Isa Fulford
이사 풀포드(Isa Fulford, 본명 이사벨라 풀포드)는 OpenAI의 영국인 연구원이자 엔지니어로, 사후 학습(post-training) 연구 분야에서 활동하며 회사의 딥 리서치(Deep Research) 및 ChatGPT 에이전트(ChatGPT Agent) 팀을 이끌고 있습니다.[1][2]
초기 생애 및 교육
풀포드는 런던에서 교육을 받은 후 대학 진학을 위해 미국으로 이주했습니다. 그녀는 세인트 폴 여학교(St Paul's Girls' School)를 거쳐 웨스트민스터 학교(Westminster School)를 다녔으며, 그곳에서 수학, 심화 수학, 화학, 물리학 분야의 A-레벨 및 Pre-U 시험을 마쳤습니다.[5] 웨스트민스터 재학 시절 그녀는 에세이와 실무 연구에 대한 인정을 포함하여 물리학 부문 학교 상을 받았으며, 학교 음악 활동에 기여한 공로로 음악상도 수상했습니다.[5]
이후 스탠퍼드 대학교에 진학하여 수리 및 계산 과학(Mathematical and Computational Science) 학사 학위를 우수한 성적(Honors and Distinction)으로 취득했습니다. 논리학 및 언어학(Logic and Language)을 심화 전공했으며 파이 베타 카파(Phi Beta Kappa) 회원으로 선출되었습니다.[4][1] 학부 과정 중에는 스탠퍼드의 옥스퍼드 및 피렌체 해외 연수 프로그램에 참여했으며, 빙 해외 학습 프로그램(Bing Overseas Studies Program)을 통해 옥스퍼드 대학교에서 수리 논리학, 모델 이론, 집합론을 중심으로 수학 공부를 이어갔습니다.[5][4] 그 후 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 마쳤습니다.[4]
초기 경력
OpenAI에 합류하기 전, 풀포드는 일련의 인턴십, 펠로우십 및 초기 경력 역할을 통해 엔지니어링 및 연구 경험을 쌓았습니다. 2018년에는 런던의 휴마(Huma)에서 비즈니스 개발 인턴으로 근무했으며, 2019년에는 뉴욕의 D. E. 쇼 그룹(The D. E. Shaw Group) 연구 부문에서 넥서스(Nexus) 펠로우로 참여했습니다.[5]
그녀는 아마존 웹 서비스(AWS)의 자동 추론 그룹(Automated Reasoning Group)에서 소프트웨어 엔지니어로 근무하며 컴퓨터 시스템 동작을 예측하는 수학적 도구를 탐구했습니다. 그녀는 독립 프로젝트에서 프로그램 검증 도구를 사용하여 IoT 코드 및 통신 프로토콜에 대해 아마존 최초의 무제한 메모리 안전성 증명(unbounded proofs of memory safety)을 작성했다고 밝힌 바 있습니다.[5][4] 2020년에는 인스피릿 AI(Inspirit AI)에서 AI 강사로 활동했으며, 2021년부터 2022년까지는 스탠퍼드 기술 벤처 프로그램(STVP)의 메이필드 펠로우(Mayfield Fellow)로 활동했습니다.[5][4]
2021년부터 2022년까지 그녀는 2019년에 설립된 캘리포니아주 로스 알토스 힐스의 인공지능 기반 애플리케이션 구축 기업인 멤 랩스(Mem Labs)에서 소프트웨어 엔지니어로 근무했습니다.[5][4] 그녀가 재직하는 동안 이 회사는 개발자 생산성을 높이기 위해 OpenAI의 API를 도입했습니다.[5]
OpenAI에서의 활동
풀포드는 2022년 11월 기술진(technical staff)의 일원으로 OpenAI에 합류하여 사후 학습 연구 분야에서 일하고 있습니다. 사후 학습은 초기 훈련 후 기본 모델의 동작을 형성하는 모델 개발 단계입니다.[1][6] 그녀의 초기 기여 중 하나는 ChatGPT의 문서 검색 및 파일 업로드 기능을 설계하고 구축한 것으로, 이를 통해 어시스턴트가 사용자가 제공한 문서를 활용할 수 있게 되었습니다.[3] 2023년 3월, 그녀는 OpenAI의 임베딩 모델과 벡터 데이터베이스를 결합하여 ChatGPT가 개인 및 조직 문서에 액세스할 수 있도록 하는 오픈 소스 도구인 ChatGPT 검색 플러그인(Plugin)을 공개하고, 2018년부터 2022년까지의 유엔 연례 보고서를 대상으로 이를 시연했습니다.[5] 또한 앤드류 응(Andrew Ng)과 함께 DeepLearning.AI를 통해 제공되는 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 과정을 공동 강의했습니다.[7][5]
