새로운 GPT-5 소식이 전해졌습니다! GPT-5-Alpha는 Cursor 팀에서 내부 테스트를 완료했으며, 거의 모든 작업을 한 번에 완료할 수 있습니다. Perplexity는 웹사이트에서 GPT-5 출시 준비를 완료했습니다. Microsoft 엔지니어들도 GPT-5를 위해 열심히 작업 중이며, 곧 Copilot에 출시될 예정입니다. GPT-5가 드디어 출시를 눈앞에 두고 있습니다.
눈을 뜰 때마다 GPT-5가 조금 더 가까이 다가오는 것을 느낄 수 있어요.
방금 GPT-5에 대한 또 다른 소식이 공개되었습니다.
첫째, GPT-5-Alpha는 Cursor 팀에서 내부적으로 테스트되었습니다. 이 모델은 놀라운 성능을 보이며 거의 모든 작업을 한 번에 해결할 수 있습니다.
예를 들어, 이 모델은 다음의 "수족관 게임" 과제를 성공적으로 완료했습니다.
그리고 불과 몇 시간 전에 macOS ChatGPT 앱에서 GPT-5-Auto와 GPT-5-Reasoning 모델이 발견되었습니다.
몇몇 예리한 눈을 가진 네티즌들은 유출된 정보에서 "추론"이라는 단어를 보고, 이는 GPT-5가 이미 O 시리즈 모델을 가지고 있을 가능성을 시사한다고 추측했습니다.
한편, Perplexity는 웹사이트에 GPT-5 출시 준비를 완료했습니다. GPT-5가 출시되면 Perplexity Pro 사용자는 즉시 사용할 수 있습니다.
Microsoft는 AI 제품군에 GPT-5를 출시할 준비가 되었습니다.
동시에 Microsoft의 Copilot Smart Mode가 GPT-5로 구동될 것이라는 사실이 밝혀졌습니다.
GPT-5의 라우터 부분이 이미 출시되고 있다는 추측도 있습니다.
간단히 말해, Microsoft는 Copilot(소비자 버전)과 Microsoft 365 Copilot(엔터프라이즈/근로자 버전)은 물론 Azure(엔터프라이즈/API 고객)를 포함한 자사 AI 제품군 전반에 걸쳐 GPT-5를 출시할 준비를 하고 있습니다.
Windows 11용 Copilot 애플리케이션에는 쿼리에 따라 GPT-5의 추론/비추론 모드 사이를 전환할 수 있는 "지능형" 모드가 있는 것으로 알려졌습니다.
무료 버전의 Windows 11 Copilot에도 GPT-5 기반의 "지능형" 모드가 있으므로 GPT-5는 유료 사용자에게만 국한되지 않습니다.
Microsoft 엔지니어들은 GPT-5를 준비하기 위해 집중적으로 작업하고 있습니다.
동시에 The Verge는 Microsoft가 GPT-5의 새로운 Copilot 지능형 모드를 출시할 준비를 하고 있다는 기사를 게재했습니다.
Microsoft 내부인사 에 따르면, Microsoft는 Microsoft 365 Copilot의 소비자 및 상업용 버전에서 GPT-5의 지능형 모드를 테스트하고 있으며, 이는 위에서 밝힌 내용과 일치합니다.
소비자 버전에서는 이 모드의 AI가 "작업에 따라 깊이 생각하거나 빠르게 생각할 수 있다"고 하니, 사용자는 모델을 선택할 필요가 없다고 합니다.
이는 울트라맨이 이전에 밝힌 아이디어와도 일치합니다.
알트먼은 2월에 "우리는 여러분과 마찬가지로 모델 선택기를 싫어하며 통합 지능의 마법으로 돌아가기를 원합니다."라고 말했습니다.
동시에 GPT-5는 독립형 버전으로 출시하는 대신 o3 모델도 포함할 예정입니다.
The Verge 기자는 Microsoft 엔지니어들이 GPT-5 출시를 준비하고 있었기 때문에 이 지능형 모드가 Copilot에 미리 등장했을 것이라고 추측했습니다.
간단히 말해, OpenAI가 GPT-5를 준비하는 과정이 순조롭게 진행된다면 Copilot의 지능형 모델이 곧 모든 사람 앞에 등장하게 될 것입니다.
위의 내용은 오늘의 GPT-5 단서에 대한 새로운 폭로 내용입니다.
