새로운 반복, 하지만 충분한가?
인공지능(AI) 분야는 역동적이고 끊임없이 진화하는 영역으로, 기업들은 끊임없이 주도권을 잡기 위해 경쟁하고 있습니다. 한때 독보적인 선두 주자였던 OpenAI는 최근 대규모 언어 모델의 업그레이드 버전인 GPT-4.5를 출시했습니다. ‘감정적으로 더 지능적’이고 ‘환각’(정보 조작)을 덜 일으킨다고 홍보되었지만, 이번 출시는 OpenAI가 경쟁사보다 뒤처지기 시작했는지에 대한 논쟁을 불러일으켰습니다.
월 200달러라는 상당한 비용으로 ChatGPT Pro 사용자에게 제공되는 이 새로운 모델은 OpenAI의 사전 훈련 접근 방식의 정점을 나타냅니다. 지금까지 모델의 기반이 되어온 이 방법은 초기 훈련 단계에서 AI에 방대한 양의 데이터를 공급하는 것을 포함합니다. 그러나 AI 세계는 빠르게 움직이고 있으며, 다른 업체들은 OpenAI의 오랜 우위에 의문을 제기하는 우수한 추론 능력을 자랑하는 모델을 도입하고 있습니다.
발전의 대가
GPT-4.5의 눈에 띄는 측면 중 하나는 운영 비용입니다. 이전 모델인 GPT-4o보다 실행 비용이 훨씬 더 비싸며, 추정 비용은 15~30배 더 높습니다. 이는 특히 경쟁사들의 발전을 고려할 때 모델의 실용성과 확장성에 대한 의문을 제기합니다.
개선에도 불구하고 OpenAI 자체는 GPT-4.5를 획기적인 도약이라고 선언하는 것을 주저하는 것 같습니다. CEO Sam Altman은 이것이 ‘프론티어 모델’이 아니라고 강조하면서 의도적으로 기대치를 낮췄습니다. 이러한 신중한 접근 방식은 모델의 기술 문서에 대한 막바지 변경(고급 AI 시스템이 아니라는 주장을 제거)과 결합되어 GPT-4.5의 진정한 기능에 대한 추측을 더욱 부채질했습니다.
경쟁의 물결: Anthropic과 DeepSeek
OpenAI가 이러한 불확실한 상황을 헤쳐나가는 동안 다른 회사들은 상당한 진전을 이루고 있습니다. Anthropic은 Claude 3.7 Sonnet으로, 중국 회사인 DeepSeek는 R1 모델로 상당한 견인력을 얻고 있습니다. 이러한 모델은 GPT-4.5가 부족한 것으로 보이는 중요한 영역인 더 정교한 추론 능력을 보여주고 있습니다.
AI 경쟁이 심화되고 있으며 OpenAI의 지배력은 더 이상 기정사실이 아닙니다. GPT-5의 출시가 임박하면서 OpenAI는 상당한 발전을 보여야 한다는 압박감이 더욱 커지고 있습니다.
벤치마크 데이터: 우려의 원인?
공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터는 GPT-4.5에 대해 엇갈린 그림을 보여줍니다. 특정 핵심 영역에서는 GPT-4o보다 성능이 뛰어나지만 논리적 추론, 코딩 숙련도 및 다국어 문제 해결과 같은 중요한 영역에서는 획기적인 발전을 보여주지 못했습니다.
초기 비교에 따르면 GPT-4.5는 Anthropic의 최신 Claude 모델에 비해 어려움을 겪고 있습니다. Claude 3.7 Sonnet은 직관적인 응답과 심층적이고 신중한 추론을 매끄럽게 혼합하는 보다 발전된 접근 방식을 사용합니다. 이는 전통적인 접근 방식에서 크게 벗어난 것입니다.
GPT-4.5와 달리 Claude 3.7 Sonnet은 즉각적이고 직관적인 응답을 생성할지 아니면 더 복잡한 ‘사고 사슬’ 프로세스에 참여할지 실시간으로 동적으로 결정합니다. 이를 통해 답변을 개선하고 더 넓은 범위의 쿼리에 적응할 수 있습니다. 이러한 유연성은 OpenAI의 최신 릴리스에서는 눈에 띄게 나타나지 않아 빠르게 진화하는 시장에서 모델이 점점 더 구식이 되고 있다는 우려를 불러일으킵니다.
미지근한 반응과 커지는 의구심
소셜 미디어에서 AI 커뮤니티의 반응은 기껏해야 미지근했습니다. 여러 AI 연구자들이 인상적이지 않은 벤치마크 결과를 공유했습니다.
저명한 AI 전문가 Gary Marcus는 GPT-4.5를 ‘별것 아닌 것(nothing burger)’이라고 묘사했는데, 이는 OpenAI가 기술적 우위를 유지할 수 있는 능력에 대한 회의론이 커지고 있음을 반영하는 직설적인 평가입니다. 이러한 정서는 OpenAI가 진정으로 혁신적인 솔루션을 제공해야 한다는 압박감이 커지고 있음을 강조합니다.
