OpenAI, 논문 작성 및 협업 도구 Prism 공개
(openai.com)- 과학 논문 작성·수정·협업 전 과정을 통합해서 처리하도록 설계된 무료 AI 워크스페이스
- 수학·과학 추론에 특화된 GPT-5.2 기반으로 문서 전체 맥락을 이해하며 수식, 인용, 구조를 함께 다룰 수 있음
- 무제한 프로젝트와 공동 작업자 지원으로 대규모 연구 협업에 초점을 두며, ChatGPT 계정만 있으면 무료 사용 가능 (사용자 수 제한이나 별도 구독 요구 없음)
- 클라우드 기반 LaTeX 환경에서 초안 작성부터 출판 준비까지 통합 처리하며, AI가 외부 보조 도구가 아닌 문서 내부 시스템으로 작동
- ChatGPT Business, Team, Enterprise, Education 플랜에도 제공 예정이며, 향후 더 강력한 AI 기능은 유료 플랜으로 순차 제공 계획
- 핵심 기능
- GPT‑5.2 Thinking과 대화: 아이디어를 탐색하거나 가설을 점검하고 연구 맥락을 고려해 복잡한 과학적 문제를 검토
- 문서 전체를 맥락으로 활용해 논문 작성 및 수정: 주변 텍스트와 수식, 인용, 그림, 전체 구조까지 함께 고려
- 관련 문헌 검색: 현재 원고 맥락에서 자료를 검토하여 원고에 반영(예: arXiv 검색)
- 수식, 인용, 그림 생성 및 분석: 논문 전반에서 해당 요소들이 어떻게 연결되는지 이해하고 있는 AI의 도움을 받아 다양한 요소를 생성하고 수정하거나 분석
- 화이트보드의 수식 또는 다이어그램을 LaTeX로 바로 변환
- 공동 저자, 학생, 지도교수와 실시간으로 협업: 수정과 댓글, 변경 사항을 즉시 반영 가능
- 문서 바로 수정: 문서를 직접 수정할 수 있어 별도의 편집기나 채팅 도구 사이로 콘텐츠를 복사해 옮길 필요 없음
- 음성 기반 편집: 문서 작성이나 검토 흐름을 끊지 않고 음성 명령으로 간단한 변경을 적용
Hacker News 의견들
- 예전에 이 서비스는 crixet.com 으로 존재했음
초기에 클라이언트 측 WASM 컴파일을 사용하다가 나중에 서버 렌더링으로 전환
이제는 AI 기능을 끌 수 없는 구조로 보이는데, 핵심 기능이 제한되지 않기를 바람- Overleaf보다 제약이 적어서 복잡한 문서 컴파일이나 비회원 프로젝트 공유가 가능했음
- Overleaf는 오픈소스이자 self-hosting이 가능하므로, 이런 아이디어가 그쪽으로 흡수될 수도 있음
- Overleaf와 기능적으로 얼마나 경쟁력이 있는지 궁금함
- 나는 직접 Overleaf를 self-host해서 쓰고 있는데, 월 21달러를 내지 않으려면 귀찮지만 가능함
- 다만 이 서비스가 얼마나 오래 무료로 유지될지 의문임
- 원격 LaTeX 컴파일은 비용이 많이 드는 구조라, 장기적으로 지속 가능할지 확신이 없음
- LaTeX 전체 toolchain을 WASM으로 완전히 지원하려면 사실상 리눅스 배포판 전체를 시뮬레이션해야 함
- Beamer, LuaLaTeX, 모바일 지원 등을 고려하면 자원 한계로 어려움이 많았음
- Crixet 창업자와 OpenAI의 Kevin Weil이 출연한 팟캐스트 인터뷰가 있음
- OpenAI가 LaTeX 문서를 AI 이미지와 연관시키는 건 좋지 않다고 생각함
- 이제 LaTeX 문서가 AI 생성물로 보이게 될 위험이 있음
- “The Post-LLM World: Fighting Digital Garbage” 라는 미니 논문을 공유함
인간이 AI에 대체되는 게 아니라, 저품질 디지털 산출물에 파묻히는 미래를 다룸
