OpenAI, ChatGPT ‘deep research’ 공개…다단계 웹 리서치 자동화 기능 확대
OpenAI가 2026년 2월 12일 ChatGPT의 ‘deep research’를 발표했습니다. o3 기반 에이전트가 여러 웹 소스를 순차적으로 탐색하고 인용이 포함된 보고서를 생성하는 기능으로, 고난도 조사 업무의 자동화를 겨냥합니다.
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무엇이 발표됐나
OpenAI는 2026-02-12에 Introducing deep research를 공개하며, ChatGPT 안에서 다단계 조사 업무를 수행하는 에이전트형 기능을 공식화했습니다. 핵심은 사용자가 한 번 지시하면 모델이 웹에서 관련 자료를 연속적으로 탐색하고, 결과를 근거 링크와 함께 구조화된 리포트로 정리하는 흐름입니다.
기술적 포지셔닝
OpenAI 설명에 따르면 deep research는 o3 계열 추론 모델을 기반으로, 브라우징과 정보 종합 작업에 맞춰 최적화되었습니다. 단일 답변 생성이 아니라 검색, 비교, 교차검증, 요약 단계를 연결하는 방식이어서, 시장·정책·기술 동향처럼 근거가 중요한 업무에서 사용성을 높이려는 의도가 분명합니다. OpenAI는 해당 기능이 ChatGPT Pro, Team, Enterprise 사용자부터 순차 제공되고, Plus로의 확대도 예고했습니다.
지표와 한계
OpenAI는 deep research 관련 성능 맥락으로 Humanity’s Last Exam에서 26.6% 정확도를 제시했습니다. 이 수치는 고난도 벤치마크에서의 방향성을 보여주지만, 실제 업무 성능은 도메인 데이터 품질과 프롬프트 설계에 크게 좌우됩니다. 회사도 결과물의 환각, 인용 포맷 오류, 출처 해석 오류 가능성을 한계로 명시했습니다.
실무 관점의 의미
이번 업데이트의 실질적 가치는 “리서치 시간 단축”보다 “근거 기반 워크플로우 표준화”에 가깝습니다. 팀이 같은 질의 템플릿과 검증 규칙을 적용하면 반복 조사 업무의 편차를 줄일 수 있고, 인용 링크가 포함된 결과물을 바로 리뷰 체계에 연결할 수 있습니다. 반대로 외부 웹 소스를 자동 참조하는 구조인 만큼, 조직 내부에서는 출처 신뢰도 기준, 민감정보 취급 규칙, 최종 승인 프로세스를 별도로 설계해야 합니다.
결론적으로 deep research는 ChatGPT를 단순 Q&A 도구에서 조사 오케스트레이션 도구로 확장하려는 시도이며, 효과는 모델 성능 자체와 함께 기업의 검증 운영 역량에 의해 결정될 가능성이 큽니다.
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