전략적 전환: 추론 모델 수용
내부적으로 ‘Orion’으로 알려진 GPT-4.5의 출시는 OpenAI의 전환점을 나타냅니다. 이는 회사의 오랜 사전 훈련 전략을 사용하여 구축된 최종 모델을 나타냅니다. 이 전략은 모델 크기를 확장하고 데이터 입력량을 늘리는 데 크게 의존했습니다.
앞으로 OpenAI는 추론 모델로 전환하고 있습니다. 이러한 모델은 테스트 단계에서 논리적 처리 능력을 향상시키기 위해 강화 학습을 활용합니다. 이는 고급 AI 시스템에서 추론의 중요성이 커지고 있음을 인식하여 접근 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.
Anthropic 및 Google을 포함한 AI 분야의 다른 주요 업체들도 당면한 작업의 복잡성에 따라 계산 리소스를 동적으로 조정할 수 있는 모델에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이러한 조정을 통해 보다 효율적이고 효과적인 문제 해결이 가능합니다. 중국에서 떠오르는 AI 회사인 DeepSeek는 유사하게 OpenAI의 현재 기술에 직접적인 도전을 제기하는 추론 기반 모델을 도입했습니다.
압박감 증가: GPT-5와 미래
경쟁이 심화됨에 따라 OpenAI는 진정으로 차세대 모델을 제공해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있습니다. CEO Sam Altman은 GPT-5가 앞으로 몇 달 안에 공개될 것이라고 확인했습니다. 그는 GPT 스타일 모델의 유창함과 추론 모델의 단계별 논리를 결합한 하이브리드 접근 방식을 약속했습니다.
그러나 이러한 전략적 전환이 OpenAI의 리더십 위치를 회복하기에 충분할지는 여전히 미지수입니다. AI 환경은 전례 없는 속도로 진화하고 있으며 적응성은 생존의 열쇠입니다.
경쟁이 치열한 분야: 도전자의 등장
AI 분야는 더 이상 단독 질주가 아닙니다. 여러 도전자가 빠르게 등장하여 이전에 누구도 넘볼 수 없었던 OpenAI의 지배력을 흔들고 있습니다.
Anthropic은 Claude 모델 제품군을 통해 추론 AI의 힘을 보여주면서 추론 AI의 리더로 확고히 자리 잡았습니다. DeepSeek의 R1 모델은 코딩 및 수학적 추론에서 인상적인 결과를 보여 AI 환경의 다양성을 더욱 강조했습니다.
한편 Meta 및 Google과 같은 거대 기술 기업은 자체 AI 제품을 계속 개선하고 있습니다. 그들은 방대한 계산 리소스를 활용하여 생성 AI의 경계를 넓히고 경쟁이 치열한 환경을 조성합니다.
불확실성의 새로운 시대
OpenAI의 기술적 우위가 이제 적극적으로 의문시되면서 AI 산업은 새로운 국면에 접어들고 있습니다. 이 단계에서는 어떤 단일 회사도 결정적인 이점을 갖지 못합니다. 한 플레이어의 명확한 지배 시대는 끝난 것으로 보입니다.
GPT-5의 출시가 다가옴에 따라 OpenAI는 추론 기반 모델로 빠르게 전환되는 산업에 발맞출 수 있음을 입증해야 하는 어려운 과제에 직면해 있습니다. AI 모델을 단순히 확장하는 시대는 끝나가고 있습니다. 추론과 적응성의 중요성을 포용하면서 이러한 새로운 현실에 성공적으로 적응할 수 있는 회사가 인공 지능의 미래를 정의할 것입니다. 경쟁은 시작되었고 결과는 불확실합니다.
핵심 측면 확장:
진화하는 AI 환경과 그 안에서 OpenAI의 위치를 더 자세히 설명하기 위해 몇 가지 핵심 측면을 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. 추론의 중요성:
AI 맥락에서 추론은 모델이 패턴 인식을 넘어 논리적 추론, 추론 및 문제 해결에 참여하는 능력을 의미합니다. 사용 가능한 정보를 기반으로 결론을 도출하고 논리적 규칙을 적용하여 솔루션에 도달하는 것입니다. 이것은 그럴듯해 보이는 텍스트를 생성하는 것 이상의 중요한 단계입니다.
이전에 OpenAI에서 개발한 것과 같은 전통적인 대규모 언어 모델은 주로 패턴 인식에 중점을 두었습니다. 그들은 방대한 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 이러한 패턴을 복제하여 텍스트를 생성하는 데 탁월했습니다. 그러나 그들은 종종 진정한 이해와 논리적 추론이 필요한 작업에 어려움을 겪었습니다.
반면에 추론 모델은 이러한 한계를 해결하도록 설계되었습니다. 그들은 다음과 같은 기술을 사용합니다.
- 사고 사슬 프롬프트: 여기에는 일련의 중간 추론 단계를 통해 모델을 안내하여 최종 답변에 도달하기 전에 ‘큰 소리로 생각’하도록 장려하는 것이 포함됩니다.
- 강화 학습: 여기에는 시행착오를 통해 모델을 훈련하고 올바른 추론 단계에 대해 보상하고 잘못된 단계에 대해 불이익을 주는 것이 포함됩니다.
