GPT-5.2로 업그레이드된 ChatGPT Deep Research, ‘사이트 지정 검색’이 핵심

ChatGPT의 Deep Research(딥 리서치)가 최근 업그레이드되면서 내부 구동 모델이 GPT‑5.2로 바뀌었고, 이제 사용자가 “이 사이트 안에서만 찾아봐”라고 범위를 직접 지정할 수 있게 됐습니다.¹ 여기에 외부 앱 연동, 실시간 진행 추적(중간 개입 가능), 전체 화면 리포트 출력까지 더해지면서 “대화형 챗봇”에서 “조사-정리-문서화”에 가까운 워크플로우로 한 단계 이동한 느낌입니다. 다만 웹을 뒤져도 AI의 실수 가능성이 0이 되진 않기 때문에, 잘 쓰는 방법(통제와 검증)이 더 중요해졌습니다.

Deep Research란? ‘알아서 찾아오는’ ChatGPT의 조사 모드

Deep Research는 사용자가 질문을 던지면, AI가 스스로 여러 단계를 밟아 자료를 찾고(검색), 더 파고들고(추가 탐색), 마지막에 정리해서(종합) 보고서처럼 답을 만들어주는 기능입니다.² 그냥 “답변”이 아니라 “조사 과정”이 포함된다는 점에서 OpenAI가 말하는 AI 에이전트(Agent) 성격에 가깝다고 볼 수 있죠.

재미있는 비유로 설명하면, 일반 채팅이 “똑똑한 조교에게 즉석 질문”이라면 Deep Research는 “도서관에 보내서 참고문헌 달린 리포트를 받아오는” 쪽에 더 가깝습니다. 시간이 조금 더 걸리는 대신, 구조화된 결과물을 기대할 수 있습니다(일반적으로 수 분~수십 분 탐색).[^^3]

이번 업데이트 한 줄 요약: ‘GPT‑5.2 + 통제 가능한 검색’로 방향 전환

업데이트의 겉모습은 기능 추가지만, 속뜻은 “사용자가 감독할 수 있게 만드는 에이전트 UX”에 가깝습니다. 핵심 변화는 네 가지로 정리됩니다.

첫째, Deep Research가 GPT‑5.2에서 실행됩니다.¹ 기존 o3, o4-mini 기반에서 바뀐 것으로 알려졌고, 이는 더 긴 맥락을 붙잡고 더 복잡한 계획을 세우는 데 유리할 수 있습니다. 다만 체감은 “모델 성능”뿐 아니라 “제품 설계(탐색 전략, 요약 방식, 검증 흐름)”에 따라 달라집니다.

둘째, 특정 웹사이트(도메인)를 지정해 검색할 수 있습니다.¹ “웹 전체”가 아니라 “공식 문서 사이트만”, “규제기관 사이트만”, “사내 위키만”처럼 조사 울타리를 칠 수 있다는 뜻입니다.

셋째, 외부 앱을 ChatGPT에 연결해 조사 과정에 활용할 수 있게 확장됐습니다.¹ 업무 도구나 저장소 쪽 컨텍스트를 공급할 수 있다는 점에서, 리서치가 ‘사내 업무’로 들어오는 길이 더 넓어졌다고 볼 수 있습니다.

넷째, 진행 상황을 실시간으로 보면서 중간에 끼어들어 질문하거나 출처를 추가할 수 있고, 결과는 전체 화면 리포트로 크게 출력됩니다.¹ “완전 자동”보단 “반자동+감독 가능”에 무게를 둔 구성이죠.

사이트 지정 검색이 왜 강력할까? ‘출처 통제’가 곧 품질이다

리서치에서 가장 무서운 순간은, 답이 그럴듯한데 출처가 애매할 때입니다. 특히 실무 문서(기획안, 정책 검토, 투자 메모)는 “어디서 본 말인지”가 품질을 결정하죠.

이번 사이트 단위 타깃 검색은 여기서 게임 체인저가 될 수 있습니다. 예를 들어 제품 API를 조사한다면 공식 개발자 문서 도메인으로만 제한하고, 법·규제 이슈라면 정부/규제기관 사이트 중심으로 제한할 수 있습니다. 이렇게 하면 자료의 신뢰도 편차가 줄어들고, 나중에 검토자(상사, 법무, 감사)가 “근거 링크를 열어볼 때”도 훨씬 수월해집니다.

