Perplexity vs Google Scholar: 연구자에게 진짜 필요한 도구는?

학술 작업에서 Perplexity의 주요 한계

인용 신뢰성 문제

Perplexity는 유용한 인용을 제공할 수 있지만, 학술 작업에 사용하기 전에 모든 인용을 원본 출처와 대조하여 수동으로 확인해야 합니다 . 2025년 한 연구에 따르면 Perplexity는 Copilot, Claude와 함께 참고문헌 검색에서 "가장 높은 환각(hallucination) 비율" 중 하나를 보였으며, 챗봇이 생성한 참고문헌의 약 40%가 '잘못되었거나 완전히 조작된' 것으로 나타났습니다 . 또 다른 대규모 분석에서는 뉴스 관련 인용에서 37%의 오류율을 발견했습니다. 즉, 인용된 주장 세 건 중 한 건 이상에 부정확성이 포함된 것입니다 .

Perplexity는 구글 제미니(Gemini)보다는 높은 인용 정확도(120개 질문 테스트에서 Perplexity 89%, Gemini 63%)를 보였지만, 이 차이는 근본적인 정보 소싱 구조의 차이에서 비롯됩니다. Perplexity는 실시간 웹 페이지에 인용을 명시적으로 연결하고 학술 데이터베이스를 거의 실시간으로 색인하는 반면, Gemini는 종종 학습 데이터에서 인용을 종합합니다 . 하지만 Perplexity Academic 모드의 학술 인용 정확도에 대한 독립적인 대규모 연구는 아직 발표되지 않았습니다 .

페이월(유료 장벽) 및 출처 품질 문제

Perplexity는 논문의 존재 여부, 출처의 동료 심사 여부, 혹은 인용문이 제시된 주장을 실제로 뒷받침하는지에 대한 최종 권위자로 취급되어서는 안 됩니다 . PubMed, Semantic Scholar, 기관 레포지토리, 출판사, 프리프린트 서버 등에서 정보를 가져올 수 있지만, 어떤 출처가 포함되는지에 대한 완전하고 투명한 선택 방법론이 공개된 바는 없습니다 .

진정한 인용 추적의 부재

Perplexity는 논문을 빠르게 식별하는 데 도움을 주지만, 논문을 찾고 위치를 확인하며 인용 관계를 탐색하는 데는 구글 학술검색이 더 적합합니다 . 구글 학술검색의 인용 추적 기능은 특정 분야의 연구 궤적을 이해하는 데 필수적인 도구입니다 .

종합 vs. 일차 자료

Perplexity는 발견 및 종합 계층으로서 가장 강력하며, 일차 연구의 정확한 주장을 위한 최종 출처가 아닙니다 . 요약 알고리즘은 수동 검토가 잡아낼 수 있는 중요한 미묘한 차이를 놓칠 수 있습니다 .

전문가들의 공통 권장사항

여러 출처(학술 연구 출판물 및 기술 리뷰 포함)가 동일한 권장사항을 제시합니다 :

• 먼저 Perplexity를 사용하여 새로운 주제에 대한 빠른 개요를 얻고, 관련 논문을 식별하며, 연구 지형을 이해합니다 .
• 그런 다음 구글 학술검색(Google Scholar)을 사용하여 해당 논문의 존재 여부를 확인하고, 인용 네트워크를 점검하며, 방어 가능한 참고문헌을 구축합니다 .
• 어느 도구도 다른 도구를 대체할 수 없습니다. Perplexity는 연구 조교(research assistant)이고, 구글 학술검색은 도서관 목록(library catalog)입니다 .

이 하이브리드 워크플로우가 2026년 학술 연구에 가장 효과적인 접근 방식입니다. 한 리뷰어의 말처럼, "2주 단기 연구의 경우, Perplexity가 Google Scholar보다 속도와 종합 능력에서 앞서지만, 모든 인용을 수동으로 확인해야 합니다" .

Perplexity Academic 모드는 언제 사용해야 할까

Perplexity Pro 사용자는 Semantic Scholar의 2억 개 이상 학술 논문 데이터베이스를 기반으로 동료 심사 출처로 검색을 제한하는 Academic 모드를 사용할 수 있습니다 . 이 모드를 활성화하면 Perplexity는 블로그, 뉴스 사이트, 위키백과를 무시하고 동료 심사 학술지, 학술 데이터베이스, 학술 출판물만 반환합니다 .

다음과 같은 경우 Perplexity를 사용하세요:

• 새로운 연구 분야에 대한 빠른 방향 설정
• 특정 주제에 대한 여러 논문의 종합
• 추가 조사를 위한 초기 참고문헌 목록
• 속성 정보가 포함된 최신 데이터 확인

최종 결론

Perplexity와 같은 AI 검색 도구는 연구자들이 정보를 찾고 소비하는 방식을 변화시키고 있지만, 구글 학술검색(Google Scholar)을 대체할 수는 없습니다. 구글은 여전히 검색 시장의 약 89%를 장악하고 있지만, 연구자와 분석가 같은 파워 유저들은 AI 기반 도구로 점차 이동하고 있습니다 . Perplexity의 월간 질문량은 1년 만에 239% 급증하여 거의 8억 건에 달했습니다 .

하지만 데이터는 분명합니다. AI 검색 도구는 포괄적인 인용 연쇄 연구가 아닌, 특정하고 목적이 분명한(intent) 학술 질문에 대해 구글을 대체합니다 . 가장 생산적인 접근 방식은 두 도구를 결합하는 것입니다. 빠른 종합에는 Perplexity를, 검증과 심층 분석에는 구글 학술검색을 사용하세요.