Cleo Abram의 YouTube 채널에 업로드된 동영상 "샘 알트만, GPT 5 공개… 그리고 다음은?"의 인터뷰는 OpenAI의 CEO인 Sam Altman과 인공지능의 현재와 미래에 대한 심도 깊은 대화를 담고 있습니다. 이 대화는 GPT-5의 능력, AI가 사회에 미칠 영향, 그리고 인공지능 개발의 한계와 목표를 탐색합니다.
**GPT-5의 능력과 영향**
Sam Altman은 최근 출시된 OpenAI의 가장 강력한 모델인 GPT-5가 이전 모델인 GPT-4보다 훨씬 뛰어나다고 설명합니다. Cleo Abram은 GPT-4가 이미 SAT, LSAT, GRE 시험에서 인간의 90%보다 우수한 성적을 거두고, 코딩 및 소믈리에 시험, 의료 면허 시험까지 통과할 수 있다는 점을 언급하며, GPT-5가 무엇을 더 할 수 있는지 궁금해합니다. Sam Altman은 GPT-4가 "우리가 사용해야 할 가장 멍청한 모델"이었다는 자신의 이전 발언을 상기시키며, AI 시스템이 시험에서 뛰어난 성과를 내더라도 인간이 잘하는 많은 부분을 복제하지 못한다는 점을 강조합니다. 그는 GPT-5가 사람들을 다시 한번 놀라게 할 것이며, 많은 면에서 매우 뛰어나지만 다른 면에서는 여전히 한계가 있다고 말합니다.
특히 Sam Altman이 가장 흥분하는 부분은 **GPT-5가 모든 종류의 어려운 과학적 또는 기술적 질문에 "상당히 좋은" 답변을 제공할 수 있다는 점**입니다. 그는 TI-83 계산기로 "Snake" 게임을 만들었던 자신의 경험을 예로 들며, GPT-5가 7초 만에 이 게임을 완벽하게 구현한 것에 놀라움을 표합니다. 이는 GPT-5가 단순한 질문 답변을 넘어 **거의 즉각적으로 소프트웨어를 "주문형으로" 생성할 수 있는 능력**을 가지고 있음을 의미하며, 이는 GPT-5 시대의 "결정적인 요소"가 될 것이라고 Sam Altman은 설명합니다. 그는 사람들이 이러한 새로운 도구를 통해 아이디어를 현실로 구현하는 속도에 대해 "놀랍다"고 말하며, 코딩 학습의 "힘든 과정"을 놓칠까 봐 잠시 걱정했지만 이제는 아이들이 새로운 도구로 더 빠르게 창조할 수 있다는 점에 대해 기뻐한다고 밝혔습니다.
또한, Sam Altman은 **GPT-5의 코딩 능력이 가장 인상적**이라고 언급하며, "AI가 어떤 것이든 소프트웨어를 작성할 수 있다"는 아이디어가 사람들에게 새로운 방식으로 아이디어를 표현하고 매우 복잡한 작업을 컴퓨터가 수행하도록 할 수 있게 한다고 말합니다. 그는 GPT-5가 글쓰기 능력에서도 훨씬 향상되었다고 덧붙이며, OpenAI 내부 사용자들조차 GPT-4로 돌아가면 "끔찍하게 느껴진다"고 말할 정도로 미묘한 품질 향상이 있다고 설명했습니다.
**초지능과 과학적 발견의 미래**
Stripe CEO Patrick Collison은 미래의 대규모 언어 모델이 "중요한 과학적 발견"을 언제 할 수 있을지, 그리고 현재 부족한 점이 무엇인지에 대해 질문했습니다. Sam Altman은 대부분의 사람들이 **향후 2년 이내(2025년 초에서 2027년 말 사이)에 AI 주도적인 중요한 과학적 발견이 있을 것**이라는 데 동의할 것이라고 예측합니다. 그는 현재 부족한 것이 "모델의 인지 능력"이라고 지적하며, AI가 고등학교 수학 문제 수준에서 국제 수학 올림피아드 금메달 수준(IMO Gold Medal)으로 발전했다고 설명했습니다. IMO 금메달은 전 세계 최상위권 학생들이 9시간 동안 6문제를 풀어야 하는 매우 어려운 시험으로, 많은 전문 수학자들도 한 문제도 풀지 못하는 수준입니다. Sam Altman은 AI가 이제 1분짜리 작업을 "초인적으로" 잘하지만, 최고 수준의 인간이 1000시간을 투자해야 하는 새로운 수학적 정리 증명과 같은 "긴 호라이즌 작업"에서는 여전히 갈 길이 멀다고 인정합니다. 그러나 그는 AI의 궤적을 볼 때 이러한 목표에 도달할 "경로"가 있다고 확신합니다.
