GPT-6 전지전능? 허접? 팩트체크

근데 이거 사람이 할 수 있을까요? 불가능하죠. 아스트라한테 관련된 거 네가 사진도 찾아보고 인터넷에서 찾을 찾을 수 있는 리소스들을 활용해서 이제 이렇게 어 매나탄의 거리와 돌 빌딩들 도심을 도심들 스카이라인을 이제 만들려고 한 거 같습니다. 그래서 GPT6 흥미로운 점 중에 하나는이 눈이 좀 남다르다라는 거예요. 그래서 시각적인 어떤 업무들에 아주 뛰어납니다. 이게 결국에는 컴퓨터 사용을 잘하는 거랑도 이어지겠죠. 왜냐면 눈이 좋아야 어디에 무엇이 있는지를 정확하게 정말 픽셀 단위로 잘 알 수 있어야 결국에는 컴퓨터 사용도 잘 하는 거니까.

결국에 컴퓨터 사용이라는게 뭡니까? 내가 원하는 마우스를 내가 원하는 기능이 있는 곳으로 옮겨서 클릭을 하는 거잖아요. 컴퓨터 사용한다는 게. 그러니까이 눈이 뛰어나야 돼. 어떤 픽셀에 내가 원하는 기능이 있고 어떤 픽셀은 누르면 안 되는지 이거를 이제 계속 이해를 해야 한다라는 거죠. 자, 그리고 또 어떤 분은 한국분인 거 같은데 이분은 이제 또 서울을 서울을 만드셨어요. 이분 거는 뭐 아주 디테일하게까지 맞는 거 같지 않은데 그래도 서울을 43분 만에 어 GPT6 아스트라로 그럴싸하게 만들었다라고 합니다.

일단 인간이 그냥 하기에도 어렵고요.이 이 그림 그리기 미션이 생각보다 어려운게 붓기는 얼마로 할 것이며 어디에 선을 그릴 것이고 어떤 사진에 어떤 부분을 보고 내가 그거를 내 그림 속에서 적용을 할 건지 정확한 좌표 그리고 생판 모르는 프로그램을 자기가 익히면서 해야 돼요. 안 써본 프로그램들을. 그래서 그런 프로그램의 기능까지도 파악을 해 나가야 되는 거기 때문에 생각보다 어 그림 그리기 미션을 보니까 인터넷에서 많이 시키던데 그게 좀 어렵습니다.

그래서 GPT6 아스트라가 시각적인 것들 그리고 컴퓨터를 사용하는 부분에 있어서는 훨씬 더 뛰어남을 알 수가 있고요. 그 외에도 제가 그림 그리는 건 그냥 하나의 예고 컴퓨터 사용하는 것들을 정말 많은 분들이 테스트를 해 보거든요. 근데 생각보다 컴퓨터는 정말 잘 쓰긴 합니다. 근데 제가 아까도 말씀드렸지만 저도 이제 컴퓨터 유지를 좀 해 봤는데 와 토큰을 너무 먹어. 제가 진짜 몇 개 시키지도 않았는데 그냥 벌써 사용량 다 찼어요.

그래서 어 토큰을 좀 많이 먹긴 하더라. 근데 어쨌든 컴퓨터 사용은 매우 놀라웠다 이렇게 얘기할 수가 있겠습니다. 근데이 데이라는 X 유저가 어떤 얘기를 좀 했냐면 아스트라 출시 이후에 API 토큰 가격은 참고 가치가 없어졌고 기존에 이제 중국에서 많이 나왔죠. 오픈 소스 인공지능 플래그십 모델에 가성비가 좋기 때문에 얘네들이 이길 거다라는 서사는 완전히 망했다라는 얘기를 좀 센 이야기를 했습니다.

가성비 서사가 완전히 파괴됐다. 가성비 서사가 뭡니까? 중국 모델 싸니까 결국 중국 AI 모델 다 쓸 거야라는 그런 서사였는데 자, 왜 가성비 서사가 아스트라 때문에 파괴가 됐냐면 일단이 토큰 단가를 보면 아스트라가 진짜 비싸긴 비싸거든요. 그래서 아스트라는 밀리언 토큰 출력당 50달러인데 뭐 비슷한 중국 모델들 키미는 15달러, GLM은 4.4달러 뭐요 정도 됩니다. 그래서 겉보기엔 아스트라가 엄청나게 비싼 거 같아 보이는데 재밌는 건 뭐냐면이 실제로 작업들을 시켜 보면 아스트라가 성공률이 훨씬 높고 더 빠른 시간에 완수한다라는 겁니다.

삽질를 덜하고 빨리 성공하니까 작업당 드는 비용은 아스트라가 키미보다 더 낮다라는 거예요. 왜? 키미는 계속 삽질를 하니까 키미는 클릭을 이거를 해야지 바로 우리가 원하는게 되는데 뭐 저거를 클릭한다거나 그런 어떤 새로운 미션이 주어졌을 때 그 미션에 필요한 어떤 행동들을 바로 직접적으로 하는게 아니라 막 돌아서 돌아가서 하니까 일 못하는 애들이 일 느리게 하잖아요. 월급 루팡 일 못한 애들 10명 있어 봤자 일 잘한 애들 한 명이 훨씬 낫잖아.