한 네티즌은 이렇게 한탄했습니다. "대형 모델의 개발 주기가 너무 빨라서 마케팅 속도가 출시 속도를 따라가지 못하고 있어요."
OpenAI 연구원: 저는 다시 AGI를 믿습니다.
GPT-5는 이제 폭풍 직전에 있습니다. 이 시점에서 OpenAI 연구원 알렉세이 구제이는 "내가 AGI를 다시 믿는 이유"라는 제목의 글을 발표했습니다.
이 글을 통해 GPT-5의 다양한 징후를 살펴보겠습니다.
본 기사의 주요 내용은 다음과 같습니다.
왜 나는 지금 다시 AGI를 믿게 되었을까?
첫째, 이제 ChatGPT가 읽는 내용을 이해한다는 확신이 들었습니다. 둘째, 추론 모델을 통해 ChatGPT가 창의적이라는 확신이 들었습니다. 셋째, ChatGPT는 텍스트를 매우 잘 요약하는데, 이는 지능을 측정하는 신뢰할 수 있는 척도라고 생각합니다.
동시에 저는 "일반 지능"이라는 개념을 믿지 않기 때문에 AGI라는 개념은 의미가 없다고 생각합니다.
마지막으로, AI 제품은 이제 AGI 연구에 자금을 지원할 수 있게 되었는데, 이는 AI가 자체 개선 주기의 초기 단계에 도달했다는 것을 의미합니다.
따라서 "AGI"와 "초지능"에 대한 타임라인에 대한 많은 논의는 시대에 뒤떨어진 것입니다.
ChatGPT는 읽은 내용을 이해합니다.
제 생각에 AGI는 이해에 관한 것입니다. ChatGPT는 정말 이해하는 걸까요, 아니면 입력을 출력으로 매핑하는 멍청한 중국 방일까요?
이제는 이해한다고 생각합니다.
제가 정말 확신을 가진 것은 이 트윗이었습니다. 누군가가 OpenAI의 o1 모델이 제안한 논리 퍼즐의 솔루션이 실제로 매우 간단하다는 사실을 발견하지 못했다며 조롱했습니다.
제가 이 트윗을 처음 본 것은 9월 24일이었습니다.
2025년 4월에 다시 봤는데, o3 모델도 같은 실수를 할지 알아보려고 했습니다.
결과적으로 O3는 실패했습니다.
그런데 문득 이런 생각이 들었습니다. 모델이 퍼즐을 이해는 했지만, 충분히 집중하지 못하는 건 아닐까요? 그래서 모델에게 퍼즐을 더 자세히 읽어 보라고 했더니, 문제가 해결되었습니다.
o3 주의 깊게 읽어보면, 지금까지 접해보지 못한 새로운 퍼즐을 푸는 데 아무런 어려움이 없을 것입니다.
또는 GPT-3의 이 녹색 텍스트를 가져오세요:
이 녹색 텍스트를 읽고 ChatGPT가 의미 없는 앵무새라고 말할 수 있나요? 저는 못해요.
저는 이러한 사례들이 ChatGPT가 진정한 지적 존재이며, AGI 구축을 향한 길에서 꾸준한 진전을 이루고 있다는 것을 보여주는 매우 설득력 있는 증거라고 생각합니다.
예를 들어, "9/11과 9/9 중 어느 것이 더 클까?"라는 고전적인 질문이 있습니다.
우리는 이런 일로 AI를 늘 비웃었지만, 최근에 다시 생각해보니 이는 지능의 문제라기보다는 맥락의 문제인 것 같습니다.
실제로 9.11이 9.9보다 큰 경우가 많습니다(책, 학술 논문, 소프트웨어 버전). 다른 정보가 제공되지 않는다면 ChatGPT에서 9.11이 9.9보다 크다고 가정하는 것도 무리가 아닙니다.
제가 ChatGP를 조롱할 때마다 6개월 후에 ChatGP도 저를 조롱한다는 사실이 제가 ChatGP의 어리석음을 기억하는 것을 점점 더 어렵게 만들었습니다.
LLM은 창의적이다
또는: LLM + RL = 지능의 37번째 단계.
누군가가 이렇게 질문한 적이 있습니다. 이러한 모델이 세상에 대해 알려진 거의 모든 사실을 기억하고 있음에도 불구하고, 아무런 새로운 발견도 하지 못했다는 사실은 어떻게 이해해야 할까요?
