AI 전문가들이 경고하는 GPT-5의 실상: 과대광고와 현실 사이의 간극

ChatGPT의 혁명적 발전을 기대했던 GPT-5가 오히려 AI 발전의 한계를 드러내며 업계에 충격을 주고 있다!

2025년 8월, 전 세계가 주목한 가운데 OpenAI가 GPT-5를 공개했습니다. 샘 알트만 CEO는 이를 "PhD 수준의 전문가"와 대화하는 것 같은 경험이라고 자신만만하게 소개했지만, 현실은 전혀 달랐습니다. 출시 직후 수천 명의 사용자들이 Reddit에서 "GPT-5는 끔찍하다"며 항의했고 심지어 이전 모델 복구를 요구하는 청원이 성공하는 기이한 상황까지 벌어졌습니다 🚨

 

LLM을 넘어선 차세대 AI 기술의 미래

 

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⚡ GPT-5란 무엇인가?

🌟 공식적 소개와 기대

GPT-5는 OpenAI가 2025년 8월 발표한 차세대 대형 언어모델로, 인공지능 일반지능(AGI) 달성을 향한 중요한 단계라고 홍보되었습니다. 샘 알트만은 출시 발표에서 다음과 같이 주장했습니다:

• GPT-3: 고등학생 수준의 대화
• GPT-4: 대학생 수준의 대화
• GPT-5: PhD 수준 전문가와의 대화 경험

 

📊 주요 성능 지표

공식 발표에 따르면 GPT-5는 다음과 같은 개선사항을 보였습니다

• 수학 능력: AIME 2025에서 94.6% 달성
• 코딩 성능: SWE-bench Verified에서 74.9%, Aider Polyglot에서 88%
• 다중모달 이해: MMMU에서 84.2%
• 의료 분야: HealthBench Hard에서 46.2%

 

🎯 새로운 기능들

• 자동 모델 라우팅: 질문 복잡도에 따라 적절한 AI 모델 자동 선택
• 향상된 안전성: 유해 콘텐츠 생성 감소 및 환각 현상 최소화
• 다중 추론 모드: Auto, Fast, Thinking 모드 제공
• 확장된 다중모달: 이미지, 비디오, 텍스트 통합 처리

 

대형 언어모델 성능 정체 현상을 보여주는 그래프

 

 

 

 

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🔥 전문가들의 날카로운 비판

🚨 1. 성능 정체 현상의 실체

AI 연구계의 저명한 인물인 Gary Marcus는 GPT-5를 "지연되고, 과대광고되며, 실망스럽다"라고 신랄하게 비판했습니다. 그는 GPT-5가 "양적으로는 적당한 개선이지만 질적으로는 이전 모델들과 동일한 방식으로 실패한다"라고 지적했습니다.

 

빌 게이츠의 정확한 예측 흥미롭게도, 마이크로소프트 공동창업자 빌 게이츠는 2년 전부터 이런 상황을 예견했습니다. 그는 "GPT 기술이 정체기에 도달했다"며, GPT-2에서 GPT-4로의 도약은 놀라웠지만 GPT-5에서는 비슷한 결과를 복제할 수 없을 것이라고 회의적 시각을 표명했었습니다.

 

📉 2. 수확 체감의 법칙

The Information의 보고에 따르면, GPT-5의 개선사항은 주로 수학 문제 해결과 소프트웨어 코드 작성에 국한되어 있으며, 이마저도 "이전 GPT 모델들에서 보였던 성능 향상 폭에 미치지 못한다"라고 밝혔습니다.

 

데이터 고갈 문제 OpenAI 내부 소스들은 "고품질 웹 데이터 공급의 축소"와 스케일링 이슈를 주요 장벽으로 지목했습니다. Ilya Sutskever는 인터넷을 "AI의 화석연료"라고 표현하며, 한정된 자원임을 강조했습니다.

 

AI 스케일링 법칙의 수확 체감 현상

 

🎭 3. 모델 개발의 내부 혼란

더욱 충격적인 것은 OpenAI 내부의 혼란상입니다. 초기에 "Orion"이라는 코드명으로 개발되던 GPT-5는 충분한 발전을 보이지 못해 GPT-4.5로 출시되었고, 2025년 6월까지도 내부 연구진들은 어떤 실험 모델도 GPT-5라는 이름을 붙일 만한 가치가 없다고 판단했었습니다.

 

스케일링의 한계 Gary Marcus는 "단순한 스케일링만으로는 디지털 초지능에 도달할 수 없다. 수익률이 감소하고 있다"라고 단언했습니다

 

 

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😤 사용자들의 강력한 반발

💢 Reddit 대란

GPT-5 출시 24시간 만에 Reddit의 "GPT-5는 끔찍하다"라는 게시물이 3천 개가 넘는 추천을 받으며 화제가 되었습니다. 주요 불만사항들은 다음과 같습니다.

 

• 이미지 분석 실패: 업로드된 이미지를 전혀 다른 내용으로 해석
• 텍스트 품질 저하: "지친 HR 담당자 같은" 성의 없는 답변
• 응답 속도 저하: 이전 모델 대비 현저히 느린 처리 속도
• 제한적 메시지 한도: 더 적은 사용 횟수와 긴 대기 시간

 

🔄 OpenAI의 긴급 대응

사용자들의 거센 반발에 직면한 OpenAI는 급히 여러 수정 조치를 발표했습니다.