- 기호 추론: 여기에는 지식과 논리적 규칙의 기호 표현을 모델에 통합하여 보다 형식적인 추론을 수행할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다.
2. Anthropic의 접근 방식: 헌법적 AI:
‘헌법적 AI’라고도 하는 Anthropic의 접근 방식은 안전과 인간 가치와의 일치를 강조합니다. 여기에는 모델의 행동을 안내하는 일련의 원칙 또는 ‘헌법’으로 모델을 훈련시키는 것이 포함됩니다. 이 헌법은 모델이 유해하거나 편향되거나 비윤리적인 콘텐츠를 생성하는 것을 방지하도록 설계되었습니다.
핵심 아이디어는 강력할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만드는 것입니다. 이는 다음의 조합을 통해 달성됩니다.
- 지도 학습: 원하는 가치를 반영하도록 신중하게 선별되고 레이블이 지정된 데이터에 대해 모델을 훈련합니다.
- 인간 피드백을 통한 강화 학습: 인간 피드백을 사용하여 모델의 행동을 미세 조정하고 헌법에 명시된 원칙과 일치하는지 확인합니다.
- 자기 비판 및 수정: 모델이 자신의 출력을 비판하고 헌법 원칙에 따라 수정할 수 있도록 합니다.
3. DeepSeek의 강점: 코딩 및 수학:
DeepSeek의 R1 모델은 코딩 및 수학적 추론에서 강력한 성능으로 주목을 받았습니다. 이는 기술 영역에서 탁월한 AI 시스템 개발에 중점을 두고 있음을 시사합니다.
이 기능은 다음과 같은 작업에 특히 유용합니다.
- 자동 코드 생성: 자연어 설명에서 코드를 생성하여 잠재적으로 소프트웨어 개발을 가속화합니다.
- 수학 문제 해결: 복잡한 수학 문제를 해결하고 정리를 증명합니다.
- 과학적 발견: 연구자들이 데이터를 분석하고 가설을 세우고 새로운 발견을 하도록 돕습니다.
4. Meta 및 Google의 역할:
막대한 리소스와 연구 능력을 갖춘 Meta와 Google은 AI 환경에서 중요한 역할을 합니다. 그들은 자체 대규모 언어 모델을 적극적으로 개발하고 AI 개발에 대한 다양한 접근 방식을 모색하고 있습니다.
- Meta의 LLaMA: Meta의 LLaMA(Large Language Model Meta AI)는 오픈 소스 대규모 언어 모델 제품군으로, 더 광범위한 연구자와 개발자가 액세스할 수 있습니다.
- Google의 PaLM 및 Gemini: Google의 Pathways Language Model(PaLM) 및 Gemini는 다양한 작업에서 인상적인 기능을 입증한 강력한 언어 모델입니다.
이러한 회사의 참여는 경쟁을 더욱 심화시키고 AI 분야의 혁신을 주도합니다.
5. 스케일링만의 종말:
AI 모델을 단순히 확장하는 것에서 벗어나는 것은 중요한 패러다임 전환을 나타냅니다. 수년 동안 더 많은 데이터로 훈련된 더 큰 모델이 필연적으로 더 나은 성능으로 이어질 것이라는 믿음이 지배적이었습니다. 이것이 어느 정도 사실이었지만 한계도 있었습니다.
- 수확 체감: 모델이 커짐에 따라 성능 향상은 점점 더 작아지는 경향이 있는 반면 비용(계산 리소스, 에너지 소비)은 급격히 증가합니다.
- 해석 가능성 부족: 매우 큰 모델은 이해하고 해석하기 어려울 수 있으므로 편향이나 오류를 식별하고 해결하기가 어렵습니다.
- 제한된 추론 능력: 모델을 단순히 확장한다고 해서 반드시 추론 능력이 향상되는 것은 아닙니다.
따라서 이제 초점은 추론, 적응성 및 효율성을 우선시하는 보다 정교한 아키텍처와 훈련 기술로 이동하고 있습니다.
6. 적응성의 중요성:
적응성은 AI 환경에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 당면한 작업에 따라 계산 리소스와 추론 전략을 동적으로 조정할 수 있는 모델은 고정된 접근 방식에 의존하는 모델보다 성능이 뛰어날 가능성이 높습니다.
이러한 적응성을 통해 다음이 가능합니다.
- 효율적인 리소스 할당: 주어진 작업에 필요한 계산 능력만 사용하여 에너지 소비와 비용을 줄입니다.
- 향상된 성능: 작업의 특정 요구 사항에 맞게 추론 프로세스를 조정하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻습니다.
- 더 큰 유연성: 더 넓은 범위의 쿼리와 작업을 효과적으로 처리합니다.
AI의 미래는 강력할 뿐만 아니라 적응력이 뛰어나고 효율적이며 인간 가치와 일치하는 모델이 특징일 가능성이 높습니다. 이러한 차세대 AI 시스템을 개발하기 위한 경쟁이 진행 중이며 성공하는 회사가 기술의 미래를 형성할 것입니다.