연구 논문, AI로 한 번에 종합한다… 2026년 최고의 도구 7선

Google NotebookLM: 출처 고정 종합에 최적

Google NotebookLM은 의도적으로 제한적인 접근 방식을 취한다. 사용자가 직접 출처를 업로드하면, 모델은 그 출처만을 바탕으로 답변한다. 최대 50편의 논문, 인터뷰 기록, 내부 보고서 등을 업로드하고, 증거 기반을 벗어나지 않는 종합 파트너로 활용할 수 있다 . 이는 환각(hallucination) 위험을 최소화해야 하는 작업에 탁월하다 . 이미 논문 컬렉션을 정리한 연구자에게 NotebookLM은 무료이며, 업로드한 문서 외의 내용을 지어내지 않는다 .

SciSpace: 검색 + 읽기 + 종합을 하나로

SciSpace는 단일 도구 중 가장 넓은 범위를 커버한다. 2억 8천만 편의 논문을 검색하고, PDF를 업로드해 방법론이나 결과에 대해 질문하며, 여러 논문을 종합한 결과를 생성할 수 있다 . 검색부터 종합까지 하나의 AI 연구 어시스턴트를 원한다면 SciSpace가 가장 좋은 출발점으로 추천된다 . Elicit나 Consensus와 자주 비교되지만, 범위가 더 넓다.

Paperguide: 체계적 문헌 고찰에 특화

Paperguide는 체계적 문헌 고찰(systematic review)을 위해 특별히 설계되었다. PRISMA 수준의 체계적 문헌 고찰 전 과정을 자동화한다. 연구 질문을 정의하고, 최대 200편의 논문을 스크리닝(이 중 상위 50편을 종합에 사용)하며, 구조화된 데이터를 증거 테이블로 추출하고, 인용이 포함된 종합 문서를 하나의 워크스페이스에서 생성한다 . 다른 자료에서도 Paperguide를 2026년 최고의 AI 연구 도구로 독립적으로 선정했다 . 방법론적 엄격함과 구조화된 보고서가 필요하다면 Paperguide가 가장 적합한 선택이다.

Consensus: 특정 연구 질문에 대한 답변에 최적

Consensus는 특정 연구 질문에 답변하는 데 특화되어 있다. 동료 심사 문헌 전반에서 연구 결과를 추출하고 그룹화한다. 논문 목록 대신, 연구 커뮤니티에서 해당 주장에 대해 동의하는지, 반대하는지, 의견이 나뉘는지를 보여주는 '컨센서스 미터(consensus meter)'를 제시한다 . 특정 주제에 대한 과학계의 전반적인 입장을 빠르게 파악할 수 있지만, 심층 탐색이나 체계적 문헌 고찰에는 적합하지 않다.

Humata: 여러 문서 비교에 강점

Humata는 여러 문서를 비교하고, 논문 컬렉션 전체에 걸쳐 질문하며, 여러 문서를 종합한 보고서를 생성하는 기능을 지원한다 . 문헌 검토 중 많은 논문을 관리해야 하는 연구자에게 Humata의 다중 문서 비교 기능은 단일 문서 분석에 국한된 도구보다 실용적인 장점을 제공한다 .

ChatGPT 딥 리서치(Deep Research): 범용 심층 연구에 최적

ChatGPT 딥 리서치는 수십 개의 출처에서 정보를 종합해 상세한 보고서를 생성할 수 있는 범용 심층 연구 모드다. 수많은 출처의 정보를 하나의 일관된 상세 보고서로 엮어내는 능력이 강점이다 . 하지만 Elicit나 Consensus처럼 학술 문헌에 특화된 도구는 아니다 . 동료 심사 논문뿐만 아니라 다양한 유형의 출처를 망라해야 할 때 사용하는 것이 좋다.

빠른 비교표

최종 정리

대부분의 학술 연구자가 논문 간 종합 분석을 수행할 때는 Elicit가 현재 선두주자다 . 업로드한 출처에 엄격히 기반한 작업이 필요하면 NotebookLM이 가장 안전한 선택이다 . 공식 체계적 문헌 고찰을 위해서는 Paperguide가 가장 적합한 도구다 . 특정 연구 질문에 대한 예/아니오 답변이 빠르게 필요하다면 Consensus가 증거 현황을 보여준다 .