2025-03-06 딥리서치 관련 기사 요약

제목 : 이번엔 딥리서치 쇼크···과학 연구 논문도 8분만에 뚝딱

출처 : 이데일리-강민구 기자

링크 : https://v.daum.net/v/20250219172948591

요약 :

지난 14일 한국원자력실장 유 실장이 정부부처를 대상으로 하는 기획 보고서를 짜기 위해 아이디어를 건네주자 딥리서치는 사람이 몇 시간 해야 하는 작업을 단 8분 만에 정교한 분석 보고서를 만들어냈다.

작동 원리는 간단하다. 우선 챗GPT의 메시지 작성기에서 ‘딥 리서치’라는 하단부를 눌러 질의를 입력해야 한다. 작업이 이뤄지면 수행된 단계와 사용된 소스의 요약이 있는 ‘바’가 나타나 생각하고 결론내리는 방법을 볼 수 있다. 조사가 끝나면 알림을 받게 되고 최종본은 채팅 내 보고서로 도착한다.

더 자세히 말하자면, 사용자가 우선 명령어(프롬프트)를 주면 챗GPT는 온라인 소스를 찾고, 분석하고, 이를 종합해 연구자 수준의 포괄적인 보고서를 만든다. 오픈AI o3 모델 버전을 기반으로 추론을 활용하는데 중간 과정에서 질문할 시간을 추가로 주고 중간 단계마다 질문을 더하자 더 근사한 결과값을 만들어낸다. 그리고 이를 위해 훈련 과정에서는 다양한 도메인에 걸쳐 탐색하고, 추론하는 ‘엔드투엔드 강화 학습’을 이용한다. 필요한 데이터를 찾기 위해 다단계 궤적을 계획하고 실행하고, 필요한 경우 실시간 정보에 역추적하고 반응하는 방법을 배우는 방식이다.

하지만 이런 딥리서치에게도 한계는 있다. 질문(쿼리)에 따라 조사 시간이 길어질수록 더 많은 추론 컴퓨팅이 필요하며, 현재 유료 사용자에게는 월 최대 100개의 쿼리만 제공된다. 이때 쿼리는 데이터베이스 등에서 원하는 정보를 검색하려고 딥리서치에게 요청하는 것을 말한다. “~해줘”와 같이. 또한, 웹에서 공개된 정보만을 추출해 가공할 수 있기 때문에 그 범위에도 한계가 있다. 평균적으로 조사에 5분에서 30분 정도의 시간이 소요된다는 점도 큰 걸림돌이다.

물론 한계도 있지만 장점도 있다. 유 실장은 “기존 AI 모델은 긴 보고서 작성하라고 하면 앞뒤가 안 맞는다든지 아니면 출처가 불분명하다든지 이런 일들이 많은데 딥리서치는 자료를 다 조사해 자기 판단을 하기 때문에 신뢰성이 높다”며 수학, 코딩뿐만 아니라 논리 전개 기능도 뛰어나다고 설명했다. 그리고 대학원생, 교수들이 연구과정에서 조사에 할애하는 시간을 줄일 수 있다는 장점이있다. 이 장점을 이용하여 과학연구가 자료조사부터 차근차근 처음부터 시작하는 것이 아닌 중간단계부터 연구를 시작 할 수 있다는 점에서 AI의 영향력은 더욱 커질 수 밖에 없다.

내 생각: 딥리서치 우리에게는 Chat GPT로 흔한 딥리서치가 간단한 업무나 정보만 처리 할 줄 아는 줄 알았다. 이 기사를 보기전까지는 말이다. 그런데 이 기사를 보니 복잡한 논문 작성까지 한다는 것이 신기했다. 그런데 문득 읽고나니 의문이 들었다. 기사에서 한계를 설명하기는 했지만 AI의 발전의 끝은 있을까? 정말 인간이 만든 AI가 인간을 뛰어넘을 수 있을까라는 의문을 품지 않을 수가 없었다. 기회가 된다면 언젠가 이 의문에 대해서 탐구해보고 싶다.