OpenAI Deep Research는 내가 AGI(인공지능 일반화)의 존재를 느낀 두 번째 경험일 것임.
1. 이 도구는 나의 사고력을 엄청나게 확장시켜 준다. 개념적·의미적으로 지식을 종합하고, 데이터를 메타 분석 및 요약하며, 내 머릿속의 흐트러진 과학적 직관을 정리해 준다. 또한, 내 추론을 견고한 인용 자료로 보강해 주고, 분야 간 개념을 연결하며, 원시 데이터를 다중 모달 방식으로 분석할 수 있다.
2. 연구는 과학인 동시에 예술이다.
숙련된 연구자는 높은 수준의 안목과 문제를 제기하고 탐구하는 능력으로 차별화된다. 이는 마치 ‘자연을 상대로 하는 프롬프트 엔지니어링’과 같다. 나는 Deep Research의 진정한 잠재력을 끌어내는 능력이 연구자들 사이에서도 큰 차이를 만들 것이며, 이를 잘 다루는 사람이 평균적인 사용자보다 월등히 앞설 것이라고 예측한다.
3. 교육 시스템이 변화해야 한다.
대학에서는 각 분야에서 프롬프트 엔지니어링을 가르치는 강의를 개설해야 한다. 이는 앞으로 가장 가치 있는 수업이 될 것이다.
4. 강력한 기술 프론티어는 우리가 작동할 수 있는 추상화 수준에 따라 발전한다(이를 개념적으로 **추상화 척도(Abstraction Scale)**라고 부를 수 있을 것이다.
이는 마치 **카르다셰프 척도(Kardashev Scale)**와 유사하다). 어셈블리어에서 C, Python, 그리고 에이전트 기반 프로그래밍으로 발전해 온 것처럼, 연구 메타 프로세스도 점점 더 자동화와 재귀적 실행 방식으로 나아가고 있다. 이는 투자와 기업 운영에 흥미로운 함의를 제공한다.
5. 현재의 생물학 실험실은 1990년대, 심지어 1960년대의 실험실과도 크게 다르지 않다. 하지만 이제 변화가 시작되고 있다.
미래의 실험실에는 물리적으로 지능적이며 자율적인 AI 모델이 안내하는 휴머노이드 로봇들이 24시간 내내 연구를 수행할 것이다. 우리의 가정도 변할 것이며, 이르면 2025년 말이나 2026년 초에 v1 로봇 집사가 미국 가정에 보급될 가능성이 있다.
6. 최고의 학제 간(interdisciplinary) 연구는 본질적으로 이중 언어 또는 다중 언어를 구사하는 과학자들에게서 나온다.
그들은 서로 다른 분야를 넘나들며 의미 있는 문제를 직관적으로 포착하는 능력이 뛰어나기 때문이다. (예: 화학 + 생물학 = 생화학 또는 화학생물학, 물리학 + 세포생물학 = 분자생물학, 경제학 + 수학 + 경영학 = 금융공학 등) 에이전트 시대에는 양질의 아이디어와 개념적 연결이 풍부해지겠지만, 이러한 아이디어를 실제로 실행하는 고급 기술력이 가장 중요한 제한 요소가 될 것이다.
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10시간 전
