University Press). 이러한 문제를 해결하기 위해서는 철저한 데이터 관리와 법적, 윤리적 가이드라인 준수가 필요하다.