새로운 Deep Research 모델이 어떻게 복잡한 연구를 자동화하는지 알아보세요. OpenAI, Google, Perplexity에서 출시한 모델도 비교해 보겠습니다.
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2025년 9월 25일
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새로운 Deep Research 모델이 어떻게 복잡한 연구를 자동화하는지 알아보세요. OpenAI, Google, Perplexity에서 출시한 모델도 비교해 보겠습니다.
연구는 항상 시간과의 싸움이었습니다. 이제 인공 지능(AI) 덕분에 이 싸움은 그 어느 때보다 빨라지고 있습니다. AI는 더 이상 단순히 작업을 자동화하는 데 그치지 않습니다. 정보를 수집, 분석 및 해석하는 방식을 바꾸고 있습니다. 방대한 데이터 세트를 분류하는 것부터 순식간에 통찰력을 발견하는 것까지, AI 연구 도구는 정보 검색의 속도와 깊이를 재정의하고 있습니다.
이러한 변화의 핵심은 빠르게 주요 트렌드로 자리 잡은 딥 리서치 모델의 부상입니다. AI 산업 전반의 기업들이 자체 버전을 출시하면서 AI가 정보를 처리하고 제공하는 방식에 근본적인 변화가 있음을 알리고 있습니다.
표면적인 답변을 제공하는 기존 AI 도구와 달리, 이러한 고급 모델은 더 깊이 파고들어 고도로 맥락화되고 정확한 통찰력을 제공하려고 노력합니다. OpenAI, Google, Perplexity와 같은 주요 기술 기업들이 이러한 움직임을 주도하며 AI의 연구 능력을 지속적으로 개선하고 있습니다.
이러한 발전은 복잡한 추론 및 문제 해결 능력을 평가하는 Humanity’s Last Exam과 같은 벤치마크 테스트에서 분명하게 드러납니다. OpenAI의 딥 리서치 모델은 이전 버전에 비해 인상적인 개선을 보여주었습니다. 이러한 성능 향상은 모델이 어려운 연구 질문을 정확하고 정밀하게 해결할 수 있음을 의미합니다.
이 기사에서는 OpenAI, Google 및 Perplexity의 딥 리서치 모델의 고유한 기능에 대해 살펴보겠습니다. 이러한 모델이 연구 방법을 개선하고 생산성을 높이며 AI 기반 어시스턴트의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 살펴볼 것입니다.
다양한 딥 리서치 모델이 고급 통찰력을 통해 연구 혁신을 어떻게 주도하는지 자세히 살펴보는 것으로 시작하겠습니다.
2025년 2월 2일, OpenAI는 심층적인 다단계 연구를 위해 설계된 고급 AI 에이전트와 같은 모델인 딥 리서치를 소개했습니다. 곧 출시될 OpenAI o3 모델의 변형을 통해 활성화되어 텍스트, 이미지 및 PDF를 포함한 수백 개의 소스를 스캔할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 5~30분 만에 자세하고 인용된 보고서를 생성하는데, 이는 수동 연구보다 훨씬 빠릅니다.
기본 AI 챗봇과 달리 딥 리서치는 빠른 답변뿐만 아니라 정확성과 깊이가 필요한 금융, 과학 및 엔지니어링과 같은 분야의 전문가를 위해 구축되었습니다. 딥 리서치는 결과를 개선하기 위해 프로세스 중에 사용자에게 설명을 요청하기도 합니다.
OpenAI는 지속적으로 개선하고 있으며, 최근에는 인용문이 포함된 임베디드 이미지와 향상된 파일 처리 기능을 추가했습니다. 전반적으로 Deep Research는 시장 분석에서부터 기술 연구 분석에 이르기까지 구조화되고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하는 것을 목표로 합니다.
2024년 12월 11일에 출시된 Google의 Gemini Deep Research는 심층 연구 관련 작업의 복잡성을 단순화하도록 설계된 AI 어시스턴트입니다. 웹 검색, 데이터 분석, 구조화된 보고서 생성 등 전체 프로세스를 자동화합니다. 또한 약 5분 만에 직접 소스 링크를 제공합니다.
Gemini의 고유한 특징은 역동적이고 반복적인 접근 방식입니다. 단순히 정적인 결과를 가져오는 대신 새로운 인사이트를 발견하면서 쿼리를 개선합니다. 일반적인 정보를 검색하는 것으로 시작하지만, 더 많은 세부 정보를 수집하면서 초점을 변경합니다. 이 프로세스는 명확하고 잘 구성된 요약이 생성되어 깔끔하게 서식이 지정된 문서로 내보낼 때까지 반복됩니다.
