OpenAI Deep Research

소개

정보의 홍수 속에서 신뢰할 수 있는 데이터를 빠르게 정리하고 분석하는 것은 연구자, 전문가, 학생들에게 큰 도전 과제입니다. OpenAI는 이러한 문제를 해결하기 위해 ChatGPT에 DeepResearch 기능을 도입했습니다. 이 기능은 사용자가 지정한 주제에 대해 인터넷을 자동으로 탐색하고, 다양한 소스를 분석하여 상세한 보고서를 생성하는 AI 기반 도구입니다. DeepResearch는 OpenAI의 최신 o3 모델을 기반으로 하며, 텍스트, 이미지, PDF 등 다양한 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 DeepResearch의 정의, 작동 방식, 주요 기능, 이용 가능성, 성능, 사용자 경험, 그리고 이 도구가 연구와 정보 관리에 미치는 영향을 자세히 살펴보겠습니다.

DeepResearch란?

DeepResearch는 ChatGPT에 통합된 AI 에이전트로, 사용자가 요청한 주제에 대해 5~30분 동안 웹을 탐색하여 인용이 포함된 상세 보고서를 생성합니다. 이 기능은 텍스트, 이미지, PDF, 스프레드시트 등 다양한 형식의 데이터를 해석하고 분석할 수 있으며, OpenAI의 o3 모델의 특수 버전을 기반으로 작동합니다 OpenAI Help. DeepResearch는 빠른 답변을 제공하는 ChatGPT의 일반 검색 기능과 달리, 금융, 과학, 정책, 공학 등 심층적인 지식 작업이나 신중한 구매 결정을 위한 철저한 연구에 최적화되어 있습니다 TechCrunch Announcement.

예를 들어, 사용자가 “최고의 전기차 비교 분석”을 요청하면, DeepResearch는 웹사이트, 리뷰, 기술 사양을 검색하여 가격, 성능, 배터리 수명 등을 비교한 보고서를 작성합니다. 이 과정은 수동으로 수시간 걸릴 작업을 10~30분 내에 완료할 수 있습니다 The Guardian.

작동 방식

DeepResearch를 사용하려면 ChatGPT 인터페이스에서 ‘Deep Research’ 옵션을 선택하고 질의를 입력합니다. 예를 들어, “2025년 시장에서 가장 적합한 전기 자전거 추천”과 같은 질문을 입력할 수 있습니다. 경우에 따라, DeepResearch는 사용자의 요구를 더 명확히 하기 위해 양식을 생성하여 특정 매개변수(예: 예산, 사용 목적)를 요청할 수 있습니다. 이 양식은 보고서의 초점을 좁히고 관련성을 높이는 데 도움을 줍니다 OpenAI Help.

질의가 제출되면 DeepResearch는 백그라운드에서 작동을 시작합니다. 이 과정은 다음과 같은 단계를 포함합니다:

1. 웹 탐색: 수백 개의 웹사이트를 검색하여 관련 정보를 수집합니다.
2. 데이터 분석: 텍스트, 이미지, PDF, 스프레드시트 등을 분석하여 핵심 정보를 추출합니다.
3. 보고서 생성: 수집된 데이터를 통합하고, 인용과 함께 상세한 보고서를 작성합니다.

이 과정은 5~30분이 소요되며, 진행 상황은 사이드바에 표시됩니다. 사이드바에는 모델의 사고 과정과 방문한 웹사이트 요약이 포함되어 투명성을 제공합니다. 최종 보고서는 인용과 데이터를 포함하며, 사용자가 결과를 검증하거나 추가 연구를 수행할 수 있도록 돕습니다 DataCamp Guide.

