OpenAI의 Deep Research에 대한 문제점 분석



The Deep Research problem  에 수록된 내용입니다.
OpenAI의 Deep Research에 대한 분석이 굉장히 날카롭습니다. 연구와 분석을 주된 업무로 하는 입장에서 보면, 현재 LLM(대형 언어 모델)이 가지고 있는 한계를 정확하게 짚어낸 것 같습니다. 특히 확률적 모델이 결정론적 질문에 적용될 때 발생하는 문제가 핵심이라는 점이 인상적입니다.

핵심적인 문제점 정리

1. 신뢰의 문제

모델이 대부분 맞는 답을 내놓지만, "대부분"이란 표현이 문제가 됩니다. 연구와 분석에서는 정확성(accuracy)이 핵심이기 때문에 일부라도 틀린 데이터가 포함되면 전체 결과를 신뢰하기 어렵습니다. 만약 연구자가 모든 데이터를 직접 검증해야 한다면, 결국 시간을 절약할 수 없고, 오히려 신뢰할 수 없는 데이터가 포함될 위험이 커집니다. 따라서 이런 모델을 사용할 때는 사람이 철저히 검증하는 프로세스가 필요합니다.

2. 출처(Source)의 문제

Deep Research는 데이터를 제시할 때 신뢰도가 떨어지는 출처를 사용하기도 합니다. 예를 들어, Statcounter는 "사용 비율"을 기준으로 데이터를 산출하는데, 이를 "시장 점유율"로 해석하면 오류가 발생합니다. 또한, Statista는 원 데이터를 제공하는 것이 아니라 다른 자료를 모아 놓은 형태이기 때문에 원 출처가 불분명하고 신뢰도가 낮을 수 있음을 고려해야 합니다. 결국, 연구자는 어떤 출처를 신뢰할 것인가에 대한 판단이 필요하며, 현재 AI는 이 부분에서 제대로 작동하지 않습니다.

3. 확률적 vs. 결정론적 문제

LLM은 요약(Summarization), 개념적 통합(Synthesis), 추론(Inference) 등의 작업에는 강하지만, 정확한 데이터 검색(Deterministic Retrieval)에는 취약합니다.
  • 예를 들어, "일본 스마트폰 시장 점유율"을 찾을 때, LLM은 다양한 소스를 활용하여 "가장 그럴듯한 답변"을 생성하지만, 이 과정에서 원래 데이터가 변형되거나 왜곡될 가능성이 높음이 문제입니다.
  • 연구자가 원하는 것은 "가장 가능성이 높은 값"이 아니라 실제 정확한 값이므로, 이런 모델을 적용하는 방식에 대한 고민이 필요합니다.
4. 연구의 "빙산(Iceberg) 문제"

연구자의 작업은 단순한 데이터 검색이 아니라, 데이터를 수집하고 평가한 후, 신뢰할 수 있는 자료를 선택하고, 이를 바탕으로 분석과 시각화를 진행하는 과정입니다. Deep Research가 표면적인 데이터 정리는 빠르게 해주지만, 진짜 중요한 과정인 "자료 해석과 판단"을 대신해줄 수는 없습니다.

5. OpenAI의 비즈니스 모델 문제

OpenAI, Perplexity 같은 AI 회사들은 LLM을 활용한 연구 도구를 만들려고 하지만, 결국 본질적으로는 "텍스트 생성 API" 수준을 넘어서지 못하고 있음이 문제입니다.
  • 만약 LLM이 신뢰할 수 있는 출처에서 데이터만을 가져오도록 제어된다면 문제가 해결될 수도 있지만, 현재는 이런 제어가 충분하지 않음.
  • 즉, 연구 도구로 활용하려면 LLM을 단순한 "검색 도구"로 쓰기보다는 **"체계적인 연구 프로세스 안에 LLM을 일부 활용하는 방식"**이 필요함.
그럼 어떻게 활용해야 할까?

Deep Research 같은 도구들은 단독으로 신뢰할 수 있는 연구 보고서를 생성하기에는 한계가 있음이 분명합니다. 그렇다면 어떻게 활용하는 것이 가장 효과적일까요?
  • 데이터 수집이 아니라, 아이디어 정리 및 초안 생성 용도로 활용  → 예를 들어, 연구 주제에 대한 초안을 빠르게 생성한 후, 핵심 데이터는 사람이 직접 확인하고 수정하는 방식으로 사용하면 시간을 절약할 수 있습니다.
  • 대안적인 데이터 시각화 방법 탐색 → AI가 자동 생성한 차트가 오류를 포함할 수 있지만, 새로운 시각화 아이디어를 얻는 용도로는 유용할 수 있습니다.
  • 연구 주제의 "갭(Gap)"을 찾는 데 활용 → AI가 정리한 내용을 검토하면서, 중요한 데이터가 빠졌거나 잘못 해석된 부분을 찾아보는 과정에서 연구의 새로운 방향을 발견할 수 있습니다.
따라서,  LLM은 "무한한 인턴", 연구자는 "방향을 제시하는 전문가"

결국, AI는 "무한한 인턴" 같은 존재이며, 능숙한 연구자가 이를 적절히 활용하면 강력한 보조 도구가 될 수 있음. 하지만 AI가 독립적으로 신뢰할 수 있는 연구 결과를 내놓는 단계까지 발전할 수 있을지는 불확실합니다.
Steve Jobs가 말했던 것처럼, 컴퓨터는 "생각을 위한 자전거(bicycle for the mind)" 입니다. 연구자가 AI를 활용하면 더 빠르게, 더 많은 것을 할 수 있지만, 어디로 갈지는 결국 연구자가 직접 결정해야 합니다.


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