새로운 딥 리서치 모델이 복잡한 연구를 자동화하는 방법을 살펴보세요. 또한 OpenAI, Google, Perplexity에서 출시한 모델을 비교해 보겠습니다.
연구는 언제나 시간과의 싸움이었습니다. 이제 인공지능(AI)을 통해 이 경쟁은 그 어느 때보다 빨라지고 있습니다. AI는 더 이상 단순한 업무 자동화에 그치지 않습니다. 정보를 수집, 분석, 해석하는 방식을 바꾸고 있습니다. 방대한 데이터 세트를 분류하는 것부터 단 몇 초 만에 인사이트를 발견하는 것까지, AI 연구 도구는 정보 검색의 속도와 깊이를 재정의하고 있습니다.
이러한 변화의 핵심은 빠르게 주요 트렌드로 자리 잡은 딥 리서치 모델의 부상입니다. AI 업계 전반의 기업들이 각자의 버전을 출시하며 AI가 정보를 처리하고 전달하는 방식에 근본적인 변화를 예고하고 있습니다.
표면적인 수준의 응답을 제공하는 기존의 AI 도구와 달리, 이러한 고급 모델은 심층적인 분석을 통해 고도로 맥락화되고 정확한 인사이트를 제공합니다. OpenAI, Google, Perplexity와 같은 선도적인 기술 기업들이 이러한 움직임을 주도하며 AI의 연구 역량을 지속적으로 개선하고 있습니다.
이러한 발전은 복잡한 추론과 문제 해결에 대한 AI 모델을 평가하는 '인류의 마지막 시험'과 같은 벤치마크 테스트에서 분명하게 드러납니다. OpenAI의 딥 리서치 모델은 이전 버전에 비해 인상적인 개선을 보였습니다. 이러한 성능의 도약은 모델이 까다로운 연구 문제를 정밀하고 정확하게 해결할 수 있음을 의미합니다.
이 글에서는 OpenAI, Google, Perplexity의 딥 리서치 모델의 고유한 기능을 살펴봅니다. 이러한 모델이 어떻게 연구 방법을 개선하고 생산성을 높이며 AI 기반 비서의 미래를 형성하고 있는지 살펴볼 것입니다.
먼저 다양한 딥 리서치 모델이 어떻게 고급 인사이트를 통해 연구 혁신을 주도하고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
2025년 2월 2일, OpenAI는 심층적인 다단계 연구를 위해 설계된 고급 AI 에이전트 같은 모델인 딥 리서치를 출시했습니다. 곧 출시될 OpenAI o3 모델의 변형으로 지원되는 이 기능은 텍스트, 이미지, PDF를 포함한 수백 개의 소스를 스캔할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 수작업 조사보다 훨씬 빠른 5분에서 30분 만에 상세하고 인용된 보고서를 생성합니다.
기본 AI 챗봇과 달리 딥 리서치는 빠른 답변뿐 아니라 정확하고 깊이 있는 도구를 필요로 하는 금융, 과학, 엔지니어링 등의 분야 전문가를 위해 만들어졌습니다. 딥 리서치는 결과를 개선하기 위해 프로세스 중에 사용자에게 설명을 요청하기도 합니다.
OpenAI는 이를 지속적으로 개선하고 있으며, 최근에는 인용이 포함된 임베디드 이미지와 더 나은 파일 처리 기능을 추가했습니다. 전반적으로 시장 분석이든 기술 연구이든, 딥 리서치는 구조화되고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하는 것을 목표로 합니다.
2024년 12월 11일에 출시된 Google제미니 딥 리서치는 심층 연구와 관련된 복잡한 작업을 간소화하도록 설계된 AI 어시스턴트입니다. 웹 검색, 데이터 분석, 구조화된 보고서 생성을 통해 전체 프로세스를 자동화합니다. 또한 약 5분 안에 직접 소스 링크를 제공합니다.
Gemini를 독특하게 만드는 것은 역동적이고 반복적인 접근 방식입니다. 정적인 결과만 가져오는 것이 아니라 새로운 인사이트를 발견할 때마다 쿼리를 개선합니다. 일반적인 정보를 검색하는 것으로 시작하지만 더 많은 세부 정보를 수집하면서 초점을 변경합니다. 이 과정은 깔끔한 형식의 문서로 내보낼 수 있는 명확하고 구조화된 요약이 만들어질 때까지 반복됩니다.