예시 워크플로우

단계작업예시

질의 입력	DeepResearch 옵션 선택 및 질문 입력	“최고의 전기 자전거 추천”
양식 작성	특정 요구사항 입력	예산: $1000, 용도: 통勤
연구 수행	웹 탐색 및 데이터 분석	리뷰, 사양, 가격 비교
보고서 수령	인용 포함 보고서 확인	상위 3개 모델 비교표, 추천 이유

주요 기능

DeepResearch는 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다:

기능설명

심층 연구	복잡한 주제에 대해 깊이 있고 철저한 보고서를 생성, 수시간의 수동 작업을 대체.
다양한 소스 분석	수백 개의 웹사이트, 텍스트, 이미지, PDF, 스프레드시트를 분석하여 정보를 통합.
인용 포함	보고서에 사용된 소스를 명확히 인용하여 신뢰성과 검증 가능성 제공.
다양한 입력 지원	사용자가 이미지, 파일, 스프레드시트를 업로드하여 질의 맥락을 강화 가능.
투명한 진행 상황	사이드바를 통해 모델의 사고 과정과 방문한 웹사이트를 실시간으로 확인.

이러한 기능들은 DeepResearch를 일반적인 ChatGPT 검색과 구별 짓습니다. 예를 들어, 일반 검색은 뉴스, 날씨, 스포츠 점수와 같은 빠른 답변에 적합하지만, DeepResearch는 경쟁 분석, 학술 연구, 구매 결정과 같은 복잡한 작업에 최적화되어 있습니다 OpenAI Help.

이용 가능성과 가격

DeepResearch는 2025년 2월 초 ChatGPT Pro 구독자($200/월)를 대상으로 처음 출시되었으며, 월 100회의 조회 횟수가 제공되었습니다. 이후 OpenAI는 이 기능을 ChatGPT Plus, Team, Enterprise, Edu 구독자들에게도 확대하여 월 10회의 조회 횟수를 제공했습니다. 2025년 2월 말, DeepResearch는 모든 유료 ChatGPT 사용자에게 제공되며, Pro 구독자는 월 120회로 조회 횟수가 증가했습니다 TechCrunch Update Campus Technology.

구독 등급월 비용DeepResearch 조회 횟수

ChatGPT Pro	$200	120회
ChatGPT Plus	$20	10회
Team	가변	10회
Enterprise/Edu	가변	10회

이러한 가격 구조는 DeepResearch를 전문가, 연구자, 기업 사용자들에게 접근 가능하게 만들며, 경쟁사인 Google의 Gemini Advanced와 Perplexity의 유사한 연구 도구와의 경쟁을 강화합니다 TechCrunch Update.

성능과 제한

DeepResearch는 “Humanity’s Last Exam” 벤치마크에서 26.6%의 점수를 기록하며, DeepSeek의 R1(9.4%)과 OpenAI의 GPT-4o(3.3%)를 능가했습니다. 이 벤치마크는 AI의 복잡한 추론과 연구 능력을 평가하는 데 사용됩니다 Wikipedia. 이러한 성과는 DeepResearch가 경쟁 모델보다 더 깊이 있는 분석을 제공할 가능성을 시사합니다.

그러나 DeepResearch에는 몇 가지 제한이 있습니다:

• 사실 오류: 때때로 사실상의 hallucination(허구)이나 잘못된 추론을 생성할 수 있습니다 WIRED Article.
• 소스 신뢰성: 권위 있는 소스와 루머를 구분하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 불확실성 표현: 연구 결과의 불확실성을 정확히 전달하지 못할 수 있습니다 Wikipedia.

이러한 제한으로 인해, 사용자는 DeepResearch의 결과를 신중히 검증해야 하며, 특히 학술 연구나 중요한 의사결정에 사용할 경우 더욱 주의가 필요합니다 TechRadar Review.

사용자 경험

DeepResearch는 다양한 사용자들로부터 엇갈린 반응을 얻고 있습니다. 일부 사용자들은 이 기능이 복잡한 주제에 대한 보고서 작성이나 시장 조사에 매우 유용하다고 평가합니다. 예를 들어, Stripe의 CEO Patrick Collison은 DeepResearch가 하루에 6개의 보고서를 작성했다고 언급하며 그 우수성을 칭찬했습니다 WIRED Article. 또한, 정책 입안자들 사이에서 DeepResearch가 AGI(인공지능 일반)의 가능성을 느끼게 했다는 평가도 있었습니다 WIRED Article.