Gemini는 또한 표준 검색으로는 놓칠 수 있는 가치 있지만 간과되는 리소스를 사용자가 발견하도록 도울 수 있습니다. 특정 주제에 대한 자세한 내용이 필요한 경우 후속 질문을 하면 Gemini가 실시간으로 보고서를 개선할 수 있습니다.
2025년 2월 14일에 출시된 Perplexity의 Deep Research 모드는 질문 응답을 한 단계 더 발전시켰습니다. 여러 검색을 수행하고, 수백 개의 소스를 분석하고, 고급 추론을 적용하여 전문가 수준의 인사이트를 단 몇 분 만에 제공합니다.
이 도구는 수동 연구에 몇 시간이 걸리는 복잡한 주제를 처리하여 시간을 절약해 줍니다. 이 도구의 접근 방식은 스마트하고 적응력이 뛰어납니다. 웹을 검색하고, 문서를 읽고, 더 많은 정보를 수집하면서 전략을 개선합니다. 결과는 PDF 또는 문서로 내보내거나 Perplexity 페이지로 공유할 수 있는 명확하고 자세한 보고서가 될 수 있습니다.
이러한 모델을 진정으로 차별화하는 것은 지능적인 연구 접근 방식입니다. 각 모델은 고급 기술을 사용하여 고품질 답변을 효율적으로 제공합니다.
다음은 작동 방식에 대한 간략한 개요입니다.
이러한 모델의 내부에서 실행되는 프로세스는 서로 다르지만 많은 기능을 공유합니다. 모두 데이터를 분석하고, 주요 패턴을 식별하고, 구조화된 보고서를 생성하여 인사이트를 명확하고 읽기 쉬운 형식으로 제공할 수 있습니다. 마찬가지로 차트 및 그래프와 같은 시각 자료를 사용하여 정보를 더 쉽게 해석할 수 있습니다. 또한 투명성을 보장하는 기본 인용 관리 기능을 지원합니다.
Deep Research 모델은 복잡한 연구 작업을 빠르고 정확하게 처리하여 업무 방식을 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 방대한 양의 정보를 몇 분 안에 분석하여 여러 산업 분야에서 시간을 절약해 주는 구조화된 인사이트를 제공할 수 있습니다.
숨겨진 패턴을 식별하고 정확한 관찰 결과를 생성함으로써 이러한 모델은 조직이 운영을 최적화하고, 추세를 예측하고, 더 스마트한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 대기업을 넘어 전문가 수준의 연구를 학생, 중소기업 및 개인에게 제공하여 전문 지식 없이도 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 지원합니다.
다음은 딥 리서치 모델의 실제 적용 사례입니다.
각 딥 리서치 모델은 고유한 강점과 한계를 가지고 있습니다. 예를 들어, OpenAI의 딥 리서치 모델은 Humanity’s Last Exam 벤치마크에서 26.6%의 정확도를 달성했지만 Pro 사용자만 사용할 수 있습니다.
한편, Perplexity의 딥 리서치 모델은 무료 일일 쿼리와 함께 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며 21.1%의 정확도를 제공합니다. 동시에 Gemini의 딥 리서치 모델은 더 빠른 AI 어시스턴트이지만 6.2%의 낮은 정확도를 달성하고 Gemini Advanced 유료 구독이 필요합니다.
이제 이러한 모델이 어떻게 산업 전반에 걸쳐 통찰력을 이끌어낼 수 있는지 살펴보았으므로, 이러한 모델의 장점을 간략하게 살펴보겠습니다.
이러한 모델은 많은 장점을 제공하지만 염두에 두어야 할 몇 가지 과제도 있습니다.
딥 리서치 모델은 아직 초기 단계에 있습니다. 이러한 모델은 잘 조사된 답변에 대한 빠른 액세스를 제공하지만 이러한 답변이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 모델은 때때로 데이터를 잘못 해석하거나, 신뢰할 수 있는 출처와 소문을 혼합하거나, 불확실성을 강조하지 못할 수 있습니다. 그러나 지속적인 발전을 통해 신뢰할 수 있는 연구 도구가 될 가능성이 있습니다.
빠른 답변을 위해서는 GPT-4o와 같은 더 간단한 모델이 효과적이며 비용 효율적일 수 있습니다. 그러나 AI가 계속 발전함에 따라 이러한 딥 리서치 모델이 진화하여 훨씬 더 정확한 일일 통찰력을 제공할 것으로 예상할 수 있습니다.
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