또한 Gemini는 사용자가 일반 검색으로는 놓칠 수 있는 가치 있지만 종종 간과되는 리소스를 발견할 수 있도록 도와줍니다. 특정 주제에 대해 더 자세한 정보가 필요한 경우, 후속 질문을 하면 Gemini가 실시간으로 보고서를 구체화할 수 있습니다.
2025년 2월 14일에 출시된 Perplexity의 심층 연구 모드는 질문과 답변의 수준을 한 단계 끌어올렸습니다. 여러 검색을 수행하고, 수백 개의 소스를 분석하고, 고급 추론을 적용하여 단 몇 분 만에 전문가 수준의 인사이트를 제공합니다.
이 도구는 수작업으로 몇 시간씩 조사해야 하는 복잡한 주제를 처리하여 시간을 절약해줍니다. 웹을 검색하고, 문서를 읽고, 더 많은 정보를 수집하면서 전략을 구체화하는 등 스마트하고 적응적인 접근 방식을 취합니다. 그 결과 명확하고 상세한 보고서를 PDF나 문서로 내보내거나 퍼플렉서티 페이지로 공유할 수 있습니다.
이 모델들의 진정한 차별점은 지능적인 연구 접근 방식입니다. 각 모델은 고급 기술을 사용하여 고품질의 답변을 효율적으로 제공합니다.
작동 방식을 간략하게 살펴보세요:
이러한 모델의 내부에서 실행되는 프로세스는 서로 다르지만 많은 기능을 공유합니다. 이들 모두 데이터를 분석하고, 주요 패턴을 식별하고, 구조화된 보고서를 생성하여 명확하고 읽기 쉬운 형식으로 인사이트를 제시할 수 있습니다. 마찬가지로 차트와 그래프와 같은 시각적 보조 자료를 사용하여 정보를 더 쉽게 해석할 수 있습니다. 또한 투명성을 보장하는 내장된 인용 관리 기능을 지원합니다.
심층 연구 모델은 복잡한 연구 작업을 빠르고 정확하게 처리함으로써 업무 방식을 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 방대한 양의 정보를 단 몇 분 만에 분석하여 산업 전반에 걸쳐 시간을 절약할 수 있는 구조화된 인사이트를 제공할 수 있습니다.
이러한 모델은 숨겨진 패턴을 식별하고 정확한 관찰 결과를 생성함으로써 조직이 운영을 최적화하고 트렌드를 예측하며 더 현명한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 대기업뿐만 아니라 학생, 소규모 기업, 개인도 전문가 수준의 연구에 접근할 수 있어 전문 지식 없이도 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다.
다음은 딥 리서치 모델의 실제 적용 사례입니다:
각 딥 리서치 모델에는 고유한 강점과 한계가 있습니다. 예를 들어 OpenAI의 딥 리서치 모델은 인류 최후의 시험 벤치마크에서 26.6%의 정확도를 달성했지만, 프로 사용자로 제한되어 있습니다.
한편, 퍼플렉시티의 딥서치 모델은 사용자 친화적인 인터페이스와 무료 일일 쿼리를 제공하며 정확도가 21.1%에 달합니다. 이와 동시에 Gemini의 딥 리서치 모델은 더 빠른 AI 비서이지만 정확도가 6.2%로 낮고 유료 Gemini Advanced 구독이 필요합니다.
이제 이러한 모델이 산업 전반에 걸쳐 인사이트를 창출하는 방법을 살펴보았으니, 그 장점을 간단히 살펴보겠습니다:
이러한 모델은 많은 이점을 제공하지만 염두에 두어야 할 몇 가지 문제점도 있습니다:
심층 연구 모델은 아직 초기 단계에 있습니다. 잘 연구된 답변에 빠르게 액세스할 수 있지만, 이러한 답변이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 이러한 모델은 때때로 데이터를 잘못 해석하거나, 신뢰할 수 있는 출처와 루머를 섞거나, 불확실성을 강조하지 못할 수 있습니다. 그러나 지속적인 발전을 통해 신뢰할 수 있는 연구 도구가 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
빠른 답변을 얻으려면 GPT-4o와 같은 간단한 모델이 효과적이고 비용 효율적일 수 있습니다. 그러나 AI가 계속 발전함에 따라 이러한 딥 리서치 모델은 더욱 진화하여 더욱 정확한 일상 인사이트를 제공할 것으로 기대할 수 있습니다.
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