LLM에 강화 학습을 적용해 보니 이는 문제가 되지 않는다고 생각합니다. 강화 학습이 효과적일 때마다 새롭고 창의적인 해결책을 찾아내기 때문입니다. 체스, 바둑, 수학, 물리 시뮬레이션, 비디오 게임 등 모든 분야에서 그렇습니다.
RL = 창의성. 이것이 패러다임입니다.
특히 카르파티가 37단계에 대해 트위터에 올린 글을 읽었을 때 모든 것이 명확해졌습니다.
37단계는 강화학습의 시행착오 과정을 통해 훈련된 AI가 전문가에게도 새롭고 놀랍고 잠재적으로 지능적인 작업을 발견하는 것을 의미합니다.
이는 마법 같으면서도 약간 불안한, 출현 현상으로, 대규모 강화 학습을 통해서만 가능합니다. 전문가를 모방하는 방식으로는 불가능합니다.
알파고가 이세돌과의 두 번째 대국에서 37번째 수를 두었던 장면입니다. 인간이 1만 분의 1밖에 되지 않는 이상한 수였지만, 돌이켜보면 이는 창의력과 독창성이 넘치는 수였고, 결국 AI의 승리로 이어졌습니다.
이제 새로운 "사고" LLM(OpenAI-o1, DeepSeek-R1, Gemini 2.0 Flash Thinking 등)이 등장하면서 오픈 월드 영역에서도 비슷한 일이 일어날 조짐이 보이기 시작했습니다.
이러한 모델은 다양한 수학/코드/기타 문제를 해결하려는 과정에서 인간의 내면 독백과 유사한 전략을 발견하는데, 이는 모델에 직접 프로그래밍하기 어렵거나 불가능합니다.
저는 이것을 "인지 전략"이라고 부릅니다. 즉, 다양한 각도에서 문제에 접근하고, 다양한 아이디어를 시도하고, 비유를 찾고, 후퇴하고, 상황을 다시 살펴보는 등의 방법입니다.
이상하게 들리겠지만, LLM은 더 나은 사고방식, 문제 해결법, 여러 학문 분야의 아이디어를 연결하는 방법을 발견해낼 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이를 뒤돌아보면 놀랍고 당혹스럽지만 동시에 창의적이고 지적인 방식으로 수행할 수 있습니다.
엔비디아의 X. Dong이 지적했듯이, "강화 학습으로 훈련된 모델은 기본 모델이 아무리 많이 시도해도 결코 이해할 수 없는 문제에 대해 엄청난 진전을 이루었습니다."
수십 년 전, 타일러 코웬이 AI가 체스에서 인간을 이기는 것을 보고, 다른 직관적인 면에서도 인간을 이길 것이라고 생각했습니다.
압축은 지능이며 ChatGPT의 압축 기능은 탁월합니다.
누군가가 얼마나 똑똑한지 알고 싶을 때, 저는 종종 그들에게 이렇게 묻습니다. "특정 기사의 주요 관점 무엇인가요?"
이 문제가 실제로 요구하는 것은 많은 단어(기사)를 몇 개의 단어(문장)로 압축하는 동시에 중요하지 않은 내용은 모두 삭제하는 것입니다.
만약 이 사람이 이런 일을 할 수 있다면, 나는 그 사람을 매우 똑똑하다고 생각합니다.
그래서 제가 ChatGPT에 같은 질문을 했을 때, ChatGPT는 성공했지만 제 가장 똑똑한 친구는 실패했습니다. 그래서 저는 이렇게 결론지었습니다. ChatGPT는 압축에 정말 뛰어나고 정말 똑똑하다는 것입니다.
(이는 예측 능력이 지능 지표와 밀접한 관련이 있다는 관점 과 비슷합니다. 저는 압축과 예측이 같은 동전의 양면이라고 생각합니다. 따라서 ChatGPT는 훈련 중에 다음 단어를 예측하는 법을 배우면서 자연스럽게 텍스트를 잘 압축하는 법도 배우게 됩니다.)
내가 AGI라는 개념이 멍청하다고 생각하는 이유
저는 "일반 지능"이라는 개념을 믿지 않기 때문입니다. AGI는 대개 인간을 기준으로 정의되는데, 저는 제 자신을 매우 좁은 범위의 지능으로 생각합니다.
