데이터 분석하고 논문 작성…AI 연구원이 온다

논문을 요약하거나 질문에 답하는 데 주로 활용됐던 생성형 인공지능(AI)이 자료 조사와 분석, 문서 작성까지 수행하는 ‘AI 연구원’으로 진화하고 있다. 사람이 일일이 자료를 찾고 입력하던 단계를 넘어, AI가 필요한 정보를 직접 수집·분석하고 결과물까지 만드는 방식이다.

오픈AI는 최근 서울 삼성동 오피스에서 ‘챗GPT 워크 미디어 데모’를 열고 국내 연구·업무 현장의 활용 사례를 공개했다. 챗GPT 워크는 오픈AI의 코딩 에이전트 ‘코덱스’ 기술을 기반으로 여러 단계의 업무를 하나의 흐름으로 처리하는 협업형 인터페이스다.

슬랙과 구글 드라이브, 지메일 등 외부 업무 도구에서 필요한 정보를 불러와 분석한 뒤 보고서와 스프레드시트, 프레젠테이션, 웹 애플리케이션 등 결과물을 만들 수 있다. 프로젝트별로 참고 자료와 문체, 작업 절차 등을 저장해 반복 적용할 수도 있다. 예약 작업을 설정하면 정해진 시간에 프로젝트 정보를 확인하고 업데이트하는 업무도 맡길 수 있다.

심대열 오픈AI 코리아 엔지니어는 이날 주택 정책 관련 자료를 모아 취재용 대시보드를 만드는 과정을 시연했다. AI가 기사 기획안을 만들고 확인해야 할 사실과 취재 우선순위를 정리한 뒤 여러 하위 에이전트가 자료 조사와 사실 확인, 산업 분석 등을 나눠 수행했다.

연구 현장에서는 AI가 사실상 ‘보조 연구원’ 역할을 하고 있다. 고길곤 서울대 정보화본부장 겸 행정대학원 교수(사진)는 코덱스를 활용해 국가별 통계와 법령, 정책 문서, 학술자료를 수집·구조화하고 데이터 분석과 보고서 초안 작성까지 자동화한 사례를 소개했다. 고 교수는 국가별 현황 보고서 작성에 코덱스 기반의 ‘컨트리 리포트 에이전트’를 적용해 현재 약 100개 국가를 분석하고 있다. 과거에는 국가당 5000만원에서 1억원가량이 들던 작업이다. AI가 자료 수집과 초안 작성을 맡고 연구자는 출처와 사실관계를 검증한 뒤 결과 해석에 집중할 수 있다.

이용자도 빠르게 늘고 있다. 오픈AI에 따르면 코덱스의 전 세계 주간 활성 이용자는 지난 4월 300만명을 넘어섰다. 지난달 챗GPT 워크 출시 이후 두 제품의 합산 주간 활성 이용자는 1000만명을 돌파했다. 개발 업무에서 시작된 에이전트형 AI 활용이 리서치와 분석, 문서 작성 등 지식 업무 전반으로 확산하고 있다는 설명이다. 학술 분야에서는 매주 세계 약 130만명이 챗GPT를 고급 과학·수학 분야에 활용하고 있다. 관련 메시지는 주당 약 840만건에 달한다.

이영애 기자 0ae@hankyung.com