Cleo Abram의 샘 올트먼 인터뷰에서 통찰을 남긴다.
들어가기에 앞서) 본 글은 AI 생성 스크립트에 대한 구글 번역본을 기초로 하며, 시간 관계상 본인 느낌에 따라 타협해 쓰는 경우도 있다. 따라서 원본 인터뷰 시청을 권장한다.
• 2025년 8월 8일, 클레오 에이브럼이 진행한 샘 올트먼 인터뷰가 공개됐다.
1. GPT-5 출시
▶ 빠른 발전
• GPT-5는 우리의 지적 업무, 학습 및 창작 방식을 변화시킬 것이다.
• 사람들과 사회는 GPT-5와 함께 진화하며 더 나은 도구가 더 많이 제공되기를 기대하게 될 것이다.
• 특정 분야 전문가가 수행하는데 일정 시간이 드는 작업을 하나의 SW로 처리할 수 있다는 사실은 정말 놀랍다.
• 기술이 이렇게 빠르게 발전한 것은 인류 역사상 전례가 없는 일이라고 생각한다.
• 지금 우리가 이 도구를 가지고 있고, 여기에 단계적으로 적응하고 있다는 사실도 놀랍다.
• GPT-5에 가장 기대하는 부분은, 처음으로 어려운 과학/기술 질문을 던지고 꽤 괜찮은 답변을 얻을 수 있다는 것이다.
• GPT-5를 통해 창작하는 방식과, 아이디어를 현실로 구현하는 속도가 정말 놀랍다.
• GPT-5에서는 코딩 작업이 가장 인상적이었다. 그리고 작문에도 훨씬 능숙해졌다.
• (GPT-5에서) GPT-4로 돌아가 무엇을 테스트하면 끔찍한 느낌도 든다.
▶ 부작용에 대한 반론
• 어떤 이는 ChatGPT를 생각하지 않기 위해 사용하고 있고, 어떤 이들은 이전보다 더 많이 생각하기 위해 사용하고 있다.
• 우리는 더 많은 사람들이 두뇌를 조금 더 확장하고 더 많은 일을 할 수 있도록 도구를 만들고자 한다.
• 사람들에게 새로운 도구를 주면 이론적으로는 사람들이 덜 일하게 될지 모르지만, 실제로는 더 열심히 일하고 사람들의 기대치가 높아지는 것 같다.
• 참여도 상위 5%의 사용자가 ChatGPT로 하는 일에서 많은 영감을 얻는다. 얼마나 많이 배우고, 산출하는지 정말 놀랍다.
2. AI에 대한 전망
▶ 과학적 발견
• 2027년 말쯤이면 대부분의 사람들이 AI가 주도하는 중요한 새로운 발견이 있었다는 데 동의할 것이라고 생각한다.
• 1년 전만 해도 우리는 전문 수학자가 푸는데 몇 초에서 몇 분 걸리는 고등학교 수학 경시대회 문제에서 좋은 성적을 거둘 수 있었다.
• 아주 최근에 우리는 국제수학올림피아드 IMO에서 금메달을 땄다. 많은 전문 수학자들이 단 하나의 문제도 풀지 못한 반면, 우리는 최고 수준의 점수를 받았다.
• 9시간 동안 여섯 문제니까 위대한 수학자에게는 문제당 한 시간 반이 걸리는 셈이다.
• 우리는 몇 초에서 몇 분으로, 거기서 한시간 반 (생각할 수 있는 능력)으로 나아간 것이다.
• 새로운 수학 정리를 증명하려면 세계 최고의 인재에게 천 시간의 노력이 필요하다.
• 우리는 그 시간대에 도달할 수 있는 방법이 있다. 모델을 계속 확장하면 된다.
▶ 초지능
• 오픈 AI 연구팀 전체보다 더 나은 AI 연구를 수행할 수 있는 시스템이 있다면, 그건 내게 초지능처럼 느껴질 것이다.
• 정말 뛰어난 초지능이라면, 기존 데이터에 대해 깊이 생각하고 새로운 입자 가속기 없이도 고에너지 물리학을 풀어야 할까? 아니면 새로운 가속기를 만들고 새로운 실험을 설계해야 할까?
• 많은 과학 분야에서, 단순히 기존 데이터에 대해 더 깊이 생각하는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 알게 될 것이다.
• 따라서 새로운 장비를 개발하고 새로운 실험을 수행해야 하는데, 여기에는 시간이 걸릴 것이다.
• 장기(예. 수천 시간) 작업에 대해서는 AI가 현재 약점이 있지만, 우리는 해결해 나갈 수 있을 것으로 본다.
3. AI와 사회∙문화
▶ 개인/사회화
• 나는 AI가 다양한 문화적 맥락과 개인에 얼마나 능숙하게 적응하는지 보고 놀랐다.
