UpSum

UpSum은 GPT-4로 돌아갔다. 당시 범용 요약 도구 가운데 상위권에 속했다. 모델은 문서 전체를 읽고 논점, 숫자, 결론을 뽑아냈다. 문장을 무작위로 잘라 붙이는 방식이 아니다. 차이는 읽자마자 드러났다. 추출형 도구는 이어 붙인 흔적이 남은 조각을 내놓았고, 여기서는 편집된 산문처럼 읽혔다.

결과물의 길이를 직접 정했다. 짧은 개요부터 여러 문단짜리 보고서까지 가능했다. 스타일 옵션으로 글머리표, 서술형 요약, 더 격식 있는 문체를 요청할 수 있었다. 이 유연성이 활용 범위를 넓혔다. 시험을 준비하는 학생과 회의를 준비하는 분석가는 같은 PDF에서 다른 결과를 원한다.

7만 단어 상한은 대부분의 책, 긴 보고서, 논문 한 편을 한 번에 담았다. 다른 무료 도구는 업로드 한도가 훨씬 낮거나 긴 파일을 문맥이 끊기는 조각으로 나눴다. 한도에 걸리면 직접 문서를 쪼개야 했고, 요약 품질은 대개 떨어졌다.

한 번짜리 요약 외에 대화 모드가 있었다. 특정 절에 무엇이 적혀 있는지 묻고, 본문 용어의 정의를 요청하고, 어떤 주장이 문서에 실제로 있는지 확인할 수 있었다. 단일 파일을 위한 가벼운 조사 보조 도구가 된 셈이다.

요약은 PDF로 내려받거나 일반 텍스트로 복사할 수 있었고, 나중에 보도록 저장됐다. 노트를 쌓는 학생이나 핵심을 팀에 돌리는 분석가에게는 화면 표시보다 내보내기가 더 중요했다.

UpSum은 여러 언어로 요약을 만들었고, GDPR에 맞춰 데이터를 처리하며 업로드한 파일을 필요 이상으로 보관하지 않는다고 밝혔다. EU 사용자에게는 기밀 문서를 낯선 AI 서비스에 올리기 전에 생기는 첫 번째 의문에 대한 답이었다.