챗GPT 딥리서치 플러스 요금제에서 제공: 박사급 성능 기존모델 4o o3 비교 이용방법 월 이용횟수

최근 오픈AI가 자사의 첨단 AI 연구 도구인 딥리서치(Deep Research)를 plus요금제 등 보다 많은 사용자에게 개방하였습니다. 본 포스트에서는 딥리서치의 사용법, 장점, 기존 GPT 모델과의 차이점, 그리고 박사급 조수 AI가 인간의 연구 업무를 어떻게 대체할 수 있는지에 대하여 심도 있게 살펴봅니다.

1. 딥리서치란?

딥리서치는 오픈AI가 개발한 AI 기반 연구 에이전트입니다. 이 도구는 여러 온라인 자료를 분석하고 종합하여 연구 분석가 수준의 보고서를 작성하도록 설계되었습니다. 기존에는 월 200달러 요금제의 프로 사용자에게만 제공되었으나, 이제는 챗GPT ‘플러스’, ‘팀’, ‘엔터프라이즈’, ‘교육용’ 등 다양한 구독자에게 월 20달러(한화 약 2만8천원)로 개방되었습니다.
• 핵심 기능
• 자동화된 다중 검색: 복잡한 질의를 여러 하위 질문으로 분해한 후, 자동 검색과 출처 분석을 수행합니다.
• 논리적 추론과 복잡한 사고: 최신 AI 모델 ‘o3’를 기반으로 하여 인간 전문가 수준의 분석과 보고서를 생성합니다.
• 에이전트 검색 증강 생성(Agentic RAG): AI 에이전트가 스스로 정보를 찾아내고 맥락을 이해하며, 웹 검색, API 호출, 데이터베이스 조회 등을 통해 심도 있는 결과를 도출합니다.

2. 프로 요금제와 plus 및 일반 요금제의 차별화

기존에는 프로 요금제 사용자에게만 제공되던 딥리서치 기능이 다양한 요금제 사용자에게 확대되었습니다. 구체적으로는 다음과 같습니다.
• 프로 사용자:
• 월 200달러 요금제에서 제공되던 딥리서치 쿼리 횟수가 기존 100회에서 120회로 확대되었습니다.
• 일반 요금제 사용자:
• 챗GPT ‘플러스’, ‘팀’, ‘엔터프라이즈’, ‘교육용’ 구독자에게 매월 10회의 딥리서치 쿼리가 제공되어, 보다 저렴한 비용으로 심층 연구 기능을 활용할 수 있게 되었습니다.

이러한 변화는 AI 연구 도구 경쟁이 치열해지는 시장 상황 속에서, 오픈AI가 보다 많은 사용자를 대상으로 자사의 기술 우위를 확실히 다지고자 하는 전략적 선택이라고 할 수 있습니다.

3. 딥리서치 사용법: 박사급 조수 AI 활용 방법

딥리서치는 단순한 검색 엔진 이상의 역할을 수행하며, 복잡한 연구 계획 수립 및 보고서 작성에 특화되어 있습니다. 실제 사용 방법은 다음과 같습니다.
1. 접속 및 인증
• 챗GPT 유료 구독자라면 별도의 인터페이스를 통해 딥리서치 기능에 접근할 수 있습니다.
• 프로 요금제 사용자와 일반 요금제 사용자 간의 쿼리 횟수 제한이 다르게 설정되어 있으므로, 본인의 구독 형태에 맞추어 사용 계획을 수립해야 합니다.
2. 질의 입력 및 세분화
• 사용자가 복잡한 연구 주제나 전략적 질문을 입력하면, AI가 이를 여러 하위 질의로 분해합니다.
• 이 과정에서 ‘통합 지능(Unified Intelligence)’ 시스템이 작동하여 관련 데이터를 체계적으로 수집하고 분석합니다.
3. 자동 검색 및 데이터 수집
• 에이전트 검색 증강 생성(Agentic RAG) 기술을 통해 AI는 웹 검색, API 호출, 데이터베이스 조회 등을 자동으로 진행하며, 다양한 출처의 정보를 통합합니다.
4. 최종 보고서 생성
• 수집된 데이터와 분석 결과를 바탕으로 AI는 인간 전문가 수준의 보고서를 작성합니다.
• 특히 복잡한 논리적 추론이 요구되는 분야나 전략 분석 업무에 있어, 이 기능은 상당한 효율성을 보입니다.

4. 4o o3 등 기존 GPT 모델과의 차이점

딥리서치는 기존의 GPT 모델과 비교하여 다음과 같은 차별점을 보입니다.
• 전문 연구 기능의 강화
• 기존 GPT 모델은 주로 일반적인 대화와 텍스트 생성을 목표로 하였으나, 딥리서치는 복잡한 연구 계획과 전략 분석에 특화되어 있습니다.
• AI가 자동으로 질의를 분해하고, 다단계 검색 및 분석을 수행함으로써 연구 보고서 작성에 필요한 심도 있는 데이터를 제공합니다.
• 고도화된 모델 ‘o3’의 활용
• 딥리서치는 최신 모델 ‘o3’를 기반으로 하여, 논리적 추론과 복잡한 사고 처리가 강화되었습니다.
• 이로 인해 기존 GPT 모델보다 더 정밀하고 전문적인 분석이 가능해졌습니다.
• 에이전트 검색 증강 생성 기능
• 기존 GPT 모델은 별도의 외부 검색 기능이나 데이터베이스 조회가 제한적이었던 반면, 딥리서치는 에이전트 검색 증강 생성(Agentic RAG) 기술을 도입하여 스스로 정보를 수집하고 분석합니다.
• 이를 통해 실시간 데이터 반영 및 자동 업데이트가 가능해졌습니다.
• 연구 업무에 특화된 인터페이스
• 딥리서치는 연구 및 전략 수립에 적합한 사용자 인터페이스와 기능을 제공하여, 기존 GPT 모델이 수행하기 어려운 전문 보고서 생성을 지원합니다.
• 결과적으로 사용자는 복잡한 조사 작업을 단시간 내에 수행할 수 있게 됩니다.

