2025년 2월 2일

Deep Research 소개

심층 연구(딥리서치)는 추론 능력을 활용하여 방대한 온라인 정보를 종합하고, 사용자를 대신하여 여러 단계로 이루어진 연구 과제를 완수하는 에이전트입니다. 오늘 Pro 사용자에게 먼저 제공되며, Plus 및 Team 사용자에게는 곧 제공될 예정입니다.

오늘 저희는 복잡한 과제에 대해 인터넷에서 다단계 연구를 수행하는 새로운 에이전트 기능인 챗GPT 심층 연구를 출시합니다. 사람이 여러 시간 걸릴 일을 단 몇십 분 만에 해냅니다.

심층 연구는 OpenAI의 차세대 에이전트로, 사용자에게 프롬프트를 받으면 챗GPT가 수백 개의 온라인 소스를 찾아 분석 및 종합하여 연구 분석가 수준의 종합 보고서를 작성합니다. 웹 브라우징 및 데이터 분석에 최적화된 차세대 OpenAI o3 모델 버전을 기반으로 하며, 추론 능력을 활용하여 인터넷상의 방대한 텍스트, 이미지, PDF를 검색, 해석, 분석하고, 필요한 경우 발견한 정보에 따라 방향을 전환합니다.

지식을 종합하는 능력은 새로운 지식 창출의 필수 조건입니다. 이러한 이유로 심층 연구는 오랫동안 저희가 구상해 온, 획기적인 과학 연구를 수행할 수 있는 AGI 개발이라는 더 큰 목표를 향한 중요한 발걸음을 의미합니다.

심층 연구를 개발한 이유

심층 연구는 금융, 과학, 정책, 엔지니어링과 같이 고도의 지식 노동에 종사하며 철저하고 정확하며 신뢰할 수 있는 연구가 필요한 사람들을 위해 개발되었습니다. 자동차, 가전제품, 가구와 같이 신중한 연구가 필요한 구매에 대해 초개인화된 추천을 찾는 현명한 소비자에게도 똑같이 유용할 수 있습니다. 모든 결과물은 명확한 출처와 사고 과정 요약과 함께 완벽하게 문서화되어 정보를 쉽게 참조하고 확인할 수 있습니다. 특히 수많은 웹사이트를 탐색해야 찾을 수 있는 틈새의 비직관적인 정보를 찾는 데 효과적입니다. 심층 연구는 단 한 번의 쿼리로 복잡하고 시간이 많이 소요되는 웹 연구를 위임하고 신속하게 처리할 수 있도록 하여 귀중한 시간을 절약해 줍니다.

심층 연구는 웹 전체에서 독립적으로 통찰력을 발견하고 추론하며 통합합니다. 이를 위해 OpenAI의 첫 번째 추론 모델인 OpenAI o1의 배후에 있는 것과 동일한 강화 학습 방법을 사용하여 브라우저 및 Python 도구 사용이 필요한 실제 과제에 대해 훈련되었습니다. o1은 코딩, 수학 및 기타 기술 분야에서 뛰어난 능력을 보여주지만, 많은 실제 문제에서는 다양한 온라인 소스에서 광범위한 맥락과 정보 수집이 필요합니다. 심층 연구는 이러한 추론 능력을 기반으로 이러한 격차를 해소하여 사람들이 직장과 일상 생활에서 직면하는 유형의 문제를 해결할 수 있도록 합니다.

심층 연구 사용 방법

챗GPT 메시지 작성기에서 '심층 연구'를 선택하고 쿼리를 입력하세요. 스트리밍 플랫폼에 대한 경쟁 분석이든, 최고의 통근용 자전거에 대한 맞춤형 보고서이든 필요한 것을 챗GPT에 알려주세요. 질문에 맥락을 더하기 위해 파일이나 스프레드시트를 첨부할 수 있습니다. 실행이 시작되면 수행된 단계와 사용된 출처에 대한 요약이 사이드바에 나타납니다.

심층 연구는 웹을 깊이 탐색하는 데 필요한 시간을 감안하여 작업을 완료하는 데 5분에서 30분 정도 걸릴 수 있습니다. 그동안 자리를 비우거나 다른 작업을 할 수 있으며, 연구가 완료되면 알림을 받게 됩니다. 최종 결과물은 채팅 내 보고서 형태로 제공되며, 향후 몇 주 안에 명확성과 맥락을 더하기 위해 보고서에 이미지, 데이터 시각화 및 기타 분석 결과물도 포함할 예정입니다.

심층 연구와 비교했을 때 GPT-4o는 실시간 멀티모달 대화에 이상적입니다. 깊이와 세부 정보가 중요한 다각적이고 특정 영역에 특화된 문의의 경우, 심층 연구의 광범위한 탐색 능력과 각 주장에 대한 출처 표시는 빠른 요약과 업무 결과물로 사용할 수 있는 잘 문서화되고 검증된 답변 간의 차이를 만듭니다.

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작동 방식

심층 연구는 광범위한 영역에 걸쳐 어려운 브라우징 및 추론 과제에 대한 엔드투엔드 강화 학습을 사용하여 훈련되었습니다. 이러한 훈련을 통해 필요한 데이터를 찾기 위한 다단계 궤적을 계획하고 실행하며, 필요한 경우 실시간 정보에 대응하여 방향을 전환하는 방법을 학습했습니다. 또한 이 모델은 사용자가 업로드한 파일을 탐색하고, Python 도구를 사용하여 그래프를 그리고 반복하며, 생성된 그래프와 웹사이트의 이미지를 모두 응답에 삽입하고, 출처에서 특정 문장이나 구절을 인용할 수 있습니다. 이러한 훈련의 결과로 실제 문제에 초점을 맞춘 여러 공개 평가에서 새로운 최고점을 기록했습니다.

