최근 새로운 AI 모델 발표를 볼 때마다 “늑대가 나타났다”는 외침을 듣는 것 같다. OpenAI 가 드디어 LLM 모델을 오픈소스로 공개했다는 소식을 접하고 설레는 마음으로 커뮤니티의 반응과 여러 벤치마크 리포트 등을 보았으나, 역시나 이전과 같이 놀랄만한 퀀텀 점프는 없었다. OpenAI의 대표 샘 알트만은 “GPT-5 테스트 후 두려움을 느꼈다” 라면서 대중의 기대를 높였으나, 새로운 모델 공개 이후에 ‘기존의 패러다임을 뒤흔드는 혁신은 없었다’라는 반응이 주를 이루었다.
2025년 8월 경 출시된 gpt-oss는 OpenAI가 2019년 이후 정말로 오랜만에 출시한 오픈소스 모델이다. 지금까지 우리가 사용하는 GPT-o3, GPT-4, GPT-5등은 모두 매개변수와 학습 데이터가 공개되지 않은 폐쇄형 모델이었으나 이번에 공개된 gpt-oss는 매개변수가 20B~120B 수준인 오픈 모델이다. 지금까지 OpenAI는 말로만 Open 이었지 사실은 Closed 였다.
OpenAI는 처음 출범할 때 비영리 기업이였고 인류 전체에 득을 주겠다는 의도로 만들어진 기업이었으나 이제는 그렇지 않다. 이에 대한 비판은 매우 거셌다. 그리고 gpt-oss를 적당히 풀어줌으로써 대중들을 조련했다. 오픈소스가 시장에서 지배적인 역할을 할 수 있을지를 판단하기 위한 의중이 깊게 깔린 듯하다. gpt-oss 기술문서를 통해서 GPT-5에 활용된 기술들을 간접적으로 엿볼 수 있는 점은 흥미로웠으나 이미 수많은 쟁쟁한 오픈소스 모델들이 공개된 상황에 뒤늦게 다른 기업들의 행보를 쫓아가는 것이 아닌가 하는 생각도 들었다.
GPT-5 역시 마찬가지로 구글의 gemini를 의식한 것처럼 추론에 필요한 시간과 비용을 대폭 줄이고자 한 노력이 보이긴 했다. 분명 이번 오픈소스 모델 공개와 GPT-5는 이전에 비해 기술적 진보를 보여주었으며 많은 연구자, 개발자들에게 영감을 준 것은 사실이다. 그러나 다른 한편으로는 더 이상 OpenAI가 이 분야의 선두주자가 아닐 수 있다는 생각과 기존의 학습 방식으로 도달할 수 있는 성능적 한계를 만난 것이 아닌가 하는 생각이 들었다.
일부 유저들이 GPT-5의 답변을 마음에 들어하지 않고, 이전 모델을 다시 사용하게 해달라는 요구들은 OpenAI가 고객의 니즈를 제대로 파악하지 못했다는 결정적인 증거인데, 이는 어쩌면 사용자들은 더 똑똑한 모델이 아니라 다른 가치를 원하기 때문일 수 있다. 이제는 AI 모델링만으로는 기술적인 경쟁우위를 가지기 어려워진 듯하다. 모델링보다는 데이터, 비즈니스모델 확보 등이 기업 경쟁력의 핵심이 되어가고 있다.
사용 후기
일단 필자가 한 달간 GPT-5를 사용해 본 소감은 드라마틱한 성능의 향상은 체감하지 못했으나 확실히 이전 모델에 비해 빨라진 것은 매우 큰 장점으로 느껴졌다. 그리고 간단한 요청에 대해서는 별도의 추론 과정을 거치지 않고 바로 답변을 얻을 수 있는 것이 좋았다. 다만 보다 복잡한 질문을 했을 때 추론 시간을 할애한 것에 비해 Gemini-2.5-pro 와 비교하여 개선된 점을 느끼기는 어려웠다. GPT-4o에 비해서는 오히려 지침을 잘 준수하긴 했다.
4o의 경우 지나친 추론 등으로 인해 지침에 벗어난 결과를 주는 경우가 종종 있었지만 5는 이러한 문제가 완화된 것을 확실히 체감하였다. 4o에 비해 성능이 낮아진 것 같다는 유저들의 사례들을 보면 지침을 너무 단순하게 주어 답변도 단순하게 나오기 때문에 그렇게 반응하는 것 같았다. 명확한 의도와 목적을 프롬프트에 포함한다면 4o대비 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 보인다.