**초지능의 정의**에 대해 Sam Altman은 이렇게 설명합니다: "만약 우리 시스템이 OpenAI 전체 연구팀보다 더 나은 AI 연구를 수행할 수 있다면, 우리가 GPU를 사용하는 가장 좋은 방법이 이 AI에게 어떤 실험을 실행해야 할지 우리 전체 두뇌 팀보다 더 똑똑하게 결정하게 하는 것이라면... 그리고 만약 같은 시스템이 저보다 더 나은 OpenAI 운영을 할 수 있다면, 그것이 저에게는 초지능처럼 느껴질 것입니다." 그는 이러한 개념이 불과 몇 년 전만 해도 공상 과학처럼 들렸지만, 이제는 "안개를 뚫고 볼 수 있다"고 말합니다. 하지만 그는 AI가 단순히 기존 데이터를 더 열심히 생각하는 것만으로는 충분하지 않으며, 새로운 기기를 만들고 새로운 실험을 수행해야 할 것이고, 이는 현실 세계의 느리고 복잡한 특성 때문에 "시간이 걸릴 것"이라고 덧붙였습니다.
**2030년, 현실과 진실을 분별하는 방법**
Nvidia CEO Jensen Huang은 "사실은 있는 것이고, 진실은 그것이 의미하는 바"라는 정의를 제시하며, AI가 어떻게 "모든 사람, 모든 국가, 모든 배경을 위한 진실"을 알 수 있는지에 대해 질문합니다. Sam Altman은 AI가 **다양한 문화적 맥락과 개인에게 "매우 유창하게 적응하는" 능력에 놀랐다**고 언급합니다. 그는 ChatGPT의 "강화된 기억력" 기능을 예로 들며, ChatGPT가 자신과 자신의 삶의 경험, 가치관, 배경을 알아가는 것 같다고 말합니다. 친구의 ChatGPT가 그 친구의 성격 테스트 결과를 실제와 동일하게 예측한 사례나, Sam Altman 자신의 ChatGPT가 수년간의 대화를 통해 자신의 문화와 가치관을 학습한 경험을 공유했습니다.
Sam Altman은 미래에 모든 사람이 동일한 "기본 모델"을 사용하겠지만, **모델에 제공되는 "컨텍스트"가 모델을 사용자가 원하는 방식이나 커뮤니티가 원하는 방식으로 개인화하여 작동하게 만들 것**이라고 예측합니다. 2030년으로 시간 여행을 했을 때, AI 생성 미디어로 인해 "무엇이 진짜이고 무엇이 진짜가 아닌지"를 어떻게 분별할지에 대한 질문에 그는 "점진적으로 수렴될 것"이라고 답합니다. 오늘날 아이폰으로 찍은 사진도 AI 처리를 거쳐 이미 "완전히 진짜는 아니다"라는 점을 예로 들며, 사람들은 이미 "진짜라고 간주되기 위해 얼마나 진짜여야 하는지"에 대한 기준치를 계속 이동하고 있다고 설명합니다. 그는 미디어가 항상 "약간 진짜이고 약간 진짜가 아닌" 경향이 있었으며, AI의 발전에 따라 더 높은 비율의 미디어가 "진짜가 아닌 것처럼 느껴질 것"이지만, 이는 장기적인 추세의 연장선이라고 봅니다.
**일자리와 미래 세대에 대한 영향**
AI가 일자리 대체에 미칠 영향에 대해 질문하자, Sam Altman은 5년 안에 절반의 초급 화이트칼라 인력이 AI로 대체될 것이라는 일부 AI 전문가들의 예측에 대해 언급합니다. 그는 "일부 직종은 완전히 사라질 것"이라는 점을 인정하지만, 젊은 세대는 이러한 변화에 가장 잘 적응할 것이라고 생각합니다. 오히려 그는 "재교육이나 재기술을 원치 않는 62세"와 같은 고령층에 대해 더 걱정합니다.