인류 최후의 시험 (Humanity's Last Exam)

최근 공개된 전문가 수준의 질문으로 광범위한 주제에 걸쳐 AI를 테스트하는 평가인 인류 최후의 시험(새 창에서 열기)에서 심층 연구를 구동하는 모델은 26.6%의 정확도로 새로운 최고점을 기록했습니다. 이 시험은 언어학에서 로켓 과학, 고전에서 생태학에 이르기까지 100개 이상의 주제에 걸쳐 3,000개 이상의 객관식 및 단답형 질문으로 구성됩니다. OpenAI o1과 비교했을 때 화학, 인문학 및 사회 과학, 수학에서 가장 큰 개선이 나타났습니다. 심층 연구를 구동하는 모델은 필요할 때 전문 정보를 효과적으로 찾는 인간과 유사한 접근 방식을 보여주었습니다.

GAIA

실제 질문에 대해 AI를 평가하는 공개 벤치마크인 GAIA(새 창에서 열기)¹에서 심층 연구를 구동하는 모델은 새로운 최고 수준(SOTA)에 도달하여 외부 리더보드(새 창에서 열기)에서 1위를 차지했습니다. 세 가지 난이도 수준에 걸친 질문을 포함하는 이러한 과제를 성공적으로 완료하려면 추론, 멀티모달 유창성, 웹 브라우징 및 도구 사용 능력이 필요합니다.

GAIA 과제 예시

전문가 수준 과제

다양한 영역에 걸친 전문가 수준 과제에 대한 내부 평가에서 심층 연구는 여러 시간의 어렵고 수동적인 조사를 자동화한 것으로 해당 분야 전문가로부터 평가받았습니다.

전문가 수준 과제 예시

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과제의 예상 경제적 가치는 사람이 소요하는 시간보다 합격률과 더 관련성이 높습니다. 모델이 어려워하는 것은 사람이 시간 소모적이라고 느끼는 것과 다릅니다.

동영상 보기

제한 사항

심층 연구는 획기적인 새로운 기능을 제공하지만, 아직 초기 단계이며 제한 사항이 있습니다. 내부 평가에 따르면 기존 챗GPT 모델보다 훨씬 낮은 비율이지만, 응답에서 사실을 날조하거나 잘못된 추론을 할 수 있습니다. 권위 있는 정보와 소문을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 현재 자신감 보정에서 약점을 보여 불확실성을 정확하게 전달하지 못하는 경우가 많습니다. 출시 시 보고서 및 인용에 사소한 형식 오류가 있을 수 있으며, 과제가 시작되는 데 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 이러한 모든 문제는 사용량 증가와 시간 경과에 따라 빠르게 개선될 것으로 예상합니다.

접근 권한

챗GPT 심층 연구는 현재 컴퓨팅 집약도가 매우 높습니다. 쿼리 연구에 시간이 오래 걸릴수록 더 많은 추론 컴퓨팅이 필요합니다. 오늘 Pro 사용자에게 월 최대 100개의 쿼리를 제공하는 최적화된 버전으로 시작합니다. Plus 및 Team 사용자는 다음에 액세스 권한을 얻고, 그 다음 Enterprise 사용자 순입니다. 영국, 스위스 및 유럽 경제 지역의 사용자에게 액세스 권한을 제공하기 위해 여전히 노력하고 있습니다.

모든 유료 사용자는 곧 더 빠르고 비용 효율적인 심층 연구 버전을 출시할 때 훨씬 더 높은 속도 제한을 받게 될 것입니다. 이 버전은 더 작은 모델로 구동되지만 여전히 고품질 결과를 제공합니다.

향후 몇 주 및 몇 달 동안 기술 인프라를 개선하고, 현재 출시 버전을 면밀히 모니터링하며, 훨씬 더 엄격한 테스트를 수행할 것입니다. 이는 반복적 배포 원칙과 일치합니다. 모든 안전 점검이 출시 기준을 계속 충족하면 약 한 달 안에 Plus 사용자에게 심층 연구를 출시할 것으로 예상합니다.

향후 계획

심층 연구는 오늘 챗GPT 웹 버전에서 사용할 수 있으며, 이달 내에 모바일 및 데스크톱 앱으로 출시될 예정입니다. 현재 심층 연구는 개방형 웹과 업로드된 모든 파일에 액세스할 수 있습니다. 앞으로는 구독 기반 리소스나 내부 리소스와 같은 더 전문화된 데이터 소스에 연결하여 결과물의 견고성과 개인 맞춤화 수준을 더욱 높일 수 있을 것입니다.

더 나아가서는 비동기식 실제 연구 및 실행을 위해 챗GPT에서 에이전트 경험이 통합되는 것을 구상하고 있습니다. 비동기식 온라인 조사를 수행할 수 있는 심층 연구와 실제 작업을 수행할 수 있는 Operator의 결합을 통해 챗GPT는 사용자를 위해 점점 더 정교한 작업을 수행할 수 있게 될 것입니다.