이와 같이 딥리서치는 기존 GPT 모델의 한계를 보완하고, 연구 및 분석 업무에서 보다 전문적인 역할을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

5. 딥리서치의 장점과 박사급 조수 AI의 역할

딥리서치가 제공하는 주요 장점은 다음과 같습니다.
• 시간 및 비용 효율성
• 몇 시간 또는 며칠에 걸친 연구 작업을 단 30분 내에 완수할 수 있으므로, 기존 컨설팅 보고서 대비 훨씬 경제적입니다.
• 높은 분석 정확도
• ARC-AGI 벤치마크 테스트에서 87.5%의 정답률을 기록하는 등, 최신 AI 기술을 활용하여 정밀한 분석을 수행합니다.
• 전문적인 연구 보고서 생성
• AI가 생성하는 보고서는 전략, 신용 심사, 벤더 비교 등 다양한 분야에서 활용 가능하며, 박사급 조수 역할을 충실히 수행합니다.
• 유연한 접근성
• 기존의 고가 요금제 사용자만 접근할 수 있던 기능이 보다 많은 사용자에게 열림으로써, 중소기업이나 교육 기관 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구 도구로 자리매김합니다.

이와 같이 딥리서치는 단순한 도구를 넘어서, 연구 및 분석 업무에서 인간의 역할을 상당 부분 대체할 잠재력을 보입니다.

6. 경쟁 모델과 시장 변화

오픈AI의 딥리서치 도입은 구글의 ‘제미나이 어드밴스드’, 퍼플렉시티, 그리고 일론 머스크의 xAI가 최근 출시한 ‘그록’과 같은 유사 기능과의 경쟁 속에서 더욱 주목받고 있습니다.
• 구글
• ‘제미나이 어드밴스드’ 사용자에게 딥 리서치와 유사한 기능을 제공하여, AI 연구 도구 시장의 판도를 변화시키고 있습니다.
• 퍼플렉시티
• 무료 사용자에게도 일정 쿼리 횟수를 제공하여 접근성을 높였으며, 유료 사용자는 최대 500개의 쿼리를 사용할 수 있어 데이터 처리 능력에서 차별성을 보입니다.
• xAI의 그록
• AI 에이전트 기반의 딥 서치 기능을 도입하여, 여러 출처를 자동으로 분석하고 심도 있는 답변을 도출하는 방식을 채택하고 있습니다.

각 기업들이 AI 연구 도구의 기능과 접근성을 강화하면서, 연구 분석 분야에서의 AI 활용도가 급격히 높아지고 있습니다.

7. 인간 대체 가능성과 전망

딥리서치는 고급 연구 업무뿐만 아니라 초급 분석가 및 전략 기획자의 업무까지 상당 부분 대체할 가능성을 내포하고 있습니다. 특히 다음과 같은 점에서 주목됩니다.
• 효율성 극대화
• “2만 달러를 주고 빅 4 컨설팅 회사에서 받던 보고서를 이제는 200달러에 받을 수 있습니다”라는 평가처럼, 비용 대비 효율성이 극대화됩니다.
• 산업 전반의 변화
• 신용 심사, 벤더 비교, 제품 분석 등 명확한 답변이 어려운 분야에서 AI가 큰 역할을 수행하여, 기존 전문 인력이 담당하던 업무를 상당 부분 대체할 가능성이 있습니다.
• 경제적 파급 효과
• 기업들은 AI를 통해 운영 비용을 대폭 절감할 수 있으므로, 이는 전반적인 산업 구조 변화와 함께 일자리 재편성을 불러올 수 있습니다.
• 인간-기계 협업의 미래
• 전면적인 인간 대체보다는 AI가 인간의 업무를 보조하는 형태로 발전할 가능성이 큽니다. 고급 전략이나 창의적 문제 해결은 여전히 인간의 몫이지만, 반복적이고 체계적인 데이터 분석 업무는 AI가 효율적으로 수행할 수 있습니다.

오픈AI CEO 샘 알트먼은 “세계 경제에서 모든 작업의 몇 퍼센트 정도를 수행할 수 있는 모델”이라고 언급하며, AI가 가져올 혁신적 변화를 강조합니다. 이는 AI와 인간이 협력하는 미래 연구 환경의 한 단면을 보여줍니다.

결론

딥리서치 프로 요금제의 개방은 AI 연구 도구 시장의 경쟁을 한층 더 치열하게 만들고 있으며, 사용자들에게 보다 경제적이고 효율적인 연구 지원을 제공합니다. 복잡한 데이터 분석과 전략 수립 업무를 AI가 대신 수행함으로써, 기업과 연구 기관은 비용 절감과 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다.

또한, 딥리서치는 기존 GPT 모델과 비교하여 전문 연구에 최적화된 기능과 고도화된 분석 능력을 갖추었으므로, 기존 도구로는 어려웠던 심도 있는 연구 작업을 수행할 수 있습니다. 다만, 이러한 기술 발전은 일부 직무의 대체 가능성 또한 내포하고 있으므로, 앞으로 인간과 AI의 역할 분담 및 협업 모델에 대한 사회적 논의가 더욱 필요할 것으로 보입니다. 박사급 조수 AI의 등장으로 전문 연구 업무의 패러다임이 크게 변화할 것이며, 이는 AI 시대에 부합하는 새로운 업무 방식과 교육 체계의 변화를 촉진할 것으로 기대됩니다.