OpenAI의 ‘Deep Research’, 기업 분석을 자동화하며 일자리 대체 가능성 높여
기업들은 OpenAI의 Deep Research를 주목해야 합니다. 이 도구는 새로운 AI 기술을 기반으로 강력한 연구 기능을 제공하며, 너무나 뛰어난 성능을 자랑해 많은 직업을 대체할 가능성이 큽니다.
Deep Research는 **대형 언어 모델(LLM)**을 검색 엔진 및 기타 도구와 통합하여 기능을 대폭 확장하는 최신 트렌드의 최전선에 있습니다. 예를 들어, Elon Musk의 xAI는 최근 Grok 3을 공개하며 유사한 기능을 갖춘 Deep Search 제품을 발표했지만, 아직 실사용자들에게 충분한 평가를 받지는 못했습니다.
2월 3일 출시된 Deep Research는 월 200달러의 OpenAI Pro 계정을 통해 이용할 수 있으며, 현재는 미국 사용자에게만 제공됩니다. 이로 인해 전 세계 개발자들의 초기 피드백이 제한되었을 가능성이 있습니다.
이 모드를 활성화하면 OpenAI의 최신 o3 모델을 사용하여 어떤 질문이든 할 수 있으며, 그 결과는 종종 인간 분석가들이 작성한 보고서보다 뛰어납니다. 속도는 훨씬 빠르며, 비용도 극히 적게 듭니다.
Deep Research의 작동 방식
Deep Research는 기존 AI 모델과 달리 한 번에 답변을 생성하는 것이 아니라, 추가 질문을 통해 내용을 명확히 한 후 연구 계획을 수립합니다.
- 사용자의 질문을 이해하기 위해 4개 이상의 명확화 질문을 수행
- 구조화된 연구 계획을 개발
- 다중 검색을 수행하고, 새로운 통찰을 반영하여 연구 계획 수정
- 최종적으로 체계적인 보고서를 생성
보고서 생성에는 몇 분에서 최대 30분 정도가 걸리며, 1,500~20,000자 분량의 결과물이 제공됩니다. 또한, 15~30개의 출처를 명확한 URL과 함께 제공하여 신뢰성을 높였습니다.
Deep Research의 핵심 기술: 추론 LLM과 에이전틱 RAG
OpenAI의 Deep Research는 두 가지 최첨단 기술을 결합하여 기존 대중 시장에서 볼 수 없던 방식으로 구현되었습니다.
- 추론 LLM (Reasoning LLMs)
- OpenAI의 o3 모델은 논리적 추론과 연쇄 사고(chain-of-thought) 기능에서 가장 앞서 있습니다.
- 2024년 12월 발표 당시, AGI(인공지능 일반지능) 테스트인 ARC-AGI 벤치마크에서 87.5%를 기록하며 최고 점수를 달성했습니다.
- OpenAI CEO **샘 알트만(Sam Altman)**은 o3 모델을 독립적인 모델이 아닌 “통합 지능(unified intelligence)” 시스템으로 배포한다고 밝혔으며, Deep Research는 이 전략의 일환으로 개발되었습니다.
- 에이전틱 RAG (Agentic RAG)
- **스스로 정보를 검색하고 분석하는 AI 에이전트(agentic AI)**를 활용
- 인터넷 검색뿐만 아니라 API 및 데이터베이스 검색을 포함한 다양한 정보 출처를 활용 가능
- 현재는 주로 웹 검색 기능을 사용하지만, 향후 더 다양한 정보원에 접근할 계획이라고 OpenAI는 밝혔습니다.
경쟁력과 한계점
Deep Research는 기존 기술을 조합하여 더욱 정교하게 개선한 사례로 평가됩니다.
- OpenAI는 ChatGPT의 3억 명 이상의 사용자 피드백을 활용하여 모델을 최적화했습니다.
- 검색 결과에서 발생하는 ‘환각(hallucination)’ 문제를 최소화하여, 경쟁 모델보다 신뢰도가 높습니다. (o3 모델은 환각률 8%로, 업계 최저 수준)
- 신뢰성 향상을 위해 신뢰 임계값(confidence threshold), 인용 요구사항(citation requirement), 검증 과정(verification process) 등 다양한 기술적 보완 장치를 도입했습니다.
그러나, 한계점도 존재합니다.
- HuggingFace는 **오픈소스 ‘Open Deep Research’**를 신속히 공개하며, OpenAI와 유사한 결과물을 생성할 수 있음을 보여주었습니다.
- DeepSeek, Microsoft Magentic-One 등 경쟁사들도 유사한 에이전트 기반 AI 기술을 적극 개발하고 있습니다.
- 온라인 데이터가 부족한 분야에서는 효과가 제한적입니다.
- 예를 들어, 헤지펀드 연구원들이 산업 전문가와 직접 인터뷰해 얻는 비공개 정보는 AI가 접근할 수 없습니다.
Deep Research가 노동 시장에 미칠 영향
Deep Research의 가장 큰 차별점은 기존 AI보다 훨씬 많은 직업을 대체할 수 있다는 점입니다.
“나는 20,000달러짜리 컨설팅 보고서를 단 200달러로 생성할 수 있다.”
– Sam Witteveen, AI 전문가
이러한 변화는 많은 직업에 영향을 미칠 것입니다.
- 금융권: 신용 평가 보고서 및 시장 분석 업무 자동화
- 컨설팅: 경쟁사 분석, 벤더 비교 보고서 등 업무 단순화
- 연구직: 기초 조사 및 문헌 검토 자동화
BNY 멜론(BNY Mellon)의 AI 책임자인 **사르탁 파타나이크(Sarthak Pattanaik)**는 Deep Research가 전략, 연구 및 비교 분석 업무에 영향을 미칠 것이라고 밝혔습니다.
기술 발전과 일자리 변화의 역사적 관점
기술 혁신은 단기적으로 일자리를 대체하지만, 장기적으로 새로운 산업과 고용 기회를 창출해 왔습니다.
- 자동차가 마차를 대체했지만, 자동차 산업에서 수많은 일자리가 창출됨
- 컴퓨터가 사무 자동화를 도입했지만, 소프트웨어 개발 및 IT 서비스 산업이 폭발적으로 성장
마이크로소프트나 구글 같은 기업이 AI를 적극 활용하지 않는다면, 경쟁에서 뒤처질 위험이 커질 것입니다.
샘 알트만은 최근 AI 서밋에서 Deep Research를 언급하며, **“이 기술은 현재 세계 경제의 1~2%의 업무를 대체할 수 있다”**고 밝혔습니다.
지식 노동의 새로운 시대
Deep Research는 AI 기반 지식 산업의 새로운 전환점을 의미합니다.
- 이전까지 인간 분석가들이 수행하던 연구 업무를 대폭 자동화
- 비용 절감과 속도 향상을 통해 기업의 경쟁력을 강화
- 금융, 의료, 기업 전략 등 다양한 분야에서 필수적인 도구가 될 가능성
기술의 발전을 무시하는 기업은 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없습니다.
Deep Research와 같은 AI 도구를 어떻게 효과적으로 활용할 것인지가 기업의 미래를 결정할 것입니다.
