오픈AI는 과학·수학·공학 분야 연구자를 대상으로 ‘학술 연구자용 챗GPT’ 프로그램을 시작했습니다. 올여름 연구자 1만 명에게 먼저 서비스를 제공하고, 2027년까지 지원 대상을 최대 10만 명으로 확대할 계획입니다.

참가자는 GPT-5.6 모델군과 챗GPT, Codex, 챗GPT 워크를 1년간 무료로 이용할 수 있습니다. 고난도 과학·수학 문제 해결에 특화된 GPT-5.6 솔 프로와 확대된 딥 리서치 이용 권한, 높은 사용 한도, 확장된 컨텍스트 창도 제공됩니다.

아시아·태평양 지역에서는 총 70개 대학과 기관이 대상 목록에 포함됐습니다. 한국에서는 17개 기관이 선정돼 대상 국가 가운데 가장 많은 기관이 이름을 올렸습니다. 다만 대상 기관의 모든 구성원에게 이용 권한이 자동으로 주어지는 것은 아닙니다. 연구자가 개별적으로 신청하고 소속 여부와 현재 연구 내용, AI 활용 계획을 제출해야 합니다.

이번 프로그램은 연구자에게 챗봇 이용권만 제공하지 않습니다. 문헌 조사와 데이터 분석, 코드 작성, 연구 절차 구축, 연구비 신청서 작성, 논문 초안 제작까지 서로 다른 작업을 하나의 AI 환경에 연결합니다.

Codex는 코드 작성과 디버깅, 데이터셋 분석, 재현 가능한 연구 절차 구축을 지원합니다. 챗GPT 워크는 연구비 지원 기회를 찾거나 신청서를 작성하고, 문헌을 검토하거나 연구 결과를 소개하는 자료를 만드는 장기 프로젝트에 활용됩니다.

생명과학 분야에서는 유전학과 유전체학, 단백질 모델링, 신약 개발 등에 활용할 수 있는 75개 이상의 연구 스킬도 제공됩니다. 과학 문헌과 공개 데이터베이스, 위성 이미지, 컴퓨팅 노트북, 데이터 플랫폼, 문헌 관리 도구를 연결하는 커넥터도 포함됩니다.

연구자는 하나의 질문을 여러 도구로 옮겨 다니며 반복해서 설명하는 대신, 같은 맥락을 유지한 채 조사와 분석, 실행을 이어갈 수 있습니다. AI의 역할이 개별 답변 생성에서 연구 업무의 연결과 지속적인 맥락 관리로 넓어지는 셈입니다.

첨단 모델의 무료 제공은 연구자의 비용 부담을 낮출 수 있습니다. 하지만 도구에 쉽게 접근할 수 있다는 사실만으로 연구의 신뢰성이 자동으로 높아지지는 않습니다. AI가 제시한 문헌과 분석 결과, 작성한 코드가 실제 연구 기준을 충족하는지는 여전히 사람이 확인해야 합니다.

특히 연구 데이터는 일반적인 업무 문서보다 민감할 가능성이 큽니다. 오픈AI는 프로그램 전용 작업 공간에 비즈니스 수준의 개인정보 보호와 보안 기능을 적용하고, 연구자가 입력한 데이터를 기본적으로 모델 학습에 사용하지 않는다고 밝혔습니다. 연구 현장에서 AI를 선택할 때 성능과 사용료뿐 아니라 데이터 처리 기준도 함께 살펴봐야 하는 이유입니다.

서비스를 평가할 때는 제공되는 모델의 이름보다 연구 흐름의 어느 단계까지 연결되는지를 확인할 필요가 있습니다. 문헌 조사와 분석, 코딩, 결과 작성이 하나의 맥락으로 이어지는지, 중요한 결과를 검증할 수 있는 절차가 남아 있는지, 민감한 데이터의 사용 범위가 명확한지가 핵심 판단 기준입니다.