오픈AI가 o3-미니(o3-mini)를 출시한 데 이어, 챗GPT의 또 다른 구성요소를 발표했다. 이 구성요소는 생성형 AI 도구가 보다 심층적인 연구를 수행할 수 있도록 지원한다.

오픈AI는 이를 “대량의 온라인 정보를 종합하고 다단계 연구 작업을 수행하는 추론 기반 에이전트”라고 설명했다. 이 ‘딥 리서치(deep search)’ 기능은 현재 월 200달러짜리 챗GPT 프로 요금제 사용자에게 제공되며, 이후 플러스 및 팀 요금제에도 순차적으로 적용될 예정이다. 엔터프라이즈 사용자는 그다음으로 접근 권한을 받게 된다.

오픈AI에 따르면, 딥 리서치 에이전트는 곧 출시될 o3 모델의 웹 브라우징 및 데이터 분석에 최적화된 버전으로 구동된다. 이를 통해 인터넷 검색뿐 아니라 검색한 텍스트, 이미지, PDF 등을 해석하고 분석할 수 있으며, 발견한 정보에 따라 유연하게 접근 방식을 조정할 수 있다.

오픈AI는 블로그 게시글에서 “딥 리서치는 금융, 과학, 정책, 엔지니어링 등 지식 집약적인 분야에서 심층적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 연구가 필요한 사람을 위해 설계됐다. 모든 출력 결과는 명확한 출처와 함께 사고 과정을 요약한 문서로 제공되므로, 정보를 쉽게 참조하고 검증할 수 있다. 특히 수많은 웹사이트를 뒤져야만 찾을 수 있는 틈새 정보나 직관적으로 파악하기 어려운 내용을 탐색하는 데 효과적”이라고 강조했다.

오픈AI는 더 작고 효율적인 모델을 기반으로 한 딥 리서치의 빠른 버전을 출시하면 현재 월 100개로 제한된 질의 횟수보다 “훨씬 더 높은” 제한을 제공할 것이라고 밝혔다. 그러나 해당 버전이 언제 출시될지는 구체적으로 언급하지 않았다.

이 도구를 사용하려면 챗GPT 메시지 입력 창에서 ‘딥 리서치’를 선택한 후, 상세한 쿼리를 입력하면 된다. 오픈AI에 따르면, 사용자는 스프레드시트나 문서를 첨부해 추가적인 맥락을 제공할 수 있다. 쿼리가 실행되는 동안 사이드바에는 딥 리서치가 수행하는 단계가 표시되며, 최종 결과는 대화 내에서 보고서 형식으로 제공된다. 오픈AI 블로그에서는 딥 리서치가 생성한 보고서와 GPT-4o의 보고서를 비교해 여러 출처의 정보를 종합해 일관된 결과를 도출하는 딥 리서치의 방식을 설명하고 있다.

기본적인 챗GPT 쿼리와 달리, 딥 리서치는 보고서를 생성하는 데 상당한 시간이 걸린다. 오픈AI에 따르면, 평균 5분에서 30분이 소요되는 컴퓨팅 자원을 많이 소비하는 작업이다. 또한 오픈AI는 정확성에 한계가 있음을 인정했다.

오픈AI는 “딥 리서치는 중요한 새로운 기능을 제공하지만, 아직 초기 단계이며 한계가 있다. 내부 평가에 따르면, 기존 챗GPT 모델보다 사실을 잘못 생성하거나 부정확한 추론을 할 확률이 크게 낮아졌지만, 여전히 이런 오류가 발생할 수 있다. 또한 신뢰할 만한 정보와 루머를 구분하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 현재 신뢰도 보정에 약점을 보이고 있어 불확실성을 정확하게 전달하지 못하는 경우가 많다. 출시 초기에는 보고서나 출처 표기에서 사소한 형식 오류가 발생할 수 있으며, 작업이 시작되기까지 시간이 더 걸릴 수도 있다”라고 덧붙였다.

애널리스트들은 딥 리서치 기능에 대체로 긍정적인 반응을 보였다.

무어 인사이트 앤 스트레티지(Moor Insights & Strategies)의 부사장이자 수석 애널리스트인 제이슨 앤더슨은 “현재 생성형 AI가 현실 세계에서 성숙해지는 과정을 보고 있다고 생각한다. 초기에 생성형 AI는 다양한 요구와 질문을 가진 일반 사용자의 관심을 끌려고 노력했다. 인터넷 사용자로서 우리는 구매, 검색, 이메일 등 모든 것이 빠르기를 기대한다. 이는 AI 설계의 핵심 요소가 됐다. 질의 후 몇 분 동안 아무런 반응이 없다면 사용자가 이를 외면할 것이라고 생각했기 때문이다. 결국, 사용자 확보를 위해 속도와 깊이 사이에서 타협이 이루어졌다”라고 설명했다.

이어 “흥미로운 점은 데이터 과학자는 이런 타협을 매일 고려하지만, 일반 사용자는 기대하는 방식의 응답을 원한다는 것이다. 그러나 이제는 AI에 다른 방식으로 질문을 던지는 것의 가치를 깨닫고 있다. 예를 들어 AI를 콘텐츠 생성보다는 시장 조사에 활용하는 경우, 더 나은 연구 결과를 위해 속도와 콘텐츠 생성을 맞바꿀 용의가 있을까? 내 경우에는 그렇다. 하지만 예술가나 디자이너, 블로그 게시물을 작성하는 사람이라면 답이 전혀 다를 수도 있다”라고 덧붙였다.

인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group)의 수석 연구 디렉터 제레미 로버츠는 “오픈AI의 딥 리서치 기능은 매우 매력적이다. 이는 현재 챗GPT가 가진 가장 일반적인 문제인 깊이와 신뢰성을 해결하려는 직접적인 시도다. 출처를 명확히 인용하고 사고 과정을 공유하도록 설계된 제품을 제공함으로써, 오픈AI는 챗GPT가 신뢰할 수 없으며 실제 업무에 적합하지 않다는 비판에 대응하고 있다. 오픈AI가 제시한 예시들은 매우 구체적이고 기술적인 내용을 다루고 있으며, 이는 챗GPT보다 훨씬 높은 수준으로 전문적인 작업을 자동화하는 데 진전을 이루고 있음을 시사한다”라고 설명했다.

로버츠는 “이 기술이 전문 직종에 미칠 영향은 엄청나다. 여러 고소득 직업은 기본적인 연구 업무에서 경력이 시작된다. 금융이나 컨설팅 분야가 대표적이다. 딥 리서치와 같은 서비스가 등장하면 신규 노동 시장 진입자는 필수 역량을 쌓기 어려워지고, 기업이 신입 사원 채용을 줄이면서 인력 공백이 발생할 수 있다. 이 문제는 LLM과 관련해 항상 제기됐지만, 이제 그 변화가 더욱 가속화되는 듯하다. 노동시장이 이에 대응해야 할 것”이라고 지적했다.

한편 앤더슨은 딥 리서치가 모델 구조의 변화를 예고한다고도 말했다. “새로운 모델들이 특정 작업에 맞춰 분할, 최적화, 튜닝되기 시작했다. 이 분야를 선도한 기업 중 하나인 앤트로픽은 코드 개발이나 심층 연구 작업에 특화된 모델을 제공해 왔다. 오픈AI가 이와 같은 접근 방식을 도입한 점이 흥미롭다”라고 말했다.

이어 앤더슨은 “이런 흐름은 앞으로도 계속될 것이다. 다른 업체도 같은 방향으로 움직이는 모습을 볼 수 있다”라고 덧붙였다.
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