여러분들 그런 경험 직장에서 많이 하시잖아요. 그러니까 일을 못 하는 애들을 일을 시키니까 결과적으로 더 오래 걸리고 걔네들이 토큰을 더 많이 사용하다 보니까 작업당 비용이 더 많이 늘어난다는 거죠. 사실 우리가 집중해야 될 거는 작업당 비용이 얼마나 드냐라는 건데 지금의 인공지능 모델들은 지금의 오픈 소스 인공지능 모델들은 작업당 비용이 아이러니하게도 아스트라보다 높은 부분이 있다라는 겁니다.

그래서 아스트라가 없게 준 교훈은 뭐냐면 다음 세대에는 무조건 API 단가 뭐 낮춰서 자랑하지 말고 그리고 막 어 체인 오브 thought트라고 하는데 더 깊이깊이 들어가서 생각을 하는게 아니라 깊이 깊이 깊이 생각하면 간지는 나고 뭔가 긴 일들을 할 수 있는 거 같지만 그것보다는 극도로 간결하게 해결할 수 있는 그런 AI를 만드는게 그게 어떻게 보면 아스트라가 보여준 길이다라는 얘기를 하고 있는 거고요.

자, 그리고 카이에 님의 텔레그램에서 펀다 AI의 GPT 6에 대한 이야기를 좀 갖고 왔는데 제가이 부분이 너무 마음에 들어서 좀 발을 해 보겠습니다. 그래서 이번에 GPT 6가 나오면서 두드러진 변화는 누가이 모델을 쓰기 시작했했는가라는 거다라고 하면서 예전 코딩 모델이 나왔을 때는 프로그래머만 열광했는데 이번에는 건축가 3D 모델러 영상 편집자 같은 비발 직군들도 적극적으로 쓰기 시작했다라는 얘기가 나옵니다.

그러니까 지금 보시면 아시겠지만 이번에 데모들이 대부분 다 뭔가 3D와 관련된 뭔가 그런 것들 되게 많았잖아요. 그거 자체가 3D 모델의 성과가 좋기 때문에 그렇게 하는 거 아니겠습니까? 그래서 그런 현상이 일어나기 시작했다라는 거고요. 이들은 그동안 AI가 자기 일과는 무관하다고 여겨왔고 이들은 모델이 아무리 코드를 잘 짜도 정작 본인들이 쓰는 캐드 안에서 직접 작업해 주지는 못했기 때문에 아, AI 뭐 나랑 상관없는 거 아니야라고 생각했지만 이제 이런 3D 모델링을 너무 잘하는 영상 편집을 너무 잘하는 건축 설계를 너무 잘하는 AI가 나오면서 이제 이들의 직업도 위험해지기 시작했다라는 거죠.

그래서 기존에 많은 전문직들은 그들의 진입 장벽이 그 도구를 능숙하게 다루는 건데 이제는 그들이 썼던 도구들 오토캐드, 엑셀, 파이널 컷, KI캐드 어쨌든 요런 프로그램들을 AI가 이제 이런 소프트웨어들을 대신 조작할 수 있는 시대가 왔다라는 거죠. 그래서 과거에 지난 1년간 프로그래머들의 업무 방식이 완전히 바뀌었거든요. 그 그랬듯이 이제 다른 전문직도 비슷한 재편을 겪을 가능성이 높다라는 얘기를 하고 있습니다.

제가 그전 영상에서도 얘기를 했던 거죠. 그래서 코딩 AI가 누릴 수 있는 시장은 전 세계 프로그래머 임금 더하기 소프트웨어 지출 정도의 규모로 대략 1조 달러 규모였는데 이제는 지식노동 시장을 전체 AI가 대체할 수 있는 시장으로 봐야 하는 거 아니냐라고 보는 거고 그러면이 시장은 코딩에 비하면 한 열배 정도는 되는 시장으로 보인다라는 겁니다. 그래서 뭐 지난 영상에서도 말씀드렸다시피 이게 가장 중요한 부분이 아닐까 싶어요.

자, 이제는 코딩이 바뀌는게 아니라 컴퓨터를 인류가 사용하는 방식 자체가 바뀌게 된다라는 겁니다. 그래서 컴퓨터 사용 그리고 그래픽이 뛰어나다라는 거 이게 진짜 무서운 포인트인 거 같고요. 그리고 또 재밌는 거는 우리가 이것도 한번 생각해 볼 여지가 있는 거 같아요. GPT6 아스트라는 왜 이렇게 갑자기 좋아졌는가? 원래 GPT는 뭔가 좀 아쉽지 않았나?