결국 Deep Research의 실전 가치는 ‘더 많이 찾는 것’이 아니라 ‘더 믿을 만한 곳에서만 찾게 하는 것’에 있고, 이번 업데이트는 그 방향을 정면으로 강화한 셈입니다.¹

앱 연동 + 리포트 출력: “대화”가 아니라 “문서”를 만들기 시작했다

Deep Research가 재미있는 지점은 결과물이 길고 구조화된다는 데 있습니다. Coursera의 정리처럼, Deep Research는 주제를 잘게 쪼개고 섹션별로 정리해 “더 긴 호흡의 설명”을 만드는 데 초점이 있습니다.³ 그래서 공부·기획·조사 초안에 특히 잘 맞습니다.

이번에 앱 연동과 전체 화면 리포트 출력이 더해지면, 사용 흐름이 이렇게 바뀝니다.

대화창에서 “대충 알려줘” → 끝이 아니라, 자료(사내 문서/메모/표/프로젝트 파일)를 연결해 컨텍스트를 주고, Deep Research가 탐색-정리한 뒤, 곧바로 공유 가능한 리포트 형태로 뽑아내는 쪽으로 이동합니다.¹

즉, ChatGPT가 “질문 답변 도구”에서 “조사 문서 생산 라인”으로 확장되는 신호로 볼 수 있습니다.

실시간 진행 추적과 ‘중간 개입’: 에이전트는 이제 감독받는다

에이전트가 실무에서 막히는 이유는 단순합니다. 알아서 돌아가는데, 내가 어디까지 진행됐는지 모르겠고 중간에 수정하기도 어렵기 때문이죠.

이번 업데이트는 그 불편을 정면으로 건드립니다. 진행 상황을 실시간으로 보여주고, 도중에 질문으로 끼어들어 방향을 바꾸거나, “이 출처도 추가해”라고 탐색 전략을 수정할 수 있습니다.¹ 이 기능은 단순 편의가 아니라 신뢰 장치에 가깝습니다. 사람이 감독할 수 있어야 조직은 도구를 프로세스에 넣습니다.

개인 사용자 입장에서도 체감이 큽니다. 예를 들어 “비교 기준을 비용이 아니라 보안으로 바꿔줘” 같은 요구를 중간에 던질 수 있다면, 결과물 재작업 비용이 눈에 띄게 줄어듭니다.

그래도 남는 리스크: 웹 검색이 ‘환각 0%’를 보장하진 않는다

여기서 현실 점검이 필요합니다. 웹을 검색한다고 해도 생성형 AI의 오류(환각, 오해, 추론 실수)가 완전히 사라지진 않습니다.¹ 오히려 리포트가 길어질수록, 어딘가에 작은 실수가 섞일 확률이 올라갑니다.¹ “그럴듯한 문장”이 늘어나는 만큼, 검증해야 할 문장도 늘어나기 때문이죠.

Coursera 역시 Deep Research를 ‘시작점’으로 쓰고, 중요한 사실은 원문 출처에서 확인하라고 강조합니다.³ 결론적으로, Deep Research는 리서치를 “대신”하는 도구라기보다 리서치를 “빨리 시작하게 해주는” 도구에 가깝습니다.

시사점은 명확합니다. “좋은 프롬프트”보다 “좋은 검증 습관”이 더 중요해졌습니다.

마무리하자면, GPT‑5.2로의 전환 자체보다 더 큰 변화는 사용자가 조사 범위를 통제하고(사이트 지정), 과정을 감독하며(실시간 추적·중간 개입), 결과를 문서로 뽑아내는(리포트 출력) 방향으로 Deep Research가 진화하고 있다는 점입니다.¹ 이제부터의 관건은 “얼마나 똑똑하냐”가 아니라 “얼마나 안전하게 굴리느냐”입니다. 중요한 조사는 기본값을 사이트 제한으로 두고, 결과는 요약만 믿지 말고 핵심 주장·수치·정의만큼은 원문을 열어 교차검증해보세요. 이 루틴 하나로 Deep Research의 효율은 유지하면서도 실수 전파는 크게 줄일 수 있습니다.

참고

¹OpenAI의 Deep Research는 이제 GPT-5.2에서 실행되며 사용자가 특정 웹사이트를 검색할 수 있게 해줍니다

²ChatGPT Deep Research - Wikipedia

³What Is ChatGPT Deep Research? (And How to Use It Effectively) | Coursera