2025년 현재 풀포드는 OpenAI 사후 학습 조직의 연구 리드로 설명되며, 그해 회사가 출시한 두 가지 제품인 딥 리서치(Deep Research)와 ChatGPT 에이전트의 개발을 주도했습니다.[3] ChatGPT 에이전트는 호텔 예약이나 신발 반품과 같이 인터넷에서 작업을 수행하기 위해 스스로 컴퓨터를 탐색하는 소프트웨어입니다. 풀포드는 2025년 7월 이 제품의 출시를 발표했으며 사후 학습 측면에서 개발을 이끌고 있습니다.[3][5]
딥 리서치 (Deep Research)
풀포드는 복잡한 작업을 완료하기 위해 온라인에서 다단계 연구를 수행하는 ChatGPT 내의 에이전트 기능인 딥 리서치 팀을 이끌고 있습니다. 이 시스템은 공공 및 민간 소스 전반에 걸쳐 포괄적인 연구를 수행하고 출처가 명확한 보고서를 생성합니다. 포브스(Forbes)는 이 제품이 다수의 ChatGPT Pro 구독을 이끌어냈다고 보도했습니다.[3][2] 딥 리서치는 2025년 초 OpenAI의 초기 에이전트 중 하나로 ChatGPT에 출시되었으며, 이후 o4‑mini 모델로 구동되는 경량 버전과 ChatGPT 에이전트를 통한 시각적 브라우저 액세스 기능이 추가되었습니다.[9] 풀포드는 이 시스템이 수많은 웹 소스를 검색하고 그 내용을 추론하는 데 5분에서 30분 정도를 소요한 후 "연구 분석가 수준"의 인용이 포함된 보고서를 전달하며, "사람이 여러 시간 걸릴 일을 몇 분 만에 해낼 수 있다"고 말했습니다.[2]
풀포드에 따르면, 딥 리서치는 강화 학습 및 추론 모델에 대한 OpenAI의 내부적 진전에서 비롯되었습니다. 그녀는 수학, 과학, 코딩 작업에 대한 훈련이 다른 영역으로 일반화되는 것을 보고, 모델을 사용자가 일상생활에서 수행하는 작업에 대해 직접 훈련시키면 어떤 일이 일어날지 팀이 궁금해하면서 시작되었다고 설명했습니다.[2] 팀은 온라인 연구가 어디에나 존재하고, "읽기 전용 에이전트"가 세상에서 행동을 취하는 에이전트보다 안전 고려 사항이 적고 더 제한된 환경을 제공하기 때문에 웹 브라우징을 시작점으로 선택했습니다.[2] 초기 개발 단계에서 풀포드와 동료 야시 파틸(Yash Patil), 토마스 딤슨(Thomas Dimson)은 내부적인 관심을 유도하고 조직의 지지를 얻기 위해 새로운 모델을 훈련시키지 않고 기존 모델에 프롬프트를 입력하여 딥 리서치가 어떤 모습일지 보여주는 프로토타입 데모를 제작했습니다.[2]
그 후 팀은 브라우징을 가르치기 위한 강화 학습 작업을 만들고, 훈련 중에 모델이 사용할 도구를 개발하고, 모델에게 검색, 클릭, 스크롤을 위한 브라우저를 제공하고, 데이터 분석 및 시각화를 위한 코드 실행 기능을 제공함으로써 브라우징 및 데이터 분석을 위해 특별히 모델을 훈련시켰습니다.[2] 그 결과물은 웹 브라우징 및 데이터 분석에 최적화된 OpenAI o3 모델의 미세 조정 버전입니다. 풀포드는 "o3가 검색에 능숙한 이유는 딥 리서치를 위해 개발한 것과 동일한 도구 및 브라우징 데이터셋으로 훈련되었기 때문"이라고 밝혔습니다.[2] 설계에는 시스템이 시작 전 요청을 더 잘 이해하기 위해 질문을 던지는 초기 명확화 단계가 포함되어 결과의 구체성과 관련성을 높였습니다.[2] OpenAI는 딥 리서치를 수백 개의 온라인 소스를 독립적으로 찾고 분석하고 종합하며, 사람이 여러 시간 걸릴 작업을 수십 분 만에 완수하는 ChatGPT의 차세대 에이전트로 설명하며, 웹 브라우징 및 데이터 분석에 최적화된 o3 추론 모델 버전에 의해 구동된다고 언급했습니다.[9]