항상 최근에 보면 클로드한테 앤트로픽한테 밀리는 거 아니었나라는 생각을 할 수가 있는데 왜 이렇게 GPT가 최근에 좋아졌는지에 대한 힌트가 일단 오픈 AI의 공동창업자 그랙 브룩먼이 타임지에서 인터뷰를 한게 있어요. 이거 며칠 전에 올라온 인터뷰인데 그랙 브룩마 인터뷰 한 거에 따르면 오픈 AI가 생각보다 모델을 단련시키는 거에 그렇게 적극적이지 않았더라고요.

그러니까 2024년 4월 GPT 45 발표한 이후에 오픈 AI는 사실상 같은 프리 트레이닝 기반의 모델을 계속 사용해 왔다라고 하는 거예요. 그러니까 밑바닥부터 모델을 바꾼게 아니라 기존 모델 24년에 나왔던 모델을 좀 우라까이 해서 쓴 거야. 전문 용어로 하면 우라까이 해 가지고 많이 바꿀 거 있나?이 이 프리트레이닝이라는 건 이제 AI한테 가장 기본적인 학습을 시키기 위해서 뭐 인터넷에 있는 데이터 각종 데이터들 이제 막 갖고 오는 뭐 그런 행위라고 생각을 하시면 되는데 어쨌든 그거를 그냥 2년 전에 했던 방식을 조금 개선하는 정도로만 했다라는 겁니다.

아마 25년에 이제 이런 얘기가 나왔던게 제 생각에는 엔트로픽이 좀 급부상하면서 제 생각에 아, 좀 아, 큰일났다 생각을 하면서 제가 보기에 2025년에 아, 이제 우리 프리트레이닝 처음부터 다시 해야겠다. 밑바닥부터 AI 모델 새로 만들어야겠다라고 했고 그렇게 나온 결과물이 바로 아스트라고 합니다. 그러니까 쉽게 말해서 방심했고 과거에 좋았던 모델을 개선만 했다.

밑바닥부터 안 바꿨다.요 요게 이제 핵심이었던 거 같습니다. 그래서 이제 밑바닥부터 대공사를 하고 바꾸면서 더 좋은 모델이 나온 거고요. 그리고 또 제 생각이기도 하고 또 다른 X나 각종 유튜브 댓글에서도 보이는 의견들인데 자 엔트로픽은 어떻게 발전해 왔는지 생각해 보면 엔트로픽은 당장 돈이 되는 거에만 집중을 했어요. 당장 돈이 되는게 뭡니까?

바로 코딩이죠. 그러니까 코딩에만 몰빵한 거야. 그니까 마치 뭐 이런 거지. 그 학생들을 학습시킬 때 학생들한테 야, 너 구경수만 중요하잖아. 구경수 중요하니까 구경수에만 몰빵을 시킨 거야. 그러니까 이게 성과는 나왔어. 좋은 대학은 갔어. 당장 코딩이 돈이 되고 그러니까 매출이 극적으로 상승했고 엔트로픽이 이렇게 치고 나갈 때 오픈 AI가 좀 못 치고 나왔죠.

왜냐면 오픈 AI는 기본적으로 다재능함을 좀 추구했거든요. 멀티모델이라고 하죠. 우리 그 전문 용어로는 그림도 잘 이해하고 음성도 이해하고 영상도 이해하고 요런 것들을 동시에 학습 학습을 시켰습니다. 그러니까 학생들을 가르칠 때 구경수만 가르친게 아니라 예체능도 가르친 거야. 굳이 비율을 하자면. 그래서 이게 코딩이 메인일 때는 당연히 엔트로픽이 더 잘했는데 이제 컴퓨터 유주를 해야 한다.

컴퓨터를 써야 돼. AI가 내 컴퓨터를 써야 하는 상황에서는 생각보다 이게 멀티모델을 해 왔던게 오픈 AI는 그림을 잘 보는 거를 연습을 했잖아요. 그렇게 해 왔던게 알고 보니까 엄청나게 의미가 있었던 거지. 그 그때는 돌아가는 줄 알았지만 알고 보니까 이게 지름길이었던 거야. 컴퓨터를 사용한다라는 거는 현재 화면에 대한 인식이 필요하거든요.

되게 멀티모델적인 행위입니다. 아니면 동영상을 편집을 해야 돼. 아니면 여기다가 막 음악을 집어넣어야 돼.이 이 게임에다가 그런 거는 음악도 잘 알아야 되고 영상도 알아야 되고 그림도 잘 읽어야 되는데 요건 누가 더 잘하는 거다? 원래부터 오픈 AI가 원래부터 잘하는 거다라는 겁니다. 그래서 오픈 AI의 단점이라고 느꼈던 바로 그 몰티모델적인 기능이 장점으로 바뀌는 순간이 컴퓨터 유주에서 컴퓨터를 사용하기 시작하면서 그게 눈에 더 도드러졌다라고 얘기할 수가 있는 거 같아요.