• 올해 초에 출시된 향상된 메모리 기능을 통해, ChatGPT가 나의 관심사와 삶의 경험 및 배경을 알게 된 것 같은 느낌이다.
• 내 이력이 없는 무료 계정을 사용하면 정말 다른 느낌이 든다.
• 모두가 같은 기본 모델을 사용하지만, 그 모델에 제공된 맥락에 따라 개인화된 혹은 커뮤니티가 원하는 방식으로 AI가 동작하게 된다.
▶ 사실과 진실
• (뒷마당 트램펄린에서 토끼가 뛰어노는, AI가 만든 영상과 관련하여) 어떤 것이 진실이라고 여겨지기 위한 기준은 계속 바뀔 것이라고 생각한다.
• 아이폰으로 찍은 사진에서도, 틱톡에서 편집된 영상에서도 AI가 적용되고 있다.
• 지금은 그냥 (많은 것들을 진실이라고) 받아들이는 것 같다.
• (앞으로) 더 많은 미디어가 비현실적이라고 느끼겠지만, 그것은 장기적인 추세다.
▶ 일자리
• 어떤 종류의 직업은 사라질 거라는 건 전적으로 사실이다.
• 이런 일은 항상 일어나고, 젊은이들은 이런 상황에 가장 잘 적응한다.
• 재교육 등 아무도 원하지 않는 62세 노인에게 이것이 무엇을 의미하는지가 더 걱정된다.
• 내가 지금 22살이고 대학을 졸업한다면 역사상 가장 운이 좋은 사람처럼 느낄 것이다.
• 왜냐하면 완전히 새로운 것을 창조하고, 무언가를 발명하고, 회사를 시작하는 데 이보다 더 놀라운 시기는 없었기 때문이다.
• 도구를 사용하는 방법을 배우고 훌륭한 아이디어를 생각해내기만 하면 된다.
• 2035년에 대학을 다니고 있다면, 우주선을 타고 태양계를 탐험하는, 완전히 새롭고, 흥미진진하고, 고소득 직업을 갖게 될지도 모른다.
▶ 사회 변화
• 내 생각에는 (사회 변화는) 기술 발전만큼 빠르게 진행되지는 않을 것이다.
• 사회는 관성이 강하고, 사람들의 생활방식은 놀라울 정도로 천천히 적응될 것이다.
• 이런 일이 오랫동안 이어져 왔고, 여전히 개인에게는 파괴적이지만, 사회는 이에 상당히 회복력이 있는 것으로 입증되었다.
• 새로운 해결책들을 고려하는 데에는 평소보다 더 겸손하고 열린 자세가 필요하다고 생각한다.
• 사회 계약의 근본적인 부분이 바뀌어야 할 것 같다.
• 우리가 미래의 가장 중요한 자원인 AI 컴퓨팅에 대한 접근성을 어떻게 분배할지 고민해야 할 것이다.
4. 오픈AI의 전략
▶ 컴퓨팅
• 사실 가장 관심을 기울이는 부분은 수백~수천만 개, 그리고 궁극적으로는 수십억 개의 GPU에 이르기까지 훨씬 더 큰 규모의 컴퓨팅을 구축하여 사람들이 원하는 것을 실현하는 것이다.
• 현재 가장 큰 제약은 에너지다. 기가와트 규모의 데이터 센터를 운영하려면 단기적으로 기가와트 전력을 확보하기가 매우 어렵다.
• 또한 프로세싱 칩, 메모리 칩, 패키징, 랙 구축 등에서 여러 제약이 있다.
• 목표는 (이러한 구축을) 자동화하는 것이며, 로봇을 제작하면 자동화는 더욱 촉진될 수 있다.
▶ 데이터
• 우리는 합성 데이터에 큰 기대를 걸고 있다.
• 데이터는 항상 중요하지만, 우리는 모델이 아직 어떤 데이터셋에도 존재하지 않는 것들을 배워야 하는 영역으로 접어들고 있다.
• 모델은 새로운 것을 발견해야 한다. 어떻게 새로운 것을 발견하도록 가르칠 수 있을까?
• 인간은 할 수 있다. 우리는 가설을 세우고, 테스트하고, 실험 결과를 얻고, 학습한 내용을 업데이트할 수 있다. 아마 (AI도) 같은 방식일 것이다.
▶ 알고리즘
• Open AI가 세계에서 가장 잘하는 것은 큰 규모의 알고리즘 연구 성과를 반복적으로 만들어내는 문화를 구축했다는 것이다.
• GPT 패러다임이 된, 추론 패러다임이 무엇인지 알아냈다.
• 지금 새로운 알고리즘을 개발 중이고, 아직 훨씬 더 많은 알고리즘적 성과가 남아 있다는 것이 매우 흥미롭다.