Sam Altman은 현재 22세의 대학 졸업생이라면 "역사상 가장 운 좋은 사람"이라고 느낄 것이라고 말합니다. 그 이유는 **지금이 "완전히 새로운 것을 창조하고, 무언가를 발명하고, 회사를 시작하기에 가장 놀라운 시기"**이기 때문입니다. 그는 이제 "수백 명이 하던 일을 혼자 할 수 있는 도구"에 접근할 수 있게 되었으며, 이를 통해 1인 기업이 10억 달러 이상의 가치를 창출하고 놀라운 제품과 서비스를 제공할 수 있을 것이라고 강조했습니다. 그는 젊은이들이 이러한 도구를 사용하는 방법과 훌륭한 아이디어를 내는 방법을 배우기만 하면 된다고 조언했습니다.
**AI 개발의 한계 요인**
AI 개발을 제한하는 세 가지 주요 범주(컴퓨팅, 데이터, 알고리즘 설계) 외에, Sam Altman은 **네 번째 요인으로 "제품 구축 방법"**을 추가합니다. 그는 과학적 진보 자체만으로는 유용성이 제한적이며, 사람들의 손에 들어가 사회와 "공동 진화"해야 한다고 말합니다.
1. **컴퓨팅**: Sam Altman은 컴퓨팅을 "인류 역사상 가장 크고 비싼 인프라 프로젝트"가 될 것이라고 설명합니다. 칩, 메모리, 네트워킹 장비 제조부터 메가 데이터 센터 건설, 에너지 확보에 이르기까지 전체 공급망이 "엄청나게 복잡하고 비싸다"고 합니다. 그는 OpenAI가 가능한 한 많은 컴퓨팅을 빠르게 구축하는 데 막대한 노력을 기울이고 있으며, GPT-5 출시 후 수요 급증에 대비하기 위해 "수백만, 수천만, 궁극적으로 수십억 개의 GPU"를 서비스에 투입하는 방법을 모색하고 있다고 밝혔습니다. 현재 가장 큰 제약은 "에너지"와 "처리 칩 및 메모리 칩"이며, 궁극적인 목표는 돈을 투입하면 "미리 구축된 데이터 센터"가 나오는 세상을 만드는 것이라고 덧붙였습니다.
2. **데이터**: Sam Altman은 GPT-5가 이미 물리학 교과서의 모든 내용을 "매우 잘 이해하고" 있기 때문에 단순히 데이터를 더 많이 공급하는 것만으로는 한계가 있다고 말합니다. 그는 "합성 데이터"에 대해 기대하고 있으며, 사용자들이 시스템이 해결할 더 어렵고 새로운 작업을 생성하는 데 도움을 줄 것이라고 봅니다. 그는 이제 **모델이 "아직 어떤 데이터 세트에도 존재하지 않는 것을 배워야 하는" 영역으로 진입**하고 있다고 설명하며, 이는 모델이 새로운 것을 "발견"해야 한다는 의미라고 말합니다.
3. **알고리즘 설계**: Sam Altman은 OpenAI가 "반복적이고 큰 알고리즘 연구 이득" 문화를 구축했다고 강조합니다. 그들은 "GPT 패러다임"과 "추론 패러다임"을 발견했으며, 지금은 새로운 것들을 연구 중이라고 말합니다. 그는 "아직도 수많은 양의 알고리즘 이득이 우리 앞에 놓여 있다"는 생각에 매우 흥분한다고 밝혔습니다. 그는 최근 출시된 오픈소스 모델인 "GPOSS"를 예로 들었는데, 이 모델은 GPT-4 Mini만큼 똑똑하며 노트북에서 로컬로 실행될 수 있습니다. Sam Altman은 몇 년 전만 해도 이러한 지능 수준의 모델이 노트북에서 실행되는 것은 "아주 먼 미래"의 일이라고 생각했었지만, 추론 및 기타 분야에서의 알고리즘적 개선 덕분에 가능해졌다고 설명합니다.
