심층 연구: 지식을 심층적으로 탐색하고 보고서를 생성하는 새로운 도구로, Google이 제공하는 주제별 지식 연구의 새로운 패러다임입니다.

심층 연구는 쌍둥이자리 2.0의 동시 출시에 따른 멤버십 기능은 현재 국내 사용자에게는 제공되지 않습니다.

저는 자주 리서치를 하고 보고서를 작성해야 하는 콘텐츠 크리에이터로서 최근 Google의 새로운 Gemini 딥 리서치 기능을 사용해 보았습니다. 솔직히 말해서 이 도구를 통해 AI 리서치 어시스턴트에 대해 새롭게 이해하게 되었습니다. 이 글에서는 지난 2주 동안 이 기능을 실제로 사용한 경험을 여러분과 공유하고자 합니다.

다음과 같은 많은 도구가 있지만 AI 검색 도구 기본적으로 다음과 같은 심층적인 지적 연구를 수행할 수 있습니다.STORM 실험 논문을 작성하는 데도 좋은 도구이지만, Gemini의 심층 연구는 이와는 전혀 다릅니다.

첫 경험: 약간의 회의와 놀라움

처음 딥 리서치를 사용했을 때 사실 회의적이었던 기억이 납니다. 이전에도 비슷한 AI 도구를 많이 사용해봤지만, 항상 너무 얕거나 주먹구구식이라는 느낌이 들었거든요. 하지만 딥 리서치로 첫 번째 연구 작업을 완료했을 때, 저는 그 성능에 놀라움을 금치 못했습니다.

"transforms.js"에 연구 주제를 입력하면 딥 리서치가 먼저 연구 계획을 제시하고 제가 수정하고 확인할 수 있도록 했습니다. AI의 판단에 의존하지 않고 제가 연구 방향에 대한 주인의식을 가질 수 있다는 점이 특히 좋았습니다.

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연구 종료 시 생성된 보고서

실제 생활 시나리오

지난 2주 동안 저는 딥 리서치를 사용하여 여러 가지 유형의 연구 과제를 완료하고 가장 심오한 경험 몇 가지를 공유했습니다:

업계 보고서를 작성하는 것이 훨씬 빨라졌습니다.

신에너지 자동차 충전 파일 산업 발전에 관한 보고서를 작성해야 했던 적이 있었는데, 보통 자료를 수집하는 데 하루 종일 걸렸어요. 하지만 딥 리서치를 사용하면 15분 정도면 상당히 포괄적인 초안을 작성할 수 있었습니다. 게다가 보고서에는 최신 시장 데이터와 트렌드 분석이 포함되어 있고, 각 데이터에는 추가 검증을 위해 출처 링크가 표시되어 있습니다.

학술 연구는 노력을 절약하고 더 나은 결과를 이끌어냅니다.

논문에 자주 액세스해야 하는 사람으로서 저는 딥 리서치가 학술 연구에 특히 유용하다는 것을 알게 되었습니다. 관련 문헌을 빠르게 수집할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 관점을 비교 분석할 수도 있습니다. 예를 들어, '제너레이티브 AI가 크리에이티브 산업에 미치는 영향'에 대해 조사했을 때 딥 리서치가 제공한 보고서는 학계와 업계의 다양한 관점을 다루고 있었고, 심지어 제가 미처 발견하지 못한 연구 관점도 포함되어 있었습니다.

다른 도구와의 현실적인 비교

전에도 Perplexity를 사용해 본 적이 있는데 솔직히 말해서 꽤 괜찮은 서비스입니다. 하지만 시간이 지나면서 비교해보니 몇 가지 면에서 딥 리서치가 정말 더 낫다는 것을 깨달았습니다:

1. 깊이 있는 학습:
   딥 리서치에서 생성된 보고서는 단순한 정보 더미가 아니라 계층화된 분석을 통해 훨씬 더 심층적입니다. 대기 시간이 조금 더 길지만(보통 5~10분), 결과물의 품질은 기다릴 만한 가치가 있습니다.
2. 정보 통합:
   단순히 검색 결과를 집계하는 데 그치지 않고 실제로 정보를 이해하고 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 경쟁 분석을 수행할 때 서로 다른 출처의 정보 간의 연관성을 능동적으로 찾아내어 더 가치 있는 인사이트를 제공합니다.

팁과 요령(포트홀 밟기 방지)

오랜 시간 사용하면서 유용한 팁을 몇 가지 생각해냈습니다:

1. 질문 기술:
   처음에는 항상 큰 주제를 직접적으로 던졌지만 나중에는 좀 더 구체적인 질문으로 세분화하는 것이 더 효과적이라는 것을 알게 되었습니다. 예를 들어 '블록체인의 발전'에 대해 묻는 대신 '금융 부문에서 블록체인 기술이 직면한 구체적인 적용 사례와 도전 과제'에 대해 질문하는 식이죠.
2. 연구 프로그램 조정:
   서둘러 확인을 클릭하지 말고 시간을 들여 연구 계획을 검토하고 조정하는 것이 중요합니다. 계획을 조정한 결과 필요에 더 잘 부합하는 연구가 이루어진 경우를 몇 번 본 적이 있습니다.

현재 단점(내가 겪은 문제에 대해 알려주세요)

이 기능을 사용하면서 몇 가지 아쉬운 점도 발견했습니다:

1. 가끔 지연되기도 합니다:
   특히 복잡한 주제를 다룰 때는 로딩 시간이 매우 길어지는 경우가 있습니다. 하지만 처리해야 하는 정보의 양을 고려하면 이 정도의 대기 시간은 감수할 수 있는 수준입니다.
2. 영어 제한 사항:
   현재 영어만 지원된다는 사실은 실제로 중요한 제한 사항입니다. 중국인 사용자의 경우 번역 작업을 추가로 해야 할 때가 있습니다. 앞으로 더 많은 언어를 지원할 수 있기를 기대합니다.

전반적인 평가

2주 동안 사용해 본 결과, 딥 리서치는 정말 훌륭한 연구 보조 도구라고 생각합니다. 가장 큰 가치는 연구 효율성을 크게 향상시키는 동시에 연구 품질을 보장하는 기능에 있습니다. 아직 몇 가지 한계와 단점이 있지만, 성능에 관한 한 제 일상 업무에서 없어서는 안 될 도구가 되었습니다.

조사를 하고 보고서를 작성해야 하는 일이 잦은 분들께는 딥 리서치를 사용해 보시기를 추천합니다. 기존 조사 방법을 완전히 대체할 수는 없겠지만, 확실히 조사 효율을 높일 수 있습니다. 완전한 대체 도구라기보다는 훌륭한 보조 도구라는 점을 기억하세요.

결국 도구는 도구일 뿐이며, 사용자가 어떻게 사용하느냐에 따라 달라집니다. 딥 리서치는 우리에게 강력한 비서를 제공했지만, 이를 더 잘 활용하는 방법은 여전히 우리가 실제로 탐구하고 정리해야 할 부분입니다.

참조 콘텐츠:

https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/

https://www.youtube.com/watch?v=_mpD0dDL66g