풀포드는 데이터 시각화를 통한 AI 기업의 벤처 캐피털 투자 트렌드 분석, 영어와 한국어 소스를 모두 사용하여 한국 야시장의 평점 좋은 음식 가판대 찾기, 인용 및 설명과 함께 혈우병 치료를 위해 미국 규제 승인을 받은 유전자 치료법 식별 등의 사용 사례에서 딥 리서치를 시연했습니다.[2] 그녀는 시스템이 완벽하지 않으며 때때로 정보를 환각(hallucinate)할 수 있음을 인정했습니다. 그녀가 제시한 향후 방향에는 환각을 줄이기 위한 신뢰성 향상, 딥 리서치를 OpenAI의 주요 추론 모델에 통합, 회사 내부 지식 및 유료 소스와 같은 비공개 컨텍스트를 시스템에 도입, 정보 종합을 넘어 시스템이 행동을 취할 수 있도록 하는 것 등이 포함됩니다.[2] 2025년 동안 딥 리서치는 OpenAI의 핵심 에이전트 제품 중 하나가 되었습니다. 회사는 Pro 사용자에서 Plus, Team, Enterprise 및 EDU 사용자로 액세스를 확장했으며, 나중에는 o4‑mini 모델로 구동되는 경량 변형을 통해 무료 사용자에게도 제공되었습니다.[9]
BrowseComp 벤치마크
풀포드는 2025년 4월 16일에 작성되어 arXiv:2504.12516으로 제출된 2025년 arXiv 프리프린트 "BrowseComp: A Simple Yet Challenging Benchmark for Browsing Agents"의 공동 저자입니다.[7][8] 이 논문은 에이전트의 웹 브라우징 능력을 측정하기 위한 벤치마크로 BrowseComp를 소개합니다. 이는 찾기 어렵고 얽혀 있는 정보를 찾기 위해 인터넷을 지속적으로 탐색해야 하는 1,266개의 질문으로 구성되어 있으며, 답변은 짧고 참조 답변과 비교하여 쉽게 검증할 수 있습니다.[8] 저자들은 브라우징 에이전트를 위한 BrowseComp를 코딩 에이전트를 위한 불완전하지만 유용한 벤치마크인 프로그래밍 대회에 비유하며, 정보 검색 시 끈기와 창의성을 발휘하는 핵심 역량을 측정하기 위해 긴 답변 생성이나 모호성 해결과 같은 과제를 피했다고 언급했습니다.[8] 이 논문의 공동 저자는 제이슨 웨이(Jason Wei), 지칭 썬(Zhiqing Sun), 스펜서 파페이(Spencer Papay), 스콧 맥키니(Scott McKinney), 제프리 한(Jeffrey Han), 정형원(Hyung Won Chung), 알렉스 타샤르 파소스(Alex Tachard Passos), 윌리엄 페두스(William Fedus), 아멜리아 글레이즈(Amelia Glaese)입니다.[8]
세쿼이아 캐피털 (Sequoia Capital)
OpenAI에서의 업무와 병행하여, 풀포드는 2023년 3월부터 세쿼이아 캐피털에서 스카우트(Scout)로 활동하고 있습니다. 이는 초기 단계 창업자를 식별하고 지원하는 벤처 캐피털 회사의 스카우팅 운영 내 역할입니다.[6][4] 'The Org'는 그녀를 세쿼이아의 스카우팅 운영 팀 소속으로 분류하며 직속 부하 직원은 없는 것으로 기재하고 있습니다.[4]
음악
풀포드는 클래식 교육을 받은 바이올리니스트로, 그녀의 음악적 훈련은 학업 경력과 병행되었습니다. 그녀는 런던 왕립 음악 대학(Royal College of Music) 주니어 부문에서 제1전공 바이올리니스트로 공부하며 심포니 및 실내악 오케스트라의 제2바이올린 수석을 역임했으며, 웨스트민스터 학교 심포니 오케스트라의 악장을 맡았습니다.[5] 2015년 1월부터 2017년 9월까지 영국 국립 청소년 오케스트라(National Youth Orchestra of Great Britain)의 바이올리니스트로 활동했으며, 스탠퍼드 재학 중에는 실내악 프로그램에 참여했습니다.[5][4]
강연 및 인터뷰
풀포드는 2025년 3월 28일에 게시된 "OpenAI 포럼의 딥 리서치(Deep Research in the OpenAI Forum)" 행사의 주요 연사로 참여하여 지칭(에드워드) 썬과 함께 소개되었습니다. 그녀는 딥 리서치 프로젝트의 배경, 이를 뒷받침하는 추론 모델, 안전성, 한계 및 다음 단계에 대해 발표하고 행사의 질의응답 세션에 참여했습니다.[1] 2025년 5월 9일 세쿼이아 캐피털이 발표한 인터뷰에서 그녀는 딥 리서치의 기능과 개발 여정에 대해 자세히 설명하며, OpenAI의 강화 학습 작업에서의 기원, 훈련 방법론 및 향후 방향을 기술했습니다.[2]
