OpenAI는 언어 모델 라인업의 주요 업그레이드 버전인 GPT-4.5를 출시했습니다. 이 버전은 향상된 패턴 인식, 환각 감소, 향상된 대화 정확도를 특징으로 하지만, 추론 작업에서의 성능 감소, 운영 비용 증가와 같은 한계도 있습니다. GPU 부족으로 인해 처음에는 상위 계층의 구독자로 제한된 단계적 출시 방식은 모델의 고급 기능과 AI 인프라 확장의 어려움을 모두 반영합니다.
OpenAI, GPT-4.5 출시
GPT-4.5는 OpenAI의 언어 모델 기능에서 상당한 도약을 의미하며, 이전 모델에 비해 몇 가지 주요 개선 사항을 자랑합니다.
- 향상된 패턴 인식 및 보다 지능적으로 연결을 그리는 능력
- GPT-4.0에 비해 환각률 24.7% 감소
- 다양한 응용 분야에서 정확도 34.3% 향상
- 보다 자연스러운 대화 능력 및 사용자 의도와 더 밀접한 연계
- 향상된 감성 지능과 심층적인 세계 지식
- 실시간 검색, 이미지 및 파일 업로드 지원
이러한 발전에도 불구하고 GPT-4.5는 음성 모드, 비디오 및 화면 공유 기능이 부족합니다. 이 모델의 향상된 계산 효율성은 GPT-4보다 10배 이상 뛰어나며, 비슷한 수의 매개 변수를 유지하면서 더 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.
출시 및 가격 세부 정보
OpenAI의 GPT-4.5 출시 전략은 모델의 고급 기능과 회사 인프라의 제약 조건을 모두 반영합니다. 단계적 출시 및 가격 구조는 다음과 같습니다.
- 초기 액세스는 ChatGPT Pro 구독자(월 $200)와 유료 API 사용자로 제한됩니다.
- API 가격은 GPT-3의 $15에서 토큰 1백만 개당 $75로 책정됩니다.
- ChatGPT Plus(월 20달러)와 팀 사용자용으로 일주일 안에 확장할 계획입니다.
- 기업 및 교육 기관 사용자는 앞으로 몇 주 안에 사용할 수 있게 될 것입니다.
- GPU 부족으로 인해 제한적으로 출시되며, OpenAI는 수만 개의 추가 GPU를 확보할 계획입니다.
- 높은 운영 비용은 이전 모델의 30배로 추정됩니다.
이 계층적 접근 방식은 OpenAI가 인프라를 확장하는 동안 수요를 관리하기 위한 것입니다. 그러나 높은 비용과 초기 접근성의 한계로 인해 AI 접근성과 기술 혁신이 디지털 격차를 확대할 수 있는 가능성에 대한 논의가 촉발되었습니다.
도전과 단점
GPT-4.5는 자연어 처리 분야에서 중요한 발전을 의미하지만, 다음과 같은 주목할 만한 한계가 있습니다.
- 코딩 및 일부 학술적 기준에서 GPT-4보다 성능이 떨어집니다.
- 연쇄적인 사고를 할 수 있는 능력이 부족하기 때문에 복잡한 문제 해결 작업에는 적합하지 않습니다.
- 높은 운영 비용(15-30배 더 높음) 때문에 널리 보급되기 어려울 수 있습니다.
- 조작에 악용될 가능성이 있으며, GPT-4o는 비공개 작업을 수행하도록 유도하는 데 72%의 성공률을 보입니다.
이는 AI 편향, 허위 정보의 확산, AI 시스템에 대한 과도한 의존에 대한 우려를 불러일으킵니다. 이러한 한계는 특정 기능의 개선과 다른 기능의 유지 사이에서 AI 개발의 절충점을 강조합니다. 높은 비용과 남용 가능성은 AI 기술이 발전함에 따라 윤리적 영향과 접근성에 대한 신중한 고려가 필요함을 보여줍니다.
OpenAI의 AI 방향의 미래
OpenAI의 GPT-4.5 출시로 언어 모델의 확장을 계속하겠다는 의지를 보여줬고, CEO 샘 알트만은 앞으로 더 야심 찬 계획이 있을 것이라고 암시했습니다. 이 회사는 이미 GPT-5를 개발하고 있으며, 몇 달 안에 출시될 것으로 예상되며, 알트만에 따르면 “다른 종류의 지능”을 통합할 것이라고 합니다. 이처럼 빠른 개발 주기는 현재의 한계를 해결하면서 AI 기능의 경계를 넓히려는 OpenAI의 전략을 잘 보여줍니다.
진전이 있었음에도 불구하고, OpenAI는 GPT-4.5가 추론 모델로 설계되지 않았다는 점을 인정하고 있으며, 이는 향후 버전에서 초점이 바뀌고 있음을 나타냅니다. 이 회사의 최고 연구 책임자는 GPT-4.5를 “패러다임을 계속 확장할 수 있다는 증거”로 보고 있으며, OpenAI가 AI 성능의 획기적인 발전을 달성하기 위해 모델 크기와 연산 능력을 계속 확장할 것이라고 제안합니다. 그러나 이러한 접근 방식은 특히 상당한 연산 자원이 필요하고 추론 및 편향 완화 등의 분야에서 지속적인 과제가 존재한다는 점을 고려할 때, 현재 AI 개발 궤도의 지속 가능성에 대한 의문을 제기합니다.