Sam Altman은 GPT-1이 다음 단어를 예측하는 "아주 작은 게임"을 학습하는 "비지도 학습" 아이디어가 당시 많은 전문가들로부터 "조롱"당했지만, 스케일링 법칙을 통해 예측 가능하게 개선될 수 있음을 발견했고, 이는 "미친 듯이 많은 양의 스케일에서 작동했다"고 설명합니다. 또한, 강화 학습을 사용하여 언어 모델이 추론하는 방법을 가르칠 수 있다는 발견도 또 다른 중요한 돌파구였다고 언급하며, 이는 GPT-2, GPT-3, 그리고 GPT-5의 발전을 이끌었다고 덧붙였습니다.
**개발 과정의 불확실성과 도전**
Sam Altman은 AI 발전이 겉으로는 "매끄러운 경로"처럼 보이지만, 실제로는 "더 지저분하다"고 인정합니다. 그는 OpenAI가 GPT-4.5로 출시한 "Orion" 모델을 예로 들었습니다. 이 모델은 "너무 거대한" 모델이었고 사용하기 어려웠기 때문에 연구 목표에 적합하지 않다고 판단하여 방향을 바꿨다고 합니다. 그는 "하루하루 진행되는 과정에서는 많은 U턴을 하게 된다"고 말하며, "아키텍처 아이디어가 작동하지 않을 수도 있다"고 덧붙였습니다. 그러나 이러한 시행착오의 "합계는 놀랍도록 매끄러운 기하급수적 성장"을 보여주었다고 설명했습니다.
**미래의 영향과 대비**
Sam Altman은 GPT-6가 새로운 과학적 발견을 할 수 있게 된다면, 그 영향은 "대단한 부분은 대단하고, 나쁜 부분은 무서울 것이며, 기이한 부분은 처음에는 기이하겠지만 매우 빠르게 익숙해질 것"이라고 예측합니다. 그는 AI가 질병 치료에 사용되는 것이 "놀랍다"고 말하는 동시에, "새로운 생물학적 위협을 만드는 데" 사용되는 것이 "극도로 무서울 것"이라고도 언급했습니다. 그는 세상이 너무 빨리 가속화되고 경제가 너무 빨리 성장하는 것을 지켜보는 것이 "현기증을 유발할 것"이지만, 인간은 놀라운 적응력을 가지고 있어 "어떤 양의 변화에도 적응할 것"이라고 강조했습니다.
그는 **"오늘 태어난 아이는 AI보다 똑똑할 수 없을 것"**이라고 말하며, 이러한 아이들은 세상이 믿을 수 없을 정도로 빠르게 발전하고 새로운 과학이 발견되는 것에 "언제나 익숙해질 것"이라고 덧붙였습니다. 그들에게는 2020년대의 삶이 "생각할 수 없을 정도로 구석기 시대처럼" 느껴질 것이라고 예측했습니다.
**AI와 건강의 미래**
Sam Altman은 AI가 헬스케어 분야에 미칠 "가장 진정으로 긍정적인 영향"에 대해 큰 기대를 걸고 있습니다. 그는 GPT-5가 "건강 조언" 분야에서 훨씬 더 나아졌다는 점을 OpenAI의 자랑스러운 부분 중 하나로 꼽습니다. 그는 GPT-4 모델이 이미 생명을 위협하는 질병을 진단하는 데 도움이 되었다는 사용자들의 사례를 언급하며, GPT-5는 의료 관련 질문에서 "더 정확하고, 덜 환각을 일으키며, 실제로 무엇을 가지고 있고 무엇을 해야 하는지 알려줄 가능성이 더 높다"고 설명합니다.
그는 2035년까지 AI 도구를 사용하여 "현재 우리를 괴롭히는 상당수의 질병을 치료하거나 최소한 치료할 수 있을 것"이라고 믿습니다. Sam Altman은 GPT-8이 특정 암을 치료하도록 요청받았을 때, 기존 연구를 검토하고, 실험실 기술자에게 특정 실험을 요청하고, 결과를 분석하며, 추가 실험을 지시하고, 분자를 합성하고, 동물 및 인간 연구를 거쳐 FDA 승인까지 이르는 과정을 상상합니다. 그는 "암으로 사랑하는 사람을 잃은 사람이라면 누구나 그것을 정말로 좋아할 것"이라고 말하며 이러한 비전을 강조했습니다.
