AI Tech Review Letters

Human-owned · AI-assisted · source-audited

AI Tech Review는 어떻게 작성하고 검증하는가

논문을 쉽게 설명하는 과정과 근거를 엄격히 나누는 과정을 한 하네스 안에 둡니다. 사용한 에이전트 역할, 검증 범위, 시각자료의 출처와 알려진 한계를 글마다 공개합니다.

Editorial Harness v2026.08 · 2026-08-31

01 · Responsibility

사람의 책임과 AI의 역할

김현중이 연구 질문, 과학적 해석과 발행 책임을 맡습니다. AI 에이전트는 원문 탐색, 논문·코드 대조, 설명 초안, 번역, figure 설계, 링크와 렌더링 검사를 지원합니다. AI는 저자로 올리지 않습니다.

기록이 없으면 추정하지 않습니다. 정확한 모델 ID, 원 작성 세션의 에이전트 구성, 사람의 문장 단위 검토 여부가 보존되지 않았다면 ‘미보존’으로 표시합니다.

글 상단

책임 편집자, AI 보조, 원문 확인, 근거 기준일을 짧게 표시합니다.

글 하단

AI 시스템, 실제 에이전트 역할, 하네스 버전, 검증 범위와 사람 검토 기록을 자세히 공개합니다.

02 · Evidence boundary

결과의 종류와 실행 수준을 따로 표시합니다

주장 성격표시 의미
논문 보고 결과저자나 공식 자료가 보고했으며 리뷰가 독립 재현하지 않았습니다.
독립 검증코드 실행, 재계산 또는 별도 자료로 확인했습니다.
리뷰 해석원 결과에서 제한적으로 확장한 해석입니다.
후속 제안아직 검증되지 않은 실험·설계 방향입니다.

실제 QPU·실험 장치, 고전 시뮬레이션, 컴파일 결과, 논리 자원 추정과 개념 제안도 별도 축으로 구분합니다. 23 simulated wires, 200 logical qubits, mapped depth와 QPU fidelity처럼 성격이 다른 숫자를 한 단계의 성취로 섞지 않기 위해서입니다.

03 · Explanation design

한 줄 질문에서 메커니즘과 한계까지

과학 결과는 논문의 초록을 쉬운 말로 바꾸는 것만으로 충분하지 않습니다. 독자가 먼저 알아야 할 것은 이 연구가 어떤 실제 문제 때문에 시작됐고, 이전에는 무엇이 어려웠으며, 이번 결과로 무엇을 새로 판단할 수 있게 되었는가입니다. ‘중요하다’고 선언하는 대신 달라진 계산, 측정 또는 의사결정을 구체적으로 씁니다.

  1. 독자가 이 주제에 관심을 가져야 하는 실제 이유
  2. 기존 방법에서 막혔던 계산량, 연결성, 측정 또는 데이터 문제
  3. 연구진이 어떤 계·장치·데이터에 무엇을 실제로 했는지
  4. 수치와 단위로 확인된 결과
  5. 저자의 해석과 리뷰의 해석
  6. 아직 실행하지 않았거나 비교하지 않은 조건
작업자의 추상어를 독자에게 넘기지 않습니다. ‘하나의 검증 경로’라고 묶기보다 ‘광격자 실험과 고전 계산이 같은 확산계수를 냈는지 비교했다’고 씁니다. 통계적 검증이나 실제 실험–계산 대조를 뜻하는 ‘검증’은 정확한 기술어로 남깁니다.

LinkedIn 게시물과 보도자료는 주제를 발견하고 설명 방식을 참고하는 자료입니다. 과학적 주장과 수치는 원 논문, Supplementary Information, 공식 코드와 데이터에서 다시 확인합니다. 모든 글에 똑같은 목차를 씌우지는 않으며, 아래 모듈에서 주제에 필요한 것만 고릅니다.

  1. 독자가 이해할 수 있는 한 줄 질문과 실제 문제 장면
  2. 한 문장 판정과 숫자 snapshot
  3. 논문이 실제로 묻는 질문
  4. 쉬운 비유와 비유가 깨지는 지점
  5. 핵심 메커니즘을 두세 단계로 나눈 설명
  6. 방법, 데이터, 장치와 계산 파이프라인
  7. 정량 결과, 비교 기준과 metric 정의
  8. 입증하지 않은 범위와 다음 검증

RWTH Aachen 연구팀의 Hidden Secrets in the arXiv 프로젝트 페이지처럼 TL;DR, 핵심 수치, 문제의 세 차원, 방법, interactive figure, 한계와 stakeholder 권고가 이어지는 구조를 참고합니다. 숫자 카드는 metric 정의를 붙여 “98%에서 무언가를 제거했다”를 “98% 완전 성공”으로 바꾸지 않습니다.