 

8월 8일: GPT-5 사용 한도 두 배 확대, GPT-4o 접근 권한 복구 약속

8월 12일: Auto, Fast, Thinking 모드 선택 옵션 제공

8월 13일: 레거시 모델 지속 제공 및 "더 따뜻한" 성격 구현 약속

 

ChatGPT 책임자 Nick Turley는 The Verge와의 인터뷰에서 "사전 경고 없이 4o를 제거한 것은 실수였다"며 "사용자들이 특정 모델에 대해 감정적 애착을 가지고 있다는 점을 간과했다"라고 인정했습니다.

 

 

 

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🔬 전문가들이 지적하는 근본적 한계

📊 1. 기술적 한계점들

• 환각 현상 지속: GPT-5가 "blueberry"에 B가 3개 있다고 주장하는 등 기본적인 오류 반복
• 복잡한 추론 실패: "인류 최후의 시험"에서 42% 점수로 Grok-4의 44%보다도 낮은 성과
• 맥락 이해 부족: 다단계 지시사항과 소프트웨어 상호작용에서 여전한 한계

 

💰 2. 경제적 동기의 의심

The Register는 GPT-5가 "발전이 아니라 컴퓨팅 비용 절약을 위한 수단"일 가능성을 제기했습니다.

 

AI 산업이 수십억 달러를 태우면서도 적당한 수익만 올리고 있는 상황에서, OpenAI가 2030년 이전 수익성 달성을 위해 성능보다는 비용 효율성을 우선시했다는 분석입니다.

 

 

🌍 3. 업계 전반의 정체 신호

MIT Technology Review는 "일반지능이 여전히 도달하지 못한 상태에서 OpenAI가 응용 특화적 접근에 더 기대고 있다"라고 분석했습니다. 특히 의료 조언 기능을 가장 위험한 테스트 케이스로 지목하며 우려를 표명했습니다.

 

 

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🚧 대형 언어모델의 10가지 근본적 한계

⚠️ 기술적 제약사항들

• 컴퓨팅 제약: 토큰 제한으로 인한 처리 능력 한계
• 환각과 부정확성: 15%가량의 잘못된 응답 생성
• 지식 업데이트 한계: 훈련 데이터 시점 이후 정보 부재
• 장기 기억 부족: 이전 대화 맥락 유지 실패
• 복잡한 추론 어려움: 다단계 논리적 사고 한계

 

🎭 사회적 문제점들

• 편향과 고정관념: 훈련 데이터의 편향 그대로 학습
• 프라이버시 위험: 개인정보 노출 가능성
• 훈련 데이터 한계: 품질과 범위의 제약
• 창의성 부족: 진정한 독창적 사고 불가능
• 윤리적 문제: AI 사용의 도덕적 딜레마

 

 

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💡 전문가들이 제시하는 해결 방향

🔄 1. 새로운 AI 패러다임 필요성

• 추론 기반 AI: 단순 스케일링을 넘어선 "chain of thought" 추론 방식
• 특화 모델 개발: 범용성보다는 특정 영역 전문화
• 효율적 아키텍처: 더 스마트한 구조와 추론 기반 접근

 

🌱 2. 지속가능한 AI 발전

• 데이터 중심 AI: 모델 복잡성보다 데이터 품질 우선
• 연합 학습: 분산된 데이터 활용 방식
• 합성 데이터: 부족한 데이터 보완 기술

 

🎯 3. 현실적 기대 수준 조정

전문가들은 AI 발전이 "플래토 현상"에 진입했다고 진단합니다.

• 인간-AI 협업: AI가 인간을 대체하는 것이 아닌 보완하는 역할
• 특화된 응용: 범용 AI보다 특정 작업에 최적화된 도구
• 지속가능성: 에너지 효율성과 환경 영향 고려

 

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GPT-5의 논란스러운 출시는 단순한 제품 실패를 넘어서 AI 산업 전체의 전환점을 시사합니다. 전문가들의 경고는 명확합니다.

 

• 현실적 기대치 설정: AGI는 여전히 먼 미래이며, 현재의 LLM 기술로는 한계가 명확
• 다양화된 접근: LLM 외의 다른 AI 기술에 대한 투자 필요
• 지속가능성 고려: 무분별한 스케일링보다는 효율성과 환경 영향 고려
• 사용자 중심 설계: 기술적 진보보다 실제 사용자 경험 개선 우선
• 성공적인 AI 활용을 위한 핵심 포인트 과대광고 경계: AI 기업의 마케팅에 현혹되지 않는 비판적 시각
• 현실적 활용: 현재 기술의 한계를 인정하고 적절한 용도로 활용
• 지속적 모니터링: AI 기술 발전과 한계에 대한 지속적인 관심
• 대안 기술 탐색: LLM 중심이 아닌 다양한 AI 기술에 대한 개방적 태도

 

GPT-5 사태는 "더 크면 더 좋다"는 단순한 믿음이 얼마나 위험한지 보여주는 사례입니다. 앞으로의 AI 발전은 규모가 아닌 실용성, 효율성, 그리고 인간성에 초점을 맞춰야 할 것입니다.