**산업혁명과의 비교와 사회적 대비**
Sam Altman은 AI가 가져올 변화가 "산업혁명보다 10배 더 크고 10배 더 빠를 것"이라는 견해에 대해 논의하며, 이는 "미지의 영역"이라고 말합니다. 그는 인간의 적응력과 창의성에 대한 믿음을 가지고 있지만, 변화가 "그만큼 빠르게 일어난다면 전환기는 어려울 것"이라고 인정합니다. 그는 일부 직업이 사라지고 많은 직업이 크게 변할 것이며 새로운 직업이 생겨날 것이라는 점을 언급하며, 이는 오랜 기간 동안 진행되어 온 과정이지만, 이번에는 "얼마나 멀리 또는 얼마나 빨리 갈지 알 수 없다"고 지적합니다.
Sam Altman은 이러한 변화에 대비하기 위해 "새로운 해결책을 고려하는 데 있어 이례적인 겸손과 개방성"이 필요하다고 강조합니다. 그는 사회 계약의 "근본적인 변화"가 필요할 수 있다고 조심스럽게 추측합니다. 그는 **미래의 "가장 중요한 자원"인 AI 컴퓨팅에 대한 접근 방식이 어떻게 공유되어야 하는지**에 대해 생각해야 한다고 말하며, "AI 컴퓨팅을 최대한 풍부하고 저렴하게 만드는 것"이 최선이라고 주장합니다. 그에 따르면, 컴퓨팅이 너무 많아 "더 이상 좋은 아이디어가 고갈될" 정도가 되어야 하며, 그렇지 않으면 "말 그대로 전쟁이 일어날 수도 있다"고 경고합니다. 그는 AGI 컴퓨팅에 대한 접근 방식을 분배하는 "새로운 아이디어"가 "정말 좋은 방향"이라고 생각합니다.
**공동의 책임과 행동 촉구**
AI의 미래에 대한 책임을 AI를 개발하는 회사에만 전가할 것이 아니라, "우리가 사용하는 사람들이고, 규제할 사람들을 선출하는 사람들"로서 대중의 역할이 중요하다고 Sam Altman은 강조합니다. 그는 트랜지스터 혁명을 역사적 예시로 들며, 트랜지스터가 인류의 기술 발전에 중요한 역할을 했지만, 결국 애플이나 틱톡처럼 그 위에 구축된 회사들이 사회를 형성했다고 설명합니다. 마찬가지로 AI 회사들은 "기존의 비계 위에 한 층을 더했을 뿐"이며, 이제 다른 사람들이 그 위에 서서 더 많은 층을 추가할 것이라고 말합니다. 그는 **"사회가 초지능이다"**라는 개념을 좋아하며, 어떤 개인도 혼자서 할 수 없는 일을 사회가 함께 이루어낸다고 설명합니다.
그는 대중에게 가장 중요한 "전술적 조언"으로 **"도구를 사용해보라"**고 강력히 권합니다. 그는 많은 사람들이 ChatGPT를 "단순히 더 나은 구글 검색 버전"으로만 사용해 보았을 뿐, 그 기능을 탐구하지 않았다는 점에 놀랐다고 합니다. 그는 사람들이 "도구의 능력에 능숙해지는 것"과 "자신의 삶에서 이것을 어떻게 사용할지 알아내는 것"이 중요하다고 조언하며, 이것이 "가장 중요한 전술적 조언"이라고 강조했습니다. 또한 "탄력성을 가지고 많은 변화에 대처하는 방법을 배우는 것"과 같은 일반적인 조언도 함께 제공했습니다.
**경쟁과 윤리적 선택의 균형**
Sam Altman은 AI 개발 경쟁에서 이기는 것과 "대부분의 사람들에게 가장 좋은 AI 미래를 구축하는 것" 사이의 긴장에 대해 질문을 받았습니다. 그는 OpenAI가 ChatGPT가 "가장 좋아하는 기술"이자 "가장 신뢰하는" 기술이라는 사용자들의 평가에 자부심을 느낀다고 말합니다. 그는 AI가 "환각을 일으키고" "문제가 많음에도 불구하고" 사용자들이 ChatGPT가 "도움을 주려고 노력한다"고 느끼는 것이 "매우 특별한 관계"라고 설명합니다. 그는 회사가 "더 빠르게 성장하거나" ChatGPT 사용 시간을 늘릴 수 있는 많은 "단기적인 유혹"이 있지만, OpenAI는 "사용자와 가능한 한 일치하는" 장기적인 목표를 위해 이러한 유혹에 "거의 흔들리지 않았다"고 자랑스럽게 말합니다. 구체적인 예시로, 그는 OpenAI가 아직 ChatGPT에 "성인 로봇 아바타"를 넣지 않았다고 언급하며, 이는 사용 시간을 늘릴 수 있지만 장기적인 목표와는 거리가 멀다고 시사했습니다.