GPT-5만의 차별점
GPT-5 의 가장 주목할 만한 변화는 라우팅 시스템이다. 기존 모델들은 단일 모델이 사용자의 요청을 처리하는 방식이었다면, GPT-5는 주어진 요청에 가장 적절한 모델과 추론비용을 선택하여 처리하도록 하는 아키텍쳐가 적용되었다. 최근 여러 LLM을 조합하여 성능을 향상시키고, 추론에 필요한 비용(토큰 수 등)을 최적화하는 라우팅에 대한 연구들이 진행되었는데 여기에 그것이 적용된 것이다. 유저의 편의성과 다양한 응용 사례에 대응하기 위해 API로 추론에 활용할 비용을 설정하는 옵션이 추가된 것도 상당히 인상적이다. CoT(생각의 연결고리)와 같은 추론 기법을 학습 단계에서부터 적극적으로 활용한 추론 모델들은 비추론 방식에 비해서 더 높은 성능을 보여주었다. 이외에도 설명할 것들이 많지만 여기까지만 설명하겠다.
그래서 확실히 발전한 것이냐?
비판을 하더라도 직접 충분히 사용해 보고, 장단점을 비교해 가며 결론을 도출한 필자로서 여기에 대한 대답을 하자면, 확실히 발전은 했다. 성능적인 측면에서는 다양한 논쟁이 있고, 기대했던 일반인공지능(AGI) 수준은 아니지만 다양한 방면에서 진보가 이루어진 것을 확인할 수 있었다. 먼저 주목할만한 성과는 GPT-5가 의료분야에서 인간 전문가를 앞지른 것이다. 그리고 AGI에 대해 가장 진보적인 사람 중 한명인 구글의 창업자 세르게이 그린조차 AGI의 도래를 2030년 전후로 바라보고 있는데, 솔직히 2025년에 AGI가 오길 바라는 것은 너무 기술적인 흐름을 모르고 하는 소리라고 생각한다. 거칠게 말해서 이제 막 스마트폰이 성숙되기 시작한 2015년 쯤에 “폴더블 스마트폰 올해 나오나?”라고 묻는 것과 같다. 참고로 2015년엔 갤럭시S6가 나오던 시기였다. 이러한 결과는 OpenAI를 비롯한 AI기업들이 의료도메인으로의 사업 확장을 하고자 하는 의지를 간접적으로 보여주며, 앞으로는 고소득 전문직의 자리를 AI가 일부 대체하거나 확장성을 통해 단가를 낮출 수 있을 가능성을 보여준다.
GPT-5를 팩트만 놓고 본다면 이전 모델인 GPT-4o을 앞지르는 성능을 보인 것은 맞다. 또한 다양한 툴을 사용하는 에이전트 능력 역시 강화되었으며 한 기업이 공개한 개발자 업무를 유사하게 시뮬레이션한 벤치마크에서는 72.2점을 달성하면서 56.3점을 달성한 gemini-2.5 를 크게 앞질렀다. 하지만 OpenAI 측에서 공개한 벤치마크 성능에서 타사의 모델들이 제외되어 이러한 성능 비교는 좀 더 지켜봐야 할 것 같다. 현시점에서 분명한 것은 GPT-5가 AGI수준은 아니고 기존 타사의 모델들과 비교하여 압도적인 우위를 가지는 것으로 보이지는 않는다. 일반적으로 압도적인 성능을 보이면 커뮤니티가 먼저 반응을 하는 법인데, 현 상황에서는 성능이 소폭 개선되고, 특정 작업들에 보다 강해진 것으로만 보인다.
그래서 LLM의 한계에 벌써 도달한 것인가?
필자는 이번 GPT-5 출시와 gpt-oss 모델 공개를 통해서 지금까지 주류였던 LLM 개발 패러다임으로는 성능과 기능의 한계가 왔다고 보고 있다. 샘 알트먼은 GPT-5를 마치 기존의 패러다임을 뒤흔들만한 모델로 소개하였으나, 정작 공개 이후 사용자들의 반응은 아쉬움이 더 많았다. 엔비디아의 젠슨 황이 강조했듯 앞으로 시대는 에이전트 AI, 그 다음은 피지컬 AI가 될 것이다. 우리는 아직 에이전트의 문 앞에 서 있을 뿐이고 더 거대한 시장이 다가오고 있다. 높아지는 인건비에 로봇으로의 전환은 가속화될 것이고, 주니어들이 설 자리는 에이전트 AI로 채워지게 될 것이다. 과거 과학자들은 인간의 일을 대신 해주는 객체로써 로봇을 정의하였다. 다양한 휴머노이드들이 개발이 되었으나 제어 등의 어려움으로 인해 산업에서의 효과는 제한적이었다. 기존의 데이터 기반의 학습은 결국 데이터가 반영한 세계로 그 능력이 제한될 수밖에 없다. 이제는 AI가 몸을 가지고 스스로 현실 세계를 탐험하며 배우고 학습하고 발전하는 시대가 올 것이다.
[점점 허풍이 심해지는 OpenAI의 CEO, 샘 알트먼]
[OpenAI에서 공개한 GPT-5의 벤치마크 성능표, 독자들도 이상한 점을 찾아보자. 물론 공개 이후 웃음거리가 되었으며, 아직까지도 조리돌림 당하고 있다.]
[GPT-5를 사용할 독자들을 위한 프롬프트 가이드]
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