AI 챗봇에 대해서는 많은 회의론이 존재하며, 비판의 건전한 부분은 정당합니다. 그러나 현실은 ChatGPT와 같은 도구가 더 이상 틈새 시장이 아니라는 것입니다. 실제로는 그 반대입니다. OpenAI에 따르면 전 세계 인구의 약 10%가 적어도 일주일에 한 번 AI 챗봇을 사용합니다. 그리고 숫자를 선호한다면 이는 OpenAI의 수입 결산에서 주간 활성 사용자로 계산되는 약 7억 명에 해당합니다.
약 한 달 전에 발표된 OpenAI의 내부 연구는 매우 흥미로웠습니다. 예상과는 달리, 대부분의 사람들은 실제로 AI 챗봇을 업무 및 일상 업무에 사용하고 있으며 불길한 음모를 꾸미거나 이를 낭만적인 파트너로 보지 않습니다. 후자를 위한 틈새 시장이 있지만 매우 작은 그룹일 뿐입니다.
OpenAI가 분석한 전체 ChatGPT 세션 중 약 40%는 글의 어조를 바꾸는 등 글쓰기 관련 집안일과 관련이 있었습니다. 정보를 구하고 실용적인 지침을 찾는 것이 그 다음 목록이었습니다. 위에서 언급했듯이 위험이 낮은 작업입니다. 그러나 ChatGPT는 훨씬 더 많은 일을 할 수 있으며, 유료 사용자인 경우 훨씬 더 고급 기능에 액세스하고 광범위한 작업을 상당히 쉽게(또는 속도를 높일) 수 있는 차세대 GPT 모델에 액세스할 수 있습니다.
심층 연구
이것은 제가 가장 자주 사용하는 기능이며, 고맙게도 계산량이 많은 특성에도 불구하고 무료 사용자도 사용할 수 있습니다. 그것은 무엇을 합니까? 글쎄요, 인간 비서에게 수십 개의 문서, 웹 페이지, 연구 논문을 자세히 조사한 다음 모든 중요한 사실과 출처가 포함된 종합 보고서를 작성하도록 요청한다고 상상해 보십시오. 이것이 본질적으로 Deep Research를 통해 수행할 수 있는 작업입니다. 주제의 복잡성과 ChatGPT가 방문하는 소스의 수와 유형에 따라 보고서를 작성하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
이는 OpenAI가 공개적으로 제공한 최초의 에이전트 기능 중 하나이자 툴킷에서 가장 유용한 기능 중 하나이기도 합니다. 반복적인 지식 검색 및 수집 작업을 단순화합니다. 그러면 어떻게 사용하나요? 며칠 전 저는 자동차 내부의 자율주행 기술이 흔들리고 사고로 이어질 때 책임 측면을 탐구하는 복잡한 기사를 쓰고 있었습니다. 자율주행차와 관련된 사건, 법원 판결, 미국 각 주의 법적 가드레일을 수동으로 조사해야 했다면 전체 작업에 최소 4~5시간이 걸렸을 것입니다.
대신 저는 ChatGPT에 전국 언론에서 다뤄진 모든 사건과 법원 조치에 대한 기록을 찾고 현지 자동차 규정을 확인하도록 요청하여 Deep Research 요청을 시작했습니다. 또한 자율주행차에 대한 허점을 논의하는 미국 최고 로펌들의 웹사이트와 국회의원들의 관련 공개 논평도 참고하라고 지시했습니다. Deep Research는 10분도 안 되어 정보를 가져온 모든 소스를 포함하는 잘 구성된 보고서를 작성하여 나에게 확실한 배경 정보를 제공했습니다.
맞춤형 GPT
ChatGPT는 작업을 완료하기 위해 수동으로 수행해야 하는 단계를 줄이는 데 매우 효과적입니다. 그러나 작업을 완료하고 싶을 때마다 자세한 프롬프트를 작성해야 합니다. 여기가 맞춤 GPT가 필요한 곳입니다. 특정 작업을 수행하도록 지시된 ChatGPT의 맞춤 버전이라고 생각하세요. 가장 좋은 점은 나만의 맞춤 GPT를 만들어 전 세계와 공유할 수 있다는 것입니다. 이를 위해서는 코딩이나 기술 지식이 필요하지 않습니다. 여러분이 해야 할 일은 GPT가 수행해야 하는 작업을 자연어로 설명하고 저장을 누르는 것뿐입니다. 또는 게으른 경우 공식 GPT 스토어를 방문하여 사용자 커뮤니티에서 만든 옵션을 탐색할 수 있습니다.
글쓰기와 생산성부터 이미지 생성과 코딩에 이르기까지 다양한 카테고리 중에서 선택할 수 있습니다. 이러한 GPT 중 일부는 단일 흐름에서 다양한 서비스에 걸쳐 다단계 작업을 수행하는 매우 발전된 기능을 갖추고 있습니다. 제가 만든 가장 간단한 것은 Email Assistant입니다. 나는 내 기사의 샘플을 학습하여 나와 똑같은 응답을 생성했습니다. 이메일의 내용을 살펴보고 “예” 또는 “아니요”를 입력하는지에 따라 이메일 내용에서 가져온 모든 맥락과 정보를 사용하여 정중한 응답을 만듭니다. 너무 많은 시간을 낭비하거나 메시지를 모두 무시하지 않고도 응답할 수 있는 유연성을 제공하는 동시에 이메일 받은 편지함의 혼란을 제어하는 데 도움이 되었습니다.
