최근 OpenAI가 자사의 ChatGPT에 혁신적인 Deep Research 기능을 도입하여 많은 관심을 받고 있습니다. 이 기능은 방대한 정보를 신속하게 수집·분석하고, 복잡한 문제를 자동으로 해결하는 도구로 평가되고 있습니다. 이번 글에서는 이 기능의 주요 특징과 다양한 활용 가능성, 그리고 향후 발전 전망에 대해 살펴보겠습니다.
Deep Research의 주요 특징
새로운 Deep Research 기능은 인터넷 상의 다양한 자료를 탐색하여 관련 정보를 수집한 후, 이를 분석 및 종합하여 상세한 보고서를 자동으로 작성합니다. 사용자는 ChatGPT 메시지 입력창에서 Deep Research 모드를 선택하고, 필요한 파일이나 스프레드시트를 첨부할 수 있습니다.
GPT는 기능이 작동하는 동안 5분에서 최대 30분 동안 지속적으로 정보를 탐색하며, 작업 과정 중 단계별 요약과 출처가 표시되는 사이드바를 통해 진행 상황을 확인할 수 있어 신뢰성과 투명성을 높였습니다.
다양한 분야에서의 활용 가능성
Deep Research 기능은 금융, 과학, 정책, 엔지니어링 등 고도의 지식 노동 분야뿐만 아니라 대형 소비재 구매 리서치 등에도 효과적으로 활용될 수 있습니다.
예를 들어, 경쟁사 분석이나 맞춤형 제품 추천 등의 요청에 대해 구체적인 데이터를 기반으로 한 분석 결과를 제공함으로써, 관련 분야의 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 각 사례에서는 방대한 데이터를 신속하게 처리하고, 결과물에 다양한 출처를 명시하여 전문적인 보고서를 작성하는 점이 큰 특징으로 나타납니다.
성능 평가 및 향후 발전 전망
최근 진행된 평가에서는 Deep Research 기능이 3,000개 이상의 전문가 수준 문제 해결에서 기존 모델 대비 약 6~8%의 성능 개선을 보이며, 26.6%의 높은 정확도를 기록하였습니다. 이는 GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, OpenAI o1 등 다른 모델들과 비교하여 우수한 성과를 입증하는 결과입니다.
초기 출시 단계임에도 불구하고, 자료의 광범위한 인용과 세부적인 분석 과정을 통해 전문적인 연구 보고서 작성에 큰 기여를 할 것으로 기대되며, 모바일 및 데스크톱 애플리케이션으로의 확장도 계획되고 있습니다.
사용자 편의성과 확장 계획
현재 Deep Research 기능은 Pro 사용자에게 우선 제공되며, 월 최대 100회까지 이용할 수 있습니다. 이후 Plus 및 Team 사용자에게도 순차적으로 개방될 예정이며, 영국, 스위스, 유럽경제지역(EEA) 사용자에 대한 지원 확대 역시 계획되고 있습니다.
더불어, 사용자 업로드 파일에 대한 Python 도구를 활용한 분석과 그래프 작성 기능 등이 추가되어, 보다 개인화된 결과물을 제공하는 방향으로 발전할 전망입니다. 또한, Operator와의 결합을 통해 오프라인 및 온라인 작업을 자동으로 수행하는 고도화된 에이전트 경험을 구축할 수 있을 것으로 기대됩니다.
결론
이번 OpenAI의 Deep Research 기능 도입은 복잡한 문제 해결과 전문적 연구 자동화에 새로운 전환점을 마련하는 중요한 발전이라고 할 수 있습니다. 초기 단계에서 일부 오류나 부정확한 표현이 발생할 수 있으나, 지속적인 개선과 확장을 통해 다양한 분야에서 혁신적인 도구로 자리매김할 것으로 예상됩니다. 앞으로 이 기술이 가져올 변화와 발전 방향에 주목할 필요가 있을 것 같습니다.
참고 자료: openai, “Introducing deep research”