예를 들어, 3289 곱하기 5721은 계산할 수 없었어요. 사실, 328 곱하기 572도 제대로 계산하지 못했어요! 32 곱하기 57은 겨우 겨우 계산할 수 있었고, 그마저도 20%는 틀렸죠.
내 여자친구가 왜 화를 내는지 10% 정도만 알 수 있지만, 대부분의 경우 나는 셈판 치는 것만큼 잘하지 못한다.
내가 일반적인 지능을 가지고 있을까? 내 경우, 답은 분명히 '아니요'입니다.
여기저기서 조금씩 배우는 것도 있고, 다른 사람을 따라 하거나 컴퓨터를 활용해서 더 많은 것을 배울 수도 있습니다. 하지만 그게 전부입니다.
인류 문명과 기술 발전은 어떤 종류의 일반 지능에 의해 주도되는 것이 아닙니다! 오히려, 여기서는 한 가지 일을 하고 저기서는 다른 일을 하는 법을 배우는 우리의 능력에 의해 주도됩니다.
AGI가 존재하든 존재하지 않든 상관없습니다.
(흥미롭게도, 저는 최근 Altman의 블로그 게시물에서 이런 관점 읽었습니다.)
수십 년 동안, 몇 년 전까지만 해도 AGI 연구에 대한 자금 지원은 꿈과 비전에 의존했습니다.
이것이 바로 AI 산업이 주기적인 침체를 겪는 이유입니다. 이것이 바로 어떤 AGI 회사도 몇 년 이상 살아남지 못하는 이유입니다. 그리고 이것이 바로 DeepMind의 공동 창립자들이 말했듯이 AGI가 한때 "광인 집단"과 관련된 경멸적인 용어였던 이유입니다.
오늘, AGI 연구를 통해 창출된 경제적 가치가 처음으로 추가 AGI 연구를 지원하기에 충분해졌습니다. 매일 수억 명의 사람들이 ChatGPT를 사용하고 있으며, 수백만 명이 더 비용을 지불하고 있습니다.
AI 제품은 우리에게 유용하기 때문에 AGI 연구에 비용을 지불합니다.
인간이 없다면 AI는 경제적 가치를 창출할 수 없습니다. 경제적 가치라는 개념 자체가 인간이 가치 있다고 여기는 것에 관한 것이기 때문입니다. 따라서 AI의 자기 계발 능력은 전적으로 AI가 우리에게 계속해서 유용한 존재가 되는 데 달려 있습니다.
AI의 발전은 누구의 예상보다 훨씬 더 순조로웠고, 그 '유용성'은 누구의 예상보다 비지능적 보조 구조에 더 많이 의존했습니다.
그래서 저는 우리가 언제 "AGI"나 "초지능"을 구축하는지는 더 이상 중요하지 않다고 생각합니다. AI 연구는 자립할 수 있습니다. 즉, AI는 이미 존재하며 계속해서 발전할 것입니다.
저는 종종 세상을 정말로 바꾼 과거 기술에 대해 생각해봅니다.
예를 들어, 인쇄기는 16세기에서 19세기 사이에 세상을 완전히 바꾸어 놓았고, 기독교 종교 개혁, 백년 전쟁, 근대 민족 의 형성, 그리고 궁극적으로 과학 혁명과 산업 혁명을 촉발했습니다. 하지만 그 기술 자체에는 지능이 없었습니다.
하지만 정보 전달 방식이 바뀌었고, 아이디어의 힘과 문해력의 가치가 극적으로 높아졌으며, 목표를 추구하는 데 필요한 강력하고 새로운 능력을 우리에게 제공했습니다.
인공지능(AI)은 이미 우리가 세상에 영향을 미칠 수 있는 능력을 개인과 집단 모두에서 획기적으로 향상시켰습니다. 이 힘을 어떻게 활용할지는 우리에게 달려 있습니다.
참고문헌
https://x.com/testingcatalog/status/1950197904024436812
https://x.com/testingcatalog/status/1950534140974993578
https://x.com/WindowsLatest/status/1950641135602610466
https://www.theverge.com/notepad-microsoft-newsletter/715849/microsoft-copilot-smart-mode-testing-notepadhttps://x.com/alexeyguzey/status/1950632413870305637
본 기사는 위챗 공개 계정 "신지위안" 에서 발췌하였으며, 저자는 아이네이아스이고, 36Kr.의 출판 허가를 받았습니다.
