OpenAI의 딥 리서치가 이제 Plus 구독자에게 제공되어, 이전의 Pro 전용 접근을 넘어 사용자 기반이 확장되었습니다. 이 에이전트 도구는 복잡한 작업을 관리 가능한 단계로 나누어 처리할 수 있으며, 웹 브라우징에 최적화된 초기 버전의 o3 추론 모델을 활용합니다. 대량의 텍스트, 이미지 및 PDF를 분석할 수 있으며, 사용자 데이터 분석 능력이 향상되었습니다.
딥 리서치는 사용자가 ChatGPT를 통해 질문을 제출할 수 있도록 하며, 일반적인 응답 시간은 복잡성에 따라 10분에서 30분 이상 걸립니다. 사용자는 처음에 월 10회의 요청을 할 수 있으며, Pro 사용자는 120회의 요청 한도가 있습니다. 이 도구는 인상적인 결과로 긍정적인 피드백을 받았지만, 특정 테스트에서의 성능은 데이터의 정확성과 관련성에 대한 의문을 제기합니다.
인텔의 시장 위치를 분석하는 테스트에서 딥 리서치는 구조화된 개요를 제공했지만, 과거 CEO 직위 및 프로젝트 일정과 같은 구식 정보로 어려움을 겪었습니다. 분석은 지난 5년을 다루도록 의도되었으나, 신뢰성을 저해하는 부정확한 정보가 포함되었습니다.
두 번째 테스트는 지포스 RTX 5000 시리즈에 초점을 맞추었으며, 딥 리서치는 새로운 모델과 성능에 대한 일반적인 개요를 제공했습니다. 그러나 실시간 시장 가격을 반영하지 않고 MSRP에 의존하여 분석이 왜곡되었습니다. 결론은 RTX 5090을 고려해야 할 사람은 오직 최고 성능을 원하는 이들뿐이라고 제안했으며, RTX 5000 시리즈 내에서 대안이 존재한다고 언급했습니다.
세 번째 테스트는 소셜 미디어가 선거에 미치는 영향을 조사했으며, 딥 리서치는 마이크로 타겟팅과 잘못된 정보의 영향에 대한 폭넓은 분석을 제공하는 데 뛰어났습니다. 이 보고서는 과학적 엄밀성은 부족했지만 분석의 깊이로 주목받았습니다.
전반적으로 딥 리서치는 귀중한 통찰력을 제공하지만, 주제에 대한 지식이 있는 사람들에게 가장 잘 활용됩니다. 심각한 오류는 논의된 주제에 대한 깊은 이해 없이는 식별하기 어려울 수 있습니다. 이 도구는 향후 응용 가능성에 대한 기대를 보여주지만, 현재 데이터의 정확성과 언어별 문제는 여전히 도전 과제로 남아 있습니다.
* 이 글은
computerbase.de의 기사를 요약한 것입니다. 전체 기사의 내용은
이곳에서 확인하실 수 있습니다.