박사급 연구자가 1~2주를 매달려야 작성할 수 있는 난이도 있는 학술 보고서를 6분 만에 써내는 인공지능(AI)이 등장해 전 세계 학계에 충격을 주고 있다. 챗GPT로 세상을 떠들썩하게 했던 오픈AI가 지난 2일(현지시간) 새롭게 공개한 생성형 AI 딥리서치를 경험한 국내외 연구자들은 AI가 연구 방식과 연구자 역할에 획기적인 변화를 가져올 것이라고 입을 모았다. 단순 ‘검색’이 아닌 ‘연구’의 영역까지 도달한 AI의 성취가 놀랍다는 평가다.
연구자들이 딥리서치의 능력 중 가장 주목하는 대목은 논리적인 글쓰기다. 딥리서치에 연구 과제를 부여하면 기존 연구 흐름을 빠르게 파악한 뒤 데이터를 조합·분석하고 연구의 함의점이나 추론 결과까지 설득력 있게 제시한다. 의료 정책 등을 연구하는 정재훈 고려대 의과대학 예방의학교실 교수는 10일 “미처 알고 있지 못한 연구나 접근 방법을 제시해주는 점이 인상적이었다”며 “딥리서치로 만든 간단한 리뷰(학계 최신 연구 동향에 대한 정리) 논문은 학술지에 등재될 수준”이라고 사용 소감을 밝혔다. 유용균 한국원자력연구원 인공지능응용연구실장은 “정보 정리는 기존 AI 모델도 가능한 일이지만 딥리서치는 논문과 같이 설득이 목적인 글을 요구할 때 교수 수준의 논리를 갖춘 글을 만든다는 점이 놀랍다”고 말했다.
해외 반응도 비슷하다. 타일러 코웬 조지메이슨대 경제학과 교수는 딥리서치에 ‘리카도의 지대론’을 주제로 10쪽 분량의 보고서 작성을 맡겼더니 6분 만에 완성한 결과물에서 오류를 발견하지 못했다고 자신의 블로그에 평가를 남겼다.
딥리서치는 오픈AI가 금융, 과학, 정책, 엔지니어링 등의 지식 작업 수행에 특화해 만든 AI 에이전트(보조도구)다. 자사의 생성형 AI 모델인 o3의 추론 기능과 실시간 검색 기능을 결합했다.
딥리서치의 뛰어난 능력 비결은 더 오랜 시간 추론할수록 결과가 개선되는 ‘테스트 타임 스케일링’ 효과에 있다. 딥리서치에 프롬프트(지시사항)를 입력하면 곧바로 대답을 내놓지 않고 최소 5분에서 최대 30분 동안 ‘사고의 연쇄 사슬’을 거친 뒤 결과물을 내놓는다. 프롬프트 입력 역시 처음 한 번에 그치지 않고 사용자에게 연구물의 목적, 예상 독자, 집중 분야 등을 되물으며 방향성을 수정해 나간다.
딥리서치는 AI 성능 평가인 ‘인류 최후의 시험(HLE)’에서 최고 수준인 26.6%의 정답률을 기록했다. 딥시크의 R1(9.4%)과 비교해 약 3배 높은 정확성이다. 생성형 AI의 고질적인 문제점인 환각 현상을 완전히 없애지는 못했지만 연구 결과 출처를 표기하는 식으로 정확성을 보완한다.
딥리서치도 한계는 있다. 장동인 카이스트 AI대학원 책임교수는 “유료 학술지에 게재된 논문 등에 접근할 수 없어 결과물에 한계가 있다”고 지적했다. 오픈AI 역시 딥리서치 활용 시 ‘권위 있는 정보와 소문을 구별하지 못하는 문제’ 등이 발생할 가능성을 인정하고 있다.
윤준식 기자 semipro@kmib.co.kr
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