파일 분석
이것은 대부분의 사용자가 종종 무시하는 또 다른 과소평가된 ChatGPT 기능입니다. 이름에서 알 수 있듯이 모든 파일을 업로드할 수 있으며 다중 모드 이해 덕분에 ChatGPT는 파일을 검토하고 제공된 자료를 기반으로 모든 질문에 답변할 준비를 합니다. 일반적인 Excel 및 PDF 파일부터 JSON 및 클라우드 드라이브 링크에 이르기까지 광범위한 파일 형식을 “수집”할 수 있습니다. AI 챗봇과 파일을 공유하고, 작업을 설명하기만 하면 됩니다.
예를 들어, 저는 최근 Dialogues in Clinical Neuroscience 저널에 게재된 흥미로운 연구 논문을 접했습니다. 가상 현실 경험이 실제로 환각제를 섭취하지 않고도 환각제에 의해 유발되는 것과 유사한 시각적 환각을 재현할 수 있는 방법에 대해 이야기했습니다. 그러나 연구 결과를 열면 압도될 수 있습니다. 제목만 “사이버델릭: 가상 현실 환각이 인지-정서 과정을 조절합니다.”라고 되어 있습니다.
더 잘 이해하기 위해 연구 논문의 PDF를 ChatGPT에 제공하고 사용된 VR 경험, 사용자에게 미치는 후유증, 건강 및 웰니스 애플리케이션과 같은 핵심 측면을 분석하도록 요청했습니다. AI 챗봇은 필요한 정보를 추출하고 이를 이해하기 쉬운 언어로 분해하는 인상적인 작업을 수행했습니다.
임시 채팅
웹 브라우저가 귀하의 활동을 추적하는 것처럼 AI 챗봇도 상호 작용 로그를 유지하여 모델을 훈련하고 “메모리” 시스템에 추가하여 이전 대화를 기억하고 컨텍스트를 제공합니다. 그러나 특히 Amazon과 같은 거대 기술 기업이 개인 정보 보호를 어떻게 실수하고 사용자의 개인적인 대화를 잘못 처리했는지 고려할 때 이는 불안한 전망입니다. 고맙게도 웹 브라우저의 시크릿 모드 개념은 임시 채팅이라는 이름으로 ChatGPT에도 구현되었습니다.
이 모드(화면 오른쪽 상단의 말풍선 아이콘)를 활성화하면 대화 내용이 더 이상 채팅 기록에 표시되지 않습니다. 또한 ChatGPT는 일반 대화에서 시크릿 채팅의 어떤 요소도 기억하지 않으며 채팅은 AI 교육 목적으로 저장되지 않습니다. 명백한 개인 정보 보호 이점 외에도 임시 모드는 과거 사용에서 선택한 동작 조정 없이 ChatGPT와 상호 작용할 수 있는 깨끗한 상태를 제공합니다.
민감한 토론의 경우 특히 직장이나 교육 환경에서 공유 계정이 있는 경우 이것이 최선의 방법입니다. 데이터가 저장되지 않으므로 극소량의 기여라도 서버 부하를 줄이고 환경에도 도움이 됩니다. 유일한 주의 사항은 맞춤 GPT를 사용하는 동안이 아니라 기본 ChatGPT 대시보드에서 임시 채팅을 활성화해야 한다는 것입니다. 맞춤 GPT가 제3자 서비스에 연결된 경우 해당 서비스가 개인정보 보호정책에 따라 채팅 또는 활동 데이터 로그를 보관할 수 있기 때문입니다.
커넥터
플러그인 시스템의 후속 제품인 커넥터를 지식 기반과 인터넷 소스에만 의존하는 대신 ChatGPT가 사용할 수 있는 자체 데이터를 가져오는 것으로 생각하십시오. ChatGPT 계정을 Gmail, Drive, GitHub, Slack, Notion, Outlook, Box, Canva 등과 같은 다양한 서비스와 연결할 수 있습니다. 최신 모델인 GPT-5를 선택했다면 Google 캘린더 및 Google 주소록에서도 작동할 수 있습니다. 맞춤형 재생 목록 생성과 같은 Spotify 관련 집안일도 처리할 수 있습니다.
가장 중요한 아이디어는 ChatGPT가 이메일, 캘린더 항목, 드라이브 폴더와 같은 데이터를 원활하게 사용하고 필요한 정보를 제공하거나 조치를 취할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, “금요일 회의 슬라이드를 기반으로 이번 주에 계획된 작업을 나열”하도록 요청할 수 있습니다. 마찬가지로 내부 파일을 기반으로 Deep Research 쿼리를 시작할 수도 있습니다. 예를 들어, 내부 시장 보고서의 정보와 인터넷에서 수집한 외부 데이터를 결합하여 새로운 분석을 생성할 수 있습니다.
ChatGPT 라이브러리에서 필요한 커넥터 소스를 찾을 수 없는 경우 Pro, Business, Enterprise 또는 Edu 라이선스가 있다고 가정하고 MCP(Model Context Protocol) 시스템을 사용하여 고유한 커넥터를 만들 수 있습니다. 유일한 문제는 커넥터를 활성화하면 ChatGPT가 이미지를 분석할 수 없지만 TXT, PDF, CSV, XLSX, PPTX 및 DOCX와 같은 형식을 처리할 수 있다는 것입니다. 원하는 소스에서 이미지를 다운로드하고 ChatGPT 분석을 위해 수동으로 업로드하여 이미지를 처리할 수 있습니다.
