ChatGPT plus를 몇 달째 사용하고 있다. 개인적인 후기.
- 문과적 느낌을 첨가한 대중적인 글을 쓰는 데는 아직 한계가 많다고 느낀다. 뻔한 내용과 밋밋하고 재미없는 문장의 글이 되는데, 학생이나 비전문가의 간단한 리포트 수준을 넘어서진 못한다. AI 도구 별로 성향이 다르다고 하는데, 다른 도구들은 많이 사용하지 않아서 직접 비교는 어렵지만 현재로선 이과 성향일 수밖에 없는 생성형 AI의 특성 탓에 아주 큰 차이는 없을 것 같다.
- 진료 준비에도 가끔 활용한다. 다른 과의 복잡한 의무기록 내용이나 치료 상태를 파악해야 할 때인데, 의무기록의 주요 내용이나 검사 결과를 넣으면 GPT의 해석을 통해 쉽게 이해할 수 있다. 아직 진단이 되지 않은 경우 가능한 진단명과 다음 단계에 해야할 결정을 알려주는데, 솔직히 깜짝 놀랄 때가 많다. 어떨 땐 나보다 나은 것 같기도 하고.
- 내 경우엔 그간 논문 읽기와 논문 심사에 가장 많은 도움을 받았다. 읽어야 할 논문은 많고, 에디터나 리뷰어로 심사해야 할 논문이 매일 한두 편씩 쌓이는 현실에서 유용한 비서이다. 제목과 초록을 보고 살펴봐야 할 논문이라면 일단 ChatGPT에 요약과 평가를 맡긴다. 괜찮은 논문이란 판단이 서면 전체 원고를 읽는다. 논문의 내용을 빠르게 파악하고 읽어야 할 논문을 선별하는 데에 도움을 받아서 해당 업무에 쓰는 시간을 절약할 수 있다. 이 정도만으로도 월 22달러의 비용이 아깝지 않다.
- 지난 주엔 GPT를 활용해 논문을 썼다. 논문 작성에 본격적으로 활용한 것은 처음인데, 간단한 연구계획서와 원자료를 올리고 논문 초안 작성을 시켰더니 제법 그럴듯한 원고를 써냈다. 간단한 통계 분석과 표 작성까지 GPT가 알아서 했다. 피드백을 통해 부족한 부분을 보완하고 내가 해석하는 방향에 따라 논리가 전개되도록 유도했다. 그런데 참고문헌의 경우엔 여전히 hallucination 문제가 많았고 GPT-4도 마찬가지였다(대부분의 참고문헌이 실제로는 존재하지 않는 논문이었다). 허나 이 문제는 며칠 전 오픈된 딥리서치 기능으로 해결할 수 있었다(Plus 사용자의 경우 월 10회 사용 가능하다). 나도 참고문헌의 절반은 딥리서치로 원고를 수정하면서 삽입했고, 딥리서치가 삽입한 문헌에는 hallucination 문제가 없었다. 딥리서치는 고찰의 내용도 이전보다 훨씬 풍부하게 수준을 높여주었는데, 내 요구사항을 좀더 정확하게 이해한다는 느낌을 받았다. GPT-4가 학생이라면 딥리서치는 대학원생 정도라 할까.
애초에 연구로서 한계가 커서 논문화할 생각이 없는 자료였고 디자인과 분석도 매우 간단했다. 그래서 가볍게 한 번 해볼까 하는 마음이 들었던 것 같기도 하다. 연구 계획을 제외하고 전 과정에 활용한 셈인데, 더 복잡한 연구라면 쓰임새가 줄어들 것 같긴 하지만 어떤 논문이든 쓰는 시간을 비약적으로 절약할 수는 있을 것이다. 무엇보다 영문 작성 실력은 나보다 열 배쯤 빠르다. (비인간적으로 말해서) 24시간 언제 어디서든 부려먹을 수 있고 일처리가 빠른 대학원생을 둘 수 있는 셈이다. 딥리서치가 스스로 검색해 찾아낸 29개의 후보 논문을 다시 검토하고 그 중 6개를 참고문헌으로 삽입하면서 원고를 수정하는 데 걸린 시간은 단 15분이었다. (딥리서치를 돌리면 사이드 바에서 얘가 뭘 하는지 실시간 현황을 볼 수 있다.)
일과시간 틈틈이 썼는데도 논문을 완성하는데 겨우 일주일 걸렸다. 이전이라면 생각지도 못했던 일이다. 체감하기론 논문을 작성하는 데 걸리는 시간이 최소 절반 이상 줄어든 것 같다. 처음부터 딥리서치를 활용했다면 더 줄었을 것이다. 예상은 했으나 직접 써보니 더 놀랍다. 지금도 많은 연구자가 생성형 AI를 사용하지만, 과학 분야의 경우 빠른 속도로 AI 활용이 대세가 되고 딥리서치가 게임 체인저로 자리잡을 것이라 생각한다.
