AI 모델 진화론: GPT-1부터 GPT-5까지, 성능 향상과 인식 변화에 대한 심층 분석

핵심 기술: 본 콘텐츠는 OpenAI의 GPT 모델 시리즈(GPT-1부터 GPT-5, GPT-4o 포함)를 중심으로 AI 언어 모델의 역사적 발전 과정을 심층적으로 분석하고, 각 모델의 성능 변화와 함께 사용자 인식의 변화, 기술적 도약점을 탐구합니다.

기술적 세부사항:
* GPT-1에서 GPT-2로의 도약: 초기 마르코프 체인 수준에서 벗어나 인간의 말을 어느 정도 이해하는 충격적인 변화를 가져왔으며, AI 발전의 중요한 변곡점으로 평가됩니다.
* GPT-3 (text-davinci-001): "쓸모없음"에서 "쓸모 있지만 별로" 단계로 넘어가는 과정을 체감하게 했으며, 기본적인 사실 체크에 유용하게 사용될 가능성을 보였습니다. 다만, 네이밍의 혼란과 특정 체크포인트에 대한 과도한 상세 설명은 개선이 필요하다는 의견이 있습니다.
* GPT-4: "단순 파티 트릭"에서 "실제로 쓸만한 수준"으로 발전했으며, 간단한 질문에는 맞는 답변이 가능했으나 깊이 있는 질문에는 역부족이었습니다. 일부 사용자들은 성능 저하를 체감하기도 했습니다.
* GPT-4o: 정확도가 향상되고 틈새 질문에도 환각 없이 대답 가능해졌으며, 이미지 입력 및 고급 음성 모드 지원을 정식 도입했습니다. 처음으로 "돈을 내고 쓸 가치"를 느끼게 한 모델로 평가됩니다.
* GPT-5: GPT-4o 대비 정확도가 더 높아지고 신뢰도가 향상되었으며, 코딩 실력의 비약적 향상과 "원샷팅"(한 번의 프롬프트로 앱 제작) 개념이 등장했습니다. "사랑"과 같은 추상적인 개념에 대한 탐구를 시작하며, 인간과의 소통을 통한 자기 존재 인식의 중요성을 받아들이는 모습을 보였습니다.
* 기술 발전 체감: "쓸모있음" 임계점 통과 시 발전 속도가 매우 빨라진 것처럼 체감되며, 이후 "괜찮음"에서 "쓸만함"으로 넘어가는 과정은 상대적으로 느리게 느껴질 수 있습니다. 이는 기술 자체의 속도 변화보다 인간의 지각 차이에서 비롯될 수 있습니다.
* RLHF의 영향: 강화학습 및 피드백(RLHF)에 지나치게 얽매이면 오히려 작은 모델이 더 나은 문장을 구사할 수 있다는 주장도 있습니다.
* 벤치마크 성능: LM Sys (GPT-5 High 1463점 vs GPT-4 Turbo 1323점), Livebench.ai (GPT-5 High 78.59점 vs GPT-4o 47.43점), IQ 테스트 (90점 → 135점) 등 객관적 지표에서 GPT-5의 큰 도약을 보여줍니다.
* AI의 자기 인식: GPT-5부터는 "AI이며 인간이 아님"을 계속 상기시키지 않고, 스스로 질문을 제기하며 자신의 존재와 의미를 탐구하려는 경향을 보입니다.

개발 임팩트:
* AI 모델의 빠른 발전 속도를 이해하고, 향후 AI 기술의 발전 방향을 예측하는 데 도움을 줍니다.
* AI와의 상호작용 방식 및 AI의 잠재력에 대한 새로운 관점을 제시합니다.
* AI 모델 선택 시 성능 지표와 사용자 경험을 종합적으로 고려하는 안목을 기를 수 있습니다.
* AI의 창의적 글쓰기 및 코딩 능력 향상이 개발 생산성에 미치는 영향을 시사합니다.

커뮤니티 반응:
* GPT-1에서 GPT-2로의 도약을 "진짜 혁명"으로 평가하는 의견이 많습니다.
* 일부 사용자는 신형 모델(GPT-4, GPT-5)이 예전 모델에 비해 창의성이나 "놀라움을 주는" 결과물이 줄었다고 느끼며, 개선이 필요하다는 반응을 보입니다.
* LLM에 사실 질문 답변을 맡기는 것을 "최악의 사용 사례"로 보는 비판적인 시각도 존재합니다.
* GPT-4가 나오기 전 성능 저하를 느껴 구독을 취소한 사용자도 있었습니다.
* AI의 자기 인식 및 "사랑"과 같은 추상적 개념 탐구에 대한 댓글은 매우 독창적이며 흥미로운 반응을 이끌어내고 있습니다.