AI 시대의 보고서 작성법: 젠스파크 ‘심층 연구’로 10분 만에 심층 보고서 완성!

최근 젠스파크(Genspark)는 사용자가 특정 주제에 대해 깊이 있는 보고서를 작성할 수 있도록 돕는 “심층 연구” 기능을 선보였습니다. 이 도구는 여러 AI 모델이 협력하여 다양한 관점에서 정보를 수집하고 분석하며, 최종적으로 포괄적인 결과를 제공하는 혁신적인 솔루션입니다.

젠스파크의 심층연구는 GPT, Claude, Gemini와 같은 다양한 AI 모델을 통합 활용함으로써 각 모델의 강점을 최대한 활용합니다. 이를 통해 더욱 정확하고 풍부한 검색 결과를 얻을 수 있습니다.

사용자는 간단히 주제만 입력하면 심층 연구를 위한 계획이 자동으로 생성되어 포괄적이고 깊이 있는 정보를 수집할 수 있습니다. 젠스파크가 제공하는 개요를 확인한 후 연구가 시작되는데, 이는 프롬프트 입력과 여러 단계의 대화를 통해 정보를 수집해야 했던 기존 범용 생성형 AI와 달리 고품질의 보고서를 효율적으로 작성하는 데 큰 도움이 됩니다.

젠스파크는 또한 다양한 웹 소스의 정보를 통합하여 맞춤형 요약 페이지인 “스파크페이지(Sparkpage)”를 생성합니다. 이 스파크페이지는 텍스트, 다이어그램, 관련 유튜브 영상 등 멀티미디어 자료를 포함하여 사용자가 주제를 깊이 있게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

이러한 기능을 활용하면 복잡한 주제에 대한 심층 연구, 시장 조사, 학술 논문 작성 등 다양한 분야에서 효율적이고 포괄적인 보고서를 작성할 수 있습니다.

250개 출처, 20만 단어를 10만에 요약 정리하는 젠스파크 ‘심층 연구’

최근 딥시크 R1 공개와 함께 미국과 중국 사이의 긴장감이 고조되는 상황에서 “기술 블록화의 영향”에 대한 보고서를 작성해 보았습니다.

“글로벌 AI 시장과 기술 블록화에 대해 기초적인 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 정리하고, 참고해야 할 핵심 사안이 무엇인지 알려달라”는 내용을 입력했습니다.

영상에서 볼 수 있듯이 연구 계획 생성 후 심층 연구가 시작되고 약 10분 만에 최종 보고서가 완성되었습니다.

보고서 서문에는 전체적인 개요가 마인드맵으로 제공되며, 수많은 출처에서 확인한 내용을 바탕으로 상당히 충실한 보고서가 완성됩니다.

오픈AI가 웹검색 기능을 업데이트하면서 출처 기반 정보 제공에 큰 기대감을 주었지만, 실제로는 신뢰할 수 없는 사이트의 정보를 인용하는 경우가 자주 있어 실망스러웠습니다. 반면 젠스파크는 웹 기사와 유튜브뿐만 아니라 각종 연구 보고서와 논문 등도 함께 검토하여 보고서에 반영하고, 출처를 통해 교차 분석을 하기 때문에 더욱 신뢰할 수 있는 보고서를 얻을 수 있습니다.

젠스파크의 심층 연구 에이전트는 총 249개의 소스에서 약 124,500에서 199,200 단어 정도의 데이터를 조사했습니다. 평균 읽기 속도가 분당 200에서 250단어일 때, 이는 약 16시간의 읽기 시간, 즉 거의 이틀의 작업량에 해당합니다. 이 모든 과정을 젠스파크가 자동으로 검토하고 필요한 부분만 파악해서 정리 주는 것입니다.

이처럼 젠스파크의 “심층 연구” 기능은 정보의 정확성과 신뢰성을 높이며, 사용자가 다양한 관점을 고려한 균형 잡힌 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 아직 오픈AI의 딥 리서치가 한국에서 제공되지 않는 현 시점에서, 젠스파크의 “심층 연구” 기능은 보고서 작성의 새로운 패러다임을 제시하며, 특히 연구자와 비즈니스 전문가들에게 유용한 도구로 자리잡을 것으로 기대됩니다.

흥미로운 딥시크 R1과 챗GPT o3-미니 보고서 생성 결과

추가로 같은 요청을 딥시크의 R1 모델에도 시도해 보았습니다. 웹 검색 기능을 활성화하고 정리를 요청했는데, 결과보다 더 눈에 띄는 것은 바로 딥시크의 추론 과정이었습니다. R1 모델이 마치 혼잣말로 중얼거리며 추론하고 자료를 확인하는 과정이 그대로 드러나 있어, 진지한 연구자보다는 귀여운 학생 같은 인상을 주었습니다.

챗GPT의 경우 최근 공개된 “o3-미니”를 활용해 웹검색 기능과 함께 추론 기능을 사용할 수 있습니다. 같은 요청을 o3-미니 모델에 했을 때 출처가 전혀 제공되지 않아 웹 검색 여부를 물었더니, 정보 수집의 내부 과정은 공개하지 않는다고 설명했습니다. 별도의 “딥 리서치” 기능이 있다 보니 연구를 위한 조사 등에 활용하는 목적은 고려하지 않고 설계한 것으로 보입니다.

전혀 다른 차원으로 펼쳐지는 멀티미디어 정보 수집, 연구, 보고서 작성

AI 기술이 발전하면서 정보 수집과 분석 방식도 빠르게 진화하고 있습니다. 젠스파크의 심층 연구 기능은 단순한 정보 검색을 넘어 다양한 AI 모델의 협업을 통해 신뢰성 높은 연구 결과를 제공한다는 점에서 주목할 만합니다. 특히 기존 AI 도구들의 한계를 보완하고 실제 연구 활동에 실질적인 도움을 줄 수 있는 기능들을 갖추고 있어, 앞으로 연구와 보고서 작성 분야에서 새로운 표준이 될 가능성이 높아 보입니다.

오픈AI의 딥 리서치도 곧 한국에 서비스를 시작할 예정이고, 구글의 제미나이와 앤트로픽의 클로드 등 주요 AI 기업들도 유사한 연구 지원 도구를 준비 중인 것으로 알려졌습니다. 이러한 도구들의 등장은 연구자들의 작업 방식을 획기적으로 변화시킬 것으로 보입니다.

다만 이러한 도구들이 진정한 가치를 발휘하기 위해서는 연구 윤리와 데이터의 신뢰성 검증이 더욱 중요해질 것입니다. 앞으로 AI 연구 도구는 단순한 정보 수집을 넘어 연구자의 통찰력을 증폭시키는 지능형 파트너로 발전해 나갈 것으로 전망됩니다.

기사는 젠스파크, 클로드, 챗GPT, 딥시크를 활용해 작성되었습니다. 

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