새로운 개념으로 verification debt와 recursive garbage → model collapse를 제시함 - 학술지 편집자이자 리뷰어로서 이런 도구들이 문제를 더 많이 만든다고 느낌
‘그럴듯한’ 논문 제출의 진입 장벽이 낮아져, 검증되지 않은 논문이 늘어남
많은 제출물이 단순히 CV를 부풀리기 위한 목적이라 학술 생태계에 부담을 줌
진짜 어려운 부분은 여전히 연구 맥락 이해와 새로운 아이디어 창출임- GenAI는 마치 무료 자원에 대한 DDoS 공격처럼 느껴짐
- 생성보다 검토가 훨씬 더 많은 노력을 요구함
- 인터넷에서 진짜 정보를 찾기 점점 어려워질 것 같음
- 이런 현상이 과학 저널에도 AI 생성 버그 리포트처럼 악영향을 줄까 두려움
- 풍요의 시대지만, 넘쳐나는 건 쓰레기 데이터뿐임
- 하루 종일 학회 리뷰를 하며 보내는 입장에서 이런 발표가 반갑지 않음
- OpenAI가 진지한 학술 제품을 만든 것 같지 않음
- arXiv만 통합되어 있고, ACM·IEEE·Springer 같은 주요 데이터베이스와는 연동되지 않음
- 결국 검증되지 않은 논문이 쏟아질 것 같음
- 불필요한 논문 제출을 막기 위해 보증금 형태의 제출비를 제안함
- 논문이 채택되면 환불, 아니면 시간 낭비에 대한 비용으로 남김
- 학문적 게이트키핑에 찬성하는지 묻고 싶음
- 낮은 품질의 논문이 늘어난 건 LLM 이전부터의 문제임
- 과학의 민주화에 한계가 있어야 하는지, 그 경계를 논의해야 함
- GenAI는 마치 무료 자원에 대한 DDoS 공격처럼 느껴짐
- Overleaf도 사실 Writefull 통합 을 통해 AI 기능을 이미 제공했음
- 승부는 브랜드 인지도에서 Overleaf가 유리하지만, 자본은 OpenAI 쪽이 큼
- Writefull이 ChatGPT API에 의존하므로 가격 경쟁에서 밀릴 위험이 있음
- Snowden이 언급한 스파이 프로그램 이름을 제품명으로 쓴 건 흥미로운 선택임
- 다만 OpenAI가 그 이름이 이미 과학자용 데스크톱 앱 Prism으로 유명하다는 걸 몰랐을 수도 있음
- LaTeX를 자연스럽게 다루는 챗봇은 과학자에게 유용할 수 있음
- 논문 작성은 시간이 많이 드는 작업이라, 비본질적인 수정에 도움을 주면 좋음
- Overleaf의 진짜 가치는 협업 기능에 있음
- 대학원 시절 Overleaf를 썼는데 충분히 편했음
- 이번 제품이 어떤 추가 가치를 줄지 궁금함
- 때로는 선택지를 줄이는 게 더 나은 접근일 수도 있음
- 영상에서 Prism이 인용할 논문을 찾아 .bib 파일로 추가하는 장면이 나오는데,
- 실제로 인용하지 않은 논문을 참고문헌에 넣는 게 무슨 의미인지 의문이었음
- 철학 수업에서 최소 인용 개수를 요구했던 경험이 있음
- 논리적 근거보다 권위 인용을 강요하는 건 모순적임
- 연구에서는 먼저 문헌 검토를 통해 참고 자료를 모으고, 그중 일부를 인용함
- 참고문헌(bibliography)과 인용(citation)은 다름
- 대부분의 연구자는 Zotero, Mendeley 같은 도구로 지속적인 참고문헌 관리를 함
- Latent Space 팟캐스트에서 OpenAI의 Kevin Weil과 Victor Powell을 인터뷰함
데모와 배경 설명, Q&A가 포함되어 있음- OpenAI의 AI for Science 프로젝트의 야심에 깊은 인상을 받음
- 올해는 AI와 과학의 교차점에서 큰 기회가 열릴 것 같음
- 전통적인 엔지니어들도 hard STEM 분야로 넘어올 수 있는 시점이라 생각함