반면, 일부 사용자들은 DeepResearch가 때때로 부정확한 정보를 제공하거나 중요한 세부 사항을 놓친다고 지적합니다. TechRadar의 리뷰어는 DeepResearch를 “매우 똑똑하지만 약간 산만한 사서”에 비유하며, 유용하지만 완벽하지 않다고 언급했습니다 TechRadar Review. 예를 들어, 특정 주제에 대한 보고서에서 사실 오류가 포함되거나, 관련성이 낮은 정보가 포함되는 경우가 있었습니다.

실세계 활용 사례

DeepResearch는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:

• 학술 연구: 학생과 연구자들이 논문, 보고서, 데이터셋을 분석하여 상세한 문헌 검토를 생성.
• 비즈니스: 기업들이 시장 조사, 경쟁 분석, 제품 비교를 위해 DeepResearch를 사용.
• 정책 분석: 정책 입안자들이 법률, 규제, 사회적 트렌드에 대한 보고서를 작성.
• 소비자 구매: 개인들이 자동차, 가전제품, 가구와 같은 고가의 구매 결정을 위해 정보를 수집 TechCrunch Announcement.

예를 들어, 사용자가 “2025년 최고의 노트북”을 조사하도록 요청하면, DeepResearch는 리뷰, 사양, 가격을 비교하여 상위 모델을 추천하는 보고서를 생성할 수 있습니다. 이러한 활용 사례는 DeepResearch가 시간 소모적인 연구 작업을 자동화하여 생산성을 높일 수 있음을 보여줍니다 Mashable.

미래 전망

DeepResearch는 AI 기반 연구 도구의 새로운 표준을 제시하며, OpenAI의 경쟁사인 Google과 Perplexity와의 경쟁을 가속화하고 있습니다. Google은 최근 Gemini Advanced 사용자들에게 유사한 심층 연구 기능을 제공했으며, Perplexity도 비슷한 도구를 개발 중입니다 TechCrunch Update. OpenAI는 DeepResearch의 정확성과 신뢰성을 개선하기 위해 지속적으로 업데이트를 진행할 것으로 예상됩니다.

장기적으로, DeepResearch는 학술, 비즈니스, 정책 분야에서 연구 프로세스를 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 사실 오류와 소스 신뢰성 문제를 해결하는 것이 성공의 열쇠가 될 것입니다. OpenAI가 사용자 피드백을 반영하여 이러한 문제를 개선한다면, DeepResearch는 더욱 강력한 도구로 자리 잡을 가능성이 높습니다.

결론

OpenAI의 DeepResearch는 ChatGPT 사용자들에게 복잡한 연구 작업을 간소화하는 강력한 도구입니다. 웹을 자동으로 탐색하고, 다양한 소스를 분석하여 인용이 포함된 상세 보고서를 생성함으로써, 수시간의 수동 작업을 단 5~30분으로 줄일 수 있습니다. 학술 연구, 시장 분석, 소비자 구매 결정 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, ChatGPT Pro, Plus, Team, Enterprise 구독자들에게 제공됩니다. 그러나 사실 오류와 소스 신뢰성 문제로 인해, 사용자는 결과를 신중히 검증해야 합니다. DeepResearch는 AI 기술의 발전을 보여주는 중요한 사례이며, 연구와 정보 관리의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다. 연구자, 전문가, 학생이라면 DeepResearch를 활용하여 생산성을 높여보는 것을 추천합니다.

Key Citations:

• OpenAI Help Center: Deep Research FAQ
• Wikipedia: ChatGPT Deep Research Overview
• DataCamp: Guide to OpenAI's Deep Research Tool
• Campus Technology: Deep Research Turns ChatGPT into Analyst
• WIRED: Deep Research Impacts White-Collar Work
• TechCrunch: OpenAI Unveils Deep Research Agent
• TechRadar: User Experience with Deep Research
• Mashable: OpenAI Launches Deep Research Feature
• The Guardian: OpenAI’s Deep Research Tool Announcement
• TechCrunch: Deep Research Expanded to All Users