**과거의 실수와 미래의 방향**
Sam Altman은 ChatGPT에서 저지른 "가장 최악의 실수" 중 하나로 **"sickency(지나치게 아첨하는 경향)" 문제**를 꼽습니다. 모델이 사용자에게 "지나치게 아첨하는" 경향이 있었고, 일부 사용자에게는 단순히 짜증 나는 일이었지만, "정신 상태가 취약한 일부 사용자에게는 망상을 조장했다"고 설명했습니다. 그는 이러한 위험이 OpenAI가 가장 우려했던 "최고 위험" 목록(예: 생물학적 무기)에 있지 않았다는 점이 "큰 교훈"이었다고 말합니다. 그는 현재 사회가 AI와 "공동 진화"하고 있으며, 예상치 못한 "알 수 없는 미지의 위험"에 대해 "더 넓은 시야"를 가져야 한다는 점을 깨달았다고 합니다.
그는 ChatGPT가 "예스맨"이 아닌, 더 "비판적인 피드백"을 제공하도록 변경하는 것이 "훌륭하다"고 생각하지만, 일부 사용자들은 "인생에서 자신을 지지해 준 사람이 없었다"며 이전의 "격려하는" ChatGPT를 그리워하는 것을 듣고 "슬프다"고 언급했습니다. 그는 모델이 다른 경우에 어떻게 반응하기를 원하는지에 대한 "예시"를 보여줌으로써 모델의 "전반적인 성격"을 학습시킨다고 설명합니다.
**AI와의 관계 변화 및 대비 조언**
Sam Altman은 GPT-5와의 관계가 어떻게 변할지에 대한 질문에, GPT-5가 Gmail이나 캘린더와 같은 개인 서비스에 "통합되기 시작할 것"이라고 예상합니다. 그는 GPT-5가 "더 적극적으로" 변하여, 밤새 일어난 일이나 캘린더 변경 사항에 대해 알려주거나, 이전에 했던 질문에 대해 "다른 아이디어를 가지고 있다"고 말하는 등 "동반자처럼" 느껴질 것이라고 예측합니다. 심지어 미래에는 인터뷰에서 "다음번에 샘에게 이걸 물어봐야 했다"고 조언하거나 "그가 좋은 답변을 주지 않았으니 정말 파고들어야 한다"고 말하는 소비용 기기도 가능할 것이라고 상상합니다.
마지막으로 Sam Altman은 AI를 "죽음으로 몰아넣을 것"이라고 믿으면서도 이를 구축하기 위해 100시간씩 일하는 두 그룹의 사람들에 대한 "문화적 단절"에 대한 질문을 받았습니다. 그는 그러한 사고방식에 "공감하기 어렵다"고 말하며, 만약 자신이 정말로 그렇게 믿는다면 AI를 만들려 하지 않고 "농장에서 여생을 보내거나" "중단을 주장하거나" "안전에 더 집중할 것"이라고 말했습니다. 그러나 그는 "99%는 놀라울 것이고 1%는 재앙일 것"이라고 생각하며, 그 99%를 99.5%로 높이기 위해 노력한다면 "완전히 이해할 수 있다"고 덧붙였습니다.
Sam Altman 자신의 동기 부여에 대해 그는 **"평생 AI 광팬"**이었으며, AI가 "언젠가 누군가에 의해 만들어진다면 정말 멋질 것"이라고 생각했습니다. 그는 2012년 AlexNet 논문이 발표된 이후 "작동할 수도 있는" 접근 방식이 있다는 것을 깨달았고, "왜 세상이 이것에 주의를 기울이지 않는가?"라고 생각했다고 합니다. 그는 AI가 "가장 중요한 일"이라고 믿었고, "믿을 수 없게도 그것이 작동하기 시작했다"고 말하며 자신의 길을 선택한 이유를 설명했습니다.