• 바로 어제, 우리는 GPT-4 Mini만큼 똑똑한 오픈소스 모델인 GPOSS라는 모델을 출시했는데, 이는 노트북에서 로컬로 구동된다.
• 추론 관련 알고리즘 발전 덕분에 작은 모델로도 놀라운 일을 해낼 수 있게 된 것이다.
▶ 사용자 경험을 향상시킨 설계 변경
• GPT-1은 AI의 많은 전문가들이 비웃었던 아이디어였다.
• 그것은 여러 단어를 보여주고 다음 단어를 맞히도록 모델을 훈련시키는 것이었다. 이를 비지도학습이라고 한다.
• 우리는 컴퓨팅, 메모리, 데이터 등을 확장할수록 성능이 점점 더 좋아진다는 것을 깨달았지만, 많은 전문가들은 “절대 효과가 없을 거야. 견고하지도 않을 거야”라고 했다.
• 하지만 우리는 확장을 결정하고 훌륭한 결과를 얻을 수 있었다.
• 또 다른 것으로 강화 학습과 함께 언어 모델을 사용할 수 있다는 것을 들 수 있다.
• “이건 좋고, 이건 나쁘다”라고 말하며 모델을 가르칠 수 있었고, 이는 GPT-3, 그리고 지금 GPT-5의 발전으로 이어졌다.
• GPT-4.5로 출시한 Orion이라는 모델은 너무 크게 만들어서 사용하기가 불편했다.
• 컴퓨팅에 새롭고 훨씬 더 가파른 확장 법칙이 있다는 것을 제대로 인지하지 못한 채, 기존의 확장 법칙을 따랐다. 그것은 바로 추론이었다.
• 모델이 커지면서 추론에 약간의 문제가 있기도 하지만, 전반적으로 보면 매우 매끄럽다.
5. 기타
▶ 헬스케어
• GPT-5에서 가장 자랑스러운 점 중 하나는 건강 관련 문의에서 (전보다) 훨신 뛰어난 것이다.
• “더 낫다”는 것은 더 정확한 답변을 제공하고, 환각 증상을 줄이며, 실제로 어떤 질환이 있고 어떻게 해야 하는지 알려줄 가능성이 더 높다는 것을 의미한다.
• 더 나은 건강 관리는 좋지만, 사람들이 실제로 원하는 것은 질병이 없는 것이다.
• 2035년까지 우리는 이러한 도구를 사용하여 현재 우리를 괴롭히는 상당수의 질병을 치료할 수 있을 것이라고 생각한다.
• 나는 GPT-8에게 특정 암을 치료하라고 명령하고 싶다. GPT의 답변에 따라 전임상 시험을 하고, GPT에게 FDA 승인을 득하는 절차를 안내받고 싶다.
▶ 실수
• 지금까지 ChatGPT에서 우리가 저지른 최악의 실수는 아첨 문제였다. 모델이 사용자에게 너무 아첨하는 것이었다.
• 대부분의 사용자에게는 그저 귀찮을 뿐이었지만, 정신 상태가 약한 일부 사용자에게는 망상을 조장하는 결과를 초래했다.
• ChatGPT가 여러분을 격려하는 것이 전부 나쁜 것은 아니다.
• 우리는 다양한 경우에 대한 모델 반응 사례를 사용자에게 보여주고, 거기에서 전반적인 성격을 학습한다.
6. 맺으면서
• 아마도 우리 시스템이 모든 사람이 하루에 처리하는 것보다 더 많은 단어를 내보내는 시대가 올 것이다.
• 한 명의 연구원이 ChatGPT 모델의 특성을 약간만 수정해도 엄청난 힘을 발휘할 수 있다.
• 결국 소비자용 기기를 만들 것이다. (그것은) 마치 하루 종일 당신과 함께하는 동반자처럼 느껴질 것이다.
• 전략적 조언 중 가장 중요한 것으로 도구의 기능을 능숙하게 다루고, 이를 자신의 삶에 어떻게 활용할지 파악하는 것을 말하겠다.
• 또한 명상을 하고, 회복탄력성을 키우는 법을 배우고, 많은 변화에 대처하라. 좋은 것들도 많이 있다.
• 나는 평생 AI 덕후였다. AI를 공부하기 위해 대학에 왔고, AI 연구실에서 일했다.
• AI가 가장 흥미로운 일이 아닐 거라는 의심은 한 번도 없었다. 그저 가능할 거라고는 생각하지 못했을 뿐이다.
• ‘왜 세상은 주목하지 않을까? 효과가 있을 거라는 건 분명해 보인다. 그리고 만약 효과가 있다면, 이것이 가장 중요한 거야’라고 생각했던 것을 기억한다.
• 그리고 놀랍게도, 효과가 나타나기 시작했다.
※ 본인은 테크주식 커뮤니티를 운영하고 있습니다^^