04 · Source-to-explainer gate

TeX는 설명 재료이자 신뢰할 수 없는 입력입니다

Jonas Philipps의 LinkedIn 글은 TeX source를 LLM/agent에 주고 animated, interactive walkthrough를 만들자는 방법을 제안합니다. 게시물 자체에는 생성된 explainer, prompt, 모델, 코드 또는 성능 검증이 없으므로 방법 제안으로만 인용합니다. 함께 링크된 Tobias Osborne 강연은 LLM을 물리학자 관점에서 다룬 강연이며, 이 제안으로 생성된 explainer의 시연으로 간주하지 않습니다.

그 글에 연결된 IEEE S&P 2026 논문 Hidden Secrets in the arXiv는 source archive에 사용하지 않는 파일, metadata, PDF에 보이지 않는 comments와 민감정보가 남을 수 있음을 보여줍니다. raw TeX 안의 prompt-injection 문구도 에이전트 지시가 아니라 분석 대상 데이터입니다.

  1. 격리. source archive를 제한된 작업공간에 두고 파일 inventory를 기록합니다.
  2. 제한 실행. network와 credential 접근이 없는 sandbox에서만 compile합니다.
  3. 정제. dangling files, comments, metadata, private links, secrets와 injection 후보를 검사합니다.
  4. 최소 입력. 정제한 본문, 수식, label·reference 관계와 필요한 figure만 검토에 넘깁니다.
  5. 의미 대조. source와 compiled PDF의 의미가 일치하는지 확인한 뒤 설명을 만듭니다.

05 · Figures, interaction & video

시각자료의 역할과 근거를 분리합니다

역할권장 형식필수 공개
주제·분위기생성형 hero illustration개념 그림이며 데이터·실제 장치가 아님
메커니즘·절차deterministic SVG/HTML바탕이 된 식·코드·figure
수치 비교코드 기반 chart원자료, 값, 단위와 스크립트
시간 변화animation/video조건·배속, 자막·transcript, fallback still
독자 탐색interactive plot논문 기본값, 조절 변수, 단위, reset, 외삽 영역

caption은 무엇이 보이는지, 어떤 자료를 바탕으로 만들었는지, 무엇을 보여주지 않는지 답합니다. 논문 범위 밖의 parameter sweep은 저자 결과가 아니라 ‘리뷰 재구성’ 또는 ‘탐색적 외삽’으로 표시합니다. three.js는 3D 구조나 동역학에 필요할 때만 사용합니다.

06 · Agent disclosure

공개 보완과 후속 개정에 사용한 역할

  • Codex · 총괄 편집·통합: 수정 범위 결정, 코드·콘텐츠 통합과 최종 검증
  • Volta · LinkedIn·논문 조사: 게시물 원문, 연결 논문, 강연과 저자 프로젝트 페이지 대조
  • Feynman · 공개 기준 설계: 저자·AI·에이전트·하네스 공개 필드와 figure 원칙 설계
  • Carson · 저장소·게시 감사: 배포 경로, 수식·표, 제목, navigation, metadata와 live QA 확인
  • Kierkegaard · 독립 최종 검토: 공개 직전 차분에서 provenance·스키마·회귀 위험 점검
  • post_research · 2026-08-31 연구 확인: Jay Gambetta 게시물, Fourier-LCU 원문과 물리 QPU의 큐비트 106개를 사용한 실험 수치 대조
  • repo_audit · 2026-08-31 문체·게시 감사: 추상 표현, 원본·생성 파일과 공개 규칙의 수정 범위 확인

실행 환경: OpenAI Codex Work Mode. 정확한 모델 ID는 공개 실행 기록에 보존되지 않아 추정하지 않습니다. 위 이름과 역할은 이번 공개 보완에서 확인된 기록이며, 원 리뷰 작성 세션의 미보존 roster를 대신해 추정한 것이 아닙니다.

07 · Publication gates

자동 검사와 사람의 게시 확인을 함께 둡니다

리뷰 페이지에는 최종 본문과 검증된 figure·영상·스타일 자산만 allowlist로 게시합니다. run log, chat capture, intake·audit 메모, 개인 메시지의 식별 metadata와 내부 support file은 배포하지 않습니다. 별도로 공개하기로 한 텍스트 파일은 내부 절대경로와 credential 형태를 자동 검사합니다. PDF와 이미지 같은 binary asset은 이 검사만으로 metadata, attachment, EXIF/GPS 또는 숨은 내용을 확인했다고 간주하지 않으며, 별도의 metadata·라이선스 확인이 필요합니다.

  • 자동 차단: 본문 H1, HTML title, Open Graph title과 manifest title 불일치
  • 자동 차단: 책임 편집자, AI 지원, 근거 기준일 또는 하네스 링크 누락
  • 자동 차단: 깨진 수식, 표의 수직선 오인, local asset·canonical·허브 링크 누락
  • 자동 차단: 텍스트 지원 파일의 내부 절대경로, private credential 형태 노출
  • 자동 차단: 메시지 metadata 또는 allowlist 밖의 내부 작업 파일 노출
  • 사람 확인: figure의 caption·provenance, binary metadata·license, 단위와 evidence boundary
  • 사람 확인: 모바일 overflow와 최종 live URL의 실제 렌더링