오픈AI의 GPT-5 공개, 확실히 달라졌다?! GPT-5 성능과 논란, AGI 가능성까지 한 방 정리해드립니다! (안될과학 약X안될공학 에러) [안될과학]

오픈AI의 GPT-5 공개, 확실히 달라졌다?! GPT-5 성능과 논란, AGI 가능성까지 한 방 정리해드립니다! (안될과학 약X안될공학 에러)

안될과학

GPT-5의 성능과 AI의 미래

이 문서는 AI 크리에이터 '안될공학 에러님'이 설명한 GPT-5의 주요 변화, AI 산업의 현재와 미래에 대한 내용을 초보자도 이해하기 쉽게 요약한 글입니다.

목차

1. GPT-5의 가장 큰 변화
2. 가장 주목할 만한 성능 개선: 환각(Halucination) 감소
3. AGI(범용 인공지능)의 가능성과 미래
4. 새로운 AI 모델 연구 동향: 트랜스포머를 넘어서
5. AI 산업의 미래: 인프라와 자본의 중요성

1. GPT-5의 가장 큰 변화

• 라우터 모델: 기존에는 사용자가 여러 모델 중 하나를 선택해서 사용했지만, GPT-5는 'GPT-5'와 'GPT-5 씽킹' 두 가지 모드만 남았습니다. 모델이 사용자의 질문을 분석하여 가장 적절한 모델을 자동으로 선택해주는 '라우터'라는 기능이 핵심입니다.
• 속도와 성능: GPT-4보다 훨씬 빠른 응답 속도를 보여주며, 특히 코딩 분야에서 성능이 크게 개선되었습니다.
• 체감: 일반적인 간단한 질문을 하는 사용자들은 큰 차이를 못 느낄 수 있지만, 코딩처럼 복잡한 작업을 하는 전문가들은 GPT-5의 뛰어난 성능을 크게 체감하고 있습니다.

2. 가장 주목할 만한 성능 개선: 환각(Halucination) 감소

• 환각 현상 감소: GPT-5는 헛소리(사실과 다른 말을 지어내는 현상)를 하는 비율이 현저하게 줄었습니다. 이는 모델이 모르는 것에 대해 "모른다"고 답하는 능력이 좋아졌기 때문입니다.
• 합성 데이터 학습: 이러한 개선은 AI가 직접 생성한 '합성 데이터(Synthetic Data)'를 활용해 학습한 결과로 분석됩니다.

3. AGI(범용 인공지능)의 가능성과 미래

• 스케일링 법칙: 모델의 규모(파라미터 수)를 키울수록 성능이 지속적으로 향상된다는 '스케일링 법칙'이 AI 발전의 핵심입니다.
• AGI 도래 시점: 현재의 발전 속도와 인프라가 뒷받침된다면 2030년 이내에 AGI가 도래할 가능성이 높다고 예측됩니다.
• AGI의 한계: 그러나 AGI를 실현하기 위해서는 막대한 전력량과 GPU 생산 능력이 필요하며, 이와 같은 '인프라'의 한계가 현재 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있습니다.

4. 새로운 AI 모델 연구 동향: 트랜스포머를 넘어서

• 트랜스포머 모델의 한계: 현재의 LLM(거대 언어 모델)은 '트랜스포머' 구조를 기반으로 하여 다음 단어를 순차적으로 생성합니다. 이는 한 번에 처리할 수 있는 데이터 양에 제약이 있습니다.
• 디퓨전 모델: 구글은 이미지 생성에 쓰이는 '디퓨전 모델'을 텍스트 생성에 적용하는 연구를 진행하고 있습니다. 이 모델은 이미지가 서서히 선명해지듯 텍스트를 병렬적으로 한 번에 생성하여, 기존 트랜스포머의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대됩니다.

5. AI 산업의 미래: 인프라와 자본의 중요성

• 인프라의 중요성: AI 기술 발전의 가장 중요한 요소는 막대한 자본과 인프라입니다. 특히 에너지(전력)와 GPU 생산 능력은 AI 발전을 가속화하는 핵심 인프라입니다.
• 투자 가속화: AI 모델의 수요가 폭발적으로 증가하면서, AI 뿐만 아니라 에너지, 인프라 구축 분야에도 대규모 투자가 이루어지고 있습니다.
• 특화된 AI 서비스: 대규모 모델 개발은 소수의 거대 기업이 주도하는 반면, 각 산업